hystrix 订阅
Asperella Humb. 猬草属,禾本科,约有8种,5种分布于东亚,其中1种延伸至喜马拉雅西部,另1种产新西兰,2种产北美,我国有猬草A. duthiei Stapf等2种,可作饲料。 [1] 展开全文
Asperella Humb. 猬草属,禾本科,约有8种,5种分布于东亚,其中1种延伸至喜马拉雅西部,另1种产新西兰,2种产北美,我国有猬草A. duthiei Stapf等2种,可作饲料。 [1]
信息
拉丁学名
Hystrix
被子植物门
植物界
禾本目
小麦族
中文学名
猬草属
禾本科
单子叶植物纲
亚    科
早熟禾亚科
猬草属植物形态
多年生直立较高大的草本。叶片披针形。穗状花序细长,穗轴 猬草属植物(5张) 延续而无关节(即不逐节断落);小穗常孪生,稀单生,各以其背腹面对向穗轴的两侧棱(新鲜标本的排列位置),各含1-3小花,顶端小花多不育,小穗轴脱节于颖上,延伸于内稃之后而成细柄;颖退化成短小之芒或缺如;外样披针形,背圆形,具5-7脉,顶端延伸成长芒;内稃具2脊,脊具小纤毛;雄蕊3,花柱极短。颖果狭长,顶端具毛,腹面具浅沟,与内稃粘合而不易分离。 [2] 
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  • Hystrix

    2020-07-08 12:58:20
    Hystrix Hystrix 是用于处理延迟和容错的开源库; Hystrix 主要用于避免级联故障,提高系统弹性; Hystrix 解决了由于扇出导致的“雪崩效应”; Hystrix 的核心是“隔离术”和“熔断机制”; 关键词 扇出:服务的...

    Hystrix

    • Hystrix 是用于处理延迟和容错的开源库;
    • Hystrix 主要用于避免级联故障,提高系统弹性;
    • Hystrix 解决了由于扇出导致的“雪崩效应”;
    • Hystrix 的核心是“隔离术”和“熔断机制”;
    关键词
    • 扇出:服务的调用关系像一个思维导图;
    • 雪崩:下游的服务挂了,上游的所有服务都超时;某个节点挂了,所有的流量都会打在另一个节点上,导致另一个节点也挂了,进而导致更多的节点挂了;

    Hystrix | 主要作用

    • 服务隔离和服务熔断;
    • 服务降级、快速失败和限流;
    • 请求合并和请求缓存;
    • 自带单体和集群监控;

    Hystrix | 主要步骤

    Hystrix 架构图.png
    1. 调用 Main 方法
      1.1 Command
      1.2 ObservableCommand
    2. .execute() / .queue() / .observe() / .toObservable()
    3. 判断有没有情趣缓存和请求合并,一定要开启 HystrixRequestContext
    4. 熔断有没有开启
    5. 限流有没有触发(线程池 / 信号量)
    6. 执行业务方法
      6.1 业务执行有没有失败
      6.2. 业务执行有没有超时
    7. 熔断健康检查
    8. 所有的失败都会触发 fallback
    9. 业务直接返回

    Hystrix | 两种命令模式

    两种命令模式,可以分别执行:.execute().queue().observe().toObservable()

    • HystrixCommand
      • .execute()
      • .queue()
    • HystrixObservableCommand
      • .observe()
      • .toObservable()

    .observe().toObservable() 的区别

    • .toObservable()new Subscriber<String>(){...} 中的 onNext() 可以集成正式的业务逻辑,在 run() 方法之外的业务逻辑;
    • .observe() 是 Hot 处理,在处理的过程中加载了一些东西,先执行 Commandrun() 方法,再加载 / 注册 Subscriber 对象;
    • .toObservable() 是 Cold 处理,在执行之前就全部加载完,然后一次执行完,先加载 / 注册 Subscriber 对象,再执行 Commandrun() 方法;
    • .toObservable() 每次订阅都需要一个新的对象;

