hystrix
目录
一、概述
1.分布式面临的问题
编辑⚪服务雪崩
2.概念
3.作用
4.官网
5.Hystrix官网，停更进维
二、重要概念
1.服务降级
①定义
②哪些情况会发生降级
2.服务熔断
①举例
②过程
3.服务限流
举例
三、案例
1.Hystrix支付微服务构建
①新建项目cloud-provider-hystrix-payment8001
②pom.xml
③application.yml
④主启动类
⑤业务类
⑥测试
2.高并发测试
①Jmeter
②结果
3.看热闹不嫌弃事大，80新建加入
①新建项目cloud-consumer-feign-hystrix-order80
②pom.xml
③application.yml
④主启动类
⑤业务类
⑥测试
⑦故障现象和导致原因
解决思路：
服务降级
(1)降级配置
(2)8001先从自身找问题
(3)8001fallback
①业务类启动
②主启动类激活
③测试
(4)80fallback
①application.yml
②主启动类
③业务类
(5)存在的问题
⭐解决方案
(6)每个方法配置一个？？？膨胀
Ⅰ、feign接口系列
Ⅱ、controller配置
(7)和业务逻辑混一起？？？混乱
⚪service回调方法PaymentFallbackService
服务熔断
（1）断路器
（2）什么是熔断
⭐熔断机制概述
（3）案例
①修改cloud-provider-hystrix-payment8001
②PaymentService
⚪参数介绍
③PaymentController
④测试
（4）原理
①大神结论
②熔断类型
③官网断路器流程图
四、工作流程
1.官网
2.官网图例
3.步骤说明
五、（图形化）服务监控hystrixDashboard
1.概念
2.新建项目cloud-consumer-hystrix-dashboard9001
3.pom.xml
4.application.yml
5.主启动类
6.所有Provider微服务提供类(8001/8002/8003)都需要监控依赖配置
7.启动cloud-consumer-hystrix-dashboard9001该微服务后续将监控微服务8001
8.监控测试
①修改cloud-provider-hystrix-payment8001
②启动1个eureka或者3个eureka集群均可
③观察监控窗口
④先访问正确地址，再访问错误地址，再正确地址，会发现图示断路器都是慢慢放开的
⑤ 内容说明
一、概述
1.分布式面临的问题
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.概念
- 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
- 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.作用
- 服务降级
- 服务熔断
- 接近实时的监控
- 限流
- 隔离
- ..................
4.官网
https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use
5.Hystrix官网，停更进维
GitHub - Netflix/Hystrix: Hystrix is a latency and fault tolerance library designed to isolate points of access to remote systems, services and 3rd party libraries, stop cascading failure and enable resilience in complex distributed systems where failure is inevitable.
二、重要概念
1.服务降级
①定义
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
②哪些情况会发生降级
- 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
①举例
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
②过程
服务的降级 -> 进而熔断 -> 恢复调用链路
3.服务限流
举例
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、案例
1.Hystrix支付微服务构建
①新建项目cloud-provider-hystrix-payment8001
②pom.xml
添加相关依赖
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
com.atguigu.springcloud
cloud-api-commons
${project.version}
org.springframework.boot
spring-boot-devtools
runtime
true
org.projectlombok
lombok
true
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
③application.yml
server:
port: 8001
spring:
application:
name: cloud-provider-hystrix-payment
eureka:
client:
register-with-eureka: true
fetch-registry: true
service-url:
#defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka,http://eureka7002.com:7002/eureka
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka④主启动类
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class PaymentHystrixMain8001 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class,args);
}
}⑤业务类
Ⅰ、service
@Service
public class PaymentService {
//可以正常访问的方法
public String paymentInfo_OK(Integer id){
return "线程池： " +
Thread.currentThread().getName() +
" paymentInfo_OK " +
id + "\t" +
"( •̀ ω •́ )y";
}
//不可以正常访问的方法
public String paymentInfo_TimeOut(Integer id){
int timeNumber = 3;
//超时错误
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(timeNumber);
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
return "线程池： " +
Thread.currentThread().getName() +
" paymentInfo_TimeOut " +
id + "\t" +
"(；′⌒`)" +
" 耗时(秒) ："+
timeNumber;
}
}Ⅱ、controller
@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {
@Resource
private PaymentService paymentService;
@Value("${server.port}")
private String serverPort;
@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;
}
}⑥测试
步骤：
2.高并发测试
①Jmeter
JMeter 压力测试器，用来模拟多个请求
具体的下载和使用可以参考这篇文章（下载地址：Apache JMeter - Download Apache JMeter）：
(1条消息) 【jmeter教程——从入门到熟练】_Mr. G K的博客-CSDN博客_jmeter教程
②结果
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。
tomcat的默认工作线程数被打满了，没有多余的线程来分解压力和处理。
3.看热闹不嫌弃事大，80新建加入
①新建项目cloud-consumer-feign-hystrix-order80
