SpringCloud学习笔记（七） Hystrix 断路器
前言：接下来的内容是课程的中级部分，主要是服务降级、服务熔断、服务限流的开发思想和框架实现
目录
一、Hystrix简述
1、分布式系统面临的问题
服务雪崩：
2、Hystrix 是什么
3、Hystrix能干嘛
二、Hystrix重要概念
1、服务降级
2、服务熔断
3、服务限流
三、hystrix案例
1、构建模块payment8001
pom文件
主启动类
application.yml
service层
controller层
① 正常测试
② 高并发测试
3、构建 hystrix-order80 再压测
pom文件
application.yml
主启动类
service层
controller层
① 正常测试
② 高并发测试
4、故障现象和导致原因
5、如何解决？解决的要求
四、服务降级
1、服务端降级
2、消费端降级
@EnableHystrix和@EnableCircuitBreaker区别
3、目前问题
五、服务熔断
1、熔断是什么
2、实操
修改 cloud-provider-hystrix-payment8001
controller层
测试
3、断路器在什么情况下开始起作用
4、断路器开启或者关闭的条件
5、断路器打开之后
6、原来的主逻辑如何恢复
7、@HystrixCommand所有配置
六、服务限流
七、服务监控hystrixDashboard
1、概述
2、仪表盘9001
pom文件
application.yml
主启动类
3、监控实战
一、Hystrix简述
1、分布式系统面临的问题
复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败
服务雪崩：
多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的“扇出”，如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”。
对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和，比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加、备份队列、线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障，这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统，所以，通常当你发现一个模块下的某个实例失败后，这时候这个模块依然还会接收流量，然后这个有问题的模块还调用了其他的模块，这样就会发生级联故障，或者叫雪崩。
2、Hystrix 是什么
Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时、异常等，Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。
“断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝），向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应（FallBack），而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常，这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。
3、Hystrix能干嘛
服务降级、服务熔断、接近实时的监控······
官网资料：https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use
Hystrix官宣，停更进维：https://github.com/Netflix/Hystrix
被动修复bugs、不再接受合并请求、不再发布新版本
二、Hystrix重要概念
1、服务降级
服务器忙，请稍后再试，不让客户端等待并立刻返回一个友好提示，fallback
哪些情况会出发降级？
- 程序运行异常
- 超时
- 服务熔断触发服务降级
- 线程池/信号量打满也会导致服务降级
2、服务熔断
类比保险丝达到最大服务访问后，直接拒绝访问，拉闸限电，然后调用服务降级的方法并返回友好提示
就是保险丝：服务的降级->进而熔断->恢复调用链路
3、服务限流
秒杀高并发等操作，严禁一窝蜂的过来拥挤，大家排队，一秒钟N个，有序进行
三、hystrix案例
1、构建模块payment8001
新建cloud-provider-hystrix-payment8001
pom文件
cloud2020
springcloud
1.0-SNAPSHOT
4.0.0
cloud-provider-hystrix-payment8001
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-hystrix
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.boot
spring-boot-starter-actuator
org.springframework.boot
spring-boot-devtools
runtime
true
org.projectlombok
lombok
true
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
springcloud
cloud-api-commons
${project.version}
主启动类
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class PaymentHystrixMain8001 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class,args);
}
}
application.yml
server:
port: 8001
spring:
application:
name: cloud-provider-hystrix-payment
eureka:
client:
register-with-eureka: true
fetch-registry: true
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eurekaservice层
@Service
public class PaymentService {
//正常访问的方法
public String paymentInfo_OK(Integer id){
return "线程池： "+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_OK,id: "+id+"\t"+"o(n_n)o哈哈·";
}
//超时访问的方法
public String paymentInfo_Timeout(Integer id){
int timeNumber = 5;
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(timeNumber);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return "线程池： "+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_Timeout,id: "+id+"\t"+"o(n_n)o哈哈· 耗时"+timeNumber+"秒";
}controller层
@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {
@Resource
private PaymentService paymentService;
@Value("${server.port}")
private String serverPort;
//======服务降级
@GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){
String result = paymentService.paymentInfo_OK(id);
log.info("......result: "+result);
return result;
}
@GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){
String result = paymentService.paymentInfo_Timeout(id);
