Spring Cloud Netflix微服务组件-Hystrix

news2024/11/26 18:45:08

目录

Hystrix的主要功能

传统容错手段

超时机制

应用容错三板斧

超时机制

舱壁隔离

熔断降级

侵入式Command用法

改进版一：ribbon与hystrix组合

改进版二：feign与hystrix组合

Hystrix三态转换图

源码分析

流程图

原理流程图

核心实现流程图

入口

HystrixCircuitBerakerConfiguration

如何做功能增强？

@HystrixCommand注解的切面逻辑

CommandExecutor#execute()

HystrixCommand#execute()

applyHystrixSemantics()（熔断器核心逻辑）

流程图

熔断器打开时

熔断器关闭时

线程隔离有两种隔离模式

信号量隔离逻辑

线程池隔离逻辑

线程池隔离原理

熔断器源码

流程图

熔断器初始化

熔断器判断机制

如何进入半开状态

滑动时间窗口

原理图

相关配置参数

监控数据收集

Hystrix的主要功能

  • 线程池隔离、
  • 熔断降级、
  • 超时降级、
  • 宕机降级 

传统容错手段

超时机制

是设置RestTemplate的连接超时和读取超时，这是我们在没有使用hytrix这些辅助的分布式工具时的做法

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全局异常处理器

6268a3a00e164877b6971f89825f5a0a.png控制器中，捕获超时异常，封装成统一的自定义异常并再次抛出，让全局异常处理器来进行处理

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上面这种，就是传统的容错的处理套路

应用容错三板斧

超时机制

以前没有hytrix的时候，就是直接给RestTemplate设置一个超时时间，RestTemplate调用超时时会抛出TimeoutException，然后我们直接catch到此异常，就直接把同步阻塞的调用线程掐死

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舱壁隔离

说白了就是资源隔离，比如线程池隔离

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熔断降级

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当一段时间内失败次数达到一定阈值，那么熔断器就会打开，此时主业务线程就不会再去调用真正的远程的业务方法，而是直接调用本地早已写好的“降级方法”，返回一个可预知的结果。也就是说：熔断是结果，降级是处理的手段

侵入式Command用法

我们只会下单、支付、调库存等核心高频接口，才需要进行降级，才需要自己在本地写降级方法

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这样当前端看到返回的订单的订单号为-1时，就可以给客户展示一个友好的页面，比如当前系统开了小差之类的

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原始的hytrix API处理熔断降级时，就需要这样的强侵入式写法

改进版一：ribbon与hystrix组合

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这里可以配置线程池

改进版二：feign与hystrix组合

feign调用时，通过hystrix进行降级

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Hystrix的默认配置跳闸阈值

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上面就是可能会发生降级的三种情况，分别是：宕机降级、超时降级、异常降级

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生产上上面的配置一般不动，使用默认的配置值

Hystrix三态转换图

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默认失败比例超过50%，则会打开熔断器

  • 熔断时间窗口结束后，熔断器状态就从打开转换到半开状态，此时会放过一条请求去请求真正的远程业务方法，如果此次调用成功，则熔断器状态就转成关闭状态，如果此次调用任失败，那么熔断器就又会回到打开状态
  • 什么叫调用失败？客户端去调用服务端接口API，服务端抛了异常并且没有catch直接抛了出来、服务器宕机、服务端接口业务执行耗时太多导致客户端等待接口返回超时
  • 半开状态存在的意义就是为了，让熔断器有机会回到关闭状态（也就是回到能正常去远程调用的状态）

94ee31ab676d4bb09cf6cdcdf72c7132.png这个就是工作中需要配置的ribbon的超时时间，配置了ribbon的超时时间，那么restTemplate也自动跟随ribbon的超时时间了 

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这些参数的设置，就供学习，平时生产大多使用默认参数

如何关闭hystrix对feign的支持

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这里需要hystrix的超时时间需要设置为6000

生产上需要：

hystrix的超时时间  >  (本次调用次数 1 + 出现异常时对当前实例的重试次数 1 + 切换实例后的重试次数 1） * ribbon的超时时间 = 3 * ribbon的超时时间

因为hystrix要保证所有的ribbon调用重试都结束后，hystrix再去插断主线程的调用并给主线程返回降级结果

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第89行，把总体的熔断机制的打开

第92行，可以开始选择某一个方法关闭熔断机制（剩下的，就是局部开启的）

注意上面参数赋值用等号=

源码分析

流程图

原理流程图

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核心实现流程图

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入口

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通过框架的启动注解开始，实际上这个注解内部就是通过@Import注解，去加载spring.factories中以EnableCircuitBreaker为key的“普通配置类”

