Hystrix断路器

1.概述
- 1.1分布式系统面临的问题
- 1.2Hystrix 是什么
- 1.3Hystrix 的作用
- 1.4官网资料
- 1.5Hystrix官宣停更进维
2.Hystrix重要概念
- 2.1服务降级（fallback）
- 2.2服务熔断（break）
- 2.3服务限流（flowlimit）
3.Hystrix案例
- 3.1构建
- - 1.新建cloud-provider-hystrix-payment8001
  - 2.POM
  - 3.YML
  - 4.主启动
  - 5.Controller
  - 6.业务类
  - 7.正常测试
- 3.2高并发测试
- - 3.2.1上述再非高并发情况下，还能勉强满足，但在高并发条件呢？
  - Jmeter压力测试
  - 3.2.2Jmeter压力结论
  - 3.2.3新建消费端80加入压力测试
  - - 1.新建cloud-consumer-feign-hystrix-order80
    - 2.POM
    - 3.YML
    - 4.主启动
    - 5.业务类
    - 6.正常测试
    - 7.高并发测试
- 3.3故障现象和导致原因
- 3.4上诉结论
- 3.5如何解决？解决的要求
- - 1.超时导致服务器变慢（转圈）
  - 2.出错（宕机或程序运行出错）
  - 3.解决
- 3.6服务降级
- - 3.6.1降级配置
  - 3.6.2服务提供端8001从自身找问题
  - 3.6.3服务提供端8001fallback
  - 3.6.4消费端80fallback
  - 3.6.5目前问题
  - 3.6.6解决问题
  - - Ⅰ.解决每个方法配置一个服务降级方法
    - Ⅱ.解决业务逻辑方法和处理异常服务方法耦合混乱的问题
    - - 1.服务降级，客户端去调用服务端，碰上服务端宕机或关闭
      - 2.案例
      - 3.未来要面对的异常
      - 4.修改cloud-consumer-feign-hytrix-order80
      - 5.YML
      - 6.PaymentHystrixService接口
      - 7.测试
- 3.7服务熔断
- - 3.7.1断路器
  - 3.7.2熔断是什么
  - 3.7.3实操
  - - 1.修改cloud-provider-hytrix-payment8001
    - 2.测试
  - 3.7.4原理（小总结）
  - - 1.大神结论
    - 2.熔断类型
    - 3.官网断路器流程图
- 3.8服务限流
4.Hystrix工作流程
5.启用服务监控HystrixDashboard
- 5.1概述
- 5.2仪表盘9001
- - 1.新建cloud-consumer-hystrix-dashboard9001
  - 2.POM
  - 3.YML
  - 4.启动类
  - 5.所有Provider微服务提供类（8001/8002/8003）都需要监控依赖配置
  - 6.启动cloud-consumer-hystrix-dashboard9001该微服务后续将监控微服务8001
6.Hystrix图形化Dashboard监控实战
- 6.1修改cloud-provider-hystrix-payment8001
- - 6.1.1这两个依赖必须导入（这里之前已经导入）
  - 6.1.2在被监控服务的启动类添加
- 6.2监控测试
- - 6.2.1启动eureka或者eureka集群均可
  - 6.2.2监控测试

1.概述

1.1分布式系统面临的问题

复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败
在这里插入图片描述
服务雪崩
多个微服务之间调用的时候，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长或者不可用，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”

对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和，比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加、备份队列、线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障，这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。

所以通常当你发现一个模块下的某个实例失败后，这时候这个模块依然还会接收流量，然后这个有问题的模块还调用了其他的模块，这样就会发生级联故障，或者叫雪崩

1.2Hystrix 是什么

Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时、异常等，Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。

“断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝），向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应（FallBack），而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常，这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。

1.3Hystrix 的作用

服务降级
服务熔断
接近实时的监控
其他（限流，隔离等）

1.4官网资料

官网

1.5Hystrix官宣停更进维

官方宣布停更进维
在这里插入图片描述

2.Hystrix重要概念

2.1服务降级（fallback）

服务器忙，请稍后再试，不让客户端等待并立刻返回一个友好的提示，fallback（服务没停）
哪些情况会触发降级
- 程序运行异常
- 超时
- 服务熔断触发服务降级
- 线程池/信号量打满也会导致服务降级

