SpringCloud学习（4）—Hystrix服务容错保护

1、Hystrix容错保护原理

1.1、什么是雪崩效应？

随着业务的扩展，服务的数量也会随之增多，逻辑会更加复杂，一个服务的某个逻辑需要依赖多个其他服务才能完成。一但一个依赖不能提供服务很可能会产生雪崩效应，最后导致整个服务不可访问。服务超时阻塞，就有可能使得整个主线程池被占满。

线程池被占满就会导致整个服务不可用，而依赖该服务的其他服务，就又可能会重复产生上述问题。因此整个系统就像雪崩一样逐渐的扩散、坍塌、崩溃了！

1.2、Hystrix实现原理

hystrix语义为“豪猪”，具有自我保护的能力。hystrix的出现即为解决雪崩效应，它通过四个方面的机制来解决这个问题

隔离（线程池隔离和信号量隔离）：限制调用分布式服务的资源使用，某一个调用的服务出现问题不会影响其他服务调用。
优雅的降级机制：超时降级、资源不足时(线程或信号量)降级，降级后可以配合降级接口返回托底数据。
融断：当失败率达到阀值自动触发降级(如因网络故障/超时造成的失败率高)，熔断器触发的快速失败会进行快速恢复。
缓存：提供了请求缓存、请求合并实现。
支持实时监控、报警、控制（修改配置）

2、Hystrix应用

修改 spring-demo-service-ribbon 的 pom 文件，添加 Hystrix 的依赖：


    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-netflix-hystrix

修改启动类，添加 @EnableHystrix 注解开启 Hystrix 功能

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableHystrix
public class ServiceRibbonApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceRibbonApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    @LoadBalanced
    RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
 
    @Bean
    public IRule ribbonRule() {
        return new RandomRule();    //这里配置策略，和配置文件对应
    }
}

修改 SpringDemoRibbonService

@Service
public class SpringDemoRibbonService {
 
    @Autowired
    RestTemplate restTemplate;
 
    @Autowired
    LoadBalancerClient loadBalancerClient;
 
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "portFallback")
    public String port() {
        this.loadBalancerClient.choose("spring-demo-service");  //随机访问策略
        return restTemplate.getForObject("http://SPRING-DEMO-SERVICE/port", String.class);
    }
 
    public String portFallback() {
        return "sorry ribbon, it's error!";
    }
}

在 port 方法上加上 @HystrixCommand 注解，对此方法开启熔断器功能，用 fallbackMethod 属性指定熔断回调方法。

3、参数详解

Execution相关的属性的配置：

hystrix.command.default.execution.isolation.strategy // 隔离策略，默认值为Thread, 可选Thread｜Semaphore
hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds // 命令执行超时时间，默认值为1000ms
hystrix.command.default.execution.timeout.enabled // 执行是否启用超时，默认启用true
hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnTimeout // 发生超时是是否中断，默认true
hystrix.command.default.execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests // 最大并发请求数，默认10，该参数当使用ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE策略时才有效。如果达到最大并发请数，请求会被拒绝。理论上选择semaphore size的原则和选择thread size一致，但选用semaphore时每次执行的单元要比较小且执行速度快（ms级别），否则的话应该用thread。semaphore应该占整个容器（tomcat）的线程池的一小部分。

Fallback相关的属性：

这些参数可以应用于Hystrix的THREAD和SEMAPHORE策略

hystrix.command.default.fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests // 如果并发数达到该设置值，请求会被拒绝和抛出异常并且fallback不会被调用。默认10
hystrix.command.default.fallback.enabled // 当执行失败或者请求被拒绝，是否会尝试调用hystrixCommand.getFallback() 。默认true

Circuit Breaker相关的属性：

hystrix.command.default.circuitBreaker.enabled // 用来跟踪circuit的健康性，如果未达标则让request短路。默认true
hystrix.command.default.circuitBreaker.requestVolumeThreshold // 一个rolling window内最小的请求数。如果设为20，那么当一个rolling window的时间内（比如说1个rolling window是10秒）收到19个请求，即使19个请求都失败，也不会触发circuit break。默认20
hystrix.command.default.circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds // 触发短路的时间值，当该值设为5000时，则当触发circuit break后的5000毫秒内都会拒绝request，也就是5000毫秒后才会关闭circuit。默认5000
hystrix.command.default.circuitBreaker.errorThresholdPercentage // 错误比率阀值，如果错误率>=该值，circuit会被打开，并短路所有请求触发fallback。默认50
hystrix.command.default.circuitBreaker.forceOpen // 强制打开熔断器，如果打开这个开关，那么拒绝所有request，默认false
hystrix.command.default.circuitBreaker.forceClosed // 强制关闭熔断器如果这个开关打开，circuit将一直关闭且忽略circuitBreaker.errorThresholdPercentage

