服务熔断Hystrix高级_## 服务熔断hystrix高级

目录

1. Hystrix的监控平台

2. 搭建Hystrix DashBoard监控

3. 断路器聚合监控Turbin

3.1.  熔断器的状态

3.2. 熔断器的隔离策略

3.3. Hystrix的核心源码

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1. Hystrix的监控平台

Hystrix还提供了近乎实时的监控，HystrixCommand和 HystrixObservableCommand在执行时，会生成执行结果和运行指标。比如每秒的请求数量，成功数量等。这些状态会暴露在Actuator提供的/health端点中。只需为项目添加 spring-boot-actuator 依赖，重启项目，访问http://localhost:9001/actuator/hystrix.stream ,即可看到实时的监控数据。 

注： 访问该链接：http://localhost:9001/actuator/hystrix.stream，需要暴露接口。针对Feign中，需要在启动类中添加 @EnableCircuitBreaker激活 Hystrix (开启Hystrix: application.yml 中开启对hystrix)

#暴露所有的接口
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

2. 搭建Hystrix DashBoard监控

刚刚讨论了Hystrix的监控，但访问/hystrix.stream接口获取的都是已文字形式展示的信息。很难通过文字直观的展示系统的运行状态，所以Hystrix官方还提供了基于图形化的DashBoard（仪表板）监控平台。Hystrix仪表板可以显示每个断路器（被@HystrixCommand注解的方法）的状态。

（1）导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>

（2）添加EnableHystrixDashboard 注解

在启动类使用@EnableHystrixDashboard注解激活仪表盘项目

@EnableHystrixDashboard
public class OrderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderApplication.class, args);
    }
}

（3）访问测试

展示监控的详细数据

3. 断路器聚合监控Turbin

Turbine是一个聚合Hystrix监控数据的工具，他可以将所有相关微服务的 Hystrix 监控数据聚合到一起，方便使用。引入Turbine后，整个监控系统架构如下：

（1） 搭建TurbineServer 引入相关坐标

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-turbine</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>

（2） 配置多个微服务的hystrix监控(application.yml的配置文件中开启turbine)

server:
  port: 8031
spring:
  application:
    name: hystrix-turbine
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:9000/eureka/,http://localhost:8000/eureka/
  instance:
    prefer-ip-address: true
turbine:
  # 要监控的微服务列表，多个用,分隔
  appConfig: service-order
  clusterNameExpression: "'default'"

• eureka相关配置 ： 指定注册中心地址
• turbine相关配置：指定需要监控的微服务列表

        turbine 会自动的从注册中心中获取需要监控的微服务列表，并聚合所有微服务中的 /hystrix.stream数据

（3）配置启动类

@SpringBootApplication
@EnableTurbine
@EnableHystrixDashboard
public class TurbineServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(TurbineServerApplication.class, args);
    }
}

（4） 测试

浏览器访问 http://localhost:8031/hystrix 展示HystrixDashboard。并在url位置输入 http://local host:8031/turbine.stream，动态根据turbine.stream数据展示多个微服务的监控数据

3.1.  熔断器的状态

熔断器有三个状态 CLOSED 、 OPEN 、 HALF_OPEN 熔断器默认关闭状态，当触发熔断后状态变更为 OPEN ,在等待到指定的时间，Hystrix会放请求检测服务是否开启，这期间熔断器会变为 HALF_OPEN 半开启状态，熔断探测服务可用则继续变更为 CLOSED 关闭熔断器。

Closed：关闭状态（断路器关闭），所有请求都正常访问。代理类维护了最近调用失败的次数， 如果某次调用失败，则使失败次数加1。如果最近失败次数超过了在给定时间内允许失败的阈值， 则代理类切换到断开(Open)状态。此时代理开启了一个超时时钟，当该时钟超过了该时间，则切 换到半断开（Half-Open）状态。该超时时间的设定是给了系统一次机会来修正导致调用失败的错 误。

Open：打开状态（断路器打开），所有请求都会被降级。Hystix会对请求情况计数，当一定时间 内失败请求百分比达到阈值，则触发熔断，断路器会完全关闭。默认失败比例的阈值是50%，请求 次数最少不低于20次。