2.2服务熔断（break）

类比保险丝达到最大服务访问后，直接拒绝访问，拉闸限电，然后调用服务降级的方法并返回友好提示
就是保险丝，服务的降级->进而熔断->恢复调用链路

2.3服务限流（flowlimit）

秒杀高并发等操作，严禁一窝蜂过来拥挤，大家排队，一秒钟N个，有序进行

3.Hystrix案例

3.1构建

将7001先恢复成单机版，集群版本演示启动太慢

1.新建cloud-provider-hystrix-payment8001

2.POM

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
        <artifactId>cloud2022</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>

    <artifactId>cloud-provider-hystrix-payment8001</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>
        <!--hystrix-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <!--eureka client-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <!--web-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency><!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
            <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-common</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

3.YML

server:
  port: 8001

spring:
  application:
    name: cloud-provider-hystrix-payment

eureka:
  client:
    register-with-eureka: true
    fetch-registry: true
    service-url:
      #defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka,http://eureka7002.com:7002/eureka
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka

4.主启动

package com.atguigu.springcloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 * 简要描述
 *
 * @Author: ASuLe
 * @Date: ${DATE} ${TIME}
 * @Version: 1.0
 * @Description: 文件作用详细描述....
 */
@SpringBootApplication
public class PaymentHystrixMain8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class, args);
    }
}

5.Controller

package com.atguigu.springcloud.controller;

import com.atguigu.springcloud.service.PaymentService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * 简要描述
 *
 * @Author: ASuLe
 * @Date: 2023/1/13 20:56
 * @Version: 1.0
 * @Description: 文件作用详细描述....
 */
@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {

    @Resource
    private PaymentService paymentService;

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfoOk(@PathVariable("id") Integer id) {
        String result = paymentService.paymentInfo_OK(id);
        log.info("****result: " + result);
        return result;
    }

    @GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfoTimeOut(@PathVariable("id") Integer id) throws InterruptedException {
        String result = paymentService.paymentInfo_TimeOut(id);
        log.info("****result: " + result);
        return result;
    }
}

6.业务类

PaymentService

package com.atguigu.springcloud.service;

/**
 * 简要描述
 *
 * @Author: ASuLe
 * @Date: 2023/1/13 20:56
 * @Version: 1.0
 * @Description: 文件作用详细描述....
 */
public interface PaymentService {

    String paymentInfo_OK(Integer id);

    String paymentInfo_TimeOut(Integer id);

}

PaymentServiceImpl

package com.atguigu.springcloud.service.impl;

import com.atguigu.springcloud.service.PaymentService;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 简要描述
 *
 * @Author: ASuLe
 * @Date: 2023/1/13 20:57
 * @Version: 1.0
 * @Description: 文件作用详细描述....
 */
@Service
public class PaymentServiceImpl implements PaymentService {

    /**
     * 正常访问
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public String paymentInfo_OK(Integer id) {
        return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + "paymentInfo_OK" + id + "\t" + "(●'◡'●)";
    }

    /**
     * 延迟超时
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) {
        int timeNumber = 3;
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(timeNumber);
        }catch (InterruptedException e){
            e.printStackTrace();
        }
        return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + "paymentInfo_TimeOut" + id + "\t" + "(●'◡'●)" + "耗时（秒）：" + timeNumber;
    }
}

7.正常测试

启动eureka7001
启动cloud-provider-hystrix-payment8001
访问
- success的方法：http://localhost:8001/payment/hystrix/ok/1
- 每次调用耗费5秒钟：http://localhost:8001/payment/hystrix/timeout/1
上述均可成功，以上述根基为平台，从正确->错误->降级熔断->恢复

