之前我写过一篇博文,通过案例了解Hystrix的各种基本使用方式,在这篇文章里,我们是通过Hystrix调用正常工作的服务,也就是说,Hytrix的保护机制并没有起作用,这里我们将在HystrixProtectDemo.java里演示调用不可用的服务时,hystrix启动保护机制的流程。这个类是基于NormalHystrixDemo.java改写的,只是在其中增加了getFallback方法,代码如下。     

1	//省略必要的package和import代码
2	public class HystrixProtectDemo extends HystrixCommand<String> {
3		RestClient client = null;
4		HttpRequest request = null;
5	    //构造函数很相似
6		public HystrixDemoProtectDemo() {
7		super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));
8		}
9	   //initRestClient方法没变
10		private void initRestClient(){
11	        //和NormalHystrixDemo.java一样,具体请参考代码
12		}
13		//run方法也没变
14		protected String run() {
15			//和NormalHystrixDemo.java一样,具体请参考代码
16		}
17	    //这次多个了getFallback方法,一旦出错,会调用其中的代码
18		protected String getFallback() {
19			//省略跳转到错误提示页面的动作
20			return "Call Unavailable Service.";
21		}
22		//main函数
23		public static void main(String[] args) {
24			HystrixDemoProtectDemo normalDemo = new HystrixDemoProtectDemo();
25			normalDemo.initRestClient();
26			try {
27				Thread.sleep(1000);
28			} catch (InterruptedException e) {
29				e.printStackTrace();
30			}           
31			String result = normalDemo.execute();
32			System.out.println("Call available function, result is:" + result);
33		}
34	}

    这个类里的构造函数和NormalHystrixDemo.java很相似,而initRestClient和run方法根本没变,所以就不再详细给出了。

    在第18行里,我们重写了HystrixCommand类的getFallback方法,在其中定义了一旦访问出错的动作,这里仅仅是输出一段话,在实际的项目里,可以跳转到相应的错误提示页面。

    而main函数里的代码和NormalHystrixDemo.java里的完全一样,只是,在运行这段代码前无需运行HystrixServerDemo项目的启动类,这样服务一定是调用不到的。运行本段代码后,我们能看到如下的结果。  

             In run

             Call available function, result is:Call Unavailable Service.

    从第2行的输出上,我们能确认,一旦调用服务出错,Hystrix处理类能自动地调用getFallback方法。

    如果这里没有定义getFallback方法,那么一旦服务不可用,那么用户可能在连接超时之后,在浏览器里看到一串毫无意义的内容,这样用户体验就很差,如果整个系统的其它容错措施也没到位,甚至就有可能导致当前和下游模块瘫痪。

    相反,在这里由于我们在hystirx提供的getFallback方法里做了充分的准备,那么一旦出现错误,这段错误处理的代码能被立即触发,其效果就相当于熔断后继的处理流程。

    由getFallback出面,友好地告知用户出问题了,以及后继该如何处理,这样一方面能及时熔断请求从而保护整个系统,另一方面不会造成因体验过差而用户大规模流失的情况。

    如果每次请求都要走后台应用程序乃至再到数据库检索一下数据,这对服务器的压力太大,有时候这一因素甚至会成为影响网站服务性能的瓶颈。所以,大多数网站会把一些无需实时更新的数据放入缓存,前端请求是到缓存里拿数据。    

    Hystrix在提供保护性便利的同时,也能支持缓存的功能,在下面的HystrixCacheDemo.java里,我们将演示Hystrix从缓存中读取数据的步骤,代码如下。     

1    //省略必要的package和import代码
2    public class HystrixCacheDemo extends HystrixCommand<String> {
3        //用户id
4        Integer id;
5         //用一个HashMap来模拟数据库里的数据
6        private HashMap<Integer,String> userList = new HashMap<Integer,String>();
7        //构造函数
8        public HystrixCacheDemo(Integer id) {
9        super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("RequestCacheCommand"));        
10            this.id = id;
11            userList.put(1, "Tom");
12        }

    在第3行里,我们定义了一个用户id,并在第6行定义了一个存放用户信息的HashMap。

    在第8行的构造函数里,我们在第10行里用参数id来初始化了本对象的id属性,并在第11行里,通过put方法模拟地构建了一个用户,在项目里,用户的信息其实是存在数据库里的。    

13        protected String run() {
14            System.out.println("In run");
15            return userList.get(id);
16        }

    如果不走缓存的话,第13行定义run函数将会被execute方法触发,在其中的第15行里,我们通过get方法从userList这个HashMap里获得一条用户数据,这里我们用get方法来模拟根据id从数据库里获取数据的诸多动作。    

