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  • spring cloud hystrix


    支持哪些功能

    命令模式

    使用命令模式,把对远程的调用都封装成command,具体命令包括HystrixCommand和HystrixObservableCommand。

    1. HystrixCommand:依赖的服务返回单个操作结果。封装了两种执行方法:
      • execute:同步阻塞,调用了queue().get()方法。调用execute()后,hystrix先创建一个新线程运行run(),接着调用程序要在execute()调用处一直堵塞着,直到run()运行完成。
      • queue:异步非阻塞,它调用了toObservable().toBlocking().toFuture()方法。以异步非堵塞方式执行run()。调用queue()就直接返回一个Future对象,同时hystrix创建一个新线程运行run(),调用程序通过Future.get()拿到run()的返回结果,而Future.get()是堵塞执行的。
    2. HystrixObservableCommand:依赖的服务返回多个操作结果。也封装了两种执行方法:
      • observe:返回的是Hot Observe对象。当调用obeseve()方法,内部其实调用的是toObservable().subscribe(subject),直接就触发了run方法,如果run()/construct()执行成功则触发onNext()和onCompleted(),如果执行异常则触发onError()。
      • toObserve():返回的是cold observe对象。该方法不会主动创建线程运行run(),只有当调用了toBlocking().single()或subscribe()时,才会去创建线程运行run()。

    隔离策略

    1. Hystrix为每个远程调用都维护一个小线程池(或信号量);如果它们达到设定值(触发隔离),则发往该依赖项的请求将立即被拒绝,执行失败回退逻辑(Fallback),而不是排队。
    2. 隔离分为线程池和信号量:
      • 线程池
        • 每个远程调用都从线程池获取线程来执行,将业务请求和远程调用很好隔离,互不影响
        • 在线程池层面可以在错误比例,延迟,超时,拒绝上面做文章
        • 请求线程和执行线程不是同一个线程,涉及到了线程的切换,增加性能负担
      • 信号量
        • 信号量主要是控制的并发数,远程调用和业务请求是同一个线程,所以谨慎使用,但是不涉及线程切换
    3. 有三个参数可以用来设置隔离单位:
      • CommandKey/CommandName:每个command都有对应的commandKey可以认为是command的名字,默认情况下(注解未指定),命令名称来源于切入方法的方法名(method.getName())。自定义使用HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"),说实话感觉没啥用,不需要自定义。
      • GroupKey:Hystrix使用命令分组将一起的命令进行管理,比如报告、警报、仪表盘或组/库。默认情况下(注解未指定),名称来源于切入方法所属类的类名名(obj.getClass().getSimpleName()),Hystrix使用 HystrixCommandGroupKey 来定义命令线程池,除非单独定义线程池。
      • ThreadPoolKey:线程池主要体现是用于监测、指标发布、缓存和其他此类用途的HystrixThreadPool。当隔离方式为线程时,有隔离的作用.具有相同的threadPoolKey的使用同一个线程池,如果注解未指定threadPoolKey,则使用groupKey作为HystrixThreadPoolKey
      • 线程池存储在一个静态的ConcurrentHashMap中

    观察者模式

    1. Hystrix通过观察者模式对服务进行状态监听
    2. 每个远程服务都包含有一个对应的Metrics,所有Metrics都由一个ConcurrentHashMap来进行维护,Key是CommandKey.name()
    3. 在远程调用的不同阶段会往Metrics中写入不同的信息,Metrics会对统计到的历史信息进行统计汇总,供熔断器以及Dashboard监控时使用

    熔断机制

    1. 熔断机制是一种保护性机制,当系统中某个服务失败率过高时,将开启熔断器,对该服务的后续调用,直接拒绝,进行Fallback操作。
    2. 熔断所依靠的数据即是Metrics中的HealthCount所统计的错误率。
    3. 休眠时间过后,Hystrix会将熔断器状态改为半开状态,然后尝试性的执行一次command,如果成功,则关闭熔断器,如果失败,继续打开熔断器,执行新的熔断周期;
    4. 熔断器打开后,熔断器的健康检查指标会重置,重新开始计算。
    5. 熔断器可设置的参数:
      • 至少有10个请求,熔断器才开始进行错误率的计算
      • 熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态
      • 错误率达到50开启熔断保护

    缓存机制

    同一对象的不同HystrixCommand实例,只执行一次底层的run()方法,并将第一个响应结果缓存起来,其后的请求都会从缓存返回相同的数据。

    HystrixCommandAspect

    @EnableHystrix注解开启断路器,该注解会初始化HystrixCommandAspect类。

    @Aspect
    public class HystrixCommandAspect {
        @Pointcut("@annotation(com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand)")
        public void hystrixCommandAnnotationPointcut() {
        }
        // 请求的合并
        @Pointcut("@annotation(com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCollapser)")
        public void hystrixCollapserAnnotationPointcut() {
        }
     
