Spring Cloud Hystrix(断路器)

Hystrix:熔断器，容错管理工具，旨在通过熔断机制控制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。

github地址:https://github.com/Netflix/hystrix

微服务存在的问题

在微服务架构中，我们将系统拆分为很多个服务，各个服务之间通过注册与订阅的方式相互依赖，由于各个服务都是在各自的进程中运行，就有可能由于网络原因或者服务自身的问题导致调用故障或延迟，随着服务的积压，可能会导致服务崩溃。为了解决这一系列的问题，断路器等一系列服务保护机制出现了。

断路器本身是一种开关保护机制，类似于保险丝，用于在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路时，断路器能够及时切断故障电路，防止发生过载、发热甚至起火等严重后果。
　　在分布式架构中，断路器模式的作用也是类似的。
　　针对上述问题，Spring Cloud Hystrix 实现了断路器、线路隔离等一系列服务保护功能。它也是基于 Netflix 的开源框架 Hystrix 实现的，该框架的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 具备服务降级、服务熔断、线程和信号隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。
官方完整文档，操作详细信息和其他信息:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki
API文档：https://netflix.github.io/Hystrix/javadoc/

场景展现

在上一篇文章Ribbon(消费者)的基础下测试
访问http://localhost:9999/consumer
关闭掉8082的实例，再刷新服务的时候可以看到

端口为8082服务挂掉了并显示出错误信息
这样的显示对于用户来说是十分不好的，这样就需要引入断路器

实现断路器Hystrix

本次是在上一篇Ribbon(消费者)的工程上搭建的
https://www.jianshu.com/p/ede7aae5d78e

引入Spring Cloud Hystrix的依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

使用 @EnableCircuitBreaker 注解开启断路器功能

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker
public class SpringcloudConsumerRibbonApplication {
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringcloudConsumerRibbonApplication.class, args);
    }
}

在Controller调用方法的method加上@HystrixCommand注解，声明依赖服务调用延迟或失败时调用的方法

@RestController
public class RibbonController {
    @Autowired
    RestTemplate restTemplate;
    @GetMapping("/consumer")
    @HystrixCommand(fallbackMethod ="Failback")
    public String getMsg() {

        return restTemplate.getForObject("http://springcloud-eureka-client/client", String.class);
    }
    public String Failback(){
        return "服务中断连接，请联系管理员";
    }
}

配置文件可以不用改(有需要设置参数的可以参考文章下方的推荐文章)

整体项目结构(基本上可Ribbon的一样)

Eureka服务端 端口号是9090
两个Eureka客户端 端口号分别是8081和8082 相同的服务名springcloud-eureka-client
Ribbon消费者客户端 端口号是9999

启动服务进行测试

先启动服务端再启动客户端，客户端启动顺序没要求
启动完后我们访问http://localhost:9999/consumer
关闭掉8082的实例，再刷新服务的时候可以看到

使用Hystrix-Dashboard实现hystrix服务监控功能

github地址：https://github.com/Netflix-Skunkworks/hystrix-dashboard
hystrix还提供了服务监控功能，可以监控服务消费者的接口调用状态，但返回的监控数据为json数据，不适合我们查看，因此需要我们搭建hystrix-dashboard服务，把json数据整理为图形化数据

1.引入hystrix-dashboard依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>

2.在主类中添加@EnableHystrixDashboard注解开启Hystrix仪表盘

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker
@EnableHystrixDashboard
public class SpringcloudConsumerRibbonApplication {
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringcloudConsumerRibbonApplication.class, args);
    }
}

3.配置hystrix-metrics-event-stream
在整个监控统计过程中，最主要的是用到hystrix-metrics-event-stream
hystrix-metrics-event-stream：只要客户端连接还连着，hystrix-metrics-event-stream就会不断的向客户端以text/event-stream的形式推送计数结果（metrics）

使用hystrix-metrics-event-stream需要写个配置类

@Configuration
public class HystrixMetricsStreamConfig {
    @Bean
    public HystrixMetricsStreamServlet hystrixMetricsStreamServlet(){
        return new HystrixMetricsStreamServlet();
    }

    @Bean
    public ServletRegistrationBean registration(HystrixMetricsStreamServlet servlet){
        ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean();
        registrationBean.setServlet(servlet);
        registrationBean.setEnabled(true);
        registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
        return registrationBean;
    }
}

加上@Configuration注解声明为配置类
配置类中默认的监控路径是/hystrix.stream

如果不写的话是监控不了的

完成上述配置后，访问http://localhost:9999/hystrix可以看到小熊界面说明配置成功

推荐文章：
关于Hystrix和Hystrix-Dashboard各种配置参数可以参考:https://blog.csdn.net/tongtong_use/article/details/78611225
关于hystrix-metrics-event-stream源码解析的可以参考https://www.cnblogs.com/zhangwanhua/p/7904625.html