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学习分布式系统限流、降级、熔断框架就要看这篇文章

为什么需要Hystrix

在大中型分布式系统中,通常系统很多依赖,如下图:

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在高并发访问下,这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢,资源繁忙,暂时不可用,服务脱机等,如下图:

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当依赖阻塞时,大多数服务器的线程池就出现阻塞,影响整个线上服务的稳定性,如下图:

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在复杂的分布式架构的应用程序有很多的依赖,都会不可避免地在某些时候失败。高并发的依赖失败时如果没有隔离措施,当前应用服务就有被拖垮的风险。

Hystrix如何解决依赖隔离

  • Hystrix使用命令模式HystrixCommand(Command)包装依赖调用逻辑,每个命令在单独线程中/信号授权下执行。

  • 可配置依赖调用超时时间,超时时间一般设为比99.5%平均时间略高即可。当调用超时时,直接返回或执行fallback逻辑。

  • 为每个依赖提供一个小的线程池或信号,如果线程池已满调用将被立即拒绝,默认不采用排队。加速失败判定时间。

  • 依赖调用结果分:成功、失败/抛出异常、超时、线程拒绝、短路。 请求失败(异常,拒绝,超时,短路)时执行fallback(降级)逻辑。

  • 提供熔断器组件,可以自动运行或手动调用,停止当前依赖一段时间(10秒),熔断器默认错误率阈值为50%,超过将自动运行。

  • 提供近实时依赖的统计和监控。

Hystrix依赖的隔离架构,如下图:

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如何使用Hystrix

使用maven引入Hystrix依赖

<hystrix.version>1.3.16</hystrix.version>   <hystrix-metrics-event-stream.version>1.1.2</hystrix-metrics-event-stream.version>     <dependency>        <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>        <artifactId>hystrix-core</artifactId>        <version>${hystrix.version}</version>    </dependency>        <dependency>        <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>        <artifactId>hystrix-metrics-event-stream</artifactId>        <version>${hystrix-metrics-event-stream.version}</version>    </dependency>    

使用命令模式封装依赖逻辑

 public class HelloWorldCommand extends HystrixCommand<String> {       private final String name;       public HelloWorldCommand(String name) {           //最少配置:指定命令组名(CommandGroup)           super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));           this.name = name;       }       @Override       protected String run() {           // 依赖逻辑封装在run()方法中           return "Hello " + name +" thread:" + Thread.currentThread().getName();       }       //调用实例       public static void main(String[] args) throws Exception{           //每个Command对象只能调用一次,不可以重复调用,           //重复调用对应异常信息         HelloWorldCommand helloWorldCommand = new HelloWorldCommand("sync-hystrix");           //使用execute()同步调用代码,效果等同于:helloWorldCommand.queue().get();            String result = helloWorldCommand.execute();           System.out.println("result=" + result);            helloWorldCommand = new HelloWorldCommand("async-hystrix");           //异步调用,可自由控制获取结果时机,           Future<String> future = helloWorldCommand.queue();           //get操作不能超过command定义的超时时间,默认:1秒           result = future.get(100, TimeUnit.MILLISECONDS);           System.out.println("result=" + result);           System.out.println("mainThread=" + Thread.currentThread().getName());       }        }    

使用Fallback() 提供降级策略

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//重载HystrixCommand的getFallback方法实现逻辑   public class HelloWorldCommand extends HystrixCommand<String> {       private final String name;       public HelloWorldCommand(String name) {           super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("HelloWorldGroup"))             .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()                             .withExecutionIsolationThreadTimeoutInMilliseconds(500)));           this.name = name;       }       @Override       protected String getFallback() {           return "exeucute Falled";       }       @Override       protected String run() throws Exception {           //sleep 1 秒,调用会超时           TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);           return "Hello " + name +" thread:" + Thread.currentThread().getName();       }       public static void main(String[] args) throws Exception{           HelloWorldCommand command = new HelloWorldCommand("test-Fallback");           String result = command.execute();       }   }    