        @Around("hystrixCommandAnnotationPointcut() || hystrixCollapserAnnotationPointcut()")
        public Object methodsAnnotatedWithHystrixCommand(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
            Method method = AopUtils.getMethodFromTarget(joinPoint);
            Validate.notNull(method, "failed to get method from joinPoint: %s", new Object[]{joinPoint});
            if (method.isAnnotationPresent(HystrixCommand.class) && method.isAnnotationPresent(HystrixCollapser.class)) {
                throw new IllegalStateException("method cannot be annotated with HystrixCommand and HystrixCollapser annotations at the same time");
            } else {
                HystrixCommandAspect.MetaHolderFactory metaHolderFactory = (HystrixCommandAspect.MetaHolderFactory)META_HOLDER_FACTORY_MAP.get(HystrixCommandAspect.HystrixPointcutType.of(method));
                //如果是@HystrixCommand,最终调用CommandMetaHolderFactory.create创建metaHolder
                MetaHolder metaHolder = metaHolderFactory.create(joinPoint);
                // 创建HystrixInvokable,只是一个空接口,没有任何方法,只是用来标记具备可执行的能力
                HystrixInvokable invokable = HystrixCommandFactory.getInstance().create(metaHolder);
                ExecutionType executionType = metaHolder.isCollapserAnnotationPresent() ? metaHolder.getCollapserExecutionType() : metaHolder.getExecutionType();
     
                try {
                    Object result;
                    if (!metaHolder.isObservable()) {
                        // 利用工具CommandExecutor来执行
                        result = CommandExecutor.execute(invokable, executionType, metaHolder);
                    } else {
                        result = this.executeObservable(invokable, executionType, metaHolder);
                    }
     
                    return result;
                } catch (HystrixBadRequestException var9) {
                    throw var9.getCause();
                } catch (HystrixRuntimeException var10) {
                    throw this.getCauseOrDefault(var10, var10);
                }
            }
        }
        
    }
    //创建Command
    public class HystrixCommandFactory {
        private static final HystrixCommandFactory INSTANCE = new HystrixCommandFactory();
        private HystrixCommandFactory() {
        }
        public static HystrixCommandFactory getInstance() {
            return INSTANCE;
        }
        public HystrixInvokable create(MetaHolder metaHolder) {
            Object executable;
            if (metaHolder.isCollapserAnnotationPresent()) {
                executable = new CommandCollapser(metaHolder);
            } else if (metaHolder.isObservable()) {//如果切入的方法是Observable类型
                executable = new GenericObservableCommand(HystrixCommandBuilderFactory.getInstance().create(metaHolder));
            } else {//比如:public String hello()方法
                executable = new GenericCommand(HystrixCommandBuilderFactory.getInstance().create(metaHolder));
            }
     
            return (HystrixInvokable)executable;
        }
    }
    //新建GenericCommand:有点熟悉了吧
    public class GenericCommand extends AbstractHystrixCommand<Object> {
        private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(GenericCommand.class);
     
        public GenericCommand(HystrixCommandBuilder builder) {
            super(builder);
        }
        // 执行具体的方法,如:serviceName的hello
        protected Object run() throws Exception {
            LOGGER.debug("execute command: {}", this.getCommandKey().name());
            return this.process(new AbstractHystrixCommand<Object>.Action() {
                Object execute() {
                    return GenericCommand.this.getCommandAction().execute(GenericCommand.this.getExecutionType());
                }
            });
        }
        // 执行fallback方法,如:serviceName的error()
        protected Object getFallback() {
            final CommandAction commandAction = this.getFallbackAction();
            if (commandAction != null) {
                try {
                    return this.process(new AbstractHystrixCommand<Object>.Action() {
                        Object execute() {
                            MetaHolder metaHolder = commandAction.getMetaHolder();
                            Object[] args = CommonUtils.createArgsForFallback(metaHolder, GenericCommand.this.getExecutionException());
                            return commandAction.executeWithArgs(metaHolder.getFallbackExecutionType(), args);
                        }
                    });
                } catch (Throwable var3) {
                    LOGGER.error(FallbackErrorMessageBuilder.create().append(commandAction, var3).build());
                    throw new FallbackInvocationException(var3.getCause());
                }
            } else {
                return super.getFallback();
            }
        }
        //实现了HystrixExecutable的方法
        public R execute() {
            try {
                return this.queue().get();
            } catch (Exception var2) {
                throw Exceptions.sneakyThrow(this.decomposeException(var2));
            }
        }
    }
    //HystrixInvokable(GenericCommand)委托CommandExecutor 来执行
    public class CommandExecutor {
        // 全文的关键方法
        public static Object execute(HystrixInvokable invokable, ExecutionType executionType, MetaHolder metaHolder) throws RuntimeException {
            Validate.notNull(invokable);
            Validate.notNull(metaHolder);
            switch(executionType) {
            case SYNCHRONOUS:
                // 首先将 invokable 转换为 HystrixExecutable,再执行 HystrixCommand的execute() 方法
                return castToExecutable(invokable, executionType).execute();
            case ASYNCHRONOUS://如果切入的目标方法是Future返回类型时
                HystrixExecutable executable = castToExecutable(invokable, executionType);
                if (metaHolder.hasFallbackMethodCommand() && ExecutionType.ASYNCHRONOUS == metaHolder.getFallbackExecutionType()) {
                    return new FutureDecorator(executable.queue());
                }
     
                return executable.queue();
            case OBSERVABLE:
                HystrixObservable observable = castToObservable(invokable);
                return ObservableExecutionMode.EAGER == metaHolder.getObservableExecutionMode() ? observable.observe() : observable.toObservable();
            default:
                throw new RuntimeException("unsupported execution type: " + executionType);
            }
        }
        // HystrixExecutable 的 execute() 方法由 HystrixCommand.execute() 实现
        private static HystrixExecutable castToExecutable(HystrixInvokable invokable, ExecutionType executionType) {
            if (invokable instanceof HystrixExecutable) {
                return (HystrixExecutable)invokable;
            } else {
                throw new RuntimeException("Command should implement " + HystrixExecutable.class.getCanonicalName() + " interface to execute in: " + executionType + " mode");
            }
        }
    }
    public interface HystrixExecutable<R> extends HystrixInvokable<R> {
        R execute();
        Future<R> queue();
        Observable<R> observe();
    }
    
