hystrix降级初步学习

通过hystrix可以进行服务的限流、熔断、降级

配置

服务端Eureka

server:
  port: 8761                    # 指定该Eureka实例的端口
eureka:
  client:
    registerWithEureka: false
    fetchRegistry: false
    serviceUrl:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/

@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaApplication {
  public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(EurekaApplication.class, args);
  }
}

pom

<!-- 引入spring boot的依赖 -->
  <parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>1.5.9.RELEASE</version>
  </parent>

  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <java.version>1.8</java.version>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
    </dependency>
  </dependencies>

  <!-- 引入spring cloud的依赖 -->
  <dependencyManagement>
    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
        <version>Edgware.RELEASE</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
      </dependency>
    </dependencies>
  </dependencyManagement>

服务提供者

server:
  port: 8002
spring:
  application:
    name: microservice-provider-user
  jpa:
    generate-ddl: false
    show-sql: true
    hibernate:
      ddl-auto: none
  datasource:                           # 指定数据源
    platform: h2                        # 指定数据源类型
    schema: classpath:schema.sql        # 指定h2数据库的建表脚本
    data: classpath:data.sql            # 指定h2数据库的数据脚本
logging:                                # 配置日志级别，让hibernate打印出执行的SQL
  level:
    root: INFO
    org.hibernate: INFO
    org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder: TRACE
    org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicExtractor: TRACE
eureka:
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
  instance:
    prefer-ip-address: true

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class ProviderUserApplication {
  public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(ProviderUserApplication.class, args);
  }
}

@GetMapping("/{id}")
public User findById(@PathVariable Long id) throws Exception {
  logger.info("用户中心接口：查询用户"+ id +"信息");
  //测试超时触发降级
  /*int sleepTime = new Random().nextInt(2000);
  logger.info("sleepTime:" + sleepTime);
  Thread.sleep(sleepTime);*/
  
  //测试熔断，传入不存在的用户id模拟异常情况
  if (id == 10) {
    throw new NullPointerException();
  }
  
  //测试限流,线程资源隔离,模拟系统执行速度很慢的情况
//	  Thread.sleep(3000);
  
  User findOne = userRepository.findOne(id);
  return findOne;
}

客户端

server:
  port: 8010
spring:
  application:
    name: microservice-consumer-order
eureka:
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
  instance:
    prefer-ip-address: true
hystrix:
  command:
    default:
      execution:
        isolation:
          thread:
            timeoutInMilliseconds: 20000
      circuitBreaker:
        requestVolumeThreshold: 3
        sleepWindowInMilliseconds: 10000

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

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

@HystrixCommand(fallbackMethod = "findByIdFallback",
				groupKey = "orderUserGroup", 
				threadPoolKey = "orderUserIdThreadPool", 
				threadPoolProperties = {
        			@HystrixProperty(name = "coreSize", value = "2"), 
        			@HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "2"),
        			@HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "1") })
@GetMapping("/user/{id}")
public User findById(@PathVariable Long id) {
	logger.info("================请求用户中心接口，用户id:" + id + "==============");
	return restTemplate.getForObject("http://microservice-provider-user/" + id, User.class);
}

public User findByIdFallback(Long id) {
	User user = new User();
	user.setId(-1L);
	user.setName("默认用户");
	return user;
}

部分注解意思如下：

• CommandGroupKey：配置全局唯一标识服务分组的名称，比如，库存系统就是一个服务分
  组。当我们监控时，相同分组的服务会聚合在一起，必填选项。
• CommandKey：配置全局唯一标识服务的名称，比如，库存系统有一个获取库存服务，那么
  就可以为这个服务起一个名字来唯一识别该服务，如果不配置，则默认是简单类名。
• ThreadPoolKey：配置全局唯一标识线程池的名称，相同线程池名称的线程池是同一个，如
  果不配置，则默认是分组名，此名字也是线程池中线程名字的前缀。
• ThreadPoolProperties：配置线程池参数，coreSize配置核心线程池大小和线程池最大大
  小，keepAliveTimeMinutes是线程池中空闲线程生存时间（如果不进行动态配置，那么是没
  有任何作用的），maxQueueSize配置线程池队列最大大小，
• queueSizeRejectionThreshold限定当前队列大小，即实际队列大小由这个参数决定，通过
  改变queueSizeRejectionThreshold可以实现动态队列大小调整。
• CommandProperties：配置该命令的一些参数，如executionIsolationStrategy配置执行隔
  离策略，默认是使用线程隔离，此处我们配置为THREAD，即线程池隔离。

Hystrix相关配置：

• hystrix.command.default和hystrix.threadpool.default中的default为默认CommandKey
  Command Properties

