Hystrix熔断器

2024-01-30 15:19:58

Hystrix熔断器

一种容错机制，处理出现错误时，自动熔断

1 、微服务中的雪崩效应

当山坡积雪内部的内聚力抗拒不了它所受到的重力拉引时，便向下滑动，引起大量雪体崩塌，人们把这种自然现象称作雪崩。

微服务中，一个请求可能需要多个微服务接口才能实现，会形成复杂的调用链路。
服务雪崩效应：是一种因“服务提供者的不可用”（原因）导致“服务调用者不可用”（结果），并将不可用逐渐放大的现象。

扇入：代表着该微服务被调用的次数，扇入大，说明该模块复用性好
扇出：该微服务调用其他微服务的个数，扇出大，说明业务逻辑复杂
扇入大是一个好事，扇出大不一定是好事

在微服务架构中，一个应用可能会有多个微服务组成，微服务之间的数据交互通过远程过程调用完成。这就带来一个问题，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”。

如图中所示，最下游商品微服务响应时间过长，大量请求阻塞，大量线程不会释放，会导致服务器资源耗尽，最终导致上游服务甚至整个系统瘫痪。
形成原因：
服务雪崩的过程可以分为三个阶段：
1. 服务提供者不可用
2. 重试加大请求流量
3. 服务调用者不可用
服务雪崩的每个阶段都可能由不同的原因造成：

2 、雪崩效应解决方案

从可用性可靠性着想，为防止系统的整体缓慢甚至崩溃，采用的技术手段；
下面，我们介绍三种技术手段应对微服务中的雪崩效应，这三种手段都是从系统可用性、可靠性角度出发，尽量防止系统整体缓慢甚至瘫痪。

服务熔断

熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。我们在各种场景下都会接触到熔断这两个字。高压电路中，如果某个地方的电压过高，熔断器就会熔断，对电路进行保护。股票交易中，如果股票指数过高，也会采用熔断机制，暂停股票的交易。同样，在微服务架构中，熔断机制也是起着类似的作用。当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，熔断该节点微服务的调用，进行服务的降级，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。

注意：
1）服务熔断重点在“断”，切断对下游服务的调用
2）服务熔断和服务降级往往是一起使用的，Hystrix就是这样。

服务降级

通俗讲就是整体资源不够用了，先将一些不关紧的服务停掉（调用我的时候，给你返回一个预留的·值，也叫做兜底数据），待渡过难关高峰过去，再把那些服务打开。
服务降级一般是从整体考虑，就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此刻客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值，这样做，虽然服务水平下降，但好歹可用，比直接挂掉要强。

服务限流

服务降级是当服务出问题或者影响到核心流程的性能时，暂时将服务屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开；但是有些场景并不能用服务降级来解决，比如秒杀业务这样的核心功能，这个时候可以结合服务限流来限制这些场景的并发/请求量限流措施也很多，

比如：

限制总并发数（比如数据库连接池、线程池）
限制瞬时并发数（如nginx限制瞬时并发连接数）
限制时间窗口内的平均速率（如Guava的RateLimiter、nginx的limit_req模块，限制每秒的平均速率）
限制远程接口调用速率、限制MQ的消费速率等

3、Hsytrix的简介

[来自官网]Hystrix(豪猪)，宣言“defend your application”是由Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性与容错性。Hystrix主要通过以下几点实现延迟和容错。

包裹请求：使用HystrixCommand包裹对依赖的调用逻辑。页面静态化微服务方法（@HystrixCommand 添加Hystrix控制）

跳闸机制：当某服务的错误率超过一定的阈值时，Hystrix可以跳闸，停止请求该服务一段时间。

资源隔离：Hystrix为每个依赖都维护了一个小型的线程池(舱壁模式)。如果该线程池已满，发往该依赖的请求就被立即拒绝，而不是排队等待，从而加速失败判定。
监控：Hystrix可以近乎实时地监控运行指标和配置的变化，例如成功、失败、超时、以及被拒绝的请求等。

回退机制：当请求失败、超时、被拒绝，或当断路器打开时，执行回退逻辑。回退逻辑由开发人员自行提供，例如返回一个缺省值。

自我修复：断路器打开一段时间后，会自动进入“半开”状态（探测服务是否可用，如还是不可用，再次退回打开状态）。

4、Hystrix应用

4.1.熔断处理

目的：商品微服务长时间没有响应，服务消费者—>页面静态化微服务快速失败给用户提示

（1）引入依赖：服务消费者工程（静态化微服务）中引入Hystrix依赖坐标（也可以添加在父工程中）

<!--熔断器Hystrix-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency

（2）开启熔断：服务消费者工程（静态化微服务）的启动类中添加熔断器开启注解@EnableCircuitBreaker

@SpringBootApplication
//@EnableEurekaClient //表示以Eureka Client的身份在Eureka Server 中注册，
@EnableDiscoveryClient //表示可以向注册中心注册服务，不止在Eureka环境
//启用熔断器
@EnableCircuitBreaker
public class PageApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PageApplication.class, args);
    }

