我们在实践微服务架构时,通常会将业务拆分成一个个微服务,微服务之间通过网络进行通信,进行互相调用,造成了微服务之间存在依赖关系。我们知道由于网络原因或者自身的原因,服务并不能保证服务的100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现网络延迟甚至调用失败,而调用失败又会造成用户刷新页面并再次尝试调用,再加上其它服务调用,从而增加了服务器的负载,导致服务瘫痪,最终甚至会导致整个服务“雪崩”。
Netflix为解决这个问题根据断路器模式创建了一个名为Hystrix的库。“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。
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/1488771-241d72d00579b0f6.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/700)
当然,在请求失败频率较低的情况下,Hystrix还是会直接把故障返回给客户端。只有当失败次数达到阈值(默认在20秒内失败5次)时,断路器打开并且不进行后续通信,而是直接返回备选(FallBack)响应。
1. 示例代码
对于上一篇我们提到了Feign默认是整合了Ribbon和Hystrix这两个框架,所以代码我们在上一篇的基础上进行修改。
首先,需要说明的是实现微服务容错保护的是服务消费方,也就是Mall
工程。那接下来我们代码的更改也主要都是对Mall
工程进行修改,其它工程的代码将保持不变。
1.1 增加对Hystrix的依赖
在pom文件中增加如下代码:
org.springframework.cloud spring-cloud-starter-hystrix
1.2 开启Hystrix的支持
修改Application
类:
package com.product;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.EnableCircuitBreaker;import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;import org.springframework.cloud.netflix.feign.EnableFeignClients;@EnableCircuitBreaker//启用断路由功能@EnableFeignClients/*(basePackages = "com.product.**")*///开启Feign相关功能,打成jar包时必须指定包的路径@EnableDiscoveryClient@SpringBootApplicationpublic class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); }}
这里增加了@EnableCircuitBreaker
注解,也就是启用断路器支持
1.3 实现ProductService
的FallBack
这里我们新增了一个实现类,并实现了ProductService
接口:
package com.product.service.impl;import java.util.Collections;import java.util.List;import org.springframework.stereotype.Component;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;import com.product.entity.Product;import com.product.service.ProductService;@Componentpublic class ProductServiceFallBack implements ProductService{ @Override public Listlist() { return Collections.emptyList(); } @Override public Product detail(@PathVariable("itemCode") String itemCode) { return new Product("error", "未知", "TwoStepsFromJava-Fallback", 0); } }
对于list
方法,我们直接返回了一个空白集合(当前,你可以在这里定义任何你想返回给用户显示的信息)。detail
方法则返回了一个固定产品信息。
1.3 让ProductService
具有容错能力
这个很简单,我们只需要在注解中进行配置即可,如下:
package com.product.service;import org.springframework.cloud.netflix.feign.FeignClient;import com.product.api.ProductApiService;import com.product.service.impl.ProductServiceFallBack;@FeignClient(name = "PRODUCT-SERVICE", fallback = ProductServiceFallBack.class)public interface ProductService extends ProductApiService{}
这个仅仅是在@FeignClient
注解中增加了fallback
的配置,并设置其值为我们刚刚新建的类:ProductServiceFallback
。
1.4 让Feign启用Hystrix
这个需要在application.properties
中增加下面一个配置:
feign.hystrix.enabled=true
1.5 容错测试
1.首先,我们启动Server
、client及consumer
,启动后在Server
的监控界面可以看到注册的服务如下:
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/1158567/201712/1158567-20171214131440013-1525704690.png)
2.我们在浏览器中访问:,我们可以看到如下界面,说明我们的服务调用是成功的。
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/1158567/201712/1158567-20171214131557654-8790886.png)
3.我们停掉client服务,这时候在Server
的监控界面可以看到注册的服务如下,说明service服务已经宕机,此时我们再访问上面的地址依然可以得到正确的响应。
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/1158567/201712/1158567-20171214131911873-4166111.png)
4.此时我们再访问上面的地址,将会看到如下界面:
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/1158567/201712/1158567-20171214132032217-889496632.png)
可以看到FallBack已经启作用,当全部service
不起作用时,mall-web
中的ProductService
进入了回退处理。
1.6 在不使用Feign时如何使用Hystrix
其实Hystrix提供了两个对象来支持回退处理:HystrixCommand