3.2高并发测试

3.2.1上述再非高并发情况下，还能勉强满足，但在高并发条件呢？

Jmeter压力测试

开启Jmeter，来20000个并发压死8001，20000个请求都去访问paymentInfo_TimeOut服务
再来一个访问

之前这个是不会转圈圈的现在也要转圈圈了

后台还未执行完
看演示结果
两个都在自己转圈圈
为什么会被卡死
tomcat的默认的工作线程数被打满了，没有多余的线程来分解压力和处理。

假设只有10个线程，你现在高并发2w个，所有的线程都去处理TimeOut了，没有多余的线程来分解压力和处理，就导致即便是没有转圈圈的ok也变慢了，被拖累了

3.2.2Jmeter压力结论

上面还是服务提供者8001自己测试，假如此时外部的消费者80也来访问，那消费者只能干等，最终导致消费端80不满意，服务端8001直接被拖死

3.2.3新建消费端80加入压力测试

1.新建cloud-consumer-feign-hystrix-order80

2.POM

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
        <artifactId>cloud2022</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>

    <artifactId>cloud-consumer-feign-hystrix-order80</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>
        <!--openfeign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <!--hystrix-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <!--eureka client-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
        <dependency>
            <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-common</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <!--web-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--一般基础通用配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

3.YML

package com.atguigu.springcloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;

/**
 * 简要描述
 *
 * @Author: ASuLe
 * @Date: ${DATE} ${TIME}
 * @Version: 1.0
 * @Description: 文件作用详细描述....
 */
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class OrderHystrixMain80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class, args);
    }
}

4.主启动

package com.atguigu.springcloud.controller;

import com.atguigu.springcloud.service.PaymentHystrixService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * 简要描述
 *
 * @Author: ASuLe
 * @Date: 2023/1/13 21:52
 * @Version: 1.0
 * @Description: 文件作用详细描述....
 */
@RestController
@Slf4j
public class OrderHystrixController {

    @Resource
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;

    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){
        String result = paymentHystrixService.paymentInfoOk(id);
        return result;
    }

    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){
        String result = paymentHystrixService.paymentInfoTimeOut(id);
        return result;
    }

}

5.业务类

底层的接口调用的是payment所以是PaymentHystrixService

package com.atguigu.springcloud.service;

import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

/**
 * 简要描述
 *
 * @Author: ASuLe
 * @Date: 2023/1/13 21:50
 * @Version: 1.0
 * @Description: 文件作用详细描述....
 */
@Component
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT")
public interface PaymentHystrixService {

    @GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfoOk(@PathVariable("id") Integer id);

    @GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfoTimeOut(@PathVariable("id") Integer id);
}

6.正常测试

测试网址：http://localhost/consumer/payment/hystrix/ok/1
在这里插入图片描述

7.高并发测试

2W线程压力测试8001
消费端80微服务再去访问正常的ok微服务8001地址

消费者80要么转圈圈等待，要么消费端报超时错误

3.3故障现象和导致原因

8001同一层次的其他接口服务被困死，因为tomcat线程池里面的工作线程已经被机战完毕

80此时调用8001，客户端访问响应缓慢，转圈圈

3.4上诉结论

因为存在上述故障表现或表现不佳，所以才有降级/容错/限流等技术诞生

3.5如何解决？解决的要求

1.超时导致服务器变慢（转圈）

超时就不再等待，例如显示页面正在繁忙请稍后再试

2.出错（宕机或程序运行出错）

出错要有兜底

3.解决

对方服务（8001）超时了，调用者（80）不能一直卡斯等待，必须有服务降级
对方服务（8001）宕机了，调用者（80）不能一直卡斯等待，必须有服务降级
对方服务（8001）OK，调用者（80）自己故障或有自我要求（自己的等待时间小于服务提供者），自己处理降级

3.6服务降级

3.6.1降级配置

注解：@HystrixCommand

官网用的是继承
在这里插入图片描述

3.6.2服务提供端8001从自身找问题

设置自身调用超时时间的峰值，峰值内可以正常运行，超过了需要有兜底的方法处理，做服务降级fallback

将延迟超时时间3s改成5s
在这里插入图片描述

3.6.3服务提供端8001fallback

业务类启用
新增paymentInfo_TimeOutHandler方法
```
public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){
        return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + "paymentInfo_TimeOutHandler" + id + "\t" + "┭┮﹏┭┮" ;
}
```
问题： 加上@HystrixCommand注解后报异常如何处理

