微服务11：熔断、降级的Hystrix实现（附源码）

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作者:Brand

微服务1：微服务及其演进史
 微服务2：微服务全景架构
 微服务3：微服务拆分策略
 微服务4：服务注册与发现
 微服务5：服务注册与发现（实践篇）
微服务6：通信之网关
 微服务7：通信之RPC
微服务8：通信之RPC实践篇（附源码）
微服务9：服务治理来保证高可用
 微服务10：系统服务熔断、限流

1 介绍

前面的章节，我们学习了微服务中对熔断降级的原理，参考这篇《服务治理：熔断、降级、限流》。了解了固定窗口算法、滑动窗口算法、漏桶原理和令牌桶原理，本文对Hystrix做进一步的分析。
Hystrix是Netflix开源的一款具备熔断、限流、降级能力的容错系统，设计目的是将应用中的系统访问、多链路服务调用、第三方依赖服务的调用，通过流量资源控制的方式隔离开。
避免了在分布式系中的某个服务故障沿着调用链向上传递，出现整体的服务雪崩，并以此提升系统的稳定性和健壮性。

1.1 Hystrix是用来解决哪些问题的？

对所依赖的服务的延迟和故障进行容错（防护+控制）
对服务的故障进行妥善的处理
对延迟过久的请求进行快速失败并迅速恢复，避免队列阻塞
返回默认值或者默认的处理（fallback），实现优雅的降级（如给用户一个友好的提示）
近实时的数据监控与异常告警，及时发现问题并快速止损

1.2 Hystrix如何解决这些问题

HystrixCommand、HystrixObservableCommand在单独线程中执行，防止单线依赖，消耗整个服务的资源
服务过载的时候立即断开并快速失败，防止队列阻塞，即线程池或信号量满的时候直接拒绝请求
当超时或者失败时，提供fallback能力避免用户直接面对故障，提供优雅的反馈。
采用隔离技术（流量泳道和断路器模式）来避免单个依赖导致这个链路的雪崩
近实时的数据监控与异常告警，及时发现问题并快速止损（提供监控和预警能力）

2 Hystrix 基础模型

2.1 设计模式：命令模式(Command Pattern)

以往的访问模式，是A链路与 B链路（A -> B）的直接访问。而命令模式(Command Pattern)的作用则是通过建立命令对象来解耦A、B链路。
在执行过程中，命令对象可以对请求进行排队、记录请求日志、执行故障注入、超时/故障快速返回等操作，如 A -> Command Work -> B。

2.2 隔离模式：线程池和信号量隔离

在计算机中，线程是系统运行的基本单位，我们可以通过对线程池资源的管理，如异步请求，请求超时断开，请求熔断，来对系统资源进行隔离，当部分类型的资源有限，请求过载时，进行系统保护。
Java程序中，Semaphore(信号量)是用来控制同时访问特定资源的线程数量,通过协调各个线程以保证合理地使用公共资源。也保证了资源竞争的隔离性。

3 Hystrix 工作原理

如下图所示（图片源自官网），Hystrix的工作流程上大概会有如下9个步骤，下文将详细介绍每个流程：

3.1 创建命令

创建HystrixCommand 或者 HystrixObservableCommand 命令

3.2 执行命令

执行命令，如图中的，一共有四种方式来执行run()/construct()

execute
queue
observer
toObserver

单个实例只能执行一次这4个方法。HystrixObservableCommand没有execute()和queue()。

执行方式	说明	可用对象
execute()	阻塞式同步执行，返回依赖服务的单一返回结果(或者抛出异常)	HystrixCommand
queue()	基于Future的异步方式执行，返回依赖服务的单一返回结果(或者抛出异常)	HystrixCommand
observe()	基于Rxjava的Observable方式，返回通过Observable表示的依赖服务返回结果,代调用代码先执行(Hot Obserable)	HystrixObservableCommand
toObvsevable()	基于Rxjava的Observable方式，返回通过Observable表示的依赖服务返回结果,执行代码等到真正订阅的时候才会执行(cold observable)	HystrixObservableCommand