这个ImportSelector的作用，就是去找Netflix-core.jar下的spring.factories中以EnableCircuitBreaker为key的键值对，将该key对应的值为一个普通配置类HystrixCircuitBerakerConfiguration，将它注入到ioc容器中来

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  • 因为Springboot默认的自动配置类读取功能，仅仅只是读取所有jar包下spring.factories中以EnableAutoConfigurationr为key的“自动配置类”
  • 各个第三方组件自定义的一些key下所属的“普通配置类”，Springboot是不负责读取的，需要各个第三方组件自己开发针对该key的加载功能
  • 普通配置类以XxxxxConfiguration命名，自动配置类以XxxxxAutoConfiguration命名

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业务系统首先引入这个starter-netflix-hystrix，这个starter相当于一个聚合器，内部聚合了很多别的功能jar包

这些带有spring-cloud-开头的，就是spring cloud官方为了整合Netflix hystrix组件而开发的自动装配包 

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优先看与核心功能相关的配置类，比如这里就优先看HystrixCircuitBreakerConfiguration类，像这种HystrixSecurityAutoConfiguration一看就是与安全有关的，非主功能，我们就先不看，这些都是看源码的技巧

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HystrixCircuitBerakerConfiguration

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如何做功能增强？

  • 无非就是用代理AOP，横切拦截
  • 或者加待增强对象所拥有的拦截器链中加一个拦截器/过滤器

@HystrixCommand注解的切面逻辑

这一段切面逻辑，也就是每一个被@HystrixCommand注解修饰的方法，在被调起之前，都会先走一遍这个切面增强逻辑。而这一段切面增强逻辑，实际上也就是Hystrix熔断器起作用的逻辑

注意，这都是在客户端执行的代码，也就是请求发起方，此时还没有到接口提供方（服务端）

第90行，同时会拦截@HystrixCommand，还有合并请求的@HystrixCollapser

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第96行，会创建一个HystrixInvokable，如下是第96行的create()逻辑：

GenericCommand命令模式对象中有两个核心方法，一个就是run()也就是正常的业务逻辑方法，另一个就是getFallback()也就是降级方法，getFallback()内部会通过反射调用@HystrixCommand中配置的fallBackMethod方法

从这里也知道，返回的HystrixInvokable，实际上就是一个GenericCommand

截止以上的流程图

CommandExecutor#execute()

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HystrixCommand#execute()

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queue()返回一个Future凭证，从这里开始就是一堆的响应式变成了，各种定义监听与事件响应执行来串起整个执行流程

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上述流程对应的流程图

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响应式编程的定义语法（rxJava响应式编程框架，手机上用的比较多）响应式编程说白了就是一堆的观察者模式，zookeeper里面的节点内容变化也会触发监听器执行，这都是观察者模式

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总体原理就是：Observable是被观察者，Observer是观察者，当被观察者发生变化时就会回调观察者

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这里就把34行就当做定义了一个观察者，45行就定义了一个被观察者

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这里把观察者，注册绑定到被观察者上，以后被观察者发生不同事件，就会回调不同的观察者的call()方法

这里就是被@HystrixCommand注解修饰的方法，在发起一次调用时，如果调用的方法正常返回

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这里就出现了一个核心观察者applyHystrixSemantics()

applyHystrixSemantics()（熔断器核心逻辑）

流程图

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熔断器打开时

当发现当前熔断器是打开状态，则调用FallBack方法，也就是调用GenericCommand的getFallBack()方法，getFallBack()方法会去找到@HystrixCommand中配置的fallBackMethod方法，并执行这个fallBackMethod方法方法（最终，就是通过方法名，通过反射来调用到fallBackMethod方法的）

第523行，判断当前熔断器状态，是否为打开状态

第523行，判断当前熔断器状态是关闭状态，则走524行开始的逻辑，如果判断熔断器当前是打开状态，则走557行的FallBack逻辑，也就是调用降级逻辑

判断当前熔断器状态，是否为打开状态

熔断器可以强制配置为关闭，但是这里代码写的有点难理解，与正常思维判断逻辑是个反的

熔断器关闭时

线程隔离有两种隔离模式
  • 一种是信号量的隔离模式，信号量计数器满了以后也会走降级逻辑
  • 一种是线程池的隔离模式，线程池满了以后也会走降级逻辑

信号量隔离逻辑

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信号量的隔离模式下，如果542行获取信号量失败，则执行554行的信号量拒绝FallBack，但是现实中基本都用线程池隔离模式