    HystrixCommand 和 HystrixObservableCommand 的区别

    • HystrixCommand 以隔离的形式完成 run() 的调用,线程隔离;
    • HystrixObservableCommand 使用当前线程进行调用,信号量隔离,HystrixObservableCommand 一次可以执行多个命令;

    Hystrix | GroupKey

    • GroupKey 可以给 Hystrix 做分组和报警之用;
    • GroupKey 将作为线程池的默认名称;

    Hystrix | CommandKey

    • Hystrix 可以不填写 CommandKey;
    • 默认 Hystrix 会通过反射类名命名 CommandKey;
    • 可以在 Setter 中加入 .andCommandKey() 来命名;

    Hystrix | 请求缓存

    • Hystrix 支持将请求结果缓存在本地;
    • 通过实现 getCacheKey 方法来判断,是否取出缓存;
    • 请求缓存要求 Command 必须在同一个上下文中;
    • 通过 .withRequestCacheEnabled(true) 开启请求缓存;

    Hystrix | 请求合并

    • Hystrix 支持将多个请求合并成一次请求;
    • Hystrix 请求合并要求两次请求必须足够“近”,默认的阈值是 500ms;
    • 请求合并分为**局部合并和全局合并;
    • Collapser 可以设置相关参数;

    Hystrix | 隔离术

    ThreadPoolKey
    • 隔离一般都会用到线程池,线程池的话,一般都会起一个名字;
    • Hystrix 可以不填 ThreadPoolKey;
    • 默认 Hystrix 会用 GroupKey 命名线程池;
    • 在 Setter 中加入 andThreadPoolKey 进行命名;
    隔离介绍
    • Hystrix 提供了信号量线程两种隔离手段;
    • 线程隔离会在单独的线程中执行业务逻辑;
    • 信号量的话就是基于信号量模型做的隔离,信号量的隔离在调用线程(Main Thread)上执行,但是调用的次数会做限制,超过这个次数的调用就不允许了;
    隔离的好处
    • 比如一个请求进来了,请求了 3 个服务,3 个服务在 3 个隔离的线程中执行,2 个执行成功了,1 个失败了,失败的服务并不会影响其他线程的执行,可以快速失败;

    Hystrix | 降级处理

    降级
    • 降级是一种无奈的选择,就是促成的备胎;
    • 比如打发票打不出来了,降级成友好的提示;
    • 比如商品页,推荐的商品显示不出来了,将提前缓存的商品信息显示在页面上;
    • Command 在降级的时候,需要实现 getFallback() 方法;
    • ObservableCommand 降级实现 resumeWithFallback() 方法;
    降级触发原则
    • 除了 HystrixBadRequestException 之外的异常就会被降级;
    • 熔断开启的时候也会触发降级;
    • 线程池或信号量满的时候会被降级;
    • 业务异常会触发降级;
    • 业务超时会触发降级;
    快速失败
    • Hystrix 提供了快速失败的机制,这个机制依赖的就是 getFallback(),当出现任何异常的时候,都会触发 getFallback(),getFallback() 就会把失败的业务快速返回给前端;
    • 当不实现 getFallback() 的时候,会将异常直接抛出,这也是一种快速失败;
    快速失败的好处
    • 在系统相互依赖调用的时候,快速失败的存在,可以防止下游服务的不正常,卡住上游服务,进一步导致级联雪崩的情况;
    • 如果有快速失败,下游不正常的服务快速失败,上游服务就不会阻塞,业务还是可以正常办理 ;

    Hystrix | 熔断机制

    熔断器介绍
    • 熔断器是一种开关,用来控制流量是否执行业务逻辑;
    • 在熔断器打开的时候,永远执行 getFallback(),永远不执行业务逻辑;
    熔断器核心指标

    熔断器的开关,要么根据 3 个指标决定开关,要么强制决定开关。逻辑是这样的:在一个快照时间窗内,请求总数达到一定数后,看错误率,如果错误率超过阈值,打开熔断开关。