    1. 启动注解初始化一个切面类HystrixCommandAspect,该切面定义个切点会拦截HystrixCommand注解的方法,然后声明一个环绕通知
    2. 通知中调用HystrixCommandFactory.create创建HystrixInvokable
    3. HystrixInvokable委托CommandExecutor.execute来执行请求
      • 内部通还是过HystrixInvokable.execute()实现。
    4. HystrixInvokable.execute()通过queue().get()执行

    继续看queue()方法

    public Future<R> queue() {
            //调用的toObservable
            final Future<R> delegate = this.toObservable().toBlocking().toFuture();//入口
            Future<R> f = new Future<R>() {
                public boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning) {
                    if (delegate.isCancelled()) {
                        return false;
                    ....省略代码
        }
    
    public static <T> Future<T> toFuture(Observable<? extends T> that) {
            final CountDownLatch finished = new CountDownLatch(1);
            final AtomicReference<T> value = new AtomicReference();
            final AtomicReference<Throwable> error = new AtomicReference();
            //这里发起订阅,才真正触发前边构建的Observable对象,发射数据
            final Subscription s = that.single().subscribe(new Subscriber<T>() {
                public void onCompleted() {
                    finished.countDown();
                }
    
                public void onError(Throwable e) {
                    error.compareAndSet((Object)null, e);
                    finished.countDown();
                }
    
                public void onNext(T v) {
                    value.set(v);
                }
            });
            return new Future<T>() {
                private volatile boolean cancelled;
    
                public boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning) {
                    if (finished.getCount() > 0L) {
                        this.cancelled = true;
                        s.unsubscribe();
                        finished.countDown();
                        return true;
                    } else {
                        return false;
                    }
                }
    
                public boolean isCancelled() {
                    return this.cancelled;
                }
    
                public boolean isDone() {
                    return finished.getCount() == 0L;
                }
    
                public T get() throws InterruptedException, ExecutionException {
                    finished.await();
                    return this.getValue();
                }
    
                public T get(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
                    if (finished.await(timeout, unit)) {
                        return this.getValue();
                    } else {
                        throw new TimeoutException("Timed out after " + unit.toMillis(timeout) + "ms waiting for underlying Observable.");
                    }
                }
    
                private T getValue() throws ExecutionException {
                    Throwable throwable = (Throwable)error.get();
                    if (throwable != null) {
                        throw new ExecutionException("Observable onError", throwable);
                    } else if (this.cancelled) {
                        throw new CancellationException("Subscription unsubscribed");
                    } else {
                        return value.get();
                    }
                }
            };
        }
    
    1. queue方法内部调用的是this.toObservable().toBlocking().toFuture();
      • 所以所有方法最终都是调用的toObservable。
    2. 整个调用函数链为: toObservable().toBlocking().toFuture().get()
      • toObservable负责创建Observable对象,实际并没有真正的创建
      • toFuture负责执行任务,内部通过.subscribe触发最终的订阅、构建Observable、发射数据
      • get获取执行结果

    其中toObservable方法是最复杂的部分,接下来重点分析这个方法。这个方法也是在HystrixInvokable这系列继承关系里边,所以看下HystrixInvokable。

    HystrixInvokable

    HystrixInvokable 很关键,它的实现类是 GenericCommand 。三个抽象父类 AbstractHystrixCommand、HystrixCommand、AbstractCommand 帮助 GenericCommand 做了不少公共的事情,而 GenericCommand 负责执行具体的方法和fallback时的方法.

    AbstractCommand

    //验证逻辑
    abstract class AbstractCommand<R> implements HystrixInvokableInfo<R>, HystrixObservable<R> {
        private static HystrixThreadPoolKey initThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey threadPoolKey, HystrixCommandGroupKey groupKey, String threadPoolKeyOverride) {
            if (threadPoolKeyOverride == null) {
                // we don't have a property overriding the value so use either HystrixThreadPoolKey or HystrixCommandGroup
                if (threadPoolKey == null) {
                    /* use HystrixCommandGroup if HystrixThreadPoolKey is null */
                    return HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey(groupKey.name());
                } else {
                    return threadPoolKey;
                }
            } else {
                // we have a property defining the thread-pool so use it instead
                return HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey(threadPoolKeyOverride);
            }
        }
        //线程池启作用
        private Observable<R> executeCommandWithSpecifiedIsolation(final AbstractCommand<R> _cmd) {
            ...
            if (threadState.compareAndSet(ThreadState.NOT_USING_THREAD, ThreadState.STARTED)) {
                HystrixCounters.incrementGlobalConcurrentThreads();
                threadPool.markThreadExecution();
            ...
        }
    }
     
    

    创建线程池的作用

    RxJava

    如图就是rxjava在hystrix中的实现,定义了一堆action和一个func,可以把他们都理解成rxjava中的订阅者。其中action是没有返回值的,func是由返回值的。

    如上图所示:Obeserve对象有几个doOnXxx方法,hystrix实现的几个功能比如缓存、统计、断路器等等需要的数据支持就来之这几个doOnXxx方法,所以就需要定义一些函数代表这些功能,然后将相关的doOnXxx方法订阅。接下来一系列非常饶的代码最终就是实现这个的