execute()
以同步堵塞方式执行run()，调用execute()后，hystrix会先创建一个新线程运行run()，执行excute时一直出于堵塞状态，直到run()运行完成。
queue()
以异步非堵塞方式执行run()。一调用queue()就直接返回一个Future对象，同时hystrix创建一个新线程运行run()，调用程序通过Future.get()拿到run()的返回结果，而Future.get()是堵塞执行的。
observe()
事件注册前执行run()/construct()。
- 事件注册前，先调用observe()自动触发执行run()/construct()（如果继承的是HystrixCommand，hystrix将创建新线程非堵塞执行run()；如果继承的是HystrixObservableCommand，将以调用程序线程堵塞执行construct()）
- observe()返回结果后，调用程序调用subscribe()完成事件注册，如果run()/construct()执行成功则触发onNext()和onCompleted() 方法，如果执行异常则触发 onError() 方法
toObservable()
事件注册后执行run()/construct()。
- 事件注册前，调用toObservable()就立即返回 Observable对象
- 调用subscribe()完成事件注册后自动触发执行run()/construct()，如果run()/construct()执行成功则触发onNext()和onCompleted()方法，如果执行异常则触发onError() 方法。

3.3 是否从缓存获取结果返回？

如果当前命令对象配置了允许从结果缓存中取返回结果，并且在结果缓存中已经缓存了请求结果，则立即通过Observable返回。

3.4 是否启用了熔断器？

判断 circuit-breaker 是否打开。如果3.3步骤没有缓存没有命中，则判断一下当前断路器的断路状态是否打开。如果断路器状态为打开状态，则Hystrix将不会执行此Command命令，直接执行步骤3.8 调用Fallback。
如果断路器状态是关闭，则执行步骤3.5 检查是否有足够的资源运行 Command命令。

3.5 判断资源(线程池/队列/信号量)是否已满？

如果当前要执行的Command命令先关连的线程池和队列(或者信号量)资源已经满了，Hystrix将不会运行 Command命令，直接执行步骤8的Fallback降级处理；如果未满，表示有剩余的资源执行Command命令，则执行步骤 3.6。

3.6 执行 construct() 或者 run()

执行 HystrixObservableCommand.construct() 或者 HystrixCommand.run()。
当经过步骤 3.5 判断，有足够的资源执行Command命令时，本步骤将调用Command命令运行方法。调用HystrixCommand的run方法。按照一下两个条件去判断：

判断请求逻辑是否调用成功，如果调用成功返回调用结果。调用出错（5xx），进入步骤 3.8。
判断调用的依赖逻辑调用是否超时，未超时则直接返回成功结果。超时断开，进入步骤3.8。

3.7 计算熔断器健康情况

对于熔断器的信息会做健康的判断。Hystrix 统计Command命令执行执行过程中的 success count、fail count、reject count 和 timeout count, 并将这些信息记录到断路器(Circuit Breaker)中。
断路器会把上面的统计信息按照时间窗统计下来。并判断什么时候可以将请求熔断，在熔断后和熔断窗口期结束之前，请求都不会被Fallback。熔断窗口期结束后会再次校验，通过后熔断开关会被关闭。

3.8 熔断后的请求执行Fallback

Hystrix会在以下场景出现后，触发Fallback操作:

异常场景：run()方法抛出非HystrixBadRequestException异常。
超时场景：run()方法调用超时。
直接熔断：熔断器开启拦截调，所有的请求都会被拦截。
容量满额：线程池/队列/信号量满量之后

3.9 返回成功结果

Hystrix命令对象执行成功，会直接返回结果或者以Observable形式返回结果。返回的Observable 会执行以下流程返回结果。
Hystrix获取返回结果执行流程如下（图片源自官网）：

4 Hystrix 实现过程

4.1 引入依赖

pom.xml加上以下依赖。我们使用原生hystrix来做案例介绍。

 <dependency>
            <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
            <artifactId>hystrix-core</artifactId>
            <version>1.5.8</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
            <artifactId>hystrix-metrics-event-stream</artifactId>
            <version>1.4.10</version>
        </dependency>

4.2 fallBack

fallBack是指当程序符合我们执行熔断降级的条件时候，我们默认执行的路线，可以是一个方法或者一个对象。HystrixCommand中已有，我们只需重写即可，类似