    • 快照时间窗:就是一个时间段;
    • 请求总数阈值:在快照时间窗内的请求总数;
    • 错误百分比阈值:在快照时间窗内,错误的内容打到一定比例,才触发熔断开关;
    熔断器的核心
    熔断器核心.png
    • 每一个格代表一段时间,比如 1s;
    • 没 10 个格会做一个汇总,就最后的白格;
    • 汇总的时候,如果发现:请求的总数到阈值了,并且错误率到阈值了就打开熔断器的开关;
    • 这写格是滚动的,新的一格接着队尾,就把队首的格丢掉;
    • 然后重新计算,如果不满足打开熔断器的条件,就将熔断器关闭;
    熔断器的状态
    • 开启:所有请求对会进入 fallback 方法;
    • 半开启:在熔断器打开的状态下,熔断器会将请求每个几秒放过去一个,看看服务恢复了没有,如果恢复了,就关闭熔断器,如此往复循环;默认情况下,熔断器开启 5s 之后就会进入半开启状态;
    • 关闭:正常处理业务请求;
    Hystrix | 两种应用场景
    • 隐式创建 HystrixCommand:影厅服务调影片服务的逻辑,被封装在 Command 的 run() 方法内,在 run() 方法内发送了一次 HTTP 调用;当整合了 Feign 和 Zuul 的时候,HTTP 的调用就已经整合进 HystrixCommand 中了;
    • 显示创建 HystrixCommand:Controller 调 Service 的逻辑被封装在 Command 的 run() 方法内;
    Hystrix Dashboard | 图例
    Hystrix Dashboard 图例.png
    Hystrix Dashboard | 缺陷
    • 只能监控 2 分钟内的变化,不能监控长时间的变化,并且不够细致;
    Hystrix | 设置线程池大小
    • Threadpool Size:比如系统的 QPS 是 3000,有 100 个节点,每个节点需要承载 30 的 QPS,请求的平均处理时间是 0.2s,那么需要的线程数就是 30 * 0.2 = 6 个线程,完了要加上 0.3~0.8 的冗余,比如线程切换之类的,差不多就是 10,Hystrix 默认的线程数量是 10,就可以承担 30 的 QPS;
    • Threadpool Size:Threadpool Size 的 1.5~2 倍就可以;

    Hystrix | 常见参数

    请求上下文
    配置 配置描述
    requestCache.enabled 是否开启请求缓存,默认为true
    requestLog.enabled 是否开启请求日志,默认为true
    maxRequestsInBatch 设置批处理中允许的最大请求数
    timerDelayInMilliseconds 设置批处理创建到执行之间的毫秒数
    线程池相关配置
    配置 配置描述
    coreSize 配置线程池大小,默认为10
    keepAliveTimeMinutes 配置核心线程数空闲时keepAlived时长,默认1分钟
    maxQueueSize 配置线程池任务队列大小,默认为-1
    maximumSize 线程池中线程的最大数量,默认值是 10
    queueSizeRejectionThreshold 任务队列的请求上线,默认值是10
    allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize 是否开启最大线程数
    execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds 设置超时时间
    execution.isolation.thread.interruptOnTimeout 请求超时是否中断任务
    execution.isolation.thread.interruptOnCancel 请求取消是否终端任务
    熔断机制相关配置
    配置 配置描述
    circuitBreaker.enabled 是否开启熔断器
    circuitBreaker.requestVolumeThreshold 启用熔断器功能窗口时间内的最小请求数
    circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds 半熔断开启时间
    circuitBreaker.errorThresholdPercentage 开启熔断的失败率阈值
    展开全文
  • hystrix简介

    2016-05-03 20:01:55
    hystrix
  • 在微服务架构中,我们将业务拆分成一个个的服务,服务与服务之间可以相互调用(RPC)。为了保证其高可用,单个服务又必须集群部署。由于网络原因或者自身的原因,服务并不能保证服务的100%可用,如果单个服务出现...