log.info("......result: "+result);
return result;
}
① 正常测试
② 高并发测试
使用JMeter 进行压力测试，模拟多个请求
下载压缩包，解压，双击 /bin/ 下的 jmeter.bat 即可启动
开启Jmeter，来20000个并发压死8001，20000个请求都去访问paymentInfo_TimeOut接口
ramp up的值是启动全部线程所需的时间
200个线程数，循环100次，1秒钟启动完毕
添加HTTP请求
测试
从测试可以看出，当模拟的超长请求被高并发以后，访问普通的小请求速率也会被拉低。
两个都在自己转圈圈，为什么会被卡死？
- tomcat的默认的工作线程数被打满了，没有多余的线程来分解压力和处理
上面还是服务提供者8001自己测试，假如此时外部的消费者80也来访问，那消费者只能干等，最终导致消费端80不满意，服务端8001直接被拖死
看热闹不嫌弃事大，80新建加入
3、构建 hystrix-order80 再压测
新建模块cloud-consumer-feign-hystrix-order80
pom文件
cloud2020
springcloud
1.0-SNAPSHOT
4.0.0
cloud-consumer-feign-hystrix-order80
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-hystrix
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-openfeign
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.boot
spring-boot-starter-actuator
org.springframework.boot
spring-boot-devtools
runtime
true
org.projectlombok
lombok
true
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
springcloud
cloud-api-commons
${project.version}
application.yml
server:
port: 80
eureka:
client:
register-with-eureka: false
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/
主启动类
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class OrderHystrixMain80 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);
}
}service层
@Component
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT")
public interface PaymentHystrixService {
@GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);
@GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);
}controller层
@RestController
@Slf4j
public class OrderHystirxController {
@Resource
private PaymentHystrixService paymentHystrixService;
@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){
String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
return result;
}
@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){
String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
return result;
}
}
① 正常测试
② 高并发测试
2W个线程压8001，消费端80微服务再去访问服务端8001地址
- 要么转圈圈等待
- 要么消费端报超时错误
4、故障现象和导致原因
- 8001同一层次的其它接口服务被困死，因为tomcat线程池里面的工作线程已经被挤占完毕
- 80此时调用8001，客户端访问响应缓慢，转圈圈
上述结论：正因为有上述故障或不佳表现，才有我们的降级/容错/限流等技术诞生
5、如何解决？解决的要求
- 超时导致服务器变慢(转圈)：超时不再等待
- 出错(宕机或程序运行出错)：出错要有兜底
解决：
- 对方服务(8001)超时了，调用者(80)不能一直卡死等待，必须有服务降级
- 对方服务(8001)宕机了，调用者(80)不能一直卡死等待，必须有服务降级
- 对方服务(8001)OK，调用者(80)自己出故障或有自我要求（自己的等待时间小于服务提供者）自己处理降级
四、服务降级
1、服务端降级
降级配置：在 @HystrixCommand 里面指定超时/出错的回调方法，作为兜底方法
首先 对8001的service进行配置（对容易超时的方法进行配置) :
@Service
public class PaymentService {
public String paymentInfo_OK(Integer id){
return "线程池： "+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_OK,id: "+id+"\t"+"o(n_n)o哈哈·";
}
//降级配置：在里面指定超时/出错的回调方法，作为兜底方法
@HystrixCommand(fallbackMethod = "payment_TimeOutHandler",//超时回调方法
commandProperties = {
@HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",
value="3000")})//超时时间
public String paymentInfo_Timeout(Integer id){
// int s =10 /0;
int timeNumber = 5;
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(timeNumber);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return "线程池： "+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_Timeout,id: "+id+"\t"+"o(n_n)o哈哈· 耗时"+timeNumber+"秒";
}
public String payment_TimeOutHandler(Integer id) {
return "线程池： "+Thread.currentThread().getName()+" 系统繁忙，请稍后再试: "+id+"\t"+"o(T_T)o";
}
}上图故意制造两个异常：
- int age = 10/0; 计算异常
- 我们能接受3秒钟，它运行5秒钟，超时异常
@HystrixCommand报异常后如何处理？
一旦调用服务方法失败并抛出了错误信息后，会自动调用@HystrixCommand标注好的fallbackMethod调用类中的指定方法
主启动类加上 @EnableCircuitBreaker 注解
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker //SpringCloud中使用断路器，需要加上此注解
public class PaymentHystrixMain8001 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class,args);
}
}测试
2、消费端降级
上面的案例是服务端降级，现在我们服务端处理3s，然后返回。但是消费端等1s就等不住了，这时候就需要消费端也有降级方法。
80的降级，原理是一样的，上面的 @HystrixCommand 降级可以放在服务端，也可以放在消费端。但一般放在消费端。
主启动类加上@EnableHystrix
