Springcloud Hystrix记录点

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SpringCloud-Hystrix记录点

  • 背景
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雪崩效应:在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程

Hystrix特性

1.断路器机制

断路器很好理解, 当Hystrix Command请求后端服务失败数量超过一定比例(默认50%), 断路器会切换到开路状态(Open). 这时所有请求会直接失败而不会发送到后端服务. 断路器保持在开路状态一段时间后(默认5秒), 自动切换到半开路状态(HALF-OPEN). 这时会判断下一次请求的返回情况, 如果请求成功, 断路器切回闭路状态(CLOSED), 否则重新切换到开路状态(OPEN). Hystrix的断路器就像我们家庭电路中的保险丝, 一旦后端服务不可用, 断路器会直接切断请求链, 避免发送大量无效请求影响系统吞吐量, 并且断路器有自我检测并恢复的能力.

2.Fallback

Fallback相当于是降级操作. 对于查询操作, 我们可以实现一个fallback方法, 当请求后端服务出现异常的时候, 可以使用fallback方法返回的值. fallback方法的返回值一般是设置的默认值或者来自缓存.

3.资源隔离

在Hystrix中, 主要通过线程池来实现资源隔离. 通常在使用的时候我们会根据调用的远程服务划分出多个线程池. 例如调用产品服务的Command放入A线程池, 调用账户服务的Command放入B线程池. 这样做的主要优点是运行环境被隔离开了. 这样就算调用服务的代码存在bug或者由于其他原因导致自己所在线程池被耗尽时, 不会对系统的其他服务造成影响. 但是带来的代价就是维护多个线程池会对系统带来额外的性能开销. 如果是对性能有严格要求而且确信自己调用服务的客户端代码不会出问题的话, 可以使用Hystrix的信号模式(Semaphores)来隔离资源.

Ribbon 客户端负载均衡的工具包

  • 使用Ribbon方式的熔断

在pox.xml文件中加入：

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

在程序的入口类加@EnableHystrix：

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@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableHystrix
public class ServiceRibbonApplication {

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

    @Bean
    @LoadBalanced
    RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }

}

Feign中使用断路器

  • Spring Cloud Feign还扩展了对Spring MVC注解的支持，同时还整合了Ribbon和Eureka来提供均衡负载的HTTP客户端实现
  • feign是自带断路器的，并且是已经打开了。如果使用feign不想用断路器的话，可以在配置文件中关闭它，配置如下：
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feign.hystrix.enabled=false
  • 只需要在SchedualServiceHi接口的注解中加上fallback的指定类就行了如：示例
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@FeignClient(value = "service-hi",fallback = SchedualServiceHiHystric.class)
public interface SchedualServiceHi {
    @RequestMapping(value = "/hi",method = RequestMethod.GET)
    String sayHiFromClientOne(@RequestParam(value = "name") String name);
}

Hystrix-dashboard和Turbine

  • Hystrix-dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具，通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的请求响应时间, 请求成功率等数据。但是只使用Hystrix Dashboard的话, 你只能看到单个应用内的服务信息, 这明显不够. 我们需要一个工具能让我们汇总系统内多个服务的数据并显示到Hystrix Dashboard上, 这个工具就是Turbine.

  • 使用hystrix-dashboard

1, 添加依赖

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<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
这三个包必须添加

2、启动类

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启动类添加启用Hystrix Dashboard和熔断器

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
@EnableHystrixDashboard
@EnableCircuitBreaker
public class ConsumerApplication {

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

3、启动工程后访问 http://localhost:9001/hystrix 看到面板

4,输入http://localhost:9001/hystrix.stream看到图形介绍

  • 实心圆：共有两种含义。它通过颜色的变化代表了实例的健康程度，如下图所示，它的健康度从绿色、黄色、橙色、红色递减。该实心圆除了颜色的变化之外，它的大小也会根据实例的请求流量发生变化，流量越大该实心圆就越大。所以通过该实心圆的展示，我们就可以在大量的实例中快速的发现故障实例和高压力实例。

  • 曲线：用来记录2分钟内流量的相对变化，我们可以通过它来观察到流量的上升和下降趋势。

###Turbine

  • 在复杂的分布式系统中，相同服务的节点经常需要部署上百甚至上千个，很多时候，运维人员希望能够把相同服务的节点状态以一个整体集群的形式展现出来，这样可以更好的把握整个系统的状态。 为此，Netflix提供了一个开源项目（Turbine）来提供把多个hystrix.stream的内容聚合为一个数据源供Dashboard展示。
  • 配置文件
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spring.application.name=hystrix-dashboard-turbine
server.port=8001
turbine.appConfig=node01,node02
turbine.aggregator.clusterConfig= default
turbine.clusterNameExpression= new String("default")
  • eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:8000/eureka/
  • turbine.appConfig ：配置Eureka中的serviceId列表，表明监控哪些服务
    turbine.aggregator.clusterConfig ：指定聚合哪些集群，多个使用”,”分割，默认为default。可使用http://…/turbine.stream?cluster={clusterConfig之一}访问
    turbine.clusterNameExpression ：
    1. clusterNameExpression指定集群名称，默认表达式appName；此时：turbine.aggregator.clusterConfig需要配置想要监控的应用名称；
    2. 当clusterNameExpression: default时，turbine.aggregator.clusterConfig可以不写，因为默认就是default；
    3. 当clusterNameExpression: metadata[‘cluster’]时，假设想要监控的应用配置了eureka.instance.metadata-map.cluster: ABC，则需要配置，同时turbine.aggregator.clusterConfig: ABC

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