    下面还会大量使用defer来构建Observable对象,先看下defer。

    defer

    1. defer是将Func1的实例当做参数去构建OnSubscribeDefer对象,在发生订阅关系时,再去回调func1.call()。相当于懒加载,只有等observable 与observer建立了订阅关系时,observable才会建立
    2. defer可以动态创建Observable ,比如缓存功能无法在创建Observable阶段就知道是否有缓存,可以通过defer声明动态Observable
    3. 为每个Observer创建一个新的Observable。它等待观察者订阅它,然后它产生一个Observable,虽然每个用户可能会认为它正在订阅同一个Observable,实际上每个用户都有自己的Observable。
    4. defer与create、just、from、future都是用来构建observable的,他们的区别是什么:
      • create:操作在call方法结束之后,需要手动调用subscriber.next()或subscriber.complete()方法。
      • just,from或defer:都是在producer中调用的onComplete、onNext、onError方法。
      • future:首先ObSubscribeToObservableFuture.call方法,在该方法中,当future取到callable的返回值后,将回调onNext、onComplete、OnError方法。

    toObservable

    通过hystrix发起远程服务调用的时候,无论是execute还是queue还是observe,最终都是调用的toObservable方法。所以接下来看toObservable。

    abstract class AbstractCommand<R> implements HystrixInvokableInfo<R>, HystrixObservable<R> {
    	public Observable<R> toObservable() {
    		final AbstractCommand<R> _cmd = this;
    		// 命令执行结束后的清理者
    		final Action0 terminateCommandCleanup = new Action0() {...};
    		// 取消订阅时处理者
    		final Action0 unsubscribeCommandCleanup = new Action0() {...};
    		// 重点:Hystrix 核心逻辑: 断路器、隔离
    		final Func0<Observable<R>> applyHystrixSemantics = new Func0<Observable<R>>() {...};
    		// 发射数据(OnNext表示发射数据)时的Hook
    		final Func1<R, R> wrapWithAllOnNextHooks = new Func1<R, R>() {...};
    		// 命令执行完成的Hook
    		final Action0 fireOnCompletedHook = new Action0() {...};
    		// 通过Observable.defer()创建一个Observable
    		return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {
    			@Override
    			public Observable<R> call() {
    				final boolean requestCacheEnabled = isRequestCachingEnabled();
    				final String cacheKey = getCacheKey();
    				// 首先尝试从请求缓存中获取结果
    				if (requestCacheEnabled) {
    					HystrixCommandResponseFromCache<R> fromCache = (HystrixCommandResponseFromCache<R>) requestCache.get(cacheKey);
    					if (fromCache != null) {
    						isResponseFromCache = true;
    						return handleRequestCacheHitAndEmitValues(fromCache, _cmd);
    					}
    				}
    				// 使用上面的Func0:applyHystrixSemantics 来创建Observable
    				Observable<R> hystrixObservable =
    						Observable.defer(applyHystrixSemantics)
    								.map(wrapWithAllOnNextHooks);
    				Observable<R> afterCache;
    				// 如果启用请求缓存,将Observable包装成HystrixCachedObservable并进行相关处理
    				if (requestCacheEnabled && cacheKey != null) {
    					HystrixCachedObservable<R> toCache = HystrixCachedObservable.from(hystrixObservable, _cmd);
    					...
    				} else {
    					afterCache = hystrixObservable;
    				}
    				// 返回Observable
    				return afterCache
    						.doOnTerminate(terminateCommandCleanup)   
    						.doOnUnsubscribe(unsubscribeCommandCleanup)
    						.doOnCompleted(fireOnCompletedHook);
    			}
    		});
    	}
    }
    
    1. 调用defer,传入func如下:
      • 首先尝试从请求缓存中获取结果
      • 调用defer,传入func:applyHystrixSemantics,通过这里获取obsrveable对象。
      • 如果启用缓存,将Observable包装成HystrixCachedObservable并进行相关处理

    继续看applyHystrixSemantics

    // applyHystrixSemantics 是一个Func0(理解为执行实体或处理者),表示没有参数,返回值是Observable。
    final Func0<Observable<R>> applyHystrixSemantics = new Func0<Observable<R>>() {
        // Func0 做的事情如下
        @Override
        public Observable<R> call() {
            // 如果未订阅,返回一个"哑炮" Observable, 即一个不会发射任何数据的Observable
            if (commandState.get().equals(CommandState.UNSUBSCRIBED)) {
                return Observable.never();
            }
            // 调用applyHystrixSemantics()来创建Observable
            return applyHystrixSemantics(_cmd);
        }
    };
    
