SpringCloud组件之Hystrix-阿里云开发者社区

在分布式环境中，许多服务依赖项中的一些必然会失败。Hystrix是一个库，通过添加延迟容忍和容错逻辑，帮助你控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点、停止级联失败和提供回退选项来实现这一点，所有这些都可以提高系统的整体弹性
hystrix

一、Hystrix宗旨和工作原理

Hystrix的宗旨：

防止任何单个依赖项耗尽所有容器（如Tomcat）用户线程
在任何可行的地方提供回退，以保护用户不受失败的影响
使用隔离技术（如隔离板、泳道和断路器模式）来限制任何一个依赖项的影响
通过近实时的度量、监视和警报来优化发现时间
通过配置的低延迟传播来优化恢复时间
避免在整个依赖客户端执行中出现故障，而不仅仅是在网络流量中

Hystrix工作原理

info
当需要完成某项任务时，通过 Hystrix 将任务包裹起来，交由 Hystrix 来完成任务，从而享受 Hystrix 带来保护

1、构建命令

Hystrix 提供了两个Command， HystrixCommand 和 HystrixObservableCommand，可以使用这两个对象来包裹待执行的任务,Hystrix应用自己的一系列保护机制，在执行用户任务的各节点(执行前、执行后、异常、超时等)做一系列的事情

2、执行命令
有四种方式执行command

R execute()：同步执行，从依赖服务得到单一结果对象

Future queue()：异步执行，返回一个 Future 以便获取执行结果，也是单一结果对象

Observable observe()：hot observable，创建Observable后会订阅Observable，可以返回多个结果

Observable toObservable()：cold observable，返回一个Observable，只有订阅时才会执行，可以返回多个结果

3、检查缓存

如果启用了 Hystrix Cache，任务执行前将先判断是否有相同命令执行的缓存。如果有则直接返回缓存的结果；如果没有缓存的结果，但启动了缓存，将缓存本次执行结果以供后续使用

4、检查断路器是否打开

断路器(circuit-breaker)和保险丝类似，保险丝在发生危险时将会烧断以保护电路，而断路器可以在达到我们设定的阀值时触发短路(比如请求失败率达到50%)，拒绝执行任何请求。如果断路器被打开，Hystrix 将不会执行命令，直接进入Fallback处理逻辑

5、检查线程池/信号量情况

Hystrix 隔离方式有线程池隔离和信号量隔离。当使用Hystrix线程池时，Hystrix 默认为每个依赖服务分配10个线程，当10个线程都繁忙时，将拒绝执行命令。信号量同理

6、执行具体的任务

通过HystrixObservableCommand.construct() 或者 HystrixCommand.run() 来运行用户真正的任务

7、计算链路健康情况

每次开始执行command、结束执行command以及发生异常等情况时，都会记录执行情况，例如：成功、失败、拒绝以及超时等情况，会定期处理这些数据，再根据设定的条件来判断是否开启断路器

8、命令失败时执行 Fallback 逻辑

在命令失败时执行用户指定的 Fallback 逻辑。上图中的断路、线程池拒绝、信号量拒绝、执行执行、执行超时都会进入 Fallback 处理

9、返回执行结果

原始结果将以Observable形式返回，在返回给用户之前，会根据调用方式的不同做一些处理

更多详细的工作原理，可前往: How is Works

二、HystrixCommand注解

我们的配置都是基于 HystrixCommand 的，我们通过在方法上添加 @HystrixCommand 注解并配置注解的参数来实现配置，但有的时候一个类里面会有多个 Hystrix 方法，每个方法都是类似配置的话会冗余很多代码，这时候我们可以在类上使用 @DefaultProperties 注解来给整个类的 Hystrix 方法设置一个默认值。
参数介绍

commandKey: 用来标识一个 Hystrix 命令，默认会取被注解的方法名。需要注意：Hystrix 里同一个键的唯一标识并不包括 groupKey，建议取一个独一二无的名字，防止多个方法之间因为键重复而互相影响
groupKey：一组Hystrix命令的集合，统计、报告、默认取类名，可不配置
threadPoolKey：标识一个线程池，如果没设置会取groupKey，很多情况下都是同一个类内的方法共用一个线程池
commandProperties：与此命令相关的属性
threadPoolProperties：与线程池相关的属性
observableExcutionMode：当Hystrix命令被包装成RxJava的Observer异步执行时，此配置指定了Observable被执行的模式，默认是ObservableExecutionMode.EAGER, Obserable会在被创建后立刻执行，而ObservableExecutionMode.EAGER模式下，则会产生一个Observable被Subscribe执行，此配置项可以不配置
ignoreExceptions：默认Hystrix在执行方法时捕获到异常时执行回退，并统计失败率以修改熔断器的状态，而被忽略的异常则会直接抛到外层，不执行回退，也不影响熔断器的状态
raiseHystrixExceptions：当配置项包括 HystrixRuntimeException 时，所有的未被忽略的异常都会被包装成HystrixRuntimeException，配置其他种类的异常好像并没有什么影响
fallbackMethod：方法执行时容断、错误、超时会执行的回退方法，需要保证返回值一致