@Override
protected String getFallback() {
    return "当熔断、降级发生时，返回的默认信息";
}

在3.8 节我们介绍了Hystrix 触发 fallBack的四种条件，下面我们一个个来测试。

4.2.1 程序异常fallBack

除了HystrixBadRequestException，所有程序抛出的异常，都会触发getFallback()，调用程序将获得getFallback()的执行并返回。

/**
 * @author brand
 * @Description: 模拟异常/超时的场景 
 * @Copyright: Copyright (c) 2022
 * @Company: Helenlyn, Inc. All Rights Reserved.
 * @date 2022/1/8 下午5:35
 * @Update Time:
 * @Updater:
 * @Update Comments:
 */
public class HystrixException extends HystrixCommand<String> {
     /**
     * 实现getFallback()后，执行命令时遇到以上4种情况将被fallback接管，不会抛出异常或其他
     * 下面演示的是异常的情况
     */
    private final String name;

    public HystrixException(String name) {
        super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("Command Group:fallbackGroup"));
        this.name = name;
    }
	
    @Override
    protected String run() throws Exception {
        /*---------------以下三种情况触发fallback-------------------*/
        // 1.循环+等待，超时fallBack
//    	int i = 0;
//    	while (true) {
//    		i++;
//            Thread.currentThread().sleep(1000);
//    	}

        // 2.除零导致异常
//    	 int i = 1/0;

        // 3.主动抛出异常
        // throw new Exception("command trigger fallback");

        /*---------------直接抛出HystrixBadRequestException，不触发fallback-----------------*/
        // HystrixBadRequestException,这个是非法参数或非系统错误引起，不触发fallback，也不被计入熔断器
        throw new HystrixBadRequestException("HystrixBadRequestException not trigger fallback");

//    return "success";
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        return "fallback: " + name;
    }
}

编写测试类：

/**
 * @author brand
 * @Description: 测试异常/超时 fallBack
 * @Copyright: Copyright (c) 2022
 * @Company: Helenlyn, Inc. All Rights Reserved.
 * @date 2022/1/8 下午5:35
 * @Update Time:
 * @Updater:
 * @Update Comments:
 */
public class ExceptionTimeOutFallBackTest {    
    @Test
    public void testException() throws IOException {
        try {
          assertEquals("success", new HystrixException("Exception").execute());
        } catch(Exception e) {
            System.out.println("run()抛出HystrixBadRequestException时，会被捕获到这里" + e.getCause());
        }
    }
}

测试类执行直接抛出HystrixBadRequestException，测试类会走到catch函数段中。
测试类执行其他三种情况，会得到以下结果：

4.2.2 调用超时fallBack

同上 4.2.1 中的循环+等待，超时fallBack 的场景

4.3 熔断策略

4.3.1 熔断实现的基本原理

图片源自官网，这边就不单独画了。

断路器设置了生效阈值，并且在时间窗内的请求数超过阈值：circuitBreaker.requestVolumeThreshold。
超过之后触发断路器开启，否则不开启。比如熔断阈值为100，哪怕你99个都fail，也不会触发熔断。
请求的错误率超过错误率阈值：errorThresholdPercentage，比如20%，10次有2次就达到要求。
1与2的条件都满足的时候，原来关闭的断路器将开启。
断路器开启之后，后续请求过来的流量都会被断开。
断路的那段时间我们叫做休眠时间窗：sleepWindowInMilliseconds。休眠时间窗过去之后，再发起请求，这时候断路器半开。
- 请求失败：断路器状态继续保持未开启，并更新休眠时间窗。
- 请求成功：则断路器状态改为关闭。

4.3.2 断路器配置参数说明

key值	说明	默认值
circuitBreaker.enabled	是否开启断路器	true
circuitBreaker.requestVolumeThreshold	断路器启用请求数阈值	10
circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds	断路器启用后的睡眠时间窗	5000(ms)
circuitBreaker.errorThresholdPercentage	断路器启用失败率阈值	50(%)
circuitBreaker.forceOpen	是否强制将断路器设置成开启状态	false
circuitBreaker.forceClosed	是否强制将断路器设置成关闭状态	false