和HystrixObservableCommand
,其中后者是用在依赖的服务返回多个操作结果的时候,这里我们只演示一下HystrixCommand
的使用,对于后者可自行尝试,或者查看。
这里假设我们有一个UserController
其中findById
方法需要进行容错保护,那么代码如下:
@HystrixCommand(fallbackMethod="findByIdFallback")@RequestMapping(value = "/users/{id}", method = RequestMethod.GET)public User findById(@PathVariable Long id) { return this.restTemplate.getForObject("http://USER-SERVICE/"+ id, User.class);}public User findByIdFallback(Long id) { User user = new User(); user.setId(-1); user.setName("-default-"); return user;}
可以看出,对于FallBack方法只需要与原方法具有相同的参数及返回值即可,也就是说函数签名要相同。当然@HystrixCommand
注解还有很多属性可以自定义,大家可以自行进行尝试。
2. Hystrix容错原理简析
- 请求封装: 不论是
HystrixCommand
还是HystrixObervableCommand
从类命名上可以看到Hystrix其实是使用了"命令模式",通过命令模式实现对服务调用操作的封装,将每个命令在一个独立线程中进行执行; - 跳闸机制: 当某个服务的错误率超过一定阀值时(默认在20秒内失败5次), Hystrix可以自动或手动进行服务跳闸,停止向该服务请求一段时间;
- 资源隔离: Hystrix为每一个服务依赖都维护了一个小型线程池,如果该线程池已满,那么发往该服务的请求就会立即被拒绝,而不是排队等候,从而加速服务失败的判定;
- 服务监控: Hystrix可以近乎实时地监控运行指标和配置的变化,例如对请求的成功、失败、超时以及拒绝等;
- 回退机制: 当请求失败、超时、被拒绝、或当断路器打开时,执行相应的回退逻辑;
- 自我修复: 当断路器打开一段时间后,Hystrix会进入"半开"状态,断路器会允许一个请求尝试对服务进行请求,如果该服务可以调用成功,则关闭断路器,否则将继续保持断路器打开。
3. Hystrix监控
Hystrix除了实现服务容错之外,还提供了对服务请求的监控:每秒执行的请求数、成功数等。开启Hystrix的监控非常简单,一个是添加spring-cloud-starter-hystrix
,这个在之前的示例中以及添加。二是添加spring-boot-starter-actuator
,能够让/hystrix-stream
端点可以获取到Hystrix的监控数据。
org.springframework.cloud spring-cloud-starter-hystrix org.springframework.boot spring-boot-starter-actuator
启动服务后,我们在浏览器中输入: 就会看到下面的界面:
可以看到页面会重复输出一些统计数据(注: 你要先尝试访问一下所提供的服务才会有这些数据输出)。至于这些数据到底是什么我在这里就不一一解析了,幸好Hystrix还为我们提供了一个可视化界面来查看这些数据。
3.1 Hystrix Dashboard
当然你可以为Hystrix Dashboard新建一个工程(最好也是),我这里为了简化,直接将Dashboard集成到consumer
工程中。
首先,我们在pom.xml
中增加下面的依赖:
org.springframework.cloud spring-cloud-starter-hystrix-dashboard
然后,在主启动类中增加@EnableHystrixDashboard
注解,开启Hystrix Dashboard服务,如:
package com.product;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.EnableCircuitBreaker;import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;import org.springframework.cloud.netflix.feign.EnableFeignClients;import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.dashboard.EnableHystrixDashboard;@EnableHystrixDashboard@EnableCircuitBreaker//启用断路由功能@EnableFeignClients/*(basePackages = "com.product.**")*///开启Feign相关功能,打成jar包时必须指定包的路径@EnableDiscoveryClient@SpringBootApplicationpublic class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); }}
最后,重启consumer
工程即可。
我们在浏览器中输入: ,可以看到如下界面:
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/1158567/201712/1158567-20171214133520779-1463111311.png)
说明Dashboard已经启动成功。然后在界面中输入之前的地址: http://localhost:8800/hystrix.stream
,然后点击[Monitor Stream]就可以看到统计报表页面:
从截图中可以看到有两个服务接口的统计数据:list
和detail
每个方法的统计信息中包含两个重要的图形信息:一个实心圆和一个曲线。
- 实心圆:包含两个含义。颜色表示实例的健康程度,健康程度从绿色、黄色、橙色、红色递减。大小则根据请求流量的大小发生变化,流量越大则实心圆越大,反之则小。
- 曲线: 统计了2分钟内的请求流量的变化,通过该曲线可以对流量进行上升和下降的趋势分析。
对于界面中的数字,其表示的意义如下:
![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/1488771-1ab31087c6694797.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/700)
在Dashboard首页时,我们知道Hystrix Dashboard支持三种监控方式:
- 默认集群监控: 通过
http://turbine-hostname:port/turbine.stream
开启,实现对默认集群的监控; - 指定集群监控: 通过
http://turbine-hostname:port/turbine.stream?cluster=[clusterName]
开启,实现对指定clusterName
集群的监控; - 单机应用监控: 通过
http://hystrix-app:port/hystrix.stream
开启,实现对某个服务实例的监控。
在上面的示例中我们演示的第三种方式,至于如何继承Turbine实现对集群的监控,我们将在后续篇幅中进行讲解。
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