    // Semantics 译为语义, 应用Hystrix语义很拗口,其实就是应用Hystrix的断路器、隔离特性
    private Observable<R> applyHystrixSemantics(final AbstractCommand<R> _cmd) {
        // 源码中有很多executionHook、eventNotifier的操作,这是Hystrix拓展性的一种体现。这里面啥事也没做,留了个口子,开发人员可以拓展
        executionHook.onStart(_cmd);
        // 判断断路器是否开启
        if (circuitBreaker.attemptExecution()) {
            // 获取执行信号
            final TryableSemaphore executionSemaphore = getExecutionSemaphore();
            final AtomicBoolean semaphoreHasBeenReleased = new AtomicBoolean(false);
            final Action0 singleSemaphoreRelease = new Action0() {...};
            final Action1<Throwable> markExceptionThrown = new Action1<Throwable>() {...};
            // 判断是否信号量拒绝
            if (executionSemaphore.tryAcquire()) {
                try {
                    // 重点:处理隔离策略和Fallback策略
                    return executeCommandAndObserve(_cmd)
                            .doOnError(markExceptionThrown)
                            .doOnTerminate(singleSemaphoreRelease)
                            .doOnUnsubscribe(singleSemaphoreRelease);
                } catch (RuntimeException e) {
                    return Observable.error(e);
                }
            } else {
                return handleSemaphoreRejectionViaFallback();
            }
        } 
        // 开启了断路器,执行Fallback
        else {
            return handleShortCircuitViaFallback();
        }
    }
    
    1. 判断断路器是否开启:
      • 开启断路器:执行Fallback,handleShortCircuitViaFallback
      • 未开启断路器,获取信号量,无论策略是线程池还是信号量都先获取一下信号量(这块没有关系,当策略是线程池的时候,获取信号量永远返回true,判断永远可以过去,在后面还有一个分支判断信号量还是线程池):
        • 信号量,如果拒绝,执行信号量Fallback,handleSemaphoreRejectionViaFallback
        • 信号量,如果通过,执行executeCommandAndObserve

    继续看executeCommandAndObserve

    // 处理隔离策略和各种Fallback
    private Observable<R> executeCommandAndObserve(final AbstractCommand<R> _cmd) {
        final HystrixRequestContext currentRequestContext = HystrixRequestContext.getContextForCurrentThread();
        final Action1<R> markEmits = new Action1<R>() {...};
        final Action0 markOnCompleted = new Action0() {...};
        // 利用Func1获取处理Fallback的 Observable
        final Func1<Throwable, Observable<R>> handleFallback = new Func1<Throwable, Observable<R>>() {
            @Override
            public Observable<R> call(Throwable t) {
                circuitBreaker.markNonSuccess();
                Exception e = getExceptionFromThrowable(t);
                executionResult = executionResult.setExecutionException(e);
                // 拒绝处理
                if (e instanceof RejectedExecutionException) {
                    return handleThreadPoolRejectionViaFallback(e);
                // 超时处理    
                } else if (t instanceof HystrixTimeoutException) {
                    return handleTimeoutViaFallback();
                } else if (t instanceof HystrixBadRequestException) {
                    return handleBadRequestByEmittingError(e);
                } else {
                    ...
                    return handleFailureViaFallback(e);
                }
            }
        };
        final Action1<Notification<? super R>> setRequestContext ...
        Observable<R> execution;
        // 利用特定的隔离策略来处理
        if (properties.executionTimeoutEnabled().get()) {
            execution = executeCommandWithSpecifiedIsolation(_cmd)
                    .lift(new HystrixObservableTimeoutOperator<R>(_cmd));
        } else {
            execution = executeCommandWithSpecifiedIsolation(_cmd);//入口
        }
        return execution.doOnNext(markEmits)
                .doOnCompleted(markOnCompleted)
                // 绑定Fallback的处理者
                .onErrorResumeNext(handleFallback)
                .doOnEach(setRequestContext);
    }
    
    private Observable<R> executeCommandWithSpecifiedIsolation(final AbstractCommand<R> _cmd) {
        // 线程池隔离
        if (properties.executionIsolationStrategy().get() == ExecutionIsolationStrategy.THREAD) {
            // 再次使用 Observable.defer(), 通过执行Func0来得到Observable
            return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {
                @Override
                public Observable<R> call() {
                    // 收集metric信息
                    metrics.markCommandStart(commandKey, threadPoolKey, ExecutionIsolationStrategy.THREAD);
                    ...
                    try {
                          ... // 获取真正的用户Task
                        return getUserExecutionObservable(_cmd);
                    } catch (Throwable ex) {
                        return Observable.error(ex);
                    }
                    ...
                }
                // 绑定各种处理者
            }).doOnTerminate(new Action0() {...})
                .doOnUnsubscribe(new Action0() {...})
                // 绑定超时处理者
                .subscribeOn(threadPool.getScheduler(new Func0<Boolean>() {
                @Override
                public Boolean call() {
                    return properties.executionIsolationThreadInterruptOnTimeout().get() && _cmd.isCommandTimedOut.get() == TimedOutStatus.TIMED_OUT;
                }
            }));
        } 
        // 信号量隔离,和线程池大同小异,全部省略了
        else {
            return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {...}
        }
    }
    
    1. 分线程池隔离和信号量隔离:
      • 线程池隔离
        • 开启defer获取observeable对象,入参func逻辑:
          • 通过方法getUserExecutionObservable获取真正的用户Task
        • 通过subscribeOn指定线程池运行模型
      • 信号量隔离

    最后看getUserExecutionObservable

        private Observable<R> getUserExecutionObservable(final AbstractCommand<R> _cmd) {
            Observable<R> userObservable;
            try {
                userObservable = getExecutionObservable();
            } catch (Throwable ex) {
                // the run() method is a user provided implementation so can throw instead of using Observable.onError
                // so we catch it here and turn it into Observable.error
                userObservable = Observable.error(ex);
            }
     
            return userObservable
                    .lift(new ExecutionHookApplication(_cmd))
                    .lift(new DeprecatedOnRunHookApplication(_cmd));
        }
        @Override
        final protected Observable<R> getExecutionObservable() {
            return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {
                @Override
                public Observable<R> call() {
                    try {
                        //run()是GenericCommand.run,执行切入的目标方法,前面讲过的
                        return Observable.just(run());
                    } catch (Throwable ex) {
                        return Observable.error(ex);
                    }
                }
            }).doOnSubscribe(new Action0() {
                @Override
                public void call() {
                    // Save thread on which we get subscribed so that we can interrupt it later if needed
                    executionThread.set(Thread.currentThread());
                }
            });
        }
    