4.3.3 测试案例

通过withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold配置10s（默认时间窗）内请求数超过10个时熔断器开始生效
通过withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage配置错误比例>50%时开始熔断
然后for循环执行execute()触发run()，在run()里，如果name是小于30的偶数则正常返回，否则异常
通过多次循环后，异常请求占所有请求的比例将大于50%，就会看到后续请求都不进入run()而是进入getFallback()，因为不再打印"running run():" + name了。
除此之外，hystrix还支持多长时间从熔断状态自动恢复等功能，见下文附录。

/**
 * @author brand
 * @Description: 熔断
 * @Copyright: Copyright (c) 2022
 * @Company: Helenlyn, Inc. All Rights Reserved.
 * @date 2022/1/8 下午3:41
 * @Update Time:
 * @Updater:
 * @Update Comments:
 */
public class HystrixCircuitBreaker extends HystrixCommand<String> {

    private final String name;

    public HystrixCircuitBreaker(String name) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("Group:CircuitBreaker"))
                        .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("Command:CircuitBreaker"))
                        .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("ThreadPool:CircuitBreakerTest"))
                        .andThreadPoolPropertiesDefaults(    // 配置线程池
                                HystrixThreadPoolProperties.Setter()
                                        .withCoreSize(200)    // 配置线程池里的线程数，设置足够多线程，以防未熔断却打满threadpool
                        )
                        .andCommandPropertiesDefaults(    // 配置熔断器
                                HystrixCommandProperties.Setter()
                                        .withCircuitBreakerEnabled(true)
                                        .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(10)
                                        .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)
//                		.withCircuitBreakerForceOpen(true)	// true时强制将断路器设置成开启状态，所有请求都将被拒绝，直接到fallback
//                		.withCircuitBreakerForceClosed(true)	// true时强制将断路器设置成关闭状态，将忽略所有错误
//                		.withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)	// 信号量隔离
//                		.withExecutionTimeoutInMilliseconds(5000)
                        )
        );
        this.name = name;
    }

    @Override
    protected String run() throws Exception {
        System.out.println("running num :" + name);
        int num = Integer.valueOf(name);
        if (num % 2 == 0 && num < 30) {    // 符合条件，直接返回
            return name;
        } else {    // 模拟异常
            int j = 0;
            j = num / j;
        }
        return name;
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        return "CircuitBreaker fallback: " + name;
    }
}

执行结果如下，偶数正常返回，奇数进入熔断信息，并且超过30之后全部进入fallBack

4.4 线程池/信号量隔离策略

4.4.1 线程池隔离策略

线程池隔离：不同服务通过使用不同线程池，彼此间将不受影响，达到隔离效果。
我们通过andThreadPoolKey配置使用命名为ThreadPoolTest的线程池，实现与其他命名的线程池天然隔离，如果不配置andThreadPoolKey,也可以则使用withGroupKey配置来命名线程池。

4.4.1.1 线程池未隔离情况

/**
 * @author brand
 * @Description: 线程池隔离
 * @Copyright: Copyright (c) 2022
 * @Company: Helenlyn, Inc. All Rights Reserved.
 * @date 2022/1/8 下午5:58
 * @Update Time:
 * @Updater:
 * @Update Comments:
 */
public class HystrixThreadPool extends HystrixCommand<String> {
    private final String name;
    public HystrixThreadPool(String name) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ThreadPoolTestGroup"))  // CommandGroup分组
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("testCommandKey"))
                .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("ThreadPoolTest"))  // 线程池key
                .andCommandPropertiesDefaults(
                        HystrixCommandProperties.Setter()
                                .withExecutionTimeoutInMilliseconds(5000)
                )
                .andThreadPoolPropertiesDefaults(
                        HystrixThreadPoolProperties.Setter()
                                .withCoreSize(3)	// 配置线程池里的线程数为3。超过3次进行熔断
                )
        );
        this.name = name;
    }

    @Override
    protected String run() throws Exception {
        /*---------------如果线程数超配，会触发fallback的case，否则休眠1s，进行正常返回-------------------*/
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000); 
        return name;
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        return "fallback: " + name;
    }
}