②pom.xml
cloud2022
com.atxupt.springcloud
1.0-SNAPSHOT
4.0.0
cloud-consumer-feign-hystrix-order80
8
8
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-openfeign
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-hystrix
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
com.atxupt.springcloud
cloud-api-commons
1.0-SNAPSHOT
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
③application.yml
server:
port: 80
eureka:
client:
register-with-eureka: false
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/④主启动类
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class OrderHystrixMain80 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);
}
}⑤业务类
PaymentHystrixService 接口
@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);
}OrderHystrixController 类
@RestController
@Slf4j
public class OrderHystrixController {
@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;
}
}⑥测试
⑦故障现象和导致原因
上面还是服务8001自己测试，加入此时外部的消费者80页来访问，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。
测试可见，当启动高并发测试时，消费者访问也会变得很慢，甚至出现超时报错。
演示问题：8001端口自身已经被打满了，80还要访问8001，80也响应慢了。
- 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
解决思路：
- 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
正因为有上述故障或不佳表现，才有降级/容错/限流等技术诞生
服务降级
(1)降级配置
注解替代编码！
@HystrixCommand
- 所谓熔断就是说在调用服务时，在一定的时间内，调用失败的次数达到了一定的比例，调用方会认为服务处于不可用的状态，会阻止后续的请求继续发送到服务方，默认为请求失败，避免了服务器资源的过度消耗。
- 但是这种机制不会一直持续下去，默认过一段时间会将接下来的一条请求放行（通过注解的参数设置），如果此条请求能够成功返回则表明服务可用，熔断机制结束，否则继续维持熔断状态。
- 与之一起使用的操作有服务降级，指的是当发生熔断时，进行的后续操作，比如改变调用方式或者向上级抛出异常信息等等。
(2)8001先从自身找问题
- 设置自身调用超时时间的峰值，峰值内可以正常运行，
- 超过了需要有兜底的方法处理，作服务降级fallback
(3)8001fallback
①业务类启动
@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fallbackMethod调用类中的指定方法
上图故意制造两个异常：
1 int age = 10/0; 计算异常
2 我们能接受3秒钟，它运行5秒钟，超时异常。
当前服务不可用了，做服务降级，兜底的方案都是paymentInfo_TimeOutHandler
package com.atxupt.springcloud.service;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixProperty;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
public class PaymentService {
//可以正常访问的方法
public String paymentInfo_OK(Integer id){
return "线程池： " +
Thread.currentThread().getName() +
" paymentInfo_OK " +
id + "\t" +
"( •̀ ω •́ )y";
}
//不可以正常访问的方法
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = {
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "3000")
})
public String paymentInfo_TimeOut(Integer id){
int timeNumber = 5;
//超时错误
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(timeNumber);
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
return "线程池： " +
Thread.currentThread().getName() +
" paymentInfo_TimeOut " +
id + "\t" +
"(；′⌒`)" +
" 耗时(秒) ：" +
timeNumber;
}
public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){
return "线程池： " +
Thread.currentThread().getName() +
" paymentInfo_TimeOutHandler " +
id + "\t" +
"(=ＴェＴ=)挨骂" ;
}
}
②主启动类激活
添加注解@EnableCircuitBreaker
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker
public class PaymentHystrixMain8001 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class,args);
}
}③测试
启动项目7001、8001
访问：localhost:8001/payment/hystrix/timeout/1
超时后跳转至降级服务
(4)80fallback
80订单微服务，也可以更好的保护自己，自己也依样画葫芦进行客户端降级保护
注意：我们自己配置过的热部署方式对java代码的改动明显，但对@HystrixCommand内属性的修改建议重启微服务
①application.yml
开启feign-hystrix-enabled属性为true
server:
port: 80
eureka:
client:
register-with-eureka: false
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/
feign:
hystrix:
enabled: true②主启动类
添加@EnableHystrix注解
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableHystrix
public class OrderHystrixMain80 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);
}
}
③业务类
@RestController
@Slf4j
public class PaymentHystirxController
{
@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")
})
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";
}
}
(5)存在的问题
每个业务方法对应一个兜底的方法，最终会导致代码膨胀
⭐解决方案
将统一和自定义的分开
(6)每个方法配置一个？？？膨胀
Ⅰ、feign接口系列
@DefaultProperties(defaultFallback = "")
@DefaultProperties(defaultFallback = "")
