7.5.3 原理(小总结)
大神结论:
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
官网断路器流程图
- 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:快照时间窗、请求总数阀值、错误百分比阀值。
1: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。
2:请求总数阀值: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。
3:错误百分比阀值: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
1: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。
2:原来的主逻辑要如何恢复呢?
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"; }
7.6 服务限流
后面高级篇讲解alibaba的Sentinel说明
7.7 hystrix工作流程
https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-it-Works
官网图例
tips:如果我们没有为命令实现降级逻辑或者在降级处理逻辑中抛出了异常, Hystrix 依然会返回一个 Observable 对象, 但是它不会发射任何结果数据, 而是通过 onError 方法通知命令立即中断请求,并通过onError()方法将引起命令失败的异常发送给调用者。
7.8 服务监控hystrixDashboard
7.8.1 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。
7.8.2 仪表盘9001
- 新建cloud-consumer-hystrix-dashboard9001
- POM
<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>
- YML
server: port: 9001 spring: application: name: cloud-order-dashboard
- HystrixDashboardMain9001+新注解@EnableHystrixDashboard
@SpringBootApplication @EnableHystrixDashboard public class HystrixDashboardMain9001 { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(HystrixDashboardMain9001.class, args); } }
- 所有Provider微服务提供类(8001/8002/8003)都需要监控依赖配置
<!-- actuator监控信息完善 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency>
- 启动cloud-consumer-hystrix-dashboard9001该微服务后续将监控微服务8001
访问 http://localhost:9001/hystrix
7.8.3 断路器演示(服务监控hystrixDashboard)
修改cloud-provider-hystrix-payment8001,新版本Hystrix需要在主启动类MainAppHystrix8001中指定监控路径. 否则可能出现Unable to connect to Command Metric Stream. 或者404错误
@SpringBootApplication @EnableEurekaClient //本服务启动后会自动注册进eureka服务中 @EnableCircuitBreaker//对hystrixR熔断机制的支持 public class MainAppHystrix8001 { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MainAppHystrix8001.class,args); } /** *此配置是为了服务监控而配置,与服务容错本身无关,springcloud升级后的坑 *ServletRegistrationBean因为springboot的默认路径不是"/hystrix.stream", *只要在自己的项目里配置上下面的servlet就可以了 */ @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; } }
监控测试
启动3个eureka集群后,观察监控窗口
- 9001监控8001,输入http://localhost:8001/hystrix.stream
测试地址 http://localhost:8001/payment/circuit/31,http://localhost:8001/payment/circuit/-31 均通过
先访问正确地址,再访问错误地址,再正确地址,会发现图示断路器都是慢慢放开的。
监控结果,访问成功地址:
检测结果,访问失败地址
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
- 整图说明2
- 搞懂一个才能看懂复杂的