测试一下，下面都是使用 HystrixThreadPoolKey 为 ThreadPoolTest的线程池命名，所以是公用，会返回fallBack的结果。

  for(int i = 0; i < 3; i++) {
            try {
                Future<String> future = new HystrixThreadPool("thread pool"+i).queue();  // 以异步非堵塞方式执行run()，所以消耗了3个线程
            } catch(Exception e) {
                System.out.println("run()抛出HystrixBadRequestException时，被捕获到这里" + e.getCause());
            }
        }
        for(int i = 0; i < 10; i++) {
            try {
                System.out.println("===========" + new HystrixThreadPool("thread pool").execute());  //上面消耗了所有线程，这边会执行到fallBack中
            } catch(Exception e) {
                System.out.println("run()抛出HystrixBadRequestException时，被捕获到这里" + e.getCause());
            }
        }

4.4.1.2 线程池隔离情况

我们做一下调整，让线程池的key（HystrixThreadPoolKey）不一致，再测试是否返回正常的执行结果。

/**
 * @author brand
 * @Description: 线程池隔离
 * @Copyright: Copyright (c) 2022
 * @Company: Helenlyn, Inc. All Rights Reserved.
 * @date 2022/1/8 下午5:58
 * @Update Time:
 * @Updater:
 * @Update Comments:
 */
public class HystrixThreadPool extends HystrixCommand<String> {
    private final String name;
    public HystrixThreadPool(String name) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ThreadPoolTestGroup"))  // CommandGroup分组
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("testCommandKey"))
                .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey(name))  // 线程池key，根据请求的入参来算
                .andCommandPropertiesDefaults(
                        HystrixCommandProperties.Setter()
                                .withExecutionTimeoutInMilliseconds(5000)
                )
                .andThreadPoolPropertiesDefaults(
                        HystrixThreadPoolProperties.Setter()
                                .withCoreSize(3)	// 配置线程池里的线程数为3。超过3次进行熔断
                )
        );
        this.name = name;
    }

    @Override
    protected String run() throws Exception {
        /*---------------如果线程数超配，会触发fallback的case，否则休眠1s，进行正常返回-------------------*/
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000); 
        return name;
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        return "fallback: " + name;
    }
}

测试一下，下面都是使用 HystrixThreadPoolKey 为 ThreadPoolTest的线程池命名，所以是公用，会返回fallBack的结果。

  for(int i = 0; i < 3; i++) {
            try {
                Future<String> future = new HystrixThreadPool("thread pool"+i).queue();  // 会有三个线程池组 thread pool1、thread poo2、thread pool3，不互相影响，更不会影响下面excute()的执行
            } catch(Exception e) {
                System.out.println("run()抛出HystrixBadRequestException时，被捕获到这里" + e.getCause());
            }
        }
        for(int i = 0; i < 10; i++) {
            try {
                System.out.println("===========" + new HystrixThreadPool("thread pool").execute());  //与上面隔离，所以这边执行始终不会走到fallBack中
            } catch(Exception e) {
                System.out.println("run()抛出HystrixBadRequestException时，被捕获到这里" + e.getCause());
            }
        }

4.5 代码参考

https://github.com/WengZhiHua/Helenlyn.Grocery/tree/master/parent/HystrixDemo

内容来源于网络如有侵权请私信删除

文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/15778398.html

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微服务11：熔断、降级的Hystrix实现（附源码）

微服务11：熔断、降级的Hystrix实现（附源码）

1 介绍

1.1 Hystrix是用来解决哪些问题的？

1.2 Hystrix如何解决这些问题

2 Hystrix 基础模型

2.1 设计模式：命令模式(Command Pattern)

2.2 隔离模式：线程池和信号量隔离

3 Hystrix 工作原理

3.1 创建命令

3.2 执行命令

3.3 是否从缓存获取结果返回？

3.4 是否启用了熔断器？

3.5 判断资源(线程池/队列/信号量)是否已满？

3.6 执行 construct() 或者 run()

3.7 计算熔断器健康情况

3.8 熔断后的请求执行Fallback

3.9 返回成功结果

4 Hystrix 实现过程

4.1 引入依赖

4.2 fallBack

4.2.1 程序异常fallBack

4.2.2 调用超时fallBack

4.3 熔断策略

4.3.1 熔断实现的基本原理

4.3.2 断路器配置参数说明

4.3.3 测试案例

4.4 线程池/信号量隔离策略

4.4.1 线程池隔离策略

4.4.1.1 线程池未隔离情况

4.4.1.2 线程池隔离情况

4.5 代码参考

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