SpringCloud（四）番外篇（一）：Hystrix 断路器

ShihLei

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SpringCloud

断路器熔断器 Hystrix Hystrix javanica

编写不易，转载请注明（http://shihlei.iteye.com/blog/2428557）！

一概述

近些年，微服务架构模式在企业中的得到应用推广，基于SpringBoot，SpringCloud快速实现微服务的技术也得到广泛应用。

SpringCloud是什么？简单的说是一套组件框架，提供服务化需要的一些基础能力，如分布式/版本化配置、服务注册和发现、路由、负载均衡、断路器、分布式消息等。

出于Hystrix实现的好奇，对Hystrix源码进行了研究。本文算是之前SpringCloud系列的番外篇，旨在介绍微服务中“断路器” 及 Netflix Hystrix的基本使用和配置。关于Hystrix的细节，会在之后《Hystrix 源码分析篇》做介绍。

关于SpringCloud的CircuitBreaker使用会在后面的文章进行总结。对SpringCloud系列感兴趣，可以阅读下已完成的部分：《SpringCloud》。

关于Hystrix，底层基于RxJava及观察者模式实现，有兴趣可以读一下之前的文章：《响应式编程 RxJava》、《RxJava2.x 操作Demo》。

二断路器

1）场景概述

服务或方法调用过程，如遇处理过慢等待时间长，会造成调用线程长时阻塞。高并发的情况，这种长久的阻塞会造成资源耗尽，无法响应其他请求。

特别在微服务架构下，服务级联调用，常常因为一个耗时处理，产生级联失败，继而引发雪崩。

所以需要一套 “ 保护机制 ”，在服务访问性能不达标的情况，阻止无限等待。（注，短时的失效，重试即可）

2）解决思路

（1）常规思路

异步（配合线程池控制资源）执行并计时，超时interrupt异步任务，（throw TimeoutException），业务端进行容错处理。

优点：简单，封装的好可以解决一定的问题

缺点：任然会请求，调用端任然等待，仍有大量请求到达后端。

（2）断路器：

常规思路的升级版，思路引入快速失效概念，当大量超时后，进入断路状态，返回某个异常或默认值，之后一段时间内不再请求源服务（快速失效）。一定时间后尝试开启，确定服务源是否可用（自我恢复）。

基于这个定位，断路器需要提供如下功能：失效监控；状态（关闭，打开，半开）管理；自动修复；

基本状态说明：

（a）关闭（closed）：访问正常，未达到失效的阈值，断路机制未启用

（b）打开（open）：一段时间内失效次数达到阈值，断路机制开启，访问直接返回异常或默认值

（c）半开（half-open）：断路器打开状态，指定时间后，分流部分请求尝试调用服务，如果成功，关闭断路器

三 Hystrix

1）概述

Hystrix：实现的断路器功能的lib，基于AOP模式，底层基于RxJava；通过隔离服务之间的访问点，阻止级联故障并提供提fallback执行，以提高系统的整体弹性。

核心功能：

（1）超时失效断路：阻止级联故障，降级，快速失效，快速恢复。

（2）实时操作：实时监控，实时配置，发现属性变化快速生效。

（3）并发性：并行执行，并发感知缓存请求，自动批量处理请求断路。

附加功能：报表，报警。

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

2）使用过程

（1）继承：

HystrixCommand：返回单个响应

或

HystrixObservableCommand：返回多个响应

（2）重写执行和回退方法：

（a）执行方法：重写如下方法实现监控业务逻辑

HystrixCommand.run() ：返回单个响应；

HystrixObservableCommand.construct()：返回 Observable 用于提交多个结果；

（b）fallback：重写如下方法方法，实现断路后的默认返回

HystrixCommand.getFallback() ：返回单个fallback响应；

HystrixObservableCommand.resumeWithFallback()：返回 Observable 用于提交多个fallback结果；

（3）执行业务：

同步执行方式：String s = new CommandHelloWorld("Bob").execute();

异步执行方式：Future<String> s = new CommandHelloWorld("Bob").queue();

响应式：Observable<String> s = new CommandHelloWorld("Bob").observe();

3）简单demo

（1）依赖：

		<dependency>
			<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
			<artifactId>hystrix-core</artifactId>
                        <version>1.5.12</version>
		</dependency>

（2）demo：

package x.demo.netflix.hystrix;

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;
import com.netflix.hystrix.HystrixThreadPoolProperties;
import rx.Observable;