    1. 通过GenericCommand.run来执行真正用户逻辑
    2. 将执行真正用户逻辑的返回值,通过just射为Observable类,返回

    到这里一个懒加载的observable对象就构建完毕,并且为其doOnXxx绑定了各种函数。各种函数的逻辑就支撑了hystrix的各种功能。

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    请求缓存

    replaySubject

    Hystrix 的请求缓存用的就是RxJava 中的 ReplaySubject 这个特性。replay 译为重放,Subject 是个合体工具,既可以做数据发射器(被观察者、Observable),也可以做数据消费者(观察者、Observer)。如果请求相同数据,就把原先的结果发你一份.
    无论是 replaySubject 多久前发射的数据,新的订阅者都可以收到所有数据

    @Test
    public void replaySubject() {
        ReplaySubject<Integer> replaySubject = ReplaySubject.create();
        replaySubject.subscribe(v -> System.out.println("订阅者1:" + v));
        replaySubject.onNext(1);//订阅者1:1
        replaySubject.onNext(2);//订阅者1:2
        replaySubject.subscribe(v -> System.out.println("订阅者2:" + v));//订阅者2:1    订阅者2:2
        replaySubject.onNext(3);//订阅者1:3    订阅者2:3
        replaySubject.subscribe(v -> System.out.println("订阅者3:" + v)); //订阅者3:1    订阅者3:2    订阅者3:3
    }
    

    在toObserve方法里有一段代码,如果开启缓存,则将查询结果包装成HystrixCachedObservable对象,看一下

    public class HystrixCachedObservable<R> {
        protected final Subscription originalSubscription;
        protected final Observable<R> cachedObservable;
        private volatile int outstandingSubscriptions = 0;
        protected HystrixCachedObservable(final Observable<R> originalObservable) {
            ReplaySubject<R> replaySubject = ReplaySubject.create();
            // 订阅普通的Observable, 拿到其中的数据
            this.originalSubscription = originalObservable
                    .subscribe(replaySubject);
            this.cachedObservable = replaySubject...
        }
        ...
        // 将cachedObservable作为数据源提供出去, 完成普通Observable向ReplaySubject的转换
        public Observable<R> toObservable() {
            return cachedObservable;
        }
    }
    

    可以看到内部是使用的ReplaySubject。

    生命周期

    public class HystrixCommandCacheTest extends HystrixCommand<String> {
        private final String value;
        public HystrixCommandCacheTest(String value) {
            super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));
            this.value = value;
        }
        // 重要:要重写getCacheKey()方法
        @Override
        protected String getCacheKey() {
            return value;
        }
        @Override
        protected String run() throws Exception {
            return "hello," + value;
        }
        public static void main(String[] args) {
            // 第一个请求环境
            HystrixRequestContext context1 = HystrixRequestContext.initializeContext();
            HystrixCommandCacheTest cmd1 = new HystrixCommandCacheTest("kitty");
            System.out.println("cmd1结果:" + cmd1.execute() + ";使用缓存:" + cmd1.isResponseFromCache());
            // 模拟10个相同请求参数的命令执行
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                HystrixCommandCacheTest temp2 = new HystrixCommandCacheTest("kitty");
                System.out.println("第" + i + " 次执行:" + temp2.execute() + ";使用缓存:" + temp2.isResponseFromCache());
            }
            try {
                new Thread(() -> {
                    HystrixCommandCacheTest tempCmd = new HystrixCommandCacheTest("kitty");
                    System.out.println("线程2执行:" + tempCmd.execute() + ";使用缓存:" + tempCmd.isResponseFromCache());
                }).start();
            } catch (Exception ex) {//报错:Request caching is not available. Maybe you need to initialize the HystrixRequestContext?
                ex.printStackTrace();
            }
            context1.shutdown();
            // 第二个请求环境
            HystrixRequestContext context2 = HystrixRequestContext.initializeContext();
            HystrixCommandCacheTest cmd2 = new HystrixCommandCacheTest("kitty");
            System.out.println("cmd2结果:" + cmd2.execute() + ";使用缓存:" + cmd2.isResponseFromCache());
        }
    }
    /**
    cmd1结果:hello,kitty;使用缓存:false
    第0 次执行:hello,kitty;使用缓存:true
    第1 次执行:hello,kitty;使用缓存:true
    第2 次执行:hello,kitty;使用缓存:true
    第3 次执行:hello,kitty;使用缓存:true
    第4 次执行:hello,kitty;使用缓存:true
    第5 次执行:hello,kitty;使用缓存:true
    第6 次执行:hello,kitty;使用缓存:true
    第7 次执行:hello,kitty;使用缓存:true
    第8 次执行:hello,kitty;使用缓存:true
    第9 次执行:hello,kitty;使用缓存:true
    cmd2结果:hello,kitty;使用缓存:false
    **/
    