一旦调用服务方法失败后抛出了错误信息后，会自动调用@HystrixCommand标注好的fallbackMethod调用类中的方法

继续在注解中添加内容，规定execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds这个线程的超时时间是3秒钟，即3秒钟以内是正常的业务逻辑，但是我们方法内设置了5s的睡眠，超过了峰值3秒上限，就可以引发fallbackMethod的方法
```
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = {
        @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "3000")
})
```
主启动类激活
添加注解@EnableCircuitBreaker
测试，生效
故意制造两个异常：
- int age = 10 / 0；
- 我们可以接受3s延迟，让它睡5s，超时异常
再次测试

结论：当前服务不可用了，做服务降级，兜底的方案都是paymentInfo_TimeOutHandler

结束上述操作，还原异常

再次测试，还原成功

3.6.4消费端80fallback

80调用8001时，8001设置了5s都是正常的，但是80端认为2s是正常的，那80马上就要降级保护

注意： 我们自己配置过热部署方式对Java代码的改动是明显的，但是对于@HystrixCommand内属性的修改建议重启微服务

YML
添加配置
```
feign:
  hystrix:
    enabled: true
```
启动类

启动类上加上@EnableHystrix

controller
添加代码

@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod", commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "1500")
    })
public String paymentInfoTimeOut(@PathVariable("id") Integer id) {
    String result = paymentHystrixService.paymentInfoTimeOut(id);
    return result;
}

public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id) {
    return "我是消费者80,对方支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,o(╥﹏╥)o";
}

在这里插入图片描述

此时8001的业务层
在这里插入图片描述
此时80端的只等1.5s但是8001端要睡3s，所以80客户端不等了，直接降级保护了

测试超时异常
在这里插入图片描述

测试报错
在这里插入图片描述

3.6.5目前问题

每个业务方法对应一个兜底的方法，会导致代码膨胀
处理业务逻辑方法和处理异常服务降级的方法耦合在一起
统一的全局fallback（不需要一对一配置的）和自定义的（需要一一配置的）分开

3.6.6解决问题

Ⅰ.解决每个方法配置一个服务降级方法

Feign接口系列
添加方法

/**
    * 全局fallback方法
    *
    * @return
    */
   public String paymentGlobalFallbackMethod() {
       return "Global异常处理信息，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~";
   }

在这里插入图片描述
添加注解 @DefaultProperties(defaultFallback="")

@DefaultProperties(defaultFallback = "paymentGlobalFallbackMethod")

在这里插入图片描述
根据就近原则会与具体指明的fallback产生冲突，先注释掉，突出全局fallback

重启80服务测试
即没有配置过fallback的就找defaultFallback

对于@DefaultProperties(defaultFallback=“”)而言
1：1每个方法配置一个服务降级，技术上可以实现，但是很傻逼
1 : N 除了个别重要核心业务有专属，其它普通的方法的fallback可以通过@DefaultProperties(defaultFallback=“”)统一跳转到统一处理服务降级页面
通用和独享的各自分开，避免了代码膨胀，合理减少了代码量

Ⅱ.解决业务逻辑方法和处理异常服务方法耦合混乱的问题

客户端80能够调用服务提供端8001全部业务逻辑方法是因为有PaymentHytrixService接口，在controller为每个方法制定一个fallback方法导致高耦合、难以解耦，不如在PaymentHytrixService接口中进行统一处理和降级，就可以解决耦合问题

1.服务降级，客户端去调用服务端，碰上服务端宕机或关闭

2.案例

本次案例服务降级处理是在客户端80实现完成的，与服务端8001没有关系。
只需要为Feign客户端定义的接口添加一个服务降级处理的实现类即可实现解耦

3.未来要面对的异常

运行
超时
宕机

4.修改cloud-consumer-feign-hytrix-order80

PaymentFallbackService类实现PaymentHystrixService接口
根据cloud-consumer-feign-hytrix-order80已经有的PaymentHystrixService接口，重新新建一个类(PaymentFallbackService)实现该接口，统一为接口里面的方法进行异常处理

package com.atguigu.springcloud.service;

import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 简要描述
 *
 * @Author: ASuLe
 * @Date: 2023/1/14 19:45
 * @Version: 1.0
 * @Description: 文件作用详细描述....
 */
@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentHystrixService{
    @Override
    public String paymentInfoOk(Integer id) {
        return "----- PaymentFallbackService fall back paymentInfoOk,┭┮﹏┭┮";
    }