/**
 * Hystrix demo：
 *
 * @author shilei
 */
public class HystrixDemo {

    private Service service = new ServiceCircuitBreakerProxy();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        HystrixDemo demo = new HystrixDemo();

        //请求服务
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            demo.run();
        }

        //等待任务结束
        TimeUnit.MINUTES.sleep(1);
    }

    void run() {
        service.service();
    }

    /**
     * 待监测的服务接口
     */
    interface Service {
        boolean service();
    }

    /**
     * 断路器代理
     */
    static class ServiceCircuitBreakerProxy extends HystrixCommand<Boolean> implements Service {

        /**
         * 配置HystrixCommand：
         * 滑动窗口：1000 毫秒
         * 桶数：1
         * --- 则每个统计周期1000毫秒
         * 超时时间：100毫秒
         * 断路器打开错误率：50%
         * --- 则一个滑动窗口内全部超时约执行10次（有其他是爱你消耗），预计执行8~9次run() 断路器打开，之后请求直接进入getFallback
         */
        public ServiceCircuitBreakerProxy() {
            super(Setter
                    /*
                    一般情况相同业务功能会使用相同的CommandGroupKey。对CommandKey分组，进行逻辑隔离。相同CommandGroupKey会使用同一个线程池或者信号量
                     */
                    .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey(ServiceCircuitBreakerProxy.class.getSimpleName()))
                    /*
                    一般同一监控服务使用相同的CommandKey，目的把HystrixCommand，HystrixCircuitBreaker，HytrixCommandMerics
                    以及其他相关对象关联在一起，形成一个原子组。采用原生接口的话，默认值为类名；采用注解形式的话，默认值为方法名
                     */
                    .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"))
                    .andCommandPropertiesDefaults(
                            HystrixCommandProperties.Setter()
                                    /*
                                    隔离级别，默认线程
                                     */
                                    .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD)
                                    /*
                                    线程执行超时时间，默认1000，一般选择所服务tp99的时间
                                     */
                                    .withExecutionTimeoutInMilliseconds(50)
                                    /*
                                    默认20；一个滑动窗口内“触发断路”要达到的最小访问次数。低于该次数，技术错误率达到，也不会触发断路操作，用于测试压力是否满足要求。
                                     */
                                    .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(1)
                                    /*
                                    一个窗口内“触发断路”错误率。满足则进入断路状态，快速失效。
                                     */
                                    .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)
                                    /*
                                    默认 5000（即5s）；断路器打开后过多久调用时间服务进行重试。
                                     */
                                    .withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(10000)
                    )
                    .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()
                            /*
                            线程池大小，默认10
                             */
                            .withCoreSize(1)
                            /*
                            任务队列大小，使用BlockingQueue，默认-1
                             */
                            .withMaxQueueSize(-1)
                            /*
                            默认1000（即10）；设置统计的滑动窗口大小，毫秒值。每一个滑动窗口是决策周期，用于CircuitBreaker计算错误率，做状态改变。
                             */
                            .withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds(1000)
                            /*
                            默认10；设置一个滑动窗口内桶的数量，一个bucket的时间周期=timeInMilliseconds/numBuckets,
                            是统计的最小时间单元，独立计数。Hystrix的滑动窗口按照一个bucket的时间周期向前滑动，合并最近的n个bucket的统计数据，即为一个时间窗口，计算错误率，改变状态。
                             */
                            .withMetricsRollingStatisticalWindowBuckets(1)
                    )
            );
        }

        /**
         * 代理实际业务
         */
        @Override
        public boolean service() {
            return doExecute();

        }

        /**
         * 同步方式调用：以同步堵塞方式执行的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
         *
         * @return 结果
         */
        private boolean doExecute() {
            return new ServiceCircuitBreakerProxy().execute();
        }

        @Override
        protected Boolean run() throws Exception {
            System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " ：run()");
            //模拟超时
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            return true;
        }

        @Override
        protected Boolean getFallback() {
            System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " ：getFallback()");
            return false;
        }
    }
}

（3）结果：

Thread 13 ：run()
Thread 12 ：getFallback()
Thread 13 ：run()
Thread 12 ：getFallback()
Thread 13 ：run()
Thread 14 ：getFallback()
Thread 13 ：run()
Thread 12 ：getFallback()
Thread 13 ：run()
Thread 15 ：getFallback()
Thread 13 ：run()
Thread 14 ：getFallback()
Thread 13 ：run()
Thread 16 ：getFallback()
Thread 13 ：run()
Thread 12 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()

