Hystrix线程隔离技术解析-线程池
认识Hystrix
Hystrix是Netflix开源的一款容错框架，包含常用的容错方法：线程隔离、信号量隔离、降级策略、熔断技术。
在高并发访问下，系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大，依赖有很多不可控的因素，比如网络连接变慢，资源突然繁忙，暂时不可用，服务脱机等。我们要构建稳定、可靠的分布式系统，就必须要有这样一套容错方法。
本文主要讨论线程隔离技术。
为什么要做线程隔离
比如我们现在有3个业务调用分别是查询订单、查询商品、查询用户，且这三个业务请求都是依赖第三方服务-订单服务、商品服务、用户服务。三个服务均是通过RPC调用。当查询订单服务，假如线程阻塞了，这个时候后续有大量的查询订单请求过来，那么容器中的线程数量则会持续增加直致CPU资源耗尽到100%，整个服务对外不可用，集群环境下就是雪崩。如下图
订单服务不可用.png
：
整个tomcat容器不可用.png
Hystrix是如何通过线程池实现线程隔离的
Hystrix通过命令模式，将每个类型的业务请求封装成对应的命令请求，比如查询订单->订单Command，查询商品->商品Command，查询用户->用户Command。每个类型的Command对应一个线程池。创建好的线程池是被放入到ConcurrentHashMap中，比如查询订单：
final static ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool> threadPools = new ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool>();
threadPools.put(“hystrix-order”, new HystrixThreadPoolDefault(threadPoolKey, propertiesBuilder));
当第二次查询订单请求过来的时候，则可以直接从Map中获取该线程池。具体流程如下图：
hystrix线程执行过程和异步化.png
创建线程池中的线程的方法，查看源代码如下：
public ThreadPoolExecutor getThreadPool(final HystrixThreadPoolKey threadPoolKey, HystrixProperty<Integer> corePoolSize, HystrixProperty<Integer> maximumPoolSize, HystrixProperty<Integer> keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
ThreadFactory threadFactory = null;
if (!PlatformSpecific.isAppEngineStandardEnvironment()) {
threadFactory = new ThreadFactory() {
protected final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(0);
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread thread = new Thread(r, "hystrix-" + threadPoolKey.name() + "-" + threadNumber.incrementAndGet());
thread.setDaemon(true);
return thread;
}
};
} else {
threadFactory = PlatformSpecific.getAppEngineThreadFactory();
}
final int dynamicCoreSize = corePoolSize.get();
final int dynamicMaximumSize = maximumPoolSize.get();
if (dynamicCoreSize > dynamicMaximumSize) {
logger.error("Hystrix ThreadPool configuration at startup for : " + threadPoolKey.name() + " is trying to set coreSize = " +
dynamicCoreSize + " and maximumSize = " + dynamicMaximumSize + ". Maximum size will be set to " +
dynamicCoreSize + ", the coreSize value, since it must be equal to or greater than the coreSize value");
return new ThreadPoolExecutor(dynamicCoreSize, dynamicCoreSize, keepAliveTime.get(), unit, workQueue, threadFactory);
} else {
return new ThreadPoolExecutor(dynamicCoreSize, dynamicMaximumSize, keepAliveTime.get(), unit, workQueue, threadFactory);
}
}
执行Command的方式一共四种，直接看官方文档(https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-it-Works)，具体区别如下：
-
execute()：以同步堵塞方式执行run()。调用execute()后，hystrix先创建一个新线程运行run()，接着调用程序要在execute()调用处一直堵塞着，直到run()运行完成。
-
queue()：以异步非堵塞方式执行run()。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()。第一步是事件注册前，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()），第二步是从observe()返回后调用程序调用subscribe()完成事件注册，如果run()/construct()执行成功则触发onNext()和onCompleted()，如果执行异常则触发onError()。
-
toObservable()：事件注册后执行run()/construct()。第一步是事件注册前，调用toObservable()就直接返回一个Observable<String>对象，第二步调用subscribe()完成事件注册后自动触发执行run()/construct()（如果继承的是HystrixCommand，hystrix将创建新线程非堵塞执行run()，调用程序不必等待run()；如果继承的是HystrixObservableCommand，将以调用程序线程堵塞执行construct()，调用程序等待construct()执行完才能继续往下走），如果run()/construct()执行成功则触发onNext()和onCompleted()，如果执行异常则触发onError()
注：
execute()和queue()是在HystrixCommand中，observe()和toObservable()是在HystrixObservableCommand 中。从底层实现来讲，HystrixCommand其实也是利用Observable实现的（看Hystrix源码，可以发现里面大量使用了RxJava），尽管它只返回单个结果。HystrixCommand的queue方法实际上是调用了toObservable().toBlocking().toFuture()，而execute方法实际上是调用了queue().get()。
如何应用到实际代码中
package myHystrix.threadpool;
import com.netflix.hystrix.*;
import org.junit.Test;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Future;
/**
* Created by wangxindong on 2017/8/4.