Execution相关的属性的配置：

• hystrix.command.default.execution.isolation.strategy 隔离策略，默认是Thread, 可选Thread｜
  Semaphore
• hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds 命令执行超时时间，默认1000ms
• hystrix.command.default.execution.timeout.enabled 执行是否启用超时，默认启用true
• hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnTimeout 发生超时是是否中断，默认true
• hystrix.command.default.execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests 最大并发请求数，默认10，该参数当使用ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE策略时才有效。如果达到最大并发请求数，请求会被拒绝。理论上选择semaphore size的原则和选择thread size一致，但选用semaphore时每次执行的单元要比较小且执行速度快（ms级别），否则的话应该用thread。semaphore应该占整个容器（tomcat）的线程池的一小部分。Fallback相关的属性
  这些参数可以应用于Hystrix的THREAD和SEMAPHORE策略
• hystrix.command.default.fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests 如果并发数达到该设置值，请求会被拒绝和抛出异常并且fallback不会被调用。默认10
• hystrix.command.default.fallback.enabled 当执行失败或者请求被拒绝，是否会尝试调用hystrixCommand.getFallback() 。默认true
  Circuit Breaker相关的属性
• hystrix.command.default.circuitBreaker.enabled 用来跟踪circuit的健康性，如果未达标则让request短路。默认true
• hystrix.command.default.circuitBreaker.requestVolumeThreshold 一个rolling window内最小的请求数。如果设为20，那么当一个rolling window的时间内（比如说1个rolling window是10秒）收到19个请求，即使19个请求都失败，也不会触发circuit break。默认20
• hystrix.command.default.circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds 触发短路的时间值，当该值设为5000时，则当触发circuit break后的5000毫秒内都会拒绝request，也就是5000毫秒后才会关闭circuit。默认5000
• hystrix.command.default.circuitBreaker.errorThresholdPercentage错误比率阀值，如果错误率>=该值，circuit会被打开，并短路所有请求触发fallback。默认50
• hystrix.command.default.circuitBreaker.forceOpen 强制打开熔断器，如果打开这个开关，那么拒绝所有request，默认false
• hystrix.command.default.circuitBreaker.forceClosed 强制关闭熔断器 如果这个开关打开，circuit将一直关闭且忽略circuitBreaker.errorThresholdPercentage Metrics相关参数
• hystrix.command.default.metrics.rollingStats.timeInMilliseconds 设置统计的时间窗口值的，毫秒值，circuit break 的打开会根据1个rolling window的统计来计算。若rolling window被设为10000毫秒，则rolling window会被分成n个buckets，每个bucket包含success，failure，timeout，rejection的次数
  的统计信息。默认10000
• hystrix.command.default.metrics.rollingStats.numBuckets 设置一个rolling window被划分的数量，若numBuckets＝10，rolling window＝10000，那么一个bucket的时间即1秒。必须符合rolling window% numberBuckets == 0。默认10
• hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.enabled 执行时是否enable指标的计算和跟踪，默认true
• hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds 设置rolling
  percentile window的时间，默认60000
• hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.numBuckets 设置rolling percentile window的numberBuckets。逻辑同上。默认6
• hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.bucketSize 如果bucket size＝100，window＝10s，若这10s里有500次执行，只有最后100次执行会被统计到bucket里去。增加该值会增加内存开销以及排序的开销。默认100
• hystrix.command.default.metrics.healthSnapshot.intervalInMilliseconds 记录health 快照（用来统计成功和错误绿）的间隔，默认500ms Request Context 相关参数
• hystrix.command.default.requestCache.enabled 默认true，需要重载getCacheKey()，返回null时不缓存
• hystrix.command.default.requestLog.enabled 记录日志到HystrixRequestLog，默认true
  Collapser Properties 相关参数
• hystrix.collapser.default.maxRequestsInBatch 单次批处理的最大请求数，达到该数量触发批处理，默认Integer.MAX_VALUE
• hystrix.collapser.default.timerDelayInMilliseconds 触发批处理的延迟，也可以为创建批处理的时间＋该值，默认10
• hystrix.collapser.default.requestCache.enabled 是否对HystrixCollapser.execute() and HystrixCollapser.queue()的cache，默认true ThreadPool 相关参数 线程数默认值10适用于大部分情况（有时可以设置得更小），如果需要设置得更大，那有个基本得公式可以
  follow：
  requests per second at peak when healthy × 99th percentile latency in seconds + some
  breathing room
  每秒最大支撑的请求数 (99%平均响应时间 + 缓存值)
  比如：每秒能处理1000个请求，99%的请求响应时间是60ms，那么公式是：
  1000 （0.060+0.012）
  基本得原则时保持线程池尽可能小，他主要是为了释放压力，防止资源被阻塞。
  当一切都是正常的时候，线程池一般仅会有1到2个线程激活来提供服务
• hystrix.threadpool.default.coreSize 并发执行的最大线程数，默认10
• hystrix.threadpool.default.maxQueueSize BlockingQueue的最大队列数，当设为－1，会使用
• SynchronousQueue，值为正时使用LinkedBlcokingQueue。该设置只会在初始化时有效，之后不能修改
• threadpool的queue size，除非reinitialising thread executor。默认－1。
• hystrix.threadpool.default.queueSizeRejectionThreshold 即使maxQueueSize没有达到，达到queueSizeRejectionThreshold该值后，请求也会被拒绝。因为maxQueueSize不能被动态修改，这个参数将允许我们动态设置该值。if maxQueueSize == ­1，该字段将不起作用
• hystrix.threadpool.default.keepAliveTimeMinutes 如果corePoolSize和maxPoolSize设成一样（默认实现）该设置无效。如果通过plugin（https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Plugins）使用自定义实现，该设置才有用，默认1.
• hystrix.threadpool.default.metrics.rollingStats.timeInMilliseconds 线程池统计指标的时间，默认10000
• hystrix.threadpool.default.metrics.rollingStats.numBuckets 将rolling window划分为n个buckets，默认10

代码链接：https://pan.baidu.com/s/11dGxsOqUR_Q_0cTZ_mnGKw
提取码：fnky