注：

滑动窗口：1000 毫秒；桶数：1 --- 则每个统计周期1000毫秒

超时时间：100毫秒；断路器打开错误率：50% --- 则一个滑动窗口内全部超时约执行10次（有其消耗时间操作），预计执行8~9次run() 断路器打开，之后请求直接进入getFallback

4）处理流程分析

解释下图中的各个步骤：

（1）创建HystrixCommand or HystrixObservableCommand 代表需要监控断路的服务

（2）执行命令：4种执行方法

（a）K value = command.execute(); //阻塞，直到获得这侧请求的结果或抛出异常

（b）Future<K> fValue = command.queue(); //返回Future，用于之后获得这次请求的结果

（c）Observable<K> ohValue = command.observe(); //hot observable，返回Observable用于观察和获得结果

（d）Observable<K> ocValue = command.toObservable(); //cold observable，返回Observable，用于观察和获得结果

注：所有的HystrixCommand都是基于Observable实现的，同步方式调用，只是框架帮我们调用了toObservable().toBlocking().toFuture()。

（3）如果开启请求缓存，请求条件相同会立即从cache重返回。

（4）判断断路器是否打开

断路器进入打开状态的判断依据：

（a）断路器访问量达到阈值：HystrixCommandProperties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold()：

（b）错误百分比超过所设置错误百分比阈值：HystrixCommandProperties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage()

一个时间窗口内，满足（a）（b）断路器进入打开状态经过一段时间（HystrixCommandProperties.circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds（））后，请求成功。如果请求失败，断路器会在休眠窗口期间返回OPEN状态。如果请求成功，断路器将切换到CLOSED，并且逻辑1将再次接通。

（5）判断Thread Pool/Queue/Semaphore 是否满

如果full，说明资源耗尽，则rejected，可以直接调用getFallback()

（6）执行HystrixCommand.run()/HystrixObservableCommand.construct()

如果超时，则中断线程，并抛出InterruptedExceptions ，如果客户端会抛出该异常要小心。

（7）计算断路器状态

Hystrix会报告执行结果，包括 successes, failures, rejections, and timeouts，用于更新时间窗口内的统计信息，并更新断路器状态。

（8）执行fallback

用途：

实现通用返回，包括从内存cache或其方式读取这次请求的值。

触发方式：

（a）由construct() or run()抛出了一个异常

（b）断路器已经打开的时候

（c）没有空闲的线程池和队列或者信号量

（d）一次命令执行超时

注：如果fallback中做复杂网络操作，或抛异常也会做断路

（9）获得正常返回结果

5）核心配置说明（如demo）

（1）CommandKey：一般同一监控服务使用相同的CommandKey，目的把HystrixCommand，HystrixCircuitBreaker，HytrixCommandMerics以及其他相关对象关联在一起，形成一个原子组。采用原生接口的话，默认值为类名；采用注解形式的话，默认值为方法名。

（2）GroupKey：一般情况相同业务功能会使用相同的CommandGroupKey。对CommandKey分组，进行逻辑隔离。相同CommandGroupKey会使用同一个线程池或者信号量。

（3）ThreadPoolKey：物理隔离（相对于GroupKey逻辑隔离），当没有设置ThreadPoolKey的时候，线程池或者信号量的划分按照CommandGroupKey，当设置了ThreadPoolKey，那么线程池和信号量的划分就按照ThreadPoolKey来处理，相同ThreadPoolKey采用同一个线程池或者信号量。

（4）命令类

（a）Execution：

execution.isolation.strategy：隔离级别，默认线程

execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds：线程执行超时时间，默认1000，一般选择所服务tp99的时间。

（b）Circuit Breaker：

circuitBreaker.requestVolumeThreshold：默认20；一个滑动窗口内“触发断路”要达到的最小访问次数。低于该次数，技术错误率达到，也不会触发断路操作，用于测试压力是否满足要求。

circuitBreaker.errorThresholdPercentage：默认 50（即50%）；一个窗口内“触发断路”错误率。满足则进入断路状态，快速失效。

circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds：默认 5000（即5s）；断路器打开后过多久调用时间服务进行重试。

（5）ThreadPool 线程池：

coreSize：线程池大小，默认10

maxQueueSize：任务队列大小，使用BlockingQueue，默认-1

metrics.rollingStats.timeInMilliseconds：默认1000（即10）；设置统计的滑动窗口大小，毫秒值。每一个滑动窗口是决策周期，用于CircuitBreaker计算错误率，做状态改变。

metrics.rollingStats.numBuckets：默认10；设置一个滑动窗口内桶的数量，一个bucket的时间周期=timeInMilliseconds/numBuckets,是统计的最小时间单元，独立计数。Hystrix的滑动窗口按照一个bucket的时间周期向前滑动，合并最近的n个bucket的统计数据，即为一个时间窗口，计算错误率，改变状态。