    可以看出来,缓存的生命周期是request

    hystrix跨线程传递变量

    对于ThreadLocal类型的变量,如何从servlet线程传递到hystrix线程池的线程里。

    hystrix是基于InheritableThreadLocal的思想来解决这个问题的。

    InheritableThreadLocal是在主线程中创建子线程的时候,将内部的ThreadLocalMap复制一份到子线程中,就相当于完成了传递。

    但是servlet线程和hystrix线程池的线程并没有父子关系,那怎么做的?
    基于两个类HystrixRequestContext、HystrixRequestVariableDefault来完成的。
    HystrixRequestVariableDefault可以看成是ThreadLocalMap。

    1. 那么在servlet线程里将ThreadLocalMap的数据封装到HystrixRequestVariableDefault里,然后在把HystrixRequestVariableDefault封装到HystrixRequestContext里。在把HystrixRequestContext封装到runnable对象里。
    2. 在servlet线程到hystrix线程池线程传递的是一个可执行的runnable对象。那么到hystrix线程池线程里自然就可以获取到了ThreadLocal变量了。

    其实很简单,就是把变量封装一下,通过runnable任务传递过去。只不过多了两个封装的类。

    Metrics

    在 Hystrix Command 执行过程(开始执行、结束执行、异常、超时)时会不断发出各类事件,通过收集这些数据,提供给消费者。如断路器、Hystrix Dashboard可以统计分析这些数据,从而完成特定的功能。

    Metrics就是对各种事件进行数据的收集统计。

    我们以一个doOnTerminate事件数据收集为例子分析一下。

    入口在toObserve方法

    abstract class AbstractCommand<R> implements HystrixInvokableInfo<R>, HystrixObservable<R> {
    	public Observable<R> toObservable() {
    		final AbstractCommand<R> _cmd = this;
    		// 命令执行结束后的清理者
    		final Action0 terminateCommandCleanup = new Action0() {...};
    		// 取消订阅时处理者
    		final Action0 unsubscribeCommandCleanup = new Action0() {...};
    		// 重点:Hystrix 核心逻辑: 断路器、隔离
    		final Func0<Observable<R>> applyHystrixSemantics = new Func0<Observable<R>>() {...};
    		// 发射数据(OnNext表示发射数据)时的Hook
    		final Func1<R, R> wrapWithAllOnNextHooks = new Func1<R, R>() {...};
    		// 命令执行完成的Hook
    		final Action0 fireOnCompletedHook = new Action0() {...};
    		// 通过Observable.defer()创建一个Observable
    		return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {
    			@Override
    			public Observable<R> call() {
    				final boolean requestCacheEnabled = isRequestCachingEnabled();
    				final String cacheKey = getCacheKey();
    				// 首先尝试从请求缓存中获取结果
    				if (requestCacheEnabled) {
    					HystrixCommandResponseFromCache<R> fromCache = (HystrixCommandResponseFromCache<R>) requestCache.get(cacheKey);
    					if (fromCache != null) {
    						isResponseFromCache = true;
    						return handleRequestCacheHitAndEmitValues(fromCache, _cmd);
    					}
    				}
    				// 使用上面的Func0:applyHystrixSemantics 来创建Observable
    				Observable<R> hystrixObservable =
    						Observable.defer(applyHystrixSemantics)
    								.map(wrapWithAllOnNextHooks);
    				Observable<R> afterCache;
    				// 如果启用请求缓存,将Observable包装成HystrixCachedObservable并进行相关处理
    				if (requestCacheEnabled && cacheKey != null) {
    					HystrixCachedObservable<R> toCache = HystrixCachedObservable.from(hystrixObservable, _cmd);
    					...
    				} else {
    					afterCache = hystrixObservable;
    				}
    				// 返回Observable
    				return afterCache
    						.doOnTerminate(terminateCommandCleanup)//入口   
    						.doOnUnsubscribe(unsubscribeCommandCleanup)
    						.doOnCompleted(fireOnCompletedHook);
    			}
    		});
    	}
    }
    

    可以看到,在doOnTerminate绑定了一个函数terminateCommandCleanup。

    继续看terminateCommandCleanup

        final Action0 unsubscribeCommandCleanup = new Action0() {
            @Override
            public void call() {
                if (_cmd.commandState.compareAndSet(CommandState.OBSERVABLE_CHAIN_CREATED, CommandState.UNSUBSCRIBED)) {
                    .......省略干扰代码...........
                    handleCommandEnd(false); //user code never ran
                } else if (_cmd.commandState.compareAndSet(CommandState.USER_CODE_EXECUTED, CommandState.UNSUBSCRIBED)) {
                    .......省略干扰代码...........
                    handleCommandEnd(true); //user code did run
                }
            }
        };
    

    该方法调用了handleCommandEnd

    private void handleCommandEnd(boolean commandExecutionStarted) {
        ........省略干扰代码..........
        executionResult = executionResult.markUserThreadCompletion((int) userThreadLatency);
        if (executionResultAtTimeOfCancellation == null) {
            metrics.markCommandDone(executionResult, commandKey, threadPoolKey, commandExecutionStarted);
        } else {
            metrics.markCommandDone(executionResultAtTimeOfCancellation, commandKey, threadPoolKey, commandExecutionStarted);
        }
        ........省略干扰代码..........
    }
    
    1. 调用了HystrixCommandMetrics的markCommandDone方法,把一个ExecutionResult传入了进来
      • executionResult:HystrixCommand的执行结果记录,也包含了各种状态以及出现的异常