三、hystrix配置属性详解

Hystrix配置属性详解，所有属性默认都是default,如需针对某个服务，将default改为那个服务名即可

Execution：控制HystrixCommand.run()如何运行
Fallback：控制HystrixCommand.getFallback()如何运行
Circuit Breadker：控制断路器的行为
Metrics：捕获HystrixCommand和HystrixObervableCommand执行消息相关的配置属性
Request Context：设置请求上下文的属性
Collapser Properties：设置请求合并的属性
Thread Pool Properties：设置线程池的属性

1、Execution

execution.isolation.strategy：表示Hystrix.command.run()执行时的隔离策略，有以下两种
1. Thread：在单独的线程上执行，并发请求受线程池中的线程数限制
2. SEMAPHORE：在调用线程上执行，并发请求量受信号量计数限制

在默认情况下，推荐HystrixCommands 使用 thread 隔离策略，HystrixObservableCommand 使用 semaphore 隔离策略。只有在高并发(单个实例每秒达到几百个调用)的调用时，才需要修改HystrixCommands 的隔离策略为semaphore 。semaphore 隔离策略通常只用于非网络调用

hystrix.command.default.execution.isolation.strategy=

execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds：设置调用者执行的超时实际（单位毫秒），默认1000

hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds=

execution.isolation.thread.interruptOnTimeout：表示设置执行超时时，中断HystrixCommand.run() 的执行，默认true

hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnTimeout=

execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests：当HystrixCommand.run()使用SEMAPHORE隔离策略时，设置并发量，默认10

hystrix.command.default.execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests=

execution.isolation.thread.interruptOnCancel：表示设置是否在取消任务执行时，中断HystrixCommand.run()执行，默认false

hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnCancel=

2、Fallback

以下属性控制HystrixCommand.getFallback() 如何执行。这些属性对隔离策略THREAD 和SEMAPHORE都起作用

fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests：此属性设置从调用线程允许HystrixCommand.getFallback（）方法允许的最大并发请求数如果达到最大的并发量，则接下来的请求会被拒绝并且抛出异常，默认10

hystrix.command.default.fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests=

fallback.enabled：是否开启fallback功能，默认true

hystrix.command.default.fallback.enabled=

3、Circuit Breaker

控制断路器的行为

circuitBreaker.enabled：是否开启断路器功能，默认true

hystrix.command.default.circuitBreaker.enabled=

circuitBreaker.requestVolumeThreshold：使断路器跳闸的最小请求数量，如果此属性值为20，则在窗口时间内（如10s内），如果只收到19个请求且都失败了，则断路器也不会开启。默认20

hystrix.command.default.circuitBreaker.requestVolumeThreshold=

circuitBreaker.errorThresholdPercentage：设置失败百分比的阈值。如果失败比率超过这个值，则断路器跳闸并且进入fallback逻辑，默认50

hystrix.command.default.circuitBreaker=

circuitBreaker.forceOpen：如果设置true，则强制使断路器跳闸，则会拒绝所有的请求.此值会覆盖circuitBreaker.forceClosed的值，默认false

hystrix.command.default.circuitBreaker.forceOpen=

circuitBreaker.forceClosed：如果设置true，则强制使断路器进行关闭状态，此时会允许执行所有请求，无论是否失败的次数达到circuitBreaker.errorThresholdPercentage值，默认false

hystrix.command.default.circuitBreaker.forceClosed=

4、Mertrics

捕获和HystrixCommand 和 HystrixObservableCommand 执行信息相关的配置属性

metrics.rollingStats.timeInMilliseconds：设置统计滚动窗口的时间长度如果此值为10s，将窗口分成10个桶，每个桶表示1s时间，默认10000

hystrix.command.default.metrics.rollingStats.timeInMilliseconds=

metrics.rollingStats.numBuckets：设置统计滚动窗口的桶数量，必须满足metrics.rollingStats.timeInMilliseconds % metrics.rollingStats.numBuckets == 0，否则异常，比如：1000/10，1000/20是正确的，1000/7是错的，高并发环境里，每个桶时间长度建议大于100ms，默认10