滑动窗口样子如下：

解释一下：滑动窗口模式，相对于固定窗口概念

（a）固定时间窗口：选取一个时间段，进行统计错误率，触发操作；如果错误集中在两个时间窗口的临界点，虽然临界点时间段内满足阈值，但是在各自时间窗口内没有达到错误阈值，操作不会执行。

如：1分钟错误不超过100次，如果在左后10s错误了50次，在下一分钟开始10s错误了50次，其实阈值已经满足，但是固定窗口与统计不到，无法做响应的操作。

（b）滑动时间窗口：将固定窗口切成更小的n时间段，以每个小的时间段作为统计周期，每次向前滑动一个小时间段，统计最近的n个小时间段的统计，作为触发决策条件。

如：1分钟错误不超过100次，分6个bucket，每个bucket 10秒作为统计周期，每过10秒，统计一次最近的6个bucket的统计信息查看错误率，刚才的场景，就能处理了。

四 hystrix + hystrix-javanica + aop 组合使用

1）概述

Java本身的提供反射和注解特性可以明显降低开发复杂度，提高灵活性，hystrix-javanica 提供了 Hystrix基于注解的开发模式。

github：https://github.com/Netflix/Hystrix/tree/master/hystrix-contrib/hystrix-javanica

2）使用流程

（1）@HystrixCommand注释需要监控断路的方法

（2）提供fallback方法

3）简单demo

（1）maven

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
            <artifactId>hystrix-core</artifactId>
            <version>1.5.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
            <artifactId>hystrix-javanica</artifactId>
            <version>1.5.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-core</artifactId>
            <version>5.0.6.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-context</artifactId>
            <version>5.0.6.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-aop</artifactId>
            <version>5.0.6.RELEASE</version>
        </dependency>
    </dependencies>

（2）demo

package x.demo.netflix.hystrix;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import javax.annotation.Resource;

import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixProperty;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.aop.aspectj.HystrixCommandAspect;
import org.springframework.context.annotation.AnnotationConfigApplicationContext;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * StringHystrixJavanicaDemo
 *
 * @author shilei
 */
@EnableAspectJAutoProxy
public class StringHystrixJavanicaDemo {

    @Resource
    private Service service;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        try (AnnotationConfigApplicationContext context = new AnnotationConfigApplicationContext();) {
            context.register(StringHystrixJavanicaDemo.class);
            context.refresh();

            StringHystrixJavanicaDemo demo = context.getBean(StringHystrixJavanicaDemo.class);
            for (int i = 0; i < 20; i++) {
                demo.run();
            }
        }
    }

    void run() throws InterruptedException {
        service.doService();
    }

    @Component
    static class Service {

        /**
         * 被管理的方法
         *
         * @return 是否调用成功
         */
        @HystrixCommand(
                groupKey = "StringHystrixJavanicaDemo",
                commandKey = "HelloWorld",
                defaultFallback = "doFallack",
                commandProperties = {
                        @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "100"),

                        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "1"),
                        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"),
                        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "10000")
                },
                threadPoolProperties = {
                        @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "1"),
                        @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "-1"),
                        @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeInMilliseconds", value = "1000"),
                        @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "1")})

        public boolean doService() throws InterruptedException {
            System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " ：run()");
            //模拟超时
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            return true;
        }


        /**
         * 断路器开启后，控制默认返回
         *
         * @return 期望的默认值
         */
        public boolean doFallack() {
            System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " ：getFallback()");
            return false;
        }
    }

    @Configuration
    static class HystrixConfiguration {

        /**
         * 处理代理类
         *
         * @return 代理
         */
        @Bean
        public HystrixCommandAspect hystrixCommandAspect() {
            return new HystrixCommandAspect();
        }
    }
}

（3）结果

Thread 14 ：run()
Thread 13 ：getFallback()
Thread 14 ：run()
Thread 13 ：getFallback()
Thread 14 ：run()
Thread 15 ：getFallback()
Thread 14 ：run()
Thread 13 ：getFallback()
Thread 14 ：run()
Thread 16 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()
Thread 1 ：getFallback()

基于javanica 和 spring 框架，确实少写了不少代码

五附录

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SpringCloud（四）番外篇（二）：Hystrix ... | RxJava2.x 操作Demo

2018-08-12 18:04
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分类:开源软件
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