NOTE: 除了HystrixBadRequestException异常之外,所有从run()方法抛出的异常都算作失败,并触发降级getFallback()和断路器逻辑。

HystrixBadRequestException用在非法参数或非系统故障异常等不应触发回退逻辑的场景。

依赖命名:CommandKey

public HelloWorldCommand(String name) {           super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))                   /* HystrixCommandKey工厂定义依赖名称 */                   .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld")));           this.name = name;   }  

NOTE: 每个CommandKey代表一个依赖抽象,相同的依赖要使用相同的CommandKey名称。依赖隔离的根本就是对相同CommandKey的依赖做隔离。

依赖分组:CommandGroup

命令分组用于对依赖操作分组,便于统计,汇总等。

//使用HystrixCommandGroupKey工厂定义   public HelloWorldCommand(String name) {       Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("HelloWorldGroup"))   }  

NOTE: CommandGroup是每个命令最少配置的必选参数,在不指定ThreadPoolKey的情况下,字面值用于对不同依赖的线程池/信号区分。

线程池/信号:ThreadPoolKey

public HelloWorldCommand(String name) {           super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))                   .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"))                   /* 使用HystrixThreadPoolKey工厂定义线程池名称*/                   .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("HelloWorldPool")));           this.name = name;   }  

NOTE: 当对同一业务依赖做隔离时使用CommandGroup做区分,但是对同一依赖的不同远程调用如(一个是redis 一个是http),可以使用HystrixThreadPoolKey做隔离区分。

最然在业务上都是相同的组,但是需要在资源上做隔离时,可以使用HystrixThreadPoolKey区分。

信号量隔离:SEMAPHORE

隔离本地代码或可快速返回远程调用(如memcached,redis)可以直接使用信号量隔离,降低线程隔离开销。

public class HelloWorldCommand extends HystrixCommand<String> {       private final String name;       public HelloWorldCommand(String name) {           super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("HelloWorldGroup"))                   /* 配置信号量隔离方式,默认采用线程池隔离 */                   .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()                                     .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)));           this.name = name;       }       @Override       protected String run() throws Exception {           return "HystrixThread:" + Thread.currentThread().getName();       }       public static void main(String[] args) throws Exception{           HelloWorldCommand command = new HelloWorldCommand("semaphore");           String result = command.execute();           System.out.println(result);           System.out.println("MainThread:" + Thread.currentThread().getName());       }   }    

Hystrix关键组件分析

Hystrix流程结构解析

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流程说明:

1,每次调用创建一个新的HystrixCommand,把依赖调用封装在run()方法中

2,执行execute()/queue做同步或异步调用

3,判断熔断器(circuit-breaker)是否打开,如果打开跳到步骤8,进行降级策略,否则继续后续步骤

4,判断线程池/队列/信号量是否跑满,如果跑满进入降级步骤8,否则继续后续步骤

5,调用HystrixCommand的run方法,运行依赖逻辑

a 依赖逻辑调用超时,进入步骤8

6,判断逻辑是否调用成功

a 返回成功调用结果

b 调用出错,进入步骤8

7,计算熔断器状态,所有的运行状态上报给熔断器,用于统计从而判断熔断器状态

8,getFallback()降级逻辑

以下四种情况将触发getFallback调用:

  • run()方法抛出非HystrixBadRequestException异常
  • run()方法调用超时
  • 熔断器开启拦截调用
  • 线程池/队列/信号量是否跑满

没有实现getFallback的Command将直接抛出异常

fallback降级逻辑调用成功直接返回

降级逻辑调用失败抛出异常

9,返回执行成功结果

熔断器:Circuit Breaker

Circuit Breaker 流程架构和统计

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每个熔断器默认维护10个bucket,每秒一个bucket,每个blucket记录成功、失败、超时、拒绝的状态,默认错误超过50%且10秒内超过20个请求进行中断拦截.。

