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Hystrix结合Eureka+OpenFeign的使用

Hystrix结合Eureka+OpenFeign的使用

作者: 木木子丶 | 来源:发表于2020-08-24 09:20 被阅读0次

    概述

    Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开元库,在分布式系统里,许多以来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,避免级联鼓掌,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,通过断路器的鼓掌监控(类似熔断保险丝),想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跑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,不必要的占用,从而避免了故障在分布式系统中的蔓延,乃至雪崩.

    主要做的是

    • 服务熔断

    类似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

    • 服务降级

    程序运行异常,超时,服务熔断出发服务降级,线程池/信号量打满也会导致服务降级.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提示,fallback

    • 服务限流

    秒杀高并发等操作,严禁一窝蜂的过来拥挤,大家排队,一秒钟N个,有序进行

    • 接近实时的监控

    实操

    构建

    • 引入jar包
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
            </dependency>
    

    高并发测试

    在使用我们的jmeter200线程,200轮次的2w次请求同一耗时比较慢的接口时

    public String paymentInfo_error(Integer id) {
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return "线程池" + Thread.currentThread().getName() + "\t" + id + "\t" + "^_^" + "耗时3秒钟";
        }
    

    这个时候,即使访问比较快的方法,也会受到拖累,因为tomcat默认200个线程,因为上述方法执行时,多数线程都被调用去拥挤到那儿去执行满方法,导致我们原本正常的服务也会被变慢

    public String paymentInfo_OK(Integer id) {
            return "线程池" + Thread.currentThread().getName() + "\t" + id + "\t" + "^_^";
        }
    

    hyxtrix如何解决

    降级处理纬度

    • 服务端down机,不能让客户端一直等待,必须有服务降级(选择较多)
    • 对方服务执行成功,但时间大于我所期待的时间,自己做服务降级处理
    1. 服务端处理

    在主启动类上加上开启配置注解

    @EnableCircuitBreaker

    在可能出错的业务类中添加服务降级fallback方法,并指定

     /**
         * @HystrixCommand 指定fallback降级方法
         * @HystrixProperty 指定峰值等待时间
         */
        @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_error_timeOutHandler", commandProperties = {
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "3000")})
        public String paymentInfo_error(Integer id) {
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return "线程池" + Thread.currentThread().getName() + "\t" + id + "\t" + "^_^" + "耗时5秒钟";
        }
        public String paymentInfo_error_timeOutHandler(Integer id) {
            return "线程池" + Thread.currentThread().getName() + "\t" + id + "\t" + "┭┮﹏┭┮" + "8001服务超时";
        }
    
    1. 客户端处理(openFeign+hyxtrix)

    主启动类加载开启配置注解

    @EnableHystrix

    yml配置文件开启hyxtrix

    feign:
      hystrix:
        enabled: true
    

    控制层添加fallback方法并指定

    /**
         * @HystrixCommand 指定fallback降级方法
         * @HystrixProperty 指定峰值等待时间
         */
        @GetMapping("error/{id}")
        @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_error_timeOutHandler", commandProperties = {
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "1000")})
        public String error(@PathVariable("id") Integer id) {
            return feignService.error(id);
        }
        public String paymentInfo_error_timeOutHandler(Integer id) {
            return "线程池" + Thread.currentThread().getName() + "\t" + id + "\t" + "┭┮﹏┭┮" + "80服务超时";
        }
    

    全局服务降级配置

    由于每个方法都要配置一个fallback,导致代码膨胀和麻烦,所以我们可以定义一个全局通用的服务降级处理,和自定义分开

    1. 再需要做服务降级的restControll上加上全局降级配置注解(defaultFallback参数为,类中的共享fallback方法名)

    @DefaultProperties(defaultFallback = "payment_Global_FallbackMethod")

    1. 再需要做服务降级的方法上,加上服务降级处理,并不需要加参数,默认走我们的全局服务降级处理

    @HystrixCommand

    全局服务降级配置(二)

    由于业务不同,需要考虑解耦性的情况下,对于一个服务调用接口,再不同的controller里都有用到,那么对每一个controller进行配置,也会增加耦合性,所以也有另一种方式来实现这种情况

    1. 针对于服务发现接口类去实现一个专门去配置fallback的类,并实现他们的接口方法
    2. 并在接口上的Fileclent注解上,指定这个class为,服务调用失败统一的fallback处理

    @FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT",fallback = FeignFallbackServiceImpl.class)

    服务熔断

    服务熔断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

    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访问时间太长时间,会进行服务的降级,劲儿熔断该节点微服务的调用,快速返回错误的响应信息

    在Spring Cloud框架里,熔断机制通过Hystrix实现,Hystrix会监控微服务之间的调用状况,当失败的调用到一定阈值,缺省是五秒内20次调用失败,就会启动熔断机制,熔断机制.当检测到该节点微服务调用响应正常后,恢复调用链路

    实现

    在需要服务熔断的接口上添加服务熔断注解

    // =============服务熔断
        @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"),//时间范围
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60")//失败率%达到多少后跳闸
        })
        public String paymentCircuitBreaker(Integer id) {
            if (id < 0) {
                throw new RuntimeException("id 不能负数");
            }
            return Thread.currentThread().getName() + "\t" + "调用成功,流水号: " + IdUtil.fastSimpleUUID();
        }
    

    其他配置可参考HystrixCommandProperties类,有详细参数

    总结

    服务熔断器是,当我们设定好的阈值达到了,便进行服务熔断的机制,再次重复调用直接返回fallback服务降级处理,根据内部算法慢慢的将服务进行恢复正常可调用状态

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