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableHystrix
public class OrderHystrixMain80 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);
}
}
application.yml
server:
port: 80
eureka:
client:
register-with-eureka: false
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/
# 用于服务降级 在注解@FeignClient 中添加 fallback 属性值
feign:
hystrix:
enabled: true # 在feign中开启 hystrix然后对 80 进行服务降级：很明显 service 层是接口，所以我们对消费者，在它的 controller 层进行降级。
@RestController
@Slf4j
public class OrderHystirxController {
@Resource
private PaymentHystrixService paymentHystrixService;
@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",
commandProperties = {
@HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",
value="1500") })//只等1.5s
public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){
String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
return result;
}
public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id){
return "我是消费者80,对方支付系统繁忙请10秒钟后再试 或者 自己运行出错请检查自己,o(╥﹏╥)o";
}
}测试
@EnableHystrix和@EnableCircuitBreaker区别
在学习服务降级中，发现了@EnableHystrix和@EnableCircuitBreaker的功能类似，研究后特此记录一下。
查看@EnableHystrix的源码可以发现，它继承了@EnableCircuitBreaker，并对它进行了在封装。
@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
@EnableCircuitBreaker
public @interface EnableHystrix {
}
这两个注解都是激活hystrix的功能，我们根据上面代码得出来结论，只需要在服务启动类加入@EnableHystrix注解即可，无须增加@EnableCircuitBreaker注解，本身@EnableHystrix注解已经涵盖了EnableCircuitBreaker的功能。
参考原文：https://blog.csdn.net/qq_42969135/article/details/109629748
3、目前问题
- 每个业务方法对应一个兜底的方法，代码膨胀
- 同样和自定义分开
我们定义一个全局的兜底方法，这样就不用每个方法都得写兜底方法了。
全局兜底 @DefaultProperties
加了@DefaultProperties属性注解：
- 加了@HystrixCommand属性注解，并且没有写具体回调方法的，就用统一全局的
- 加了@HystrixCommand属性注解，写了具体回调方法的，就用自己的
@RestController
@Slf4j
@DefaultProperties(defaultFallback = "payment_Global_FallbackMethod")
public class OrderHystirxController {
@Resource
private PaymentHystrixService paymentHystrixService;
@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){
String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
return result;
}
@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",
commandProperties = {
@HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",
value="1500") })//只等1.5s
//@HystrixCommand
public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){
String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
return result;
}
public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id){
return "我是消费者80,对方支付系统繁忙请10秒钟后再试 或者 自己运行出错请检查自己,o(╥﹏╥)o";
}
//下面是全局fallback方法
public String payment_Global_FallbackMethod(){
return "Global异常处理信息，请稍候再试，/(T o T)/~~";
}
}下面解决业务逻辑混乱在一起的问题（解耦）：我们改在service层进行服务降级
根据cloud-consumer-feign-hystrix-order80已经有的PaymentHystrixService接口，重新新建一个类PaymentFallbackService实现该接口，统一为接口里面的方法进行异常处理
@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentHystrixService{
@Override
public String paymentInfo_OK(Integer id) {
return "PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_OK,o(T~~T)o";
}
@Override
public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) {
return "PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_TimeOut,o(T~~T)o";
}
}将controller中添加的 @HystrixCommand 和 @DefaultProperties 两个注解去掉，在@FelignClient添加回调类。
@Component
@FeignClient(value = "cloud-provider-hystrix-payment",fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentHystrixService {
@GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);
@GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);
}测试
五、服务熔断
断路器：一句话就是家里的保险丝
1、熔断是什么
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制，当扇出链路的某个微服务出错不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息，当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路。
在Spring Cloud框架里，熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内20次调用失败，就会启动熔断机制。
熔断机制的注解是@HystrixCommand
2、实操
修改 cloud-provider-hystrix-payment8001