17		protected String getCacheKey() {
18			return String.valueOf(id);
19		}

  第17行定义的getCacheKey方法是Hystrix实现缓存的关键,在其中我们可以定义“缓存对象的标准”,具体而言,我们在这里是返回String.valueOf(id),也就是说,如果第二个HystrixCacheDemo对象和第一个对象具有相同的String.valueOf(id)的值,那么第二个对象在调用execute方法时,就可以走缓存。

    

public static void main(String[] args) {        
21         //初始化上下文,否则无法用缓存机制
22            HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
23            //定义两个具有相同id的对象
24            HystrixCacheDemo cacheDemo1 = new HystrixCacheDemo(1);
25            HystrixCacheDemo cacheDemo2 = new HystrixCacheDemo(1);
26            //第一个对象调用的是run方法,没有走缓存    
27            System.out.println("the result for cacheDemo1 is:" + cacheDemo1.execute());
28            System.out.println("whether get from cache:" + cacheDemo1.isResponseFromCache);
29            //第二个对象,由于和第一个对象具有相同的id,所以走缓存    
30            System.out.println("the result for cacheDemo2 is:" + cacheDemo2.execute());
31            System.out.println("whether get from cache:" + cacheDemo2.isResponseFromCache);
32            //销魂上下文,以清空缓存
33            context.shutdown();
34            //再次初始化上下文,但由于缓存已清,所以cacheDemo3没走缓存
35            context = HystrixRequestContext.initializeContext();
36            HystrixCacheDemo cacheDemo3 = new HystrixCacheDemo(1);
37            System.out.println("the result for 3 is:" + cacheDemo3.execute());
38            System.out.println("whether get from cache:" + cacheDemo3.isResponseFromCache);
39            context.shutdown();

    在第20行的main方法里,我们定义了如下的主要逻辑。

    第一,在第22行,通过initializeContext方法,初始化了上下文,这样才能启动缓存机制。,在第24和25行里,我们创建了两个不同名的,但相同id的HystrixCacheDemo对象。

    第二,在第27行里,我们通过cacheDemo1对象的execute方法,根据id查找用户,虽然我们在这里是通过run方法里第15行的get方法从HashMap里取数据,但大家可以把这想象成从数据表里取数据。

    第三,在第30行里,我们调用了cacheDemo2对象的execute方法,由于它和cacheDemo1对象具有相同的id,所以这里并没有走execute方法,而是直接从保存cacheDemo1.execute的缓存里拿数据,这就可以避免因多次访问数据库而造成了系统损耗。

    第四,我们在第33行销毁了上下文,并在第35行里重新初始化了上下文,之后,虽然在第36行定义的cacheDemo3对象的id依然是1,但由于上下文对象被重置过,其中的缓存也被清空,所以在第37里执行的execute方法并没有走缓存。

    运行上述代码,我们能看到如下的输出,这些打印结果能很好地验证上述对主要流程的说明。    

1    In run
2    the result for cacheDemo1 is:Tom
3    whether get from cache:false
4    the result for cacheDemo2 is:Tom
5    whether get from cache:true
6    In run
7    the result for 3 is:Tom

    这里请大家注意,在缓存相关的getCacheKey方法里,我们不是定义“保存缓存值”的逻辑,而是定义“缓存对象的标准”,初学者经常会混淆这点。具体而言,在这里的getCacheKey方法里,我们并没有保存id是1的User对象的值(这里是Tom),而是定义了如下的标准:只要两个(或多个)HystrixCacheDemo对象具有相同的String.valueOf(id)的值,而且缓存中也已经存有id的1的结果值,那么后继对象则可以直接从缓存里读数据。

    

    在上文里,我们演示了通过Hystrix调用可用以及不可用服务的运行结果,并在调用过程中引入了缓存机制,这里,我们将在上述案例的基础上归纳Hystrix的一般工作流程。

    第一,我们可以通过extends HystrixCommand<T>的方式,让一个类具备Hystrix保护机制的特性,其中T是泛型,在上述案例中我们用到的是String。

    第二,一旦继承了HystrixCommand之后,我们就可以通过重写run方法和getFallback方法来定义调用“可用”和“不可用”服务的业务功能代码,其中,这两个方法的返回值需要和第一步里定义的泛型T一致。而在项目里,我们一般在getFallback方法里,定义“服务不可用”时的保护措施(也就是后文里将要提到的降级措施)。

    第三,我们还可以通过缓存机制来降低并发情况下对服务器的压力,在Hystrix里,我们可以在getCacheKey里定义“判断可以走缓存对象的标准”。

    在使用缓存是,请注意两点,第一需要开启上下文,第二,Hystrix会根据定义在类里的属性判断多次调用的对象是否是同一个,如果是,而且之前被调用过,则可以走缓存。

    本文谢绝转载。

 

posted on 2018-08-30 07:34  hsm_computer  阅读(605)  评论(0编辑  收藏  举报