高可用服务架构设计(10)-Hystrix隔离策略细粒度控制

2021-07-17 02:16:54

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资源隔离两种策略

线程池隔离
信号量隔离

对于资源隔离，做更加深入一些的讲解，除了可以选择隔离策略，对选择的隔离策略，可以做一定的细粒度的控制

1 execution.isolation.strategy

指定HystrixCommand.run()的资源隔离策略

THREAD
基于线程池

// to use thread isolation
HystrixCommandProperties.Setter()
   .withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.THREAD)

SEMAPHORE
基于信号量// to use semaphore isolation

HystrixCommandProperties.Setter()
.withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)线程池机制，每个command运行在一个线程中，限流是通过线程池的大小来控制的
信号量机制，command是运行在调用线程中，但是通过信号量的容量来进行限流

如何在线程池和信号量之间做选择呢？

默认的策略为线程池

线程池其实最大的好处就是对于网络访问请求，若超时，可以避免调用线程阻塞住

而使用信号量的场景，通常是针对超大并发量的场景下，每个服务实例每秒都几百的QPS

此时用线程池，线程一般不会太多，可能撑不住那么高的并发

要撑住，可能要耗费大量的线程资源，那么就是用信号量，来限流保护

一般用信号量常见于那种基于纯内存的一些业务逻辑服务，而不涉及到任何网络访问请求

netflix有100+的command运行在40+的线程池中，只有少数command是不运行在线程池中的，就是从纯内存中获取一些元数据，或者是对多个command包装起来的facacde command，是用信号量限流的

2 command名称 & command组

线程池隔离，依赖服务->接口->线程池，如何来划分

每个command，都可以设置一个自己的名称，同时可以设置一个自己的组

private static final Setter cachedSetter = 
    Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
        .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"));    

public CommandHelloWorld(String name) {
    super(cachedSetter);
    this.name = name;
}

command group
一个非常重要的概念，默认情况下，因为就是通过command group来定义一个线程池的，而且还会通过command group来聚合一些监控和报警信息

同一个command group中的请求，都会进入同一个线程池中

3 command线程池

ThreadPoolKey代表了一个HystrixThreadPool，用来进行统一监控，统计，缓存

默认的threadpool key就是command group名称

每个command都会跟它的ThreadPoolKey对应的ThreadPool绑定

如果不想直接用command group，也可以手动设置thread pool name

public CommandHelloWorld(String name) {
    super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
            .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"))
            .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("HelloWorldPool")));
    this.name = name;
}

command threadpool => command group => command key

command key
代表了一类command，代表底层的依赖服务的一个接口
command group
代表了某一个底层的依赖服务，合理，一个依赖服务可能会暴露出来多个接口，每个接口就是一个command key

command group

在逻辑上去组织起来一堆command key的调用，统计信息，成功次数，timeout超时次数，失败次数，可以看到某一个服务整体的一些访问情况

推荐是根据一个服务去划分出一个线程池，command key默认都是属于同一个线程池的

比如说你以一个服务为粒度，估算出来这个服务每秒的所有接口加起来的整体QPS在100左右

你调用那个服务的当前服务，部署了10个服务实例，每个服务实例上，其实用这个command group对应这个服务，给一个线程池，量大概在10个左右，就可以了，你对整个服务的整体的访问QPS大概在每秒100左右

一般来说，command group是用来在逻辑上组合一堆command的

举个例子，对于一个服务中的某个功能模块来说，希望将这个功能模块内的所有command放在一个group中，那么在监控和报警的时候可以放一起看

command group，对应了一个服务，但是这个服务暴露出来的几个接口，访问量很不一样，差异非常之大

你可能就希望在这个服务command group内部，包含的对应多个接口的command key，做一些细粒度的资源隔离

对同一个服务的不同接口，都使用不同的线程池

command key -> command group

command key -> 自己的threadpool key

逻辑上来说，多个command key属于一个command group，在做统计的时候，会放在一起统计

每个command key有自己的线程池，每个接口有自己的线程池，去做资源隔离和限流

但对于thread pool资源隔离来说，可能是希望能够拆分的更加一致一些，比如在一个功能模块内，对不同的请求可以使用不同的thread pool

command group一般来说，可以是对应一个服务，多个command key对应这个服务的多个接口，多个接口的调用共享同一个线程池

如果说你的command key，要用自己的线程池，可以定义自己的threadpool key，就ok了

4 coreSize

设置线程池的大小，默认是10

HystrixThreadPoolProperties.Setter()
                            .withCoreSize(int value)

一般来说，用这个默认的10个线程大小就够了

5 queueSizeRejectionThreshold

控制queue满后reject的threshold，因为maxQueueSize不允许热修改，因此提供这个参数可以热修改，控制队列的最大值

HystrixCommand在提交到线程池之前，其实会先进入一个队列中，这个队列满了之后，才会reject

默认值是5

HystrixThreadPoolProperties.Setter()
   .withQueueSizeRejectionThreshold(int value)

线程池+queue的工作原理

6 isolation.semaphore.maxConcurrentRequests

设置使用SEMAPHORE隔离策略的时候，允许访问的最大并发量，超过这个最大并发量，请求直接被reject

这个并发量的设置，跟线程池大小的设置，应该是类似的

但是基于信号量的话，性能会好很多，而且hystrix框架本身的开销会小很多

默认值是10，设置的小一些，否则因为信号量是基于调用线程去执行command的，而且不能从timeout中抽离，因此一旦设置的太大，而且有延时发生，可能瞬间导致tomcat本身的线程资源本占满

参考

《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》

码农公寓