    @Override
    public String paymentInfoTimeOut(Integer id) {
        return "----- PaymentFallbackService fall back paymentInfoTimeOut,┭┮﹏┭┮";
    }
}

在这里插入图片描述

5.YML

这里之前已经打开了

feign:
  hystrix:
    enabled: true

在这里插入图片描述

6.PaymentHystrixService接口

PaymentHystrixService接口的
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT")注解中添加fallback = PaymentFallbackService.class
在这里插入图片描述

7.测试

单个eureka先启动7001
PaymentHystrixMain8001启动
正常访问测试
故意关闭微服务8001，模拟宕机
客户端自己调用提示

此时服务端provider已经宕机了，但是我们做了服务降级处理，让客户端在服务端不可用时也会获得提示信息而不会挂起耗死服务器。

3.7服务熔断

3.7.1断路器

类比保险丝

3.7.2熔断是什么

熔断机制概述

熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制，当扇出链路的某个微服务出错不可用或者响应时间太长时会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，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

在Spring Cloud框架里，熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内20次调用失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand

大神论文
在这里插入图片描述

正常的时候保险丝是关闭的，但是电器太多了就跳闸了，保险丝打开了，那什么是半开？假设现在限电了，熔断器已经是open了，假设跳闸了，所有电器都不能用，假设有少量的请求过来了，尝试着能不能恢复，例如只能承受1s承受100次的并发调用，现在有500次请求，服务接口就g了，过了一会儿没有那么高的并发量了，1s钟72次调用，可以先尝试响应一波请求能不能成功，慢慢的发现能够响应100

总结： 降解是思想，熔断是对降解的具体实现，但是降解的实现并不止熔断这一种

调用失败会触发降级，而降级会调用fallback方法但无论如何降级的流程一定会先调用正常方法再调用fallback方法
假如单位时间内调用失败次数过多，也就是降级次数过多，则触发熔断
熔断以后就会跳过正常方法直接调用fallback方法所谓“熔断后服务不可用”就是因为跳过了正常方法直接执行fallback

3.7.3实操

1.修改cloud-provider-hytrix-payment8001

PaymentService

String paymentCircuitBreaker(Integer id);

在这里插入图片描述

PaymentServiceImpl

// =====服务熔断=====
@Override
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback", commandProperties = {
        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),// 是否开启断路器
        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),// 请求次数
        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "10000"),// 时间窗口期
        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "60"),// 失败率达到多少后跳闸
})
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id) {
    if (id < 0) {
        throw new RuntimeException("******id 不能负数");
    }
    //hutool工具包，依赖在公共模块
    String serialNumber = IdUtil.simpleUUID();

    return Thread.currentThread().getName() + "\t" + "调用成功，流水号: " + serialNumber;
}

public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id) {
    return "id 不能负数，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~   id: " + id;
}

在这里插入图片描述

假设在时间窗口期10s中内10次请求里面超过百分之60（6次以上）都是失败的，这个断路器就是失败的

为什么要配置上述参数

PaymentController
新增代码

// ====服务熔断=====
@GetMapping("/payment/circuit/{id}")
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id) {
    String result = paymentService.paymentCircuitBreaker(id);
    log.info("****result: " + result);
    return result;
}

在这里插入图片描述

2.测试

正数，测试正确调用
在这里插入图片描述
负数，测试异常调用

测试多次负数，断路器会跳闸，这时再次输入正数也不会访问正确的方法，需要隔一段时间，发现正确方法访问率上升了，错误方法访问率下降了，慢慢的恢复，相当于从open到halfopen再到close

正确访问一次
错误访问一次
多次访问错误方法操作之后正确访问，发现访问正确方法也错误了
过一段时间再去访问正确方法

3.7.4原理（小总结）

1.大神结论

在这里插入图片描述

2.熔断类型

熔断打开
请求不再进行调用当前服务，内部设置时钟一般为MTTR（平均故障处理时间)，当打开时长达到所设时钟则进入半熔断状态
熔断关闭
熔断关闭不会对服务进行熔断
熔断半开
部分请求根据规则调用当前服务，如果请求成功且符合规则则认为当前服务恢复正常，关闭熔断

3.官网断路器流程图

在这里插入图片描述

官网步骤
断路器在什么情况下开始起作用

涉及到断路器的三个重要参数：请求总数阈值、快照时间窗、错误百分比阈值

请求总数阈值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该hystrix命令的调用次数不足20次，即使所有的请求都超时或其他原因失败，断路器都不会打开
快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒【这个时间窗口期是打开短路器之后到尝试恢复，期间拒绝请求的时间】
错误百分比阈值：当请求总数在快照时间窗内超过了阀值，比如发生了30次调用，如果在这30次调用中，有15次发生了超时异常，也就是超过50%的错误百分比，在默认设定50%阀值情况下，这时候就会将断路器打开

断路器开启或者关闭的条件
1. 当满足一定的阀值的时候（默认10秒内超过20个请求次数）
2. 当失败率达到一定的时候（默认10秒内超过50%的请求失败）
3. 到达以上阀值，断路器将会开启
4. 当开启的时候，所有请求都不会进行转发
5. 一段时间之后（默认是5秒），这个时候断路器是半开状态，会让其中一个请求进行转发；如果成功，断路器会关闭；若失败，继续开启。重复4和5
断路器打开之后
- 再有请求调用的时候，将不会调用主逻辑，而是直接调用降级fallback，通过断路器，实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑，减少响应延迟的效果
- 原来的主逻辑如何恢复？
  对于这一问题，hystrix也为我们实现了自动恢复功能。
  
  当断路器打开，对主逻辑进行熔断之后，hystrix会启动一个休眠时间窗，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑，当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，那么断路器将继续闭合，主逻辑恢复；如果这次请求依然有问题，断路器继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。

All配置

//========================All
@HystrixCommand(fallbackMethod = "str_fallbackMethod",
        groupKey = "strGroupCommand",
        commandKey = "strCommand",
        threadPoolKey = "strThreadPool",

        commandProperties = {
                // 设置隔离策略，THREAD 表示线程池 SEMAPHORE：信号池隔离
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"),
                // 当隔离策略选择信号池隔离的时候，用来设置信号池的大小（最大并发数）
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
                // 配置命令执行的超时时间
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutinMilliseconds", value = "10"),
                // 是否启用超时时间
                @HystrixProperty(name = "execution.timeout.enabled", value = "true"),
                // 执行超时的时候是否中断
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnTimeout", value = "true"),
                // 执行被取消的时候是否中断
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnCancel", value = "true"),
                // 允许回调方法执行的最大并发数
                @HystrixProperty(name = "fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
                // 服务降级是否启用，是否执行回调函数
                @HystrixProperty(name = "fallback.enabled", value = "true"),
                // 是否启用断路器
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),
                // 该属性用来设置在滚动时间窗中，断路器熔断的最小请求数。例如，默认该值为 20 的时候，
                // 如果滚动时间窗（默认10秒）内仅收到了19个请求， 即使这19个请求都失败了，断路器也不会打开。
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"),
                // 该属性用来设置在滚动时间窗中，表示在滚动时间窗中，在请求数量超过
                // circuitBreaker.requestVolumeThreshold 的情况下，如果错误请求数的百分比超过50,
                // 就把断路器设置为 "打开" 状态，否则就设置为 "关闭" 状态。
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"),
                // 该属性用来设置当断路器打开之后的休眠时间窗。 休眠时间窗结束之后，
                // 会将断路器置为 "半开" 状态，尝试熔断的请求命令，如果依然失败就将断路器继续设置为 "打开" 状态，
                // 如果成功就设置为 "关闭" 状态。
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowinMilliseconds", value = "5000"),
                // 断路器强制打开
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceOpen", value = "false"),
                // 断路器强制关闭
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceClosed", value = "false"),
                // 滚动时间窗设置，该时间用于断路器判断健康度时需要收集信息的持续时间
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeinMilliseconds", value = "10000"),
                // 该属性用来设置滚动时间窗统计指标信息时划分"桶"的数量，断路器在收集指标信息的时候会根据
                // 设置的时间窗长度拆分成多个 "桶" 来累计各度量值，每个"桶"记录了一段时间内的采集指标。
                // 比如 10 秒内拆分成 10 个"桶"收集这样，所以 timeinMilliseconds 必须能被 numBuckets 整除。否则会抛异常
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "10"),
                // 该属性用来设置对命令执行的延迟是否使用百分位数来跟踪和计算。如果设置为 false, 那么所有的概要统计都将返回 -1。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.enabled", value = "false"),
                // 该属性用来设置百分位统计的滚动窗口的持续时间，单位为毫秒。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds", value = "60000"),
                // 该属性用来设置百分位统计滚动窗口中使用 “ 桶 ”的数量。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.numBuckets", value = "60000"),
                // 该属性用来设置在执行过程中每个 “桶” 中保留的最大执行次数。如果在滚动时间窗内发生超过该设定值的执行次数，
                // 就从最初的位置开始重写。例如，将该值设置为100, 滚动窗口为10秒，若在10秒内一个 “桶 ”中发生了500次执行，
                // 那么该 “桶” 中只保留 最后的100次执行的统计。另外，增加该值的大小将会增加内存量的消耗，并增加排序百分位数所需的计算时间。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.bucketSize", value = "100"),
                // 该属性用来设置采集影响断路器状态的健康快照（请求的成功、 错误百分比）的间隔等待时间。
                @HystrixProperty(name = "metrics.healthSnapshot.intervalinMilliseconds", value = "500"),
                // 是否开启请求缓存
                @HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true"),
                // HystrixCommand的执行和事件是否打印日志到 HystrixRequestLog 中
                @HystrixProperty(name = "requestLog.enabled", value = "true"),
        },
        threadPoolProperties = {
                // 该参数用来设置执行命令线程池的核心线程数，该值也就是命令执行的最大并发量
                @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "10"),
                // 该参数用来设置线程池的最大队列大小。当设置为 -1 时，线程池将使用 SynchronousQueue 实现的队列，
                // 否则将使用 LinkedBlockingQueue 实现的队列。
                @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "-1"),
                // 该参数用来为队列设置拒绝阈值。 通过该参数， 即使队列没有达到最大值也能拒绝请求。
                // 该参数主要是对 LinkedBlockingQueue 队列的补充,因为 LinkedBlockingQueue
                // 队列不能动态修改它的对象大小，而通过该属性就可以调整拒绝请求的队列大小了。
                @HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "5"),
        }
)
public String strConsumer() {
    return "hello 2020";
}
public String str_fallbackMethod()
{
    return "*****fall back str_fallbackMethod";
}

3.8服务限流

在讲解alibaba的Sentinel的时候说明

4.Hystrix工作流程

工作流程图
工作流程官网
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
步骤说明中文

创建 HystrixCommand（用在依赖的服务返回单个操作结果的时候）或 HystrixObserableCommand（用在依赖的服务返回多个操作结果的时候）对象
命令执行。其中 HystrixComand 实现了下面前两种执行方式；而 HystrixObservableCommand 实现了后两种执行方式：execute()：同步执行，从依赖的服务返回一个单一的结果对象，或是在发生错误的时候抛出异常。queue()：异步执行，直接返回一个Future对象，其中包含了服务执行结束时要返回的单一结果对象。observe()：返回 Observable 对象，它代表了操作的多个结果，它是一个 Hot Obserable（不论 “事件源” 是否有 “订阅者”，都会在创建后对事件进行发布，所以对于 Hot Observable 的每一个 “订阅者” 都有可能是从 “事件源” 的中途开始的，并可能只是看到了整个操作的局部过程）。toObservable()：同样会返回 Observable 对象，也代表了操作的多个结果，但它返回的是一个Cold Observable（没有 “订阅者” 的时候并不会发布事件，而是进行等待，直到有 “订阅者” 之后才发布事件，所以对于 Cold Observable 的订阅者，它可以保证从一开始看到整个操作的全部过程）
若当前命令的请求缓存功能是被启用的，并且该命令缓存命中，那么缓存的结果会立即以 Observable 对象的形式返回
检查断路器是否为打开状态。如果断路器是打开的，那么Hystrix不会执行命令，而是转接到 fallback 处理逻辑（第 8 步）；如果断路器是关闭的，检查是否有可用资源来执行命令（第 5 步）
线程池/请求队列/信号量是否占满。如果命令依赖服务的专有线程池和请求队列，或者信号量（不使用线程池的时候）已经被占满，那么 Hystrix 也不会执行命令，而是转接到 fallback 处理逻辑（第8步）
Hystrix 会根据我们编写的方法来决定采取什么样的方式去请求依赖服务。HystrixCommand.run() ：返回一个单一的结果，或者抛出异常。HystrixObservableCommand.construct()：返回一个Observable 对象来发射多个结果，或通过 onError 发送错误通知
Hystrix会将 “成功”、“失败”、“拒绝”、“超时” 等信息报告给断路器，而断路器会维护一组计数器来统计这些数据。断路器会使用这些统计数据来决定是否要将断路器打开，来对某个依赖服务的请求进行 “熔断/短路”
当命令执行失败的时候， Hystrix 会进入 fallback 尝试回退处理，我们通常也称该操作为 “服务降级”。而能够引起服务降级处理的情况有下面几种：第4步：当前命令处于"熔断/短路"状态，断路器是打开的时候。第5步：当前命令的线程池、请求队列或者信号量被占满的时候。第6步：HystrixObservableCommand.construct() 或 HystrixCommand.run() 抛出异常的时候
当Hystrix命令执行成功之后，它会将处理结果直接返回或是以Observable 的形式返回