线程池隔离逻辑

这是在没有配置信号量策略时

如果没有配置信号量，那么下面的第542行会一直返回true，从而进入真正的线程池隔离的逻辑

executeCommandAndObserve()

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a95e8cb47c144c2dbe5b961e9bc86f00.png 51898b7ff86240e7bd055ee2390f5510.pnggetUserExecutionObservable()方法中就有监听回调方法，回调方法内部，就会通过线程池线程调用GenericCommand的run()

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线程池隔离原理

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大体流程：用户在调用findById()方法时，hystrix写的AOP切面类会拦截这个注解，拦截这个注解后会初始化一个GenericCommand命令，在初始化这个GenericCommand命令内部，就会通过这些线程池的配置，来初始化该命令特有的执行线程池

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上上图@HystrixCommand注解中的所有信息，默认就会被保存在这个元信息MetaHolder中去，Spring的代码都是很统一的，这种注解的元数据一般都是用MetaXxxxx来保存的 

这里就通过注解的元信息来构造了一个GenericCommand命令。GenericCommand是AbstractCommand的子类

AbstractCommand

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@HystrixCommand注解中的所有信息，默认就会被保存在这个元信息MetaHolder中，从这些元信息中，就能获得到threadPoolProperties信息

这里就会用到threadPoolKey，

所以，这里就实现了有多少key就会初始化出来多少个线程池，也就实现了通过key的不同来实现不同粒度的隔离 

如果有多个业务方法配置了相同的key，那么也就实现了多个hystrix方法公用了同一个线程池

线程池缓存的技术

以后线程池隔离执行时，就是把当前的GenericCommand#run()方法，丢进这个threadPool中去执行的

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利用线程池缓存的技术，实现多个用户方法公用同一个线程池的目的，只需要多个方法，配置相同的commandKey和threadPoolKey

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熔断器源码

hytrix的熔断器是可以直接关掉不启用的

流程图

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熔断器初始化

每个命令对象，都有自己专属的熔断器，也有自己专属的线程池

如果没有设置启用熔断器，则直接返回NoOpCircuitBreaker

从这里也能看到，

是每一个CommandKey方法，都有对应自己唯一的熔断器，互相之间不影响，不会出现一个方法的熔断器打开了，影响到了别的方法的调用执行

熔断器判断机制

每一次请求调用，都会走这个onNext()方法

第179行，判断时间窗口内的所有请求，是否小于滑动窗口能触发熔断的最小请求数，如果小于则代码直接跳过不做任何操作（也就是不做打开熔断器的逻辑）

第185行，说明样本数达标了20个，

  • 第186行，如果错误率小于配置的错误率值，比如小于50%，直接跳过不做任何操作
  • 第192行，如果错误率大于配置的错误率值，比如小于50%，打开熔断器，并给熔断器记录下当前打开时的时间戳circuitOpened（因为熔断器打开后，有个默认5s的持续，超过5s后进入半开状态，放一个请求过去） 

如何进入半开状态

判断当前时间，是否超过熔断器睡觉的5s

如果熔断器睡觉超过5s，则把熔断器置为半开状态

滑动时间窗口

这个滑动时间窗口，也可以用来实现限流策略

原理图

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相关配置参数

numbuckets就是为了调整时间的统计粒度，统计粒度越细则熔断器对于网络堵塞等异常状态的感应就更加灵敏

滑动窗口触发熔断的最小请求数，这个是整个时间窗口内的，这是一种兜底策略

监控数据收集

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上图画反了，下图是对的

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对应源码如下：

每次请求，都会走上面的判断逻辑

第643行，给execution注册了一个doOnCompleted事件，这个事件就会在当前请求顺利执行成功后，就会回调这个事件对应的回调方法，也就是下面这段逻辑：

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每次请求调用成功没有抛异常，就会调用这个回调方法，这个回调方法内部就会调用断路器HystrixCircuitBreakerImpl的markSuccess()方法，进行调用数据上报数据统计中心

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第207行是上报本次调用数据，比如本次调用是调用成功、熔断器拒绝、线程池拒绝等等不同请求，都需要上报Metrics

如果当前是半开状态，则关闭熔断器

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