【Dalston】【第四章】容错保护(Hystrix)

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。

 
HystrixFallback

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:

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

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
@SpringBootApplication
public 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;

@Component
public class ProductServiceFallBack implements ProductService{

    @Override
    public List<Product> list() {
        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:

 

2.我们在浏览器中访问:http://localhost:8080/prod/1,我们可以看到如下界面,说明我们的服务调用是成功的。

 

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。

 

4.此时我们再访问上面的地址,将会看到如下界面:

 

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:HystrixCommandHystrixObservableCommand,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,或者查看官方文档

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。

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

启动服务后,我们在浏览器中输入: http://localhost:8800/hystrix.stream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:

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

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
@SpringBootApplication
public 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: http://localhost:8800/hystrix,可以看到如下界面:

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:listdetail

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:

 
Hystrix-090

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。

 

 

 

原文地址:http://www.jianshu.com/p/57906ee8d506

posted @ 2017-12-14 13:41 MrSunny 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