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hystrix原理

时间:2019-10-19 23:24:43      阅读:52      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

一、hystrix 产生背景

微服务是解决复杂服务的一个方案,在功能不变的情况下,对一个复杂的单体服务分解为多个可管理的分支。每个服务作为轻量的子服务,通过RPC实现服务间的关联,将服务简单化。每个服务根据自己的需要选择技术栈,互不影响,方便开发、维护。例如S划分为a,b,c。微服务的好处是有效的拆分应用,实现敏捷开发和部署。
微服务一系列优势下,也给微服务的管理和稳定性带来挑战,比如一个服务依赖30个微服务,每个微服务的可用性是99.999%,在不加任何管理的情况下,该聚合服务的可用性将是99.999%的30次方=99.97%,系统的可用性直接降了两个数量级达到三个九。
且由于依赖的传递性,很容易产生雪崩效应。如下图所示:

 
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一个应用中,任意一个点的不可用或者响应延时都有可能造成服务不可用
更可怕的是,被hang住的请求会很快耗尽系统的资源,当该类请求越来越多,占用的计算机资源越来越多的时候,会导致系统瓶颈出现,造成其他的请求同样不可用,最终导致业务系统崩溃,又称:雪崩效应
造成雪崩原因可以归结为以下三个:

  • 服务提供者不可用(硬件故障,程序Bug,缓存击穿,用户大量请求)
  • 重试加大流量(用户重试,代码逻辑重试)
  • 服务调用者不可用(同步等待造成的资源耗尽)
  • 最终的结果就是一个服务不可用导致一系列服务的不可用,而往往这种后果往往无法预料的。

二、 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)

2.1 隔离

 
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(1)线程池隔离模式:使用一个线程池来存储当前的请求,线程池对请求作处理,设置任务返回处理超时时间,堆积的请求堆积入线程池队列。这种方式需要为每个依赖的服务申请线程池,有一定的资源消耗,好处是可以应对突发流量(流量洪峰来临时,处理不完可将数据存储到线程池队里慢慢处理)
(2)信号量隔离模式:使用一个原子计数器(或信号量)来记录当前有多少个线程在运行,请求来先判断计数器的数值,若超过设置的最大线程个数则丢弃改类型的新请求,若不超过则执行计数操作请求来计数器+1,请求返回计数器-1。这种方式是严格的控制线程且立即返回模式,无法应对突发流量(流量洪峰来临时,处理的线程超过数量,其他的请求会直接返回,不继续去请求依赖的服务)

区别(两种隔离方式只能选其一):

 线程池隔离信号量隔离
线程 与调用线程非相同线程 与调用线程相同(jetty线程)
开销 排队、调度、上下文开销等 无线程切换,开销低
异步 支持 不支持
并发支持 支持(最大线程池大小) 支持(最大信号量上限)

2.2 融断

正常状态下,电路处于关闭状态(Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态(Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝(Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态(Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态;

 
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HystrixCircuitBreaker(断路器的具体实现):

 
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详细的工作流程:http://hot66hot.iteye.com/blog/2155036

2.3 降级

可能大家会混淆“融断”和“降级”两个概念。
在股票市场,熔断这个词大家都不陌生,是指当股指波幅达到某个点后,交易所为控制风险采取的暂停交易措施。相应的,服务熔断一般是指软件系统中,由于某些原因使得服务出现了过载现象,为防止造成整个系统故障,从而采用的一种保护措施,所以很多地方把熔断亦称为过载保护。
大家都见过女生旅行吧,大号的旅行箱是必备物,平常走走近处绰绰有余,但一旦出个远门,再大的箱子都白搭了,怎么办呢?常见的情景就是把物品拿出来分分堆,比了又比,最后一些非必需品的就忍痛放下了,等到下次箱子够用了,再带上用一用。而服务降级,就是这么回事,整体资源快不够了,忍痛将某些服务先关掉,待渡过难关,再开启回来。
二者的目标是一致的,目的都是保证上游服务的稳定性。但其关注的重点并不一样,融断对下层依赖的服务并不级(或者说孰轻孰重),一旦产生故障就断掉;而降级需要对下层依赖的业务分级,把产生故障的丢了,换一个轻量级的方案,是一种退而求其次的方法。
根据业务场景的不同,一般采用以下两种模式:
第一种(最常用)如果服务失败,则我们通过fallback进行降级,返回静态值。

 
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第二种采用服务级联的模式,如果第一个服务失败,则调用备用服务,例如失败重试或者访问缓存失败再去取数据库。服务级联的目的则是尽最大努力保证返回数据的成功性,但如果考虑不充分,则有可能导致级联的服务崩溃(比如,缓存失败了,把全部流量打到数据库,瞬间导致数据库挂掉)。因此级联模式,也要慎用,增加了管理的难度。

 
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2.4 缓存

不建议使用,对问题排查会造成很大的困扰,因此也不在这里讲了

三、hystrix应用

hystrix的运行流程如下所示:

 
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  • 两个核心代理HystrixCommand,HystrixObservableCommand,任何依赖的服务只需要继承这两个类就可以了。其中HystrixObservableCommand使用观察者模式(不在此介绍范围之内,了解请移步RxJava)
  • HystrixCommand 可以采用同步调用和异步调用,异步返回Future对象(还未直接支持CompletebleFuture)
    如果开启了缓存,则会根据GroupKey,Commandkey以及cachedKey确定是否存在缓存(不建议使用)
  • 判断断路器是否开启,开启则直接调用getFallback,
  • 判断是否满足信号量隔离或线程池隔离的条件,如果隔离则抛异常
  • 执行run方法
  • metrics包含了一个计数器,用来计算当前服务的状态,无论是成功调用,还是抛异常都会记录数据(接下来再详细讲)
  • 执行降级策略

3.1 代码实现

 1 public class GetInfoFromSinaiCommand extends HystrixCommand<List<PoiInfo>> {
 2     private PoiClient poiClient;
 3     private List<Integer> poiIds;
 4     private static final List<String> FIELDS = ImmutableList.of("id", "cate", "subcate");
 5 
 6     public GetInfoFromSinaiCommand(PoiClient poiClient, List<Integer> poiIds) {
 7         super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("sinai"))
 8                 //command配置
 9                 .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetInfoFromSinaiCommand"))
10                 .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
11                         .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD))
12                 .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter().withRequestCacheEnabled(true))
13 
14                 //融断器配置
15                 .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter().withCircuitBreakerEnabled(true))
16                 .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter().withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(20))
17                 .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter().withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000))
18                 .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter().withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50))
19 
20                 //ThreadPool配置
21                 .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("GetInfoFromSinaiCommand"))
22                 .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(10))
23                 .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(-1))
24 
25         );
26 
27 
28 
29         this.poiClient = poiClient;
30         this.poiIds = poiIds;
31 
32     }
33 
34     @Override
35     public List<PoiInfo> run() throws Exception {
36         if (poiIds.isEmpty()) {
37             return Lists.newArrayList();
38         }
39         List<PoiModel> pioModels = poiClient.listPois(poiIds, FIELDS);
40         return parseResult(pioModels);
41     }
42 
43     @Override
44     protected String getCacheKey() {
45         return String.valueOf(poiIds);
46     }
47 
48     @Override
49     protected List<PoiInfo> getFallback() {
50         return Lists.newArrayList();
51     }
52 
53     private List<PoiInfo> parseResult(List<PoiModel> poiModels) {
54         if (poiModels == null || poiModels.isEmpty()) {
55             return Lists.newArrayList();
56         }
57         List<PoiInfo> res = Lists.newArrayList();
58         for (PoiModel poiModel : poiModels) {
59             PoiInfo poiInfo = new PoiInfo();
60             poiInfo.setPoiId(poiModel.getId());
61 
62             if (poiModel.getCate() != null) {
63                 poiInfo.setCate(poiModel.getCate());
64             }
65             if (poiModel.getSubcate() != null) {
66                 poiInfo.setSubcate(poiModel.getSubcate());
67             }
68             res.add(poiInfo);
69         }
70         return res;
71     }
72 }

 

3.2 参数说明

|参数类型|参数名|默认值|说明|
|---|---|---|---|---|
|command配置|executionIsolationStrategy|ExecutionIsolationStrategy.THREAD|信号隔离或线程隔离,默认:采用线程隔离,|
|| executionIsolationThreadTimeoutInMillisecond |1s|隔离时间大,即多长时间后进行重试|
|| executionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests |10|使用信号量隔离时,命令调用最大的并发数,默认:10 |
| |fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests |10|使用信号量隔离时,命令fallback(降级)调用最大的并发数,默认:10|
|| fallbackEnabled |true|是否开启fallback降级策略|
|| executionIsolationThreadInterruptOnTimeout |true|使用线程隔离时,是否对命令执行超时的线程调用中断(Thread.interrupt())操作|
|| metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds |10000ms|统计滚动的时间窗口,默认:10s|
|| metricsRollingStatisticalWindowBuckets |10|统计窗口的Buckets的数量,默认:10个
|| metricsRollingPercentileEnabled |true|是否开启监控统计功能,默认:true|
|| requestLogEnabled |true|是否开启请求日志|
|| requestCacheEnabled |true|是否开启请求缓存|
|熔断器配置|circuitBreakerRequestVolumeThreshold|20|主要用在小流量|
|| circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds | 5000ms |熔断器默认工作时间,默认:5秒.熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态,放部分流量过去重试|
|| circuitBreakerEnabled | true |是否启用熔断器,默认true. 启动 |
|| circuitBreakerErrorThresholdPercentage | 50 |默认:50%。当出错率超过50%后熔断器启动|
|| circuitBreakerForceOpen | false |是否强制开启熔断器阻断所有请求,默认:false,不开启|
|| circuitBreakerForceClosed | false |是否允许熔断器忽略错误,默认false, 不开启|
|线程池配置|HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(int value)|10|配置线程池大小,默认值10个|
||HystrixThreadPoolProperties.Setter().withMaxQueueSize(int value)|-1|配置线程值等待队列长度|

3.3监控上报

参考文章:

本文的很多图和文字都粘贴自网上文章,没有注明引用请包涵!如有任何问题请留言或者加群,我会及时回复

转载:https://www.jianshu.com/p/e07661b9bae8

hystrix原理

原文:https://www.cnblogs.com/dalianpai/p/11706116.html

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