在PaymentService里添加熔断方法
@Service
public class PaymentService {
//====服务熔断
/**
* HystrixCommandProperties里面有这些属性
*/
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties ={
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),// 是否开启断路器
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"),// 请求次数
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"), // 时间窗口期
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"),// 失败率达到多少后跳闸
}) // 在10s内10次请求有60%失败 // 请求次数要先满足，再看百分比
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){
if(id<0){
throw new RuntimeException("*****id 不为负数");
}
/**
* huTool工具包的方法
* 在自定义的cloud-api-commons里引入了
*/
String serialNumber = IdUtil.simpleUUID();
return Thread.currentThread().getName()+"\t"+"调用成功，流水号： "+serialNumber;
}
public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id){
return "id不能为负数，请稍候再试，/(T o T)/~~ id: "+id;
}
}controller层
@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {
//====服务熔断
@GetMapping("/payment/circuit/{id}")
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){
String result = paymentService.paymentCircuitBreaker(id);
log.info("*********result: "+result);
return result;
}
}
测试
此时熔断器开启
实验效果为，多次出错调用fallback后，调用正常的也出错调用fallback。过了一会又自己恢复了。
3、断路器在什么情况下开始起作用
涉及到断路器的三个重要参数快照时间窗、请求总数阀值、错误百分比阀值
- 快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒。
- 请求总数阀值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该hystrix命令的调用次数不足20次，即使所有的请求都超时或具他原因失败，断路器都不会打开。
- 错误百分比阀值：当请求总数在快照时间窗内超过了阀值，假设发生了30次调用，在这30次调用中，有15次发生了超时异常，也就是超过50％的错误百分比，在默认设定50％阀值情况，这时候就会将断路器打开。
4、断路器开启或者关闭的条件
- 当满足一定的阀值的时候（默认10秒内超过20个请求次数）
- 当失败率达到一定的时候（默认10秒内超过50%的请求失败）
- 到达以上阀值，断路器将会开启
- 当开启的时候，所有请求都不会进行转发
- 一段时间之后（默认是5秒），这个时候断路器是半开状态，会让其中一个请求进行转发；如果成功，断路器会关闭；若失败，继续开启。重复4和5
5、断路器打开之后
再有请求调用的时候，将不会调用主逻辑，而是直接调用降级fallback，通过断路器，实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑，减少响应延迟的效果
6、原来的主逻辑如何恢复
对于这一问题，hystrix也为我们实现了自动恢复功能。
当断路器打开，对主逻辑进行熔断之后，hystrix会启动一个休眠时间窗，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑，当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，那么断路器将继续闭合，主逻辑恢复；如果这次请求依然有问题，断路器继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。
7、@HystrixCommand所有配置
@HystrixCommand(fallbackMethod = "str_fallbackMethod",
groupKey = "strGroupCommand",
commandKey = "strCommand",
threadPoolKey = "strThreadPool",
commandProperties = {
// 设置隔离策略，THREAD 表示线程池 SEMAPHORE：信号池隔离
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"),
// 当隔离策略选择信号池隔离的时候，用来设置信号池的大小（最大并发数）
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
// 配置命令执行的超时时间
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutinMilliseconds", value = "10"),
// 是否启用超时时间
@HystrixProperty(name = "execution.timeout.enabled", value = "true"),
// 执行超时的时候是否中断
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnTimeout", value = "true"),
// 执行被取消的时候是否中断
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnCancel", value = "true"),
// 允许回调方法执行的最大并发数
@HystrixProperty(name = "fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
// 服务降级是否启用，是否执行回调函数
@HystrixProperty(name = "fallback.enabled", value = "true"),
// 是否启用断路器
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),
// 该属性用来设置在滚动时间窗中，断路器熔断的最小请求数。例如，默认该值为 20 的时候，
// 如果滚动时间窗（默认10秒）内仅收到了19个请求， 即使这19个请求都失败了，断路器也不会打开。
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"),
// 该属性用来设置在滚动时间窗中，表示在滚动时间窗中，在请求数量超过
// circuitBreaker.requestVolumeThreshold 的情况下，如果错误请求数的百分比超过50,
// 就把断路器设置为 "打开" 状态，否则就设置为 "关闭" 状态。
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"),
// 该属性用来设置当断路器打开之后的休眠时间窗。 休眠时间窗结束之后，
// 会将断路器置为 "半开" 状态，尝试熔断的请求命令，如果依然失败就将断路器继续设置为 "打开" 状态，
// 如果成功就设置为 "关闭" 状态。
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowinMilliseconds", value = "5000"),
// 断路器强制打开
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceOpen", value = "false"),
// 断路器强制关闭