5.启用服务监控HystrixDashboard

5.1概述

除了隔离依赖服务的调用以外，Hystrix还提供了准实时的调用监控（Hystrix Dashboard），Hystrix会持续地记录所有通过Hystrix发起的请求的执行信息，并以统计报表和图形的形式展示给用户，包括每秒执行多少请求多少成功，多少失败等。Netflix通过hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。Spring Cloud也提供了Hystrix Dashboard的整合，对监控内容转化成可视化界面。

5.2仪表盘9001

1.新建cloud-consumer-hystrix-dashboard9001

2.POM

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
        <artifactId>cloud2022</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>

    <artifactId>cloud-consumer-hystrix-dashboard9001</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>
        <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>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

3.YML

server:
  port: 9001

4.启动类

package com.atguigu.springcloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.dashboard.EnableHystrixDashboard;

/**
 * 简要描述
 *
 * @Author: ASuLe
 * @Date: ${DATE} ${TIME}
 * @Version: 1.0
 * @Description: 文件作用详细描述....
 */
@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class HystrixDashboardMain9001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HystrixDashboardMain9001.class, args);
    }
}

5.所有Provider微服务提供类（8001/8002/8003）都需要监控依赖配置

所有Provider微服务提供类添加POM（这里之前已经添加了）

<!-- actuator监控信息完善 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

6.启动cloud-consumer-hystrix-dashboard9001该微服务后续将监控微服务8001

测试网址： http://localhost:9001/hystrix
在这里插入图片描述

6.Hystrix图形化Dashboard监控实战

6.1修改cloud-provider-hystrix-payment8001

6.1.1这两个依赖必须导入（这里之前已经导入）

<!--web-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

6.1.2在被监控服务的启动类添加

如果不添加代码会报错：Unable to connect to Command Metric Stream

@Bean
public ServletRegistrationBean getServlet() {
    HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
    ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet);
    registrationBean.setLoadOnStartup(1);
    registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
    registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
    return registrationBean;
}

在这里插入图片描述

6.2监控测试

6.2.1启动eureka或者eureka集群均可

6.2.2监控测试

9001监控8001
测试地址

正确地址http://localhost:8001/payment/circuit/1
错误地址http://localhost:8001/payment/circuit/-1
多次正确地址访问

多次错误地址访问

先访问正确地址，在访问错误地址，在正确地址，会发现图示断路器都是慢慢放开的。

如何看？
7色

1圈
实心圆：共有两种含义，它通过颜色的变化代表了实例的健康程度，它的健康度从绿色<黄色<橙色<红色递减。该实心圆除了颜色的变化之外，它的大小也会根据实例的请求流量发生变化，流量越大该实心圆就越大。所以通过该实心圆的展示，就可以在大量的实例中快速的发现故障实例和高压力实例

1线
曲线：用来记录2分钟内流量的相对变化，可以通过它来观察到流量的上升和下降趋势。

整图说明

整图一个的说明

监控多个