*/
public class GetOrderCommand extends HystrixCommand<List> {
OrderService orderService;
public GetOrderCommand(String name){
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ThreadPoolTestGroup"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("testCommandKey"))
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey(name))
.andCommandPropertiesDefaults(
HystrixCommandProperties.Setter()
.withExecutionTimeoutInMilliseconds(5000)
)
.andThreadPoolPropertiesDefaults(
HystrixThreadPoolProperties.Setter()
.withMaxQueueSize(10) //配置队列大小
.withCoreSize(2) // 配置线程池里的线程数
)
);
}
@Override
protected List run() throws Exception {
return orderService.getOrderList();
}
public static class UnitTest {
@Test
public void testGetOrder(){
// new GetOrderCommand("hystrix-order").execute();
Future<List> future =new GetOrderCommand("hystrix-order").queue();
}
}
}
总结
执行依赖代码的线程与请求线程(比如Tomcat线程)分离，请求线程可以自由控制离开的时间，这也是我们通常说的异步编程，Hystrix是结合RxJava来实现的异步编程。通过设置线程池大小来控制并发访问量，当线程饱和的时候可以拒绝服务，防止依赖问题扩散。
线程隔离.png
线程隔离的优点:
[1]:应用程序会被完全保护起来，即使依赖的一个服务的线程池满了，也不会影响到应用程序的其他部分。
[2]:我们给应用程序引入一个新的风险较低的客户端lib的时候，如果发生问题，也是在本lib中，并不会影响到其他内容，因此我们可以大胆的引入新lib库。
[3]:当依赖的一个失败的服务恢复正常时，应用程序会立即恢复正常的性能。
[4]:如果我们的应用程序一些参数配置错误了，线程池的运行状况将会很快显示出来，比如延迟、超时、拒绝等。同时可以通过动态属性实时执行来处理纠正错误的参数配置。
[5]:如果服务的性能有变化，从而需要调整，比如增加或者减少超时时间，更改重试次数，就可以通过线程池指标动态属性修改，而且不会影响到其他调用请求。
[6]:除了隔离优势外，hystrix拥有专门的线程池可提供内置的并发功能，使得可以在同步调用之上构建异步的外观模式，这样就可以很方便的做异步编程（Hystrix引入了Rxjava异步框架）。
尽管线程池提供了线程隔离，我们的客户端底层代码也必须要有超时设置，不能无限制的阻塞以致线程池一直饱和。
线程隔离的缺点:
[1]:线程池的主要缺点就是它增加了计算的开销，每个业务请求（被包装成命令）在执行的时候，会涉及到请求排队，调度和上下文切换。不过Netflix公司内部认为线程隔离开销足够小，不会产生重大的成本或性能的影响。
The Netflix API processes 10+ billion Hystrix Command executions per day using thread isolation. Each API instance has 40+ thread-pools with 5–20 threads in each (most are set to 10).
Netflix API每天使用线程隔离处理10亿次Hystrix Command执行。 每个API实例都有40多个线程池，每个线程池中有5-20个线程（大多数设置为10个）。
对于不依赖网络访问的服务，比如只依赖内存缓存这种情况下，就不适合用线程池隔离技术，而是采用信号量隔离，后面文章会介绍。
因此我们可以放心使用Hystrix的线程隔离技术，来防止雪崩这种可怕的致命性线上故障。