1：1 每个方法配置一个服务降级方法，技术上可以，实际上傻X
1：N 除了个别重要核心业务有专属，其它普通的可以通过@DefaultProperties(defaultFallback = "") 统一跳转到统一处理结果页面
通用的和独享的各自分开，避免了代码膨胀，合理减少了代码量
Ⅱ、controller配置
@RestController
@Slf4j
@DefaultProperties(defaultFallback = "payment_Global_FallbackMethod")
public class OrderHystrixController {
@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")
// })
@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，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~";
}
}(7)和业务逻辑混一起？？？混乱
下面解决业务逻辑混在一起的问题（解耦）：我们改在service层进行服务降级
服务降级，客户端去调用服务端，碰上服务端宕机或关闭。
本次案例降级处理是在客户端80实现完成的，与服务端8001没有关系。只需要为Feign客户端定义的接口添加一个服务降级处理的实现类即可实现解耦。
在这种方式一般是在客户端，即消费者端，首先上面再controller中添加的 @HystrixCommand 和 @DefaultProperties 两个注解去掉。就是保持原来的controller
@Component // service
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT" ,
fallback = PaymentFallbackService.class)//指定的是回调的class类
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);
}
⚪service回调方法PaymentFallbackService
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(╥﹏╥)o";
}
@Override //兜底方法，根据上述配置，程序内发生异常、或者运行超时，都会执行该兜底方法
public String paymentInfo_TimeOut(Integer id){
return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_TimeOut ,o(╥﹏╥)o";
}
}服务熔断
（1）断路器
类似家里的保险丝
（2）什么是熔断
⭐熔断机制概述
- 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
大神论文：CircuitBreaker
（3）案例
①修改cloud-provider-hystrix-payment8001
②PaymentService
添加代码：
//服务熔断
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties = {
//是否开启断路器
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),
//请求次数
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"),
//时间窗口期
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"),
//失败率达到多少后跳闸
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"),
})
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id)
{
if(id < 0)
{
throw new RuntimeException("******id 不能负数");
}
String serialNumber = IdUtil.simpleUUID();
//simpleUUID(cn.hutool.core.util.IdUtil) 等价于 UUID.randomUUID().toString();
return Thread.currentThread().getName()+"\t"+"调用成功，流水号: " + serialNumber;
}
public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id)
{
return "id 不能负数，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~ id: " +id;
}⚪参数介绍
查看HystrixCommandProperties源码
内部定义了很多属性
public abstract class HystrixCommandProperties {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HystrixCommandProperties.class);
/* defaults */
/* package */ static final Integer default_metricsRollingStatisticalWindow = 10000;// default => statisticalWindow: 10000 = 10 seconds (and default of 10 buckets so each bucket is 1 second)
private static final Integer default_metricsRollingStatisticalWindowBuckets = 10;// default => statisticalWindowBuckets: 10 = 10 buckets in a 10 second window so each bucket is 1 second
private static final Integer default_circuitBreakerRequestVolumeThreshold = 20;// default => statisticalWindowVolumeThreshold: 20 requests in 10 seconds must occur before statistics matter
private static final Integer default_circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds = 5000;// default => sleepWindow: 5000 = 5 seconds that we will sleep before trying again after tripping the circuit
private static final Integer default_circuitBreakerErrorThresholdPercentage = 50;// default => errorThresholdPercentage = 50 = if 50%+ of requests in 10 seconds are failures or latent then we will trip the circuit
private static final Boolean default_circuitBreakerForceOpen = false;// default => forceCircuitOpen = false (we want to allow traffic)
/* package */ static final Boolean default_circuitBreakerForceClosed = false;// default => ignoreErrors = false
private static final Integer default_executionTimeoutInMilliseconds = 1000; // default => executionTimeoutInMilliseconds: 1000 = 1 second
private static final Boolean default_executionTimeoutEnabled = true;