    继续看markCommandDone

    void markCommandDone(ExecutionResult executionResult, HystrixCommandKey commandKey, HystrixThreadPoolKey threadPoolKey, boolean executionStarted) {
        HystrixThreadEventStream.getInstance().executionDone(executionResult, commandKey, threadPoolKey);
        if (executionStarted) {
            concurrentExecutionCount.decrementAndGet();
        }
    }
    
    
    public void executionDone(ExecutionResult executionResult, HystrixCommandKey commandKey, HystrixThreadPoolKey threadPoolKey) {
        HystrixCommandCompletion event = HystrixCommandCompletion.from(executionResult, commandKey, threadPoolKey);
        writeOnlyCommandCompletionSubject.onNext(event);
    }
    
    1. 调用的是HystrixThreadEventStream的executionDone
      • HystrixThreadEventStream是ThreadLocal类型的,线程级别的
    2. 根据executionResult, threadpoolkey,comandKey,生成一个HystrixCommandCompletion然后通过writeOnlyCommandCompletionSubject写入
      • HystrixCommandCompletion:包含了ExecutionResult(执行结果)和HystrixRequestContext(上下文),它是一种HystrixEvent,标识着command执行完成的一个事件,该事件是当前这个点HystrixCommand的请求信息,执行结果,状态等数据的封装
      • writeOnlyCommandCompletionSubject.onNext(event):该操作又会触发writeCommandCompletionsToShardedStreams的call方法

    看一下writeCommandCompletionsToShardedStreams的call方法

    private static final Action1<HystrixCommandCompletion> writeCommandCompletionsToShardedStreams = new Action1<HystrixCommandCompletion>() {
        @Override
        public void call(HystrixCommandCompletion commandCompletion) {
            HystrixCommandCompletionStream commandStream = HystrixCommandCompletionStream.getInstance(commandCompletion.getCommandKey());
            commandStream.write(commandCompletion);
    
            if (commandCompletion.isExecutedInThread() || commandCompletion.isResponseThreadPoolRejected()) {
                HystrixThreadPoolCompletionStream threadPoolStream = HystrixThreadPoolCompletionStream.getInstance(commandCompletion.getThreadPoolKey());
                threadPoolStream.write(commandCompletion);
            }
        }
    };
    
    1. 调用HystrixCommandCompletionStream的write方法
      • 内部实际调用的是writeOnlySubject的方法

    先总结一下流程:

    1. Command直接使用HystrixCommandMetrics来记录命令开始、结束等事件
    2. HystrixCommandMetrics利用线程级别的HystrixThreadEventStream的来接收数据
    3. HystrixThreadEventStream完成各种事件的封装(如将结束事件封装成HystrixCommandCompletion),
    4. 再利用command级别的HystrixEventStream来接收数据(HystrixEventStream有不同的子类来处理不同的事件)
    5. 最终消费者通过HystrixEventStream的observe()方法,拿到这个数据源,然后订阅它,从而源源不断的拿到Command发射出的各种数据

    这套过程中出现了好几个类,有必须要认识一下

    HystrixCommandMetrics

    1. 每个Command的构造器中会获取一个HystrixCommandMetrics工具,用来记录metrics,也就是说,每个CommandKey会拥有一个对应的HystrixCommandMetrics工具

    HystrixThreadEventStream

    1. HystrixCommandMetrics主要是通过HystrixThreadEventStream工作的
    2. 每个线程拥有自己的HystrixThreadEventStream(从ThreadLocal中获取对象),它包含了很多Subject<事件,事件>,用来接收和发射数据。

    HystrixEventStream

    1. HystrixThreadEventStream的事件下一个接收者。
    2. 实现类包括:
      • HystrixCommandCompletionStream
      • HystrixCommandStartStream
      • HystrixThreadPoolCompletionStream
      • HystrixThreadPoolStartStream
      • HystrixCollapserEventStream

    BucketedCounterStream

    1. 一堆stream,不同的stream实现了不同的相关统计功能
      • BucketedCounterStream:实现了基本的桶计数器,下层有两个子类。第三层就是对特定指标的具体实现
        • BucketedCumulativeCounterStream基于父类实现了累计计数
        • BucketedRollingCounterStream基于父类实现了滑动窗口计数
    2. HystrixEventStream事件的下一个接收者
      • 一个事件从HystrixThreadEventStream传递到HystrixEventStream,然后传递到BucketedCounterStream。

    Rxjava

    1. Observable.share:属于连接操作,组合操作
      • Observable.publish( ):将一个Observable转换为一个ConnectableObservable(可连接的Observable)
      • ConnectableObservable.refCount( ):让一个ConnectableObservable表现得像一个普通的Observable
      • ConnectableObservable与普通的Observable差不多,ConnectableObservable在被订阅时并不开始发射数据,只有在它的connect()被调用时才开始。用这种方法,你可以等所有的潜在订阅者都订阅了这个Observable之后才开始发射数据

    HystrixEventNotifier

    在执行 HystrixCommand和 HystrixObservableCommand期间发生的事件在 HystrixEventNotifier上触发,以提供警报和统计信息收集的机会。

    BucketedCounterStream基本桶的实现

    请求经过各种stream,最终到达的是BucketedCounterStream。所以先看一下BucketedCounterStream基本桶的实现。

    先看下其构造器

        protected BucketedCounterStream(final HystrixEventStream<Event> inputEventStream, final int numBