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微服务:Hystrix

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在微服务架构中,我们将系统拆分成了一个个的服务单元,各单元间通过服务注册与订阅的方式互相依赖。由于每个单元都在不同的进程中运行,依赖通过远程调用的方式执行,这样就有可能因为网络原因或是依赖服务自身问题出现调用故障或延迟,而这些问题会直接导致调用方的对外服务也出现延迟,若此时调用方的请求不断增加,最后就会出现因等待出现故障的依赖方响应而形成任务积压,最终导致自身服务的瘫痪。

举个例子,在一个电商网站中,我们可能会将系统拆分成,用户、订单、库存、积分、评论等一系列的服务单元。用户创建一个订单的时候,在调用订单服务创建订单的时候,会向库存服务来请求出货(判断是否有足够库存来出货)。此时若库存服务因网络原因无法被访问到,导致创建订单服务的线程进入等待库存申请服务的响应,在漫长的等待之后用户会因为请求库存失败而得到创建订单失败的结果。如果在高并发情况之下,因这些等待线程在等待库存服务的响应而未能释放,使得后续到来的创建订单请求被阻塞,最终导致订单服务也不可用。

在微服务架构中,存在着那么多的服务单元,若一个单元出现故障,就会因依赖关系形成故障蔓延,最终导致整个系统的瘫痪,这样的架构相较传统架构就更加的不稳定。为了解决这样的问题,因此产生了断路器模式。 什么是断路器

断路器模式源于Martin Fowler的Circuit Breaker一文。“断路器”本身是一种开关装置,用于在电路上保护线路过载,当线路中有电器发生短路时,“断路器”能够及时的切断故障电路,防止发生过载、发热、甚至起火等严重后果。

熔断器设计中有三种状态,closed(关闭状态,流量可以正常进入)、open(即熔断状态,一旦错误达到阈值,熔断器将打开,拒绝所有流量)和half-open(半开状态,open状态持续一段时间后将自动进入该状态,重新接收流量,一旦请求失败,重新进入open状态,但如果成功数量达到阈值,将进入closed状态),见下图:

CLOSED关闭状态:允许流量通过。

OPEN打开状态:不允许流量通过,即处于降级状态,走降级逻辑。

HALF_OPEN半开状态:允许某些流量通过,并关注这些流量的结果,如果出现超时、异常等情况,将进入OPEN状态,如果成功,那么将进入CLOSED状态。

在分布式架构中,断路器模式的作用也是类似的,当某个服务单元发生故障(类似用电器发生短路)之后,通过断路器的故障监控(类似熔断保险丝),向调用方返回一个错误响应,而不是长时间的等待。这样就不会使得线程因调用故障服务被长时间占用不释放,避免了故障在分布式系统中的蔓延。

Netflix Hystrix

在Spring Cloud中使用了Hystrix 来实现断路器的功能。Hystrix是Netflix开源的微服务框架套件之一,该框架目标在于通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点,从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix具备拥有回退机制和断路器功能的线程和信号隔离,请求缓存和请求打包,以及监控和配置等功能。

下面我们来看看如何使用Hystrix。

Netfix Hystrix可以通过两种方式引入:

在Ribbon为引入Hystirx之前

增加 Hystrix模块

<!--增加hystrix的依赖 -->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
@EnableCircuitBreaker

public class ConsumerApplication {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
	}
}
package com.baoguoding.consumer;

import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

@Service
public class ComputeService {
    @Autowired
    RestTemplate restTemplate;

    private AtomicInteger sn = new AtomicInteger(0);
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "addServiceFallback")
    public String addService() {
        return restTemplate.getForEntity("http://COMPUTE-SERVICE/add?a=10&b=20&sn=1 + &sn="+sn.incrementAndGet(), String.class).getBody();
    }

    public String addServiceFallback() {
        return "error";
    }
}

package com.baoguoding.consumer;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;


@RestController
public class RestTemplateController {

    @Autowired
    private ComputeService computeService;

    @RequestMapping(value = "/add", method = RequestMethod.GET)
    public String add(@RequestParam Integer a, @RequestParam Integer b) {
        return computeService.addService();
    }
}

随机熔断场景

@RestController
public class ComputeController {
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ComputeController.class);
    @RequestMapping(value = "/add", method = RequestMethod.GET)
    public Integer add(@RequestParam Integer a, @RequestParam Integer b, @RequestParam Integer sn) {
        Integer r = a + b;
        try {
            int sleepTime = new Random().nextInt(3000);
            System.out.println("sleepTime=" + sleepTime);
            Thread.sleep(sleepTime);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        logger.info("/add,  result:" + r + ",sn="+sn +",time="+ LocalDateTime.now());
        return r;
    }
}
package com.baoguoding.consumer;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

@RestController
public class RestTemplateController {
    @Autowired
    private ComputeService computeService;

    private AtomicInteger sn = new AtomicInteger(0);
    @RequestMapping(value = "/add", method = RequestMethod.GET)
    public String add(@RequestParam Integer a, @RequestParam Integer b) {
        Long start = System.currentTimeMillis();
        String temp = computeService.addService();
        Long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("computeService.addService()="+temp + ",user time=" +(end-start) + "毫秒");
        return temp;
    }
}

方式二:Feign使用Hystrix

注意这里说的是“使用”,没有错,我们不需要在Feigh工程中引入Hystix,Feign中已经依赖了Hystrix,我们可以在未做任何改造前,尝试下面你的操作:

参考

声明: 本文采用 BY-NC-SA 授权。转载请注明转自: Ding Bao Guo