private static final ExecutionIsolationStrategy default_executionIsolationStrategy = ExecutionIsolationStrategy.THREAD;
private static final Boolean default_executionIsolationThreadInterruptOnTimeout = true;
private static final Boolean default_executionIsolationThreadInterruptOnFutureCancel = false;
private static final Boolean default_metricsRollingPercentileEnabled = true;
private static final Boolean default_requestCacheEnabled = true;
private static final Integer default_fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests = 10;
private static final Boolean default_fallbackEnabled = true;
private static final Integer default_executionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests = 10;
private static final Boolean default_requestLogEnabled = true;
private static final Boolean default_circuitBreakerEnabled = true;
private static final Integer default_metricsRollingPercentileWindow = 60000; // default to 1 minute for RollingPercentile
private static final Integer default_metricsRollingPercentileWindowBuckets = 6; // default to 6 buckets (10 seconds each in 60 second window)
private static final Integer default_metricsRollingPercentileBucketSize = 100; // default to 100 values max per bucket
private static final Integer default_metricsHealthSnapshotIntervalInMilliseconds = 500; // default to 500ms as max frequency between allowing snapshots of health (error percentage etc)
@SuppressWarnings("unused") private final HystrixCommandKey key;
private final HystrixProperty circuitBreakerRequestVolumeThreshold; // number of requests that must be made within a statisticalWindow before open/close decisions are made using stats
private final HystrixProperty circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds; // milliseconds after tripping circuit before allowing retry
private final HystrixProperty circuitBreakerEnabled; // Whether circuit breaker should be enabled.
private final HystrixProperty circuitBreakerErrorThresholdPercentage; // % of 'marks' that must be failed to trip the circuit
private final HystrixProperty circuitBreakerForceOpen; // a property to allow forcing the circuit open (stopping all requests)
private final HystrixProperty circuitBreakerForceClosed; // a property to allow ignoring errors and therefore never trip 'open' (ie. allow all traffic through)
private final HystrixProperty executionIsolationStrategy; // Whether a command should be executed in a separate thread or not.
private final HystrixProperty executionTimeoutInMilliseconds; // Timeout value in milliseconds for a command
private final HystrixProperty executionTimeoutEnabled; //Whether timeout should be triggered
private final HystrixProperty executionIsolationThreadPoolKeyOverride; // What thread-pool this command should run in (if running on a separate thread).
private final HystrixProperty executionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests; // Number of permits for execution semaphore
private final HystrixProperty fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests; // Number of permits for fallback semaphore
private final HystrixProperty fallbackEnabled; // Whether fallback should be attempted.
private final HystrixProperty executionIsolationThreadInterruptOnTimeout; // Whether an underlying Future/Thread (when runInSeparateThread == true) should be interrupted after a timeout
private final HystrixProperty executionIsolationThreadInterruptOnFutureCancel; // Whether canceling an underlying Future/Thread (when runInSeparateThread == true) should interrupt the execution thread
private final HystrixProperty metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds; // milliseconds back that will be tracked
private final HystrixProperty metricsRollingStatisticalWindowBuckets; // number of buckets in the statisticalWindow
private final HystrixProperty metricsRollingPercentileEnabled; // Whether monitoring should be enabled (SLA and Tracers).