Half Open：半开状态，open状态不是永久的，打开后会进入休眠时间（默认是5S）。随后断路 器会自动进入半开状态。此时会释放1次请求通过，若这个请求是健康的，则会关闭断路器，否则 继续保持打开，再次进行5秒休眠计时。

熔断器的默认触发阈值是20次请求，不好触发。休眠时间时5秒，时间太短，不易观察，为了测试方 便，我们可以通过配置修改熔断策略：

circuitBreaker.requestVolumeThreshold=5
circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds=10000
circuitBreaker.errorThresholdPercentage=50

解读：

        requestVolumeThreshold：触发熔断的最小请求次数，默认20

        errorThresholdPercentage：触发熔断的失败请求最小占比，默认50%

        sleepWindowInMilliseconds：熔断多少秒后去尝试请求

3.2. 熔断器的隔离策略

微服务使用Hystrix熔断器实现了服务的自动降级，让微服务具备自我保护的能力，提升了系统的稳定性，也较好的解决雪崩效应。其使用方式目前支持两种策略：

线程池隔离策略：使用一个线程池来存储当前的请求，线程池对请求作处理，设置任务返回处理超 时时间，堆积的请求堆积入线程池队列。这种方式需要为每个依赖的服务申请线程池，有一定的资 源消耗，好处是可以应对突发流量（流量洪峰来临时，处理不完可将数据存储到线程池队里慢慢处 理）

信号量隔离策略：使用一个原子计数器（或信号量）来记录当前有多少个线程在运行，请求来先判 断计数器的数值，若超过设置的最大线程个数则丢弃改类型的新请求，若不超过则执行计数操作请 求来计数器+1，请求返回计数器-1。这种方式是严格的控制线程且立即返回模式，无法应对突发 流量（流量洪峰来临时，处理的线程超过数量，其他的请求会直接返回，不继续去请求依赖的服 务）

线程池和型号量两种策略功能支持对比如下：

hystrix.command.default.execution.isolation.strategy : 配置隔离策略

        ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE 信号量隔离

        ExecutionIsolationStrategy.THREAD 线程池隔离

hystrix.command.default.execution.isolation.maxConcurrentRequests : 信号量上限

3.3. Hystrix的核心源码

 Hystrix主要有4种调用方式：

• toObservable() 方法 ：未做订阅，只是返回一个Observable 。
• observe() 方法 ：调用 #toObservable() 方法，并向 Observable 注册 rx.subjects.ReplaySubject 发起订阅。
• queue() 方法 ：调用 #toObservable() 方法的基础上，调用：Observable#toBlocking() 和 BlockingObservable#toFuture() 返回 Future 对象 execute() 方法 ：调用 #queue() 方法的基础上，调用 Future#get() 方法，同步返回 #run() 的执 行结果。

主要的执行逻辑：

1. 每次调用创建一个新的HystrixCommand,把依赖调用封装在run()方法中.

2. 执行execute()/queue做同步或异步调用.

3. 判断熔断器(circuit-breaker)是否打开,如果打开跳到步骤8,进行降级策略,如果关闭进入步骤.

4. 判断线程池/队列/信号量是否跑满，如果跑满进入降级步骤8,否则继续后续步骤.

5. 调用HystrixCommand的run方法.运行依赖逻辑，依赖逻辑调用超时,进入步骤8.

6. 判断逻辑是否调用成功。返回成功调用结果；调用出错，进入步骤8.

7. 计算熔断器状态,所有的运行状态(成功, 失败, 拒绝,超时)上报给熔断器，用于统计从而判断熔断器 状态.

8. getFallback()降级逻辑。以下四种情况将触发getFallback调用：

        1. run()方法抛出非HystrixBadRequestException异常。

        2. run()方法调用超时

        3. 熔断器开启拦截调用

        4. 线程池/队列/信号量是否跑满

5. 没有实现getFallback的Command将直接抛出异常，fallback降级逻辑调用成功直接返回，降级逻辑调用失败抛出异常.

9. 返回执行成功结果

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