    转载请标明出处:
    https://www.fangzhipeng.com/springcloud/2017/06/04/sc04-hystrix.html
    本文出自方志朋的博客

    个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/springcloud/2017/06/04/sc04-hystrix.html

    最新Finchley版本:
    https://www.fangzhipeng.com/springcloud/2018/08/04/sc-f4-hystrix.html
    或者
    http://blog.csdn.net/forezp/article/details/81040990

    在微服务架构中,根据业务来拆分成一个个的服务,服务与服务之间可以相互调用(RPC),在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用。为了保证其高可用,单个服务通常会集群部署。由于网络原因或者自身的原因,服务并不能保证100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现线程阻塞,此时若有大量的请求涌入,Servlet容器的线程资源会被消耗完毕,导致服务瘫痪。服务与服务之间的依赖性,故障会传播,会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果,这就是服务故障的“雪崩”效应。

    为了解决这个问题,业界提出了断路器模型。

    一、断路器简介

    Netflix has created a library called Hystrix that implements the circuit breaker pattern. In a microservice architecture it is common to have multiple layers of service calls.

    . ----摘自官网

    Netflix开源了Hystrix组件,实现了断路器模式,SpringCloud对这一组件进行了整合。 在微服务架构中,一个请求需要调用多个服务是非常常见的,如下图:

    在这里插入图片描述

    较底层的服务如果出现故障,会导致连锁故障。当对特定的服务的调用的不可用达到一个阀值(Hystric 是5秒20次) 断路器将会被打开。

    在这里插入图片描述

    断路打开后,可用避免连锁故障,fallback方法可以直接返回一个固定值。

    二、准备工作

    这篇文章基于上一篇文章的工程,首先启动上一篇文章的工程,启动eureka-server 工程;启动service-hi工程,它的端口为8762。

    三、在ribbon使用断路器

    改造serice-ribbon 工程的代码,首先在pox.xml文件中加入spring-cloud-starter-hystrix的起步依赖:

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

    在程序的启动类ServiceRibbonApplication 加@EnableHystrix注解开启Hystrix:

    @SpringBootApplication
    @EnableDiscoveryClient
    @EnableHystrix
    public class ServiceRibbonApplication {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		SpringApplication.run(ServiceRibbonApplication.class, args);
    	}
    
    	@Bean
    	@LoadBalanced
    	RestTemplate restTemplate() {
    		return new RestTemplate();
    	}
    
    }
    
    

    改造HelloService类,在hiService方法上加上@HystrixCommand注解。该注解对该方法创建了熔断器的功能,并指定了fallbackMethod熔断方法,熔断方法直接返回了一个字符串,字符串为"hi,"+name+",sorry,error!",代码如下:

    @Service
    public class HelloService {
    
        @Autowired
        RestTemplate restTemplate;
    
        @HystrixCommand(fallbackMethod = "hiError")
        public String hiService(String name) {
            return restTemplate.getForObject("http://SERVICE-HI/hi?name="+name,String.class);
        }
    
        public String hiError(String name) {
            return "hi,"+name+",sorry,error!";
        }
    }
    
    
    

    启动:service-ribbon 工程,当我们访问http://localhost:8764/hi?name=forezp,浏览器显示:

    hi forezp,i am from port:8762

    此时关闭 service-hi 工程,当我们再访问http://localhost:8764/hi?name=forezp,浏览器会显示:

    hi ,forezp,orry,error!

    这就说明当 service-hi 工程不可用的时候,service-ribbon调用 service-hi的API接口时,会执行快速失败,直接返回一组字符串,而不是等待响应超时,这很好的控制了容器的线程阻塞。

    四、Feign中使用断路器

    Feign是自带断路器的,在D版本的Spring Cloud中,它没有默认打开。需要在配置文件中配置打开它,在配置文件加以下代码:

    feign.hystrix.enabled=true

    基于service-feign工程进行改造,只需要在FeignClient的SchedualServiceHi接口的注解中加上fallback的指定类就行了:

    @FeignClient(value = "service-hi",fallback = SchedualServiceHiHystric.class)
    public interface SchedualServiceHi {
        @RequestMapping(value = "/hi",method = RequestMethod.GET)
        String sayHiFromClientOne(@RequestParam(value = "name") String name);
    }
    
    

    SchedualServiceHiHystric需要实现SchedualServiceHi 接口,并注入到Ioc容器中,代码如下:

    @Component
    public class SchedualServiceHiHystric implements SchedualServiceHi {
        @Override
        public String sayHiFromClientOne(String name) {
            return "sorry "+name;
        }
    }
    
    

    启动四servcie-feign工程,浏览器打开http://localhost:8765/hi?name=forezp,注意此时service-hi工程没有启动,网页显示:

    sorry forezp

    打开service-hi工程,再次访问,浏览器显示:

    hi forezp,i am from port:8762

    这证明断路器起到作用了。

    五、Hystrix Dashboard (断路器:Hystrix 仪表盘)

    基于service-ribbon 改造,Feign的改造和这一样。

    首选在pom.xml引入spring-cloud-starter-hystrix-dashboard的起步依赖:

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

    在主程序启动类中加入@EnableHystrixDashboard注解,开启hystrixDashboard:

    @SpringBootApplication
    @EnableDiscoveryClient
    @EnableHystrix
    @EnableHystrixDashboard
    public class ServiceRibbonApplication {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		SpringApplication.run(ServiceRibbonApplication.class, args);
    	}
    
    	@Bean
    	@LoadBalanced
    	RestTemplate restTemplate() {
    		return new RestTemplate();
    	}
    
    }
    

    打开浏览器:访问http://localhost:8764/hystrix,界面如下:

    在这里插入图片描述

    点击monitor stream,进入下一个界面,访问:http://localhost:8764/hi?name=forezp

    此时会出现监控界面:

    在这里插入图片描述

    本文源码下载:
    https://github.com/forezp/SpringCloudLearning/tree/master/chapter4

    六、参考资料

    circuit_breaker_hystrix

    feign-hystrix

    hystrix_dashboard

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  • 介绍Hystrix

    万次阅读 2018-06-12 11:30:14
    如何提高微服务系统的容错性(Fault Tolerance), 并了解如何借助Hystrix开发健壮的微服务. 以往我们在开发单体应用, 或者调用RPC服务的时候, 可能没有考虑太多目标服务调用失败的情况, 经常一个Try/Catch加上打印...

    如何提高微服务系统的容错性(Fault Tolerance), 并了解如何借助Hystrix开发健壮的微服务.

    以往我们在开发单体应用, 或者调用RPC服务的时候, 可能没有考虑太多目标服务调用失败的情况, 经常一个Try/Catch加上打印日志就解决了. 但是在微服务系统中, 这种处理方法会给系统的稳定性带来很大隐患.举个例子, 假设我们系统中下单的功能要依赖50个服务, 每个服务正常响应的概率为99.99%, 如果我们不做容错处理, 只要任意一个服务没有响应下单就失败的话, 我们下单成功的概率为

    99.9950 = 99.5%

    日订单量为1W的话, 50个会出现下单失败, 这还是建立在依赖服务稳定性很高的情况下(4个9). 但是服务调用失败引起的问题不仅仅是这么简单, 在分布式环境下, 一个服务的调用失败可能会使其他被依赖服务发生延迟和超时, 而且这个影响会很快扩散到其他服务, 从而引发整个系统的雪崩(Avalanche).

    hystrix介绍

    这篇文章要介绍的Hystrix是一个Java类库, 它提供下面这些功能来帮助我们构建健壮的微服务系统:(对Hystrix已经比较熟悉的同学可以直接跳过这段到下面的Hystrix javanica介绍)
    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.

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  • hystrix笔记

    2020-12-21 17:30:01
    hystrix笔记hystrix笔记hystrix笔记hystrix笔记hystrix笔记hystrix笔记hystrix笔记

    hystrix笔记hystrix笔记hystrix笔记hystrix笔记hystrix笔记hystrix笔记hystrix笔记

    展开全文
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    万次阅读 多人点赞 2018-09-14 14:36:57
    转:Hystrix原理与实战 背景 分布式系统环境下,服务间类似依赖非常常见,一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图,对于同步调用,当库存服务不可用时,商品服务请求线程被阻塞,当有大批量请求调用库存服务时...
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