四、Hystix熔断器

2019-05-28  本文已影响0人  努力努力再努力_y

一、简介

Hystix,即熔断器(也叫断路器)。

主页:https://github.com/Netflix/Hystrix/

Hystix是Netflix开源的一个延迟和容错库,用于隔离访问远程服务、第三方库,防止出现级联失败。

二、熔断器的工作机制


正常工作的情况下,客户端请求调用服务API接口:



当有服务出现异常时,直接进行失败回滚,服务降级处理:



当服务繁忙时,如果服务出现异常,不是粗暴的直接报错,而是返回一个友好的提示,虽然拒绝了用户的访问,但是会返回一个结果。

这就好比去买鱼,平常超市买鱼会额外赠送杀鱼的服务。等到逢年过节,超时繁忙时,可能就不提供杀鱼服务了,这就是服务的降级。

系统特别繁忙时,一些次要服务暂时中断,优先保证主要服务的畅通,一切资源优先让给主要服务来使用,在双十一、618时,京东天猫都会采用这样的策略。

三、雪崩问题

微服务中,服务间调用关系错综复杂,一个请求,可能需要调用多个微服务接口才能实现,会形成非常复杂的调用链路



如图,一次业务请求,需要调用A、P、H、I四个服务,这四个服务又可能调用其它服务。
如果此时,某个服务出现异常:



例如微服务I发生异常,请求堵塞,用户不会得到响应,则tomcat的这个线程不会释放,于是越来越多的用户请求到来,越来越多的线程会堵塞

服务器支持的线程和并发数有限,请求一直堵塞,会导致服务器资源耗尽,从而导致所有其它服务都不可用,形成雪崩效应。

这就好比,一个汽车生产线,生产不同的汽车,需要使用不同的零件,如果某个零件因为种种原因无法使用,那么就会造成整台车无法装配,陷入等待零件的状态,直到零件到位,才能继续。此时如果有很多个车型都需要这个零件,那么整个工厂都将陷入等待的状态,导致所有生产都陷入瘫痪。一个零件的波及范围不断扩大。

Hystix 解决雪崩问题的手段有两个:

四、线程隔离,服务降级

1. 原理

线程隔离示意图



服务降级(线程排满时触发,设置等待时长,若长时间未响应,返回友好错误信息)

解读:
Hystix为每个依赖服务调用分配一个小的线程池,如果线程池已满调用将被立即拒绝,默认不采用排队,加速失败判定时间。
用户的请求将不再直接访问服务,而是通过线程池中的空闲线程来访问服务,如果线程已满,或者请求超时,则会进行降级处理,什么是服务降级?

服务降级:优先保证核心服务,而非核心服务不可用或弱可用。

用户的请求故障时,不会被堵塞,更不会无休止的等待或者看到系统崩溃,至少可以看到一个执行结果(例如返回友好的提示信息)

服务降级虽然会导致请求失败,但不会导致堵塞,而且最多会影响这个依赖服务对应的线程池中的资源,对其它服务没有响应。

触发Hystix服务降级的情况:

五、动手实践(服务的降级是在消费方)

1. 引入依赖

首先在user-consumer中引入Hystix依赖:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
2. 开启熔断

一个标准的Eureka客户端都得配置以上三个注解,所以springboot提供了一个新的注解替代三个(里面还是引用了以上三个注解)



3.改造消费者

Hystix 默认超时时长1秒钟



为了实现超时,服务提供方可睡眠2秒



4.以上降级处理存在的问题

方法写在controller中,且每个方法都写降级处理方法,显然不可行
修改为统一处理逻辑


单个超时时长配置

重新取值覆盖即可


整体超时时长配置

六、服务熔断

1. 熔断原理

熔断器也叫断路器,其英文单词为:Circuit Breaker



Hystix的熔断状态机模型



状态机有3个状态:
2. 动手实践

为了能够精确控制请求的成功或失败,我们在consumer的调用业务中加入一段逻辑并修改熔断时长,以便观察


开始测试

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