    // 诸如RestTemplate ，封装好的HttpClient

    @Bean
    @LoadBalanced //Ribbon负载均衡
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

（3）商品微服务模拟超时操作，设置服务休眠时间为5秒

@RestController
@RequestMapping("/serve")
public class ServicePortInfo {

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;
    @RequestMapping("/query")
    public String findServerPort(){
        //模拟超时
        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return serverPort;
    }

}

@RestController
@RequestMapping("/serve")
public class ServicePortInfo9001 {

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;
    @RequestMapping("/query")
    public String findServerPort(){
        //模拟超时
        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return serverPort;
    }

}

（4）定义服务降级处理方法：业务方法上使用@HystrixCommand的fallbackMethod属性关联到服务降级处理方法，
设置超时时间为2秒，服务休眠时间为5秒，观察消费者调用服务时会不会出现熔断

threadPoolKey = “getProductServicePort2”,
//当前维护线程池的名字,默认所有的方法维护一个线程池，实际开发中每个方法维护一个线程池

//每一个属性对应一个threadPoolProperties
threadPoolProperties = {
@HystrixProperty(name = “coreSize”, value = “1”),//并发线程数，设置为1表示当有多个请求的时候，只支持一个连接，其余的进行等待
@HystrixProperty(name = “maxQueueSize”, value = “20”),//默认线程队列值为-1，即表示不开启
},

 /**
     * 模拟服务超时，哪个方法需要用到熔断就把HystrixCommand注解加在哪个方法上面
     *
     * 针对熔断服务，Hystrix会默认维护一个线程池，默认支持十个连接
     * @return
     */
    @HystrixCommand(
            threadPoolKey = "getProductServicePort2", //当前维护线程池的名字,默认所有的方法维护一个线程池，实际开发中每个方法维护一个线程池
            //每一个属性对应一个threadPoolProperties
            threadPoolProperties = {
                    @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "1"),//并发线程数，设置为1表示当有多个请求的时候，只支持一个连接，其余的进行等待
                    @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "20"),//默认线程队列值为-1，即表示不开启
            },

            //超时时间设置
            commandProperties = {
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "2000")//设置超时时间为2000秒，超过休眠时间因此会出现熔断
            }
    )
    @RequestMapping("/loadProductServicePort")
    public String getProductServicePort2() {
        ServiceInstance instance = discoveryClient.getInstances("lagou-service-product").get(0);
        String host = instance.getHost();
        int port = instance.getPort();

        String url = "http://lagou-service-product/serve/query";
        String serverPort = restTemplate.getForObject(url, String.class);
        return serverPort;
    }

超时异常

4.2降级处理

配置@HystrixCommand注解，定义降级处理方法
首先配置超时时间，在设置回退方法，就是出现熔断进行回退的方法

    /**
     * 服务降级，通常是在服务进行熔断之后进行一些自定义的处理
     *
     * @return
     */
    @HystrixCommand(
            //超时时间设置
            commandProperties = {
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "2000")//超时时间为2000秒，超过休眠时间因此会出现熔断
            },
            //设置回退的方法
            fallbackMethod = "getProductServerPortFailBack"

    )
    @RequestMapping("/loadProductServicePort3")
    public String getProductServicePort3() {
        ServiceInstance instance = discoveryClient.getInstances("lagou-service-product").get(0);
        String host = instance.getHost();
        int port = instance.getPort();

        String url = "http://lagou-service-product/serve/query";
        String serverPort = restTemplate.getForObject(url, String.class);
        return serverPort;
    }


    //定义回退方法，当出现熔断的时候就采取补救措施，支持这个方法
    //该方法要和原方法参数列表，返回值类型保持一致
    public String getProductServerPortFailBack() {
        return "-1";
    }

未出现超时异常，返回-1,说明回退方法已经执行，服务降级生效

5、Hystrix舱壁模式

即：线程池隔离策略
如果不进行任何设置，所有熔断方法使用一个Hystrix线程池（10个线程），那么这样的话会导致问题，
这个问题并不是扇出链路微服务不可用导致的，而是我们的线程机制导致的，如果方法A的请求把10个
线程都用了，方法2请求处理的时候压根都没法去访问B，因为没有线程可用，并不是B服务不可用。

为了避免问题服务请求过多导致正常服务无法访问，Hystrix 不是采用增加线程数，而是单独的为每一个控制方法创建一个线程池的方式，这种模式叫做“舱壁模式"，也是线程隔离的手段。