Metrics相关参数：

hystrix.command.default.metrics.rollingStats.timeInMilliseconds // 设置统计的时间窗口值的毫秒值，circuit break 的打开会根据1个rolling window的统计来计算。若rolling window被设为10000毫秒，则rolling window会被分成n个buckets，每个bucket包含success，failure，timeout，rejection的次数的统计信息。默认10000
hystrix.command.default.metrics.rollingStats.numBuckets // 设置一个rolling window被划分的数量，若numBuckets＝10，rolling window＝10000，那么一个bucket的时间即1秒。必须符合rolling window % numberBuckets == 0。默认10
hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.enabled // 执行时是否enable指标的计算和跟踪，默认true
hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds // 设置rolling percentile window的时间，默认60000
hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.numBuckets // 设置rolling percentile window的numberBuckets。逻辑同上。默认6
hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.bucketSize // 如果bucket size＝100，window＝10s，若这10s里有500次执行，只有最后100次执行会被统计到bucket里去。增加该值会增加内存开销以及排序的开销。默认100
hystrix.command.default.metrics.healthSnapshot.intervalInMilliseconds // 记录health 快照（用来统计成功和错误绿）的间隔，默认500ms

Request Context 相关参数：

hystrix.command.default.requestCache.enabled 默认true，需要重载getCacheKey()，返回null时不缓存
hystrix.command.default.requestLog.enabled 记录日志到HystrixRequestLog，默认true

Collapser Properties 相关参数 :

hystrix.command.default.requestCache.enabled 默认true，需要重载getCacheKey()，返回null时不缓存
hystrix.command.default.requestLog.enabled 记录日志到HystrixRequestLog，默认true
hystrix.collapser.default.maxRequestsInBatch 单次批处理的最大请求数，达到该数量触发批处理，默认Integer.MAX_VALUE
hystrix.collapser.default.timerDelayInMilliseconds 触发批处理的延迟，也可以为创建批处理的时间＋该值，默认10
hystrix.collapser.default.requestCache.enabled 是否对HystrixCollapser.execute() and HystrixCollapser.queue()的cache，默认true

ThreadPool 相关参数：

线程数默认值10适用于大部分情况（有时可以设置得更小），如果需要设置得更大，那有个基本的公式可供参考：

requests per second at peak when healthy × 99th percentile latency in seconds + some breathing room

每秒最大支撑的请求数* (99%平均响应时间 + 缓存值)

比如：每秒能处理1000个请求，99%的请求响应时间是60ms，那么公式是：

threadsNums = 1000 *（0.060+0.012）

基本的原则是保持线程池尽可能小，他主要是为了释放压力，防止资源被阻塞。当一切都是正常的时候，线程池一般仅会有1到2个线程激活来提供服务

hystrix.threadpool.default.coreSize // 默认值为10，并发执行的最大线程数
hystrix.threadpool.default.maxQueueSize // 默认值为-1，线程等待的队列最大值，BlockingQueue的最大队列数，当设为－1，会使用SynchronousQueue，值为正时使用LinkedBlcokingQueue。该设置只会在初始化时有效，之后不能修改threadpool的queue size，除非reinitialising thread executor。默认－1。
hystrix.threadpool.default.queueSizeRejectionThreshold // 默认值为5，即使maxQueueSize没有达到，达到queueSizeRejectionThreshold该值后，请求也会被拒绝。因为maxQueueSize不能被动态修改，这个参数将允许我们动态设置该值。if maxQueueSize == -1，该字段将不起作用
hystrix.threadpool.default.allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize // 默认值为false，是否允许队列满之后新建线程到达到最大线程数，如果为false，当队列满后就执行降级方法
hystrix.threadpool.default.keepAliveTimeMinutes // 如果corePoolSize和maxPoolSize设成一样（默认实现）该设置无效。如果通过plugin使用自定义实现，该设置才有用，默认1.
hystrix.threadpool.default.metrics.rollingStats.timeInMilliseconds // 线程池统计指标的时间，默认10000
hystrix.threadpool.default.metrics.rollingStats.numBuckets // 将rolling window划分为n个buckets，默认10

4、参考资料

1、 https://blog.csdn.net/loushuiyifan/article/details/82702522

2、 https://www.jianshu.com/p/e07661b9bae8

3、 https://blog.csdn.net/tongtong_use/article/details/78611225

4、 https://www.cnblogs.com/rickiyang/p/11973218.html