private final HystrixProperty metricsRollingPercentileWindowInMilliseconds; // number of milliseconds that will be tracked in RollingPercentile
private final HystrixProperty metricsRollingPercentileWindowBuckets; // number of buckets percentileWindow will be divided into
private final HystrixProperty metricsRollingPercentileBucketSize; // how many values will be stored in each percentileWindowBucket
private final HystrixProperty metricsHealthSnapshotIntervalInMilliseconds; // time between health snapshots
private final HystrixProperty requestLogEnabled; // whether command request logging is enabled.
private final HystrixProperty requestCacheEnabled; // Whether request caching is enabled.
③PaymentController
添加方法
//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;
}④测试
（4）原理
①大神结论
中文版~
②熔断类型
Ⅰ、熔断打开
请求不再进行调用当前服务，内部设置时钟一般为MTTR（平均故障处理时间)，当打开时长达到所设时钟则进入半熔断状态
Ⅱ、熔断关闭
熔断关闭不会对服务进行熔断
Ⅲ、熔断半开
部分请求根据规则调用当前服务，如果请求成功且符合规则则认为当前服务恢复正常，关闭熔断
③官网断路器流程图
Ⅰ、官网步骤
Ⅱ、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其他原因失败，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，比如发生了30次调用，如果在这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%阀值情况下，这时候就会将断路器打开。
Ⅲ、断路器开启或者关闭的条件
Ⅳ、断路器打开之后
1：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。
2：原来的主逻辑要如何恢复呢？
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。
Ⅴ、All配置
//========================All
@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"),
}
)
public String strConsumer() {
return "hello 2020";
}
public String str_fallbackMethod()
{
return "*****fall back str_fallbackMethod";
}
四、工作流程
1.官网
https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-it-Works
2.官网图例
3.步骤说明
注意：如果我们没有为命令实现降级逻辑或者在降级处理逻辑中抛出了异常， Hystrix 依然会返回一个 Observable 对象， 但是它不会发射任何结果数据， 而是通过 onError 方法通知命令立即中断请求，并通过onError()方法将引起命令失败的异常发送给调用者。
五、（图形化）服务监控hystrixDashboard
1.概念
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.新建项目cloud-consumer-hystrix-dashboard9001
3.pom.xml
cloud2022
com.atxupt.springcloud
1.0-SNAPSHOT
4.0.0
cloud-consumer-hystrix-dashboard9001
8
8
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard
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
4.application.yml
5.主启动类
新加注解@EnableHystrixDashboard
@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class HystrixDashboardMain9001 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(HystrixDashboardMain9001.class,args);
}
}
6.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
7.启动cloud-consumer-hystrix-dashboard9001该微服务后续将监控微服务8001
http://localhost:9001/hystrix
8.监控测试
启动1个eureka或者3个eureka集群均可
①修改cloud-provider-hystrix-payment8001
@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，与服务容错本身无关，springcloud升级后的坑
*ServletRegistrationBean因为springboot的默认路径不是"/hystrix.stream"，
*只要在自己的项目里配置上下面的servlet就可以了
*/
@Bean
public ServletRegistrationBean getServlet() {
HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet);
registrationBean.setLoadOnStartup(1);
registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
return registrationBean;
}
}②启动1个eureka或者3个eureka集群均可
③观察监控窗口
④先访问正确地址，再访问错误地址，再正确地址，会发现图示断路器都是慢慢放开的
⑤ 内容说明
- 7色
- 1圈
实心圆：共有两种含义。它通过颜色的变化代表了实例的健康程度，它的健康度从绿色<黄色<橙色<红色递减。
该实心圆除了颜色的变化之外，它的大小也会根据实例的请求流量发生变化，流量越大该实心圆就越大。所以通过该实心圆的展示，就可以在大量的实例中快速的发现故障实例和高压力实例。
- 1线
曲线：用来记录2分钟内流量的相对变化，可以通过它来观察到流量的上升和下降趋势。
- 整图说明
- 复杂的图