只要在@HystrixCommand中定义了threadPoolKey,就意味着开启了舱壁模式，自己会维护一个线程池，且threadPoolKey是该线程池的唯一标识，如果threadPoolKey与其他相同，说明两个方法共同维护一个线程池。

6、Hystrix工作流程与高级应用

1）当调用出现问题时，开启一个时间窗（10s）
2）在这个时间窗内，统计调用次数是否达到最小请求数？
如果没有达到，则重置统计信息，回到第1步
如果达到了，则统计失败的请求数占所有请求数的百分比，是否达到阈值？
如果达到，则跳闸（不再请求对应服务）
如果没有达到，则重置统计信息，回到第1步
3）如果跳闸，则会开启一个活动窗口（默认5s），每隔5s，Hystrix会让一个请求通过,到达那个问题服
务，看是否调用成功，如果成功，重置断路器回到第1步，如果失败，回到第3步

 @HystrixCommand(
            //超时时间设置
            commandProperties = {
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "2000"),//超时时间为2000秒，超过休眠时间因此会出现熔断

                    /**
                     * 8秒钟内，请求次数达到2个，并且失败率在50%以上，就跳闸
                     * 跳闸后活动窗口设置为3s
                     */

                    //统计窗口时间的设置
                    @HystrixProperty(name =
                            "metrics.rollingStats.timeInMilliseconds",value = "8000"),
                    //统计窗口内的最小请求数
                    @HystrixProperty(name =
                            "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "2"),
                    //统计窗口内错误请求阈值的设置 50%
                    @HystrixProperty(name =
                            "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "50"),
                    //自我修复的活动窗口时间
                    @HystrixProperty(name =
                            "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "3000")
            },
            //设置回退的方法
            fallbackMethod = "getProductServerPortFailBack"

    )
    @RequestMapping("/loadProductServicePort3")
    public String getProductServicePort3() {
        ServiceInstance instance = discoveryClient.getInstances("lagou-service-product").get(0);
        String host = instance.getHost();
        int port = instance.getPort();

        String url = "http://lagou-service-product/serve/query";
        String serverPort = restTemplate.getForObject(url, String.class);
        return serverPort;
    }

也可以在yml配置文件中配置

# 配置熔断策略：
hystrix:
 command:
  default:
   circuitBreaker:
# 强制打开熔断器，如果该属性设置为true，强制断路器进入打开状态，将会拒绝所有的请求。
默认false关闭的
    forceOpen: false
# 触发熔断错误比例阈值，默认值50%
    errorThresholdPercentage: 50
# 熔断后休眠时长，默认值5秒
    sleepWindowInMilliseconds: 3000
# 熔断触发最小请求次数，默认值是20
    requestVolumeThreshold: 2
   execution:
    isolation:
     thread:
# 熔断超时设置，默认为1秒
      timeoutInMilliseconds: 2000

基于springboot的健康检查观察跳闸状态（自动投递微服务暴露健康检查细节）

# springboot中暴露健康检查等断点接口
management:
 endpoints:
  web:
   exposure:
    include: "*"
# 暴露健康接口的细节
 endpoint:
  health:
   show-details: always

访问健康检查接口：http://localhost:9100/actuator/health

Hystrix 线程池队列配置案例：
有一次在生产环境，突然出现了很多笔还款单被挂起，后来排查原因，发现是内部系统调用时出现了Hystrix调用异常。在开发过程中，因为核心线程数设置的比较大，没有出现这种异常。放到了测试环境，偶尔有出现这种情况。
后来调整maxQueueSize属性，确实有所改善。可没想到在生产环境跑了一段时间后却又出现这种情况，此时我第一想法就是去查看maxQueueSize属性，可是maxQueueSize属性是设置值了。
当时就比较纳闷了，为什么maxQueueSize属性不起作用，后来通过查看官方文档发现Hystrix还有一个queueSizeRejectionThreshold属性，这个属性是控制队列最大阈值的，而Hystrix默认只配置了5个，因此就算我们把maxQueueSize的值设置再大，也是不起作用的。两个属性必须同时配置

hystrix:
 threadpool:
  default:
   coreSize: 10 #并发执行的最大线程数，默认10
   maxQueueSize: 1000 #BlockingQueue的最大队列数，默认值-1
   queueSizeRejectionThreshold: 800 #即使maxQueueSize没有达到，达到queueSizeRejectionThreshold该值后，请求也会被拒绝，默认值5

coreSize尽量与电脑CPU数量保持一致，这样性能最强

码农公寓

Hystrix熔断器

1 、微服务中的雪崩效应

2 、雪崩效应解决方案

3、Hsytrix的简介

4、Hystrix应用

4.1.熔断处理

4.2降级处理

5、Hystrix舱壁模式

6、Hystrix工作流程与高级应用

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