hystrix.command.default.metrics.rollingStats.numBuckets=

metrics.rollingPercentile.enabled：设置执行延迟是否被跟踪，并且被计算在失败百分比中。如果设置为false,则所有的统计数据返回-1，默认true

hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.enabled=

metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds：此属性设置统计滚动百分比窗口的持续时间，默认60000

hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds=

metrics.rollingPercentile.numBuckets：设置统计滚动百分比窗口的桶数量，以下配置必须成立，metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds % metrics.rollingPercentile.numBuckets == 0，否则异常，比如1000/10是对的，1000/7是错的，高并发情况下每个桶的时间长度建议大于1000ms，默认6

hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.numBuckets=

metrics.rollingPercentile.bucketSize：设置每个桶保存的执行时间的最大值。如果桶数量是100，统计窗口为10s，如果这10s里有500次执行，只有最后100次执行会被统计到bucket里去，默认100

hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.bucketSize=

metrics.healthSnapshot.intervalInMilliseconds：采样时间间隔

hystrix.command.default.metrics.healthSnapshot.intervalInMilliseconds=

5、Request Context

此属性控制HystrixCommand使用到的Hystrix的上下文

requestCache.enabled：是否开启请求缓存功能，默认true

hystrix.command.default.requestCache.enabled=

requestLog.enabled：是否开启日志，打印执行HystrixCommand的情况和事件，默认true

hystrix.command.default.requestLog.enabled=

6、Collapser Properties

设置请求合并的属性

maxRequestsInBatch：设置同时批量执行的请求的最大数量，默认Integer.MAX_VALUE

hystrix.collapser.default.maxRequestsInBatch=

timerDelayInMilliseconds：批量执行创建多久之后，再触发真正的请求，默认10

hystrix.collapser.default.timerDelayInMilliseconds=

requestCache.enabled：是否对HystrixCollapser.execute() 和 HystrixCollapser.queue()开启请求缓存,默认true

hystrix.collapser.default.requestCache.enabled=

7、Thread Pool Properties

设置Hystrix Commands的线程池行为，大部分情况线程数量是10。线程池数量的计算公式如下：最高峰时每秒的请求数量 × 99%命令执行时间 + 喘息空间，设置线程池数量的主要原则是保持线程池越小越好，因为它是减轻负载并防止资源在延迟发生时被阻塞的主要工具

coreSize：设置线程池的core的大小，默认10

hystrix.threadpool.default.coreSize=

maximumSize：设置最大的线程池的大小，只有设置allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize时，此值才起作用，默认10

hystrix.threadpool.default.maximumSize=

maxQueueSize：设置最大的BlockingQueue队列的值。如果设置-1，则使用SynchronousQueue队列，如果设置正数，则使用LinkedBlockingQueue队列，默认-1

hystrix.threadpool.default.maxQueueSize=

queueSizeRejectionThreshold：因为maxQueueSize值不能被动态修改，所有通过设置此值可以实现动态修改等待队列长度。即等待的队列的数量大于queueSizeRejectionThreshold时（但是没有达到maxQueueSize值），则开始拒绝后续的请求进入队列。如果设置-1，则属性不启作用，默认5

hystrix.threadpool.default.queueSizeRejectionThreshold=

keepAliveTimeMinutes：设置线程多久没有服务后，需要释放（maximumSize-coreSize ）个线程，默认1

hystrix.threadpool.default.keepAliveTimeMinutes=

allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize：设置allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize值为true时，maximumSize才有作用，默认false

hystrix.threadpool.default.allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize=

metrics.rollingStats.timeInMilliseconds：设置滚动窗口的时间，默认10000

hystrix.threadpool.default.metrics.rollingStats.timeInMilliseconds=

metrics.rollingStats.numBuckets：设置滚动静态窗口分成的桶的数量，必须满足metrics.rollingStats.timeInMilliseconds % metrics.rollingStats.numBuckets == 0，默认值10，高并发情况下建议每个桶时间长度大于100ms

hystrix.threadpool.default.metrics.rollingStats.numBuckets=

四、Hystrix的使用

1、导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>cn.gjing</groupId>
    <artifactId>tools-httpclient</artifactId>
    <version>1.0.2</version>
</dependency>

2、启动类标注注解

/**
 * @author Gjing
 */
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker
public class HystrixApplication {

