彻底搞懂 Spring Cloud 前世今生系列之第⼀代 Spring Cloud 核⼼组件

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

Hystrix熔断器

属于⼀种容错机制

微服务中的雪崩效应

什么是微服务中的雪崩效应呢？

微服务中，⼀个请求可能需要多个微服务接⼝才能实现，会形成复杂的调⽤链路。
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扇⼊：代表着该微服务被调⽤的次数，扇⼊⼤，说明该模块复⽤性好
扇出：该微服务调⽤其他微服务的个数，扇出⼤，说明业务逻辑复杂
扇⼊⼤是⼀个好事，扇出⼤不⼀定是好事

在微服务架构中，⼀个应⽤可能会有多个微服务组成，微服务之间的数据交互通过远程过程调⽤完成。这就带来⼀个问题，假设微服务A调⽤微服务B和微服务C，微服务B和微服务C⼜调⽤其它的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调⽤响应时间过⻓或者不可⽤，对微服务A的调⽤就会占⽤越来越多的系统资源，进⽽引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”。

如图中所示，最下游简历微服务响应时间过⻓，⼤量请求阻塞，⼤量线程不会释放，会导致服务器资源耗尽，最终导致上游服务甚⾄整个系统瘫痪。

雪崩效应解决⽅案

服务熔断
熔断机制是应对雪崩效应的⼀种微服务链路保护机制。我们在各种场景下都会接触到熔断这两个字。⾼压电路中，如果某个地⽅的电压过⾼，熔断器就会熔断，对电路进⾏保护。股票交易中，如果股票指数过⾼，也会采⽤熔断机制，暂停股票的交易。同样，在微服务架构中，熔断机制也是起着类似的作⽤。当扇出链路的某个微服务不可⽤或者响应时间太⻓时，熔断该节点微服务的调⽤，进⾏服务的降级，快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调⽤响应正常后，恢复调⽤链路。
注意：
- 服务熔断重点在“断”，切断对下游服务的调⽤
- 服务熔断和服务降级往往是⼀起使⽤的，Hystrix就是这样。
服务降级
通俗讲就是整体资源不够⽤了，先将⼀些不关紧的服务停掉（调⽤我的时候，给你返回⼀个预留的值，也叫做兜底数据），待渡过难关⾼峰过去，再把那些服务打开。
服务降级⼀般是从整体考虑，就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调⽤，此刻客户端可以⾃⼰准备⼀个本地的fallback回调，返回⼀个缺省值，这样做，虽然服务⽔平下降，但好⽍可⽤，⽐直接挂掉要强。
服务限流
服务降级是当服务出问题或者影响到核⼼流程的性能时，暂时将服务屏蔽掉，待⾼峰或者问题解决后再打开；但是有些场景并不能⽤服务降级来解决，⽐如秒杀业务这样的核⼼功能，这个时候可以结合服务限流来限制这些场景的并发/请求量
限流措施也很多，⽐如
- 限制总并发数（⽐如数据库连接池、线程池）
- 限制瞬时并发数（如nginx限制瞬时并发连接数）
- 限制时间窗⼝内的平均速率（如Guava的RateLimiter、nginx的limit_req模块，限制每秒的平均速率）
- 限制远程接⼝调⽤速率、限制MQ的消费速率等

Hystrix简介

[来⾃官⽹] Hystrix（豪猪----->刺），宣⾔“defend your app”是由Netflix开源的⼀个延迟和容错库，⽤于隔离访问远程系统、服务或者第三⽅库，防⽌级联失败，从⽽提升系统的可⽤性与容错性。
Hystrix主要通过以下⼏点实现延迟和容错。

包裹请求：使⽤HystrixCommand包裹对依赖的调⽤逻辑。⾃动投递微服务⽅法
（@HystrixCommand 添加Hystrix控制） ——调⽤简历微服务
跳闸机制：当某服务的错误率超过⼀定的阈值时，Hystrix可以跳闸，停⽌请求该服务⼀段时间。
资源隔离：Hystrix为每个依赖都维护了⼀个⼩型的线程池(舱壁模式)（或者信号量）。如果该线程池已满，发往该依赖的请求就被⽴即拒绝，⽽不是排队等待，从⽽加速失败判定。
监控：Hystrix可以近乎实时地监控运⾏指标和配置的变化，例如成功、失败、超时、以及被拒绝的请求等。
回退机制：当请求失败、超时、被拒绝，或当断路器打开时，执⾏回退逻辑。回退逻辑由开发⼈员⾃⾏提供，例如返回⼀个缺省值。
⾃我修复：断路器打开⼀段时间后，会⾃动进⼊“半开”状态。

Hystrix舱壁模式（线程池隔离策略）

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如果不进⾏任何设置，所有熔断⽅法使⽤⼀个Hystrix线程池（10个线程），那么这样的话会导致问题，这个问题并不是扇出链路微服务不可⽤导致的，⽽是我们的线程机制导致的，如果⽅法A的请求把10个线程都⽤了，⽅法2请求处理的时候压根都没法去访问B，因为没有线程可⽤，并不是B服务不可⽤。
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为了避免问题服务请求过多导致正常服务⽆法访问，Hystrix 不是采⽤增加线程数，⽽是单独的为每⼀个控制⽅法创建⼀个线程池的⽅式，这种模式叫做“舱壁模式"，也是线程隔离的⼿段。

Hystrix⼯作流程与⾼级应⽤

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当调⽤出现问题时，开启⼀个时间窗（10s）
在这个时间窗内，统计调⽤次数是否达到最⼩请求数？
- 如果没有达到，则重置统计信息，回到第1步
- 如果达到了，则统计失败的请求数占所有请求数的百分⽐，是否达到阈值？
- 如果达到，则跳闸（不再请求对应服务）
- 如果没有达到，则重置统计信息，回到第1步 3）
如果跳闸，则会开启⼀个活动窗⼝（默认5s），每隔5s，Hystrix会让⼀个请求通过,到达那个问题服务，看是否调⽤成功，如果成功，重置断路器回到第1步，如果失败，回到第3步

/ * 8秒钟内，请求次数达到2个，并且失败率在50%以上，就跳闸 * 跳闸后活动窗⼝设置为3s */ @HystrixCommand( commandProperties = { 
    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeInMilliseconds",value = "8000"), @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "2"), @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "50"), @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "3000") )

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我们上述通过注解进⾏的配置也可以配置在配置⽂件中

讯享网# 配置熔断策略： hystrix: command: default: circuitBreaker: # 强制打开熔断器，如果该属性设置为true，强制断路器进⼊打开状态，将会拒绝所有的请求。 默认false关闭的 forceOpen: false # 触发熔断错误⽐例阈值，默认值50% errorThresholdPercentage: 50 # 熔断后休眠时⻓，默认值5秒 sleepWindowInMilliseconds: 3000  # 熔断触发最⼩请求次数，默认值是20 requestVolumeThreshold: 2  execution: isolation: thread: # 熔断超时设置，默认为1秒 timeoutInMilliseconds: 2000

基于springboot的健康检查观察跳闸状态（⾃动投递微服务暴露健康检查细节）

# springboot中暴露健康检查等断点接⼝ management: endpoints: web: exposure: include: "*" # 暴露健康接⼝的细节 endpoint: health: show-details: always

访问健康检查接⼝：http://localhost:8090/actuator/health

hystrix正常⼯作状态
跳闸状态
活动窗⼝内⾃我修复

Hystrix Dashboard断路监控仪表盘

正常状态是UP，跳闸是⼀种状态CIRCUIT_OPEN，可以通过/health查看，前提是⼯程中需要引⼊SpringBoot的actuator（健康监控），它提供了很多监控所需的接⼝，可以对应⽤系统进⾏配置查看、相关功能统计等。

如果我们想看到Hystrix相关数据，⽐如有多少请求、多少成功、多少失败、多少降级等，那么引⼊SpringBoot健康监控之后，访问/actuator/hystrix.stream接⼝可以获取到监控的⽂字信息，但是不直观，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。
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新建⼀个监控服务⼯程，导⼊依赖

讯享网 <!--hystrix--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId> </dependency> <!--hystrix 仪表盘--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId> </dependency>

启动类添加@EnableHystrixDashboard激活仪表盘

@SpringBootApplication @EnableHystrixDashboard // 开启hystrix dashboard public class HystrixDashboardApplication9000 { 
      public static void main(String[] args) { 
      SpringApplication.run(HystrixDashboardApplication.class, args); } }

application.yml

讯享网server: port: 9000 Spring: application: name: learn-cloud-hystrix-dashboard eureka: client: serviceUrl: # eureka server的路径 defaultZone: http://learncloudeurekaservera:8761/eureka/,http://learncoudeurekaserverb:8762/eureka/ #把 eureka 集群中的所有 url 都填写了进来，也可以只写⼀台，因为各个 eurekaserver 可以同步注册表 instance: #使⽤ip注册，否则会使⽤主机名注册了（此处考虑到对⽼版本的兼容，新版本经过实验都是ip） prefer-ip-address: true #⾃定义实例显示格式，加上版本号，便于多版本管理，注意是ip-address，早期版本是ipAddress instance-id: ${ 
   spring.cloud.client.ipaddress}:${ 
   spring.application.name}:${ 
   server.port}:@project.version@

在被监测的微服务中注册监控servlet（⾃动投递微服务，监控数据就是来⾃于这个微服务）

被监控微服务发布之后，可以直接访问监控servlet，但是得到的数据并不直观，后期可以结合仪表盘更友好的展示
访问测试http://localhost:9000/hystrix

输⼊监控的微服务端点地址，展示监控的详细数据，⽐如监控服务消费者http://localhost:8090/actuator/hystrix.stream

百分⽐，10s内错误请求百分⽐
实⼼圆：
- ⼤⼩：代表请求流量的⼤⼩，流量越⼤球越⼤
- 颜⾊：代表请求处理的健康状态，从绿⾊到红⾊递减，绿⾊代表健康，红⾊就代表很不健康

Hystrix Turbine聚合监控

之前，我们针对的是⼀个微服务实例的Hystrix数据查询分析，在微服务架构下，⼀个微服务的实例往往是多个（集群化）
⽐如⾃动投递微服务
实例1(hystrix) ip1:port1/actuator/hystrix.stream
实例2(hystrix) ip2:port2/actuator/hystrix.stream
实例3(hystrix) ip3:port3/actuator/hystrix.stream
按照已有的⽅法，我们就可以结合dashboard仪表盘每次输⼊⼀个监控数据流url，进去查看

思考：微服务架构下，⼀个微服务往往部署多个实例，如果每次只能查看单个实例的监控，就需要经常切换很不⽅便，在这样的场景下，我们可以使⽤ Hystrix Turbine 进⾏聚合监控，它可以把相关微服务的监控数据聚合在⼀起，便于查看。
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Turbine服务搭建

新建项⽬learn-cloud-hystrix-turbine-9001，引⼊依赖坐标

<dependencies> <!--hystrix turbine聚合监控--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-turbine</artifactId> </dependency> <!-- 引⼊eureka客户端的两个原因 1、微服务架构下的服务都尽量注册到服务中⼼去，便于统⼀管理 2、后续在当前turbine项⽬中我们需要配置turbine聚合的服务，⽐如，我们希望聚合 learn-service-autodeliver这个服务的各个实例的hystrix数据流，那随后 我们就需要在application.yml⽂件中配置这个服务名，那么turbine获取服务下具 体实例的数据流的 时候需要ip和端⼝等实例信息，那么怎么根据服务名称获取到这些信息呢？ 当然可以从eureka服务注册中⼼获取 --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eurekaclient</artifactId> </dependency> </dependencies>

将需要进⾏Hystrix监控的多个微服务配置起来，在⼯程application.yml中开启Turbine及进⾏相关配置

讯享网server: port: 9001 Spring: application: name: learn-cloud-hystrix-turbine eureka: client: serviceUrl: # eureka server的路径 #把 eureka 集群中的所有 url 都填写了进来，也可以只写⼀台，因为各个 eurekaserver 可以同步注册表 defaultZone: http://learnloudeurekaservera:8761/eureka/,http://learncloudeurekaserverb:8762/eureka/ instance: #使⽤ip注册，否则会使⽤主机名注册了（此处考虑到对⽼版本的兼容，新版本经过实验都是ip） prefer-ip-address: true #⾃定义实例显示格式，加上版本号，便于多版本管理，注意是ip-address，早期版本是ipAddress instance-id: ${ 
     spring.cloud.client.ipaddress}:${ 
     spring.application.name}:${ 
     server.port}:@project.version@ #turbine配置 turbine: # appCofing配置需要聚合的服务名称，⽐如这⾥聚合⾃动投递微服务的hystrix监控数据 # 如果要聚合多个微服务的监控数据，那么可以使⽤英⽂逗号拼接，⽐如 a,b,c appConfig: learn-service-autodeliver clusterNameExpression: "'default'" # 集群默认名称

在当前项⽬启动类上添加注解@EnableTurbine，开启仪表盘以及Turbine聚合

4.浏览器访问Turbine项⽬，http://localhost:9001/turbine.stream，就可以看到监控数据了

我们通过dashboard的⻚⾯查看数据更直观，把刚才的地址输⼊dashboard地址栏

Hystrix核⼼源码剖析

@EnableCircuitBreaker注解激活熔断器
查看EnableCircuitBreakerImportSelector类
继续关注⽗类 SpringFactoryImportSelector
spring.factories⽂件内容如下
会注⼊org.springframework.cloud.netflix.hystrix.HystrixCircuitBreakerConfiguration
关注切⾯：com.netflix.hystrix.contrib.javanica.aop.aspectj.HystrixCommandAspect
重点分析环绕通知⽅法

GenericCommand中根据元数据信息重写了两个很核⼼的⽅法，⼀个是run⽅法封装了对原始⽬标⽅法的调⽤，另外⼀个是getFallBack⽅法，它封装了对回退⽅法的调⽤
另外，在GenericCommand的上层类构造函数中会完成资源的初始化，⽐如线程池
GenericCommand —>AbstractHystrixCommand—>HystrixCommand—>AbstractCommand
接下来回到环绕通知⽅法那张截图
进⼊execute执⾏这⾥
另外，我们观察，GenericCommand⽅法中根据元数据信息等重写了run⽅法（对⽬标⽅法的调⽤），getFallback⽅法（对回退⽅法的调⽤），在RxJava处理过程中会完成对这两个⽅法的调⽤。