隔离(Isolation)分析

Hystrix隔离方式采用线程/信号的方式,通过隔离限制依赖的并发量和阻塞扩散。

(1) 线程隔离

把执行依赖代码的线程与请求线程分离,请求线程可以自由控制离开的时间(异步过程)。

通过线程池大小可以控制并发量,当线程池饱和时可以提前拒绝服务,防止依赖问题扩散。

线上建议线程池不要设置过大,否则大量堵塞线程有可能会拖慢服务器。

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线程池的使用示意图如下图所示,当n个请求线程并发对某个接口请求调用时,会先从hystrix管理的线程池里面获得一个线程,然后将参数传递给这个线程去执行真正调用。线程池的大小有限,默认是10个线程,可以使用maxConcurrentRequests参数配置,如果并发请求数多于线程池线程个数,就有线程需要进入队列排队,但排队队列也有上限,默认是 5,如果排队队列也满,则必定有请求线程会走fallback流程。

线程池模式可以支持异步调用,支持超时调用,支持直接熔断,存在线程切换,开销大。

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(2) 线程隔离的优缺点

线程隔离的优点:

  • 使用线程可以完全隔离第三方代码,请求线程可以快速放回。

  • 当一个失败的依赖再次变成可用时,线程池将清理,并立即恢复可用,而不是一个长时间的恢复。

  • 可以完全模拟异步调用,方便异步编程。

线程隔离的缺点:

  • 线程池的主要缺点是它增加了cpu,因为每个命令的执行涉及到排队(默认使用SynchronousQueue避免排队),调度和上下文切换。

  • 对使用ThreadLocal等依赖线程状态的代码增加复杂性,需要手动传递和清理线程状态。

NOTE: Netflix公司内部认为线程隔离开销足够小,不会造成重大的成本或性能的影响。

Netflix内部API每天100亿的HystrixCommand依赖请求使用线程隔,每个应用大约40多个线程池,每个线程池大约5-20个线程。

(3) 信号隔离

信号隔离也可以用于限制并发访问,防止阻塞扩散, 与线程隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程(该线程需要通过信号申请)。

如果客户端是可信的且可以快速返回,可以使用信号隔离替换线程隔离,降低开销。

线程隔离与信号隔离区别如下图:

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信号量的使用示意图如下图所示,当n个并发请求去调用一个目标服务接口时,都要获取一个信号量才能真正去调用目标服务接口,但信号量有限,默认是10个,可以使用maxConcurrentRequests参数配置,如果并发请求数多于信号量个数,就有线程需要进入队列排队,但排队队列也有上限,默认是 5,如果排队队列也满,则必定有请求线程会走fallback流程,从而达到限流和防止雪崩的目的。

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信号量模式从始至终都只有请求线程自身,是同步调用模式,不支持超时调用,不支持直接熔断,由于没有线程的切换,开销非常小。

(4) 总结

当请求的服务网络开销比较大的时候,或者是请求比较耗时的时候,我们最好是使用线程隔离策略,这样的话,可以保证大量的容器(tomcat)线程可用,不会由于服务原因,一直处于阻塞或等待状态,快速失败返回。而当我们请求缓存这些服务的时候,我们可以使用信号量隔离策略,因为这类服务的返回通常会非常的快,不会占用容器线程太长时间,而且也减少了线程切换的一些开销,提高了缓存服务的效率。

  • 线程池:适合绝大多数的场景,99%的。对依赖服务的网络请求的调用和访问,timeout这种问题

  • 信号量:适合你的访问不是对外部依赖的访问,而是对内部的一些比较复杂的业务逻辑的访问,但是像这种访问,系统内部的代码,其实不涉及任何的网络请求,那么只要做信号量的普通限流就可以了,因为不需要去捕获timeout类似的问题,算法+数据结构的效率不是太高,并发量突然太高,因为这里稍微耗时一些,导致很多线程卡在这里的话,不太好,所以进行一个基本的资源隔离和访问,避免内部复杂的低效率的代码,导致大量的线程被hang住

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