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

3、编写service

@Service
public class TestService {

     // 此注解说明该方法要执行回退，fallback指定回退方法
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "defaultFallback")
    public String hello() {
        HttpClient httpClient = new HttpClient();
        return httpClient.get("http://127.0.0.1:8090/test2", String.class);
    }

    // 回退方法
    public String defaultFallback() {
        return "no hello";
    }
}

4、编写Controller进行测试

/**
 * @author Gjing
 **/
@RestController
public class TestController {

    @Resource
    private TestService testService;

    @PostMapping("/test")
    public String test() {
        return testService.hello();
    }
}

5、目标服务的接口

因为hystrix默认超时是1秒，所以，我们在目标服务，加个线程休眠，大于1秒即可

/**
 * @author Gjing
 **/
@RestController
public class DemoController {

    @GetMapping("/test2")
    public String test2() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(1000);
        return "ok";
    }
}

5、测试

超时进入回退方法，并返回了回退方法里的内容
1562046883_1_

三、Feign使用Hystrix

1、增加依赖

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

2、启动类增加`@EnableFeignClients`注解

3、增加一个service和回退类

/**
 * @author Gjing
 * name为目标服务名，fallback为回退类
 **/
@FeignClient(name = "demo",fallback = FeignServiceFallbackImpl.class)
public interface FeignService {

    @RequestMapping(value = "/test2", method = RequestMethod.GET)
    String  test2();
}

/**
 * 回退类，实现feignService
 */
@Component
class FeignServiceFallbackImpl implements FeignService{
    @Override
    public String test2() {
        return "啊哦，出错了");
    }
}

4、编写Controller进行测试

/**
 * @author Gjing
 **/
@RestController
public class FeignController {

    @Resource
    private FeignService feignService;

    @PostMapping("/testFeign")
    public String testFeign() {
        return feignService.test();
    }
}

如果出错了，会进行回退
erro

四、使用监控面板dashBoard

1、增加依赖

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

2、启动类加上注解`@EnableHystrixDashboard`

3、配置文件

server:
  port: 8082
spring:
  application:
    name: hystrix-demo
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
# feign使用hystrix进行回退
feign:
  hystrix:
    enabled: true
# 端点管理 hystrixDashboard
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

4、启动项目，并访问http://localhost:port/hystrix即可打开如下页面

通过主页面的文字介绍，可以知道，共支持三种不同的监控方式*

默认的集群监控，通过URL：http://turbine-hostname:port/turbine.stream开启监控
指定的集群监控，通过URL：http://turbine-hostname:port/turbine.stream?cluster=[clusterName]开启监控
单体应用的监控，通过URL：http://hystrix-app:port/actuator/hystrix.stream开启监控

本文只讲解单体应用，因此我们在主页面输入http://localhost:8082/actuator/hystrix.stream即可访问,请求几次结果

界面解释

到此本文就结束了，篇幅较长，如哪里有字写错或单词打错，各位帮忙纠正，本项目源码：SpringCloud-Demo

SpringCloud组件之Hystrix

一、Hystrix宗旨和工作原理

Hystrix的宗旨：

Hystrix工作原理

二、HystrixCommand注解

三、hystrix配置属性详解

1、Execution

2、Fallback

3、Circuit Breaker

4、Mertrics

5、Request Context

6、Collapser Properties

7、Thread Pool Properties

四、Hystrix的使用

1、导入依赖

2、启动类标注注解

3、编写service

4、编写Controller进行测试

5、目标服务的接口

5、测试

三、Feign使用Hystrix

1、增加依赖

2、启动类增加`@EnableFeignClients`注解

3、增加一个service和回退类

4、编写Controller进行测试

四、使用监控面板dashBoard

1、增加依赖

2、启动类加上注解`@EnableHystrixDashboard`

3、配置文件

4、启动项目，并访问http://localhost:port/hystrix即可打开如下页面

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2、Fallback

3、Circuit Breaker

4、Mertrics

5、Request Context

6、Collapser Properties

7、Thread Pool Properties

四、Hystrix的使用

1、导入依赖

2、启动类标注注解

3、编写service

4、编写Controller进行测试

5、目标服务的接口

5、测试

三、Feign使用Hystrix

1、增加依赖

2、启动类增加@EnableFeignClients注解

3、增加一个service和回退类

4、编写Controller进行测试

四、使用监控面板dashBoard

1、增加依赖

2、启动类加上注解@EnableHystrixDashboard

3、配置文件

4、启动项目，并访问http://localhost:port/hystrix即可打开如下页面

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