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceClosed", value = "false"),
// 滚动时间窗设置，该时间用于断路器判断健康度时需要收集信息的持续时间
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeinMilliseconds", value = "10000"),
// 该属性用来设置滚动时间窗统计指标信息时划分"桶"的数量，断路器在收集指标信息的时候会根据
// 设置的时间窗长度拆分成多个 "桶" 来累计各度量值，每个"桶"记录了一段时间内的采集指标。
// 比如 10 秒内拆分成 10 个"桶"收集这样，所以 timeinMilliseconds 必须能被 numBuckets 整除。否则会抛异常
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "10"),
// 该属性用来设置对命令执行的延迟是否使用百分位数来跟踪和计算。如果设置为 false, 那么所有的概要统计都将返回 -1。
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.enabled", value = "false"),
// 该属性用来设置百分位统计的滚动窗口的持续时间，单位为毫秒。
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds", value = "60000"),
// 该属性用来设置百分位统计滚动窗口中使用 “ 桶 ”的数量。
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.numBuckets", value = "60000"),
// 该属性用来设置在执行过程中每个 “桶” 中保留的最大执行次数。如果在滚动时间窗内发生超过该设定值的执行次数，
// 就从最初的位置开始重写。例如，将该值设置为100, 滚动窗口为10秒，若在10秒内一个 “桶 ”中发生了500次执行，
// 那么该 “桶” 中只保留 最后的100次执行的统计。另外，增加该值的大小将会增加内存量的消耗，并增加排序百分位数所需的计算时间。
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.bucketSize", value = "100"),
// 该属性用来设置采集影响断路器状态的健康快照（请求的成功、 错误百分比）的间隔等待时间。
@HystrixProperty(name = "metrics.healthSnapshot.intervalinMilliseconds", value = "500"),
// 是否开启请求缓存
@HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true"),
// HystrixCommand的执行和事件是否打印日志到 HystrixRequestLog 中
@HystrixProperty(name = "requestLog.enabled", value = "true"),
},
threadPoolProperties = {
// 该参数用来设置执行命令线程池的核心线程数，该值也就是命令执行的最大并发量
@HystrixProperty(name = "coreSize", value = "10"),
// 该参数用来设置线程池的最大队列大小。当设置为 -1 时，线程池将使用 SynchronousQueue 实现的队列，
// 否则将使用 LinkedBlockingQueue 实现的队列。
@HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "-1"),
// 该参数用来为队列设置拒绝阈值。 通过该参数， 即使队列没有达到最大值也能拒绝请求。
// 该参数主要是对 LinkedBlockingQueue 队列的补充,因为 LinkedBlockingQueue
// 队列不能动态修改它的对象大小，而通过该属性就可以调整拒绝请求的队列大小了。
@HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "5"),
}
)六、服务限流
后面高级篇讲解alibaba的Sentinel说明
七、服务监控hystrixDashboard
1、概述
除了隔离依赖服务的调用以外，Hystrix还提供了准实时的调用监控（Hystrix Dashboard）
Hystrix会持续地记录所有通过Hystrix发起的请求的执行信息，并以统计报表和图形的形式展示给用户，包括每秒执行多少请求多少成功，多少失败等。Netflix通过hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。Spring Cloud也提供了Hystrix Dashboard的整合，对监控内容转化成可视化界面。
2、仪表盘9001
新建cloud-consumer-hystrix-dashboard9001
pom文件
cloud2020
springcloud
1.0-SNAPSHOT
4.0.0
cloud-consumer-hystrix-dashboard9001
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.boot
spring-boot-starter-actuator
org.springframework.boot
spring-boot-devtools
runtime
true
org.projectlombok
lombok
true
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
springcloud
cloud-api-commons
${project.version}
application.yml
server:
port: 9001主启动类
加上这个注解：@EnableHystrixDashboard
@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class HystrixDashboardMain9001 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(HystrixDashboardMain9001.class,args);
}
}启动微服务，访问地址：http://localhost:9001/hystrix
3、监控实战
所有Provider微服务提供类(8001/8002/8003)都需要监控依赖配置
org.springframework.boot
spring-boot-starter-actuator
此外还要有主启动类上加 @EnableCircuitBreaker，用于对豪猪熔断机制的支持
8001主启动类
此配置是为了服务监控而配置，与服务容错无关
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker
public class PaymentHystrixMain8001 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class,args);
}
/**
* 此配置是为了服务监控而配置，与服务容错无关，springcloud升级后的坑
* ServletRegistrationBean因为springboot默认路径不是/hustrix.stream，
* 只能在自己的项目里自己配置servlet
*/
@Bean
public ServletRegistrationBean getServlet(){
HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet);
servletRegistrationBean.setLoadOnStartup(1);
servletRegistrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
servletRegistrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
return servletRegistrationBean;
}
}启动1个eureka或者3个eureka集群均可
9001监控8001，填写监控地址：http://localhost:8001/hystrix.stream
注意：SpringCloud版本过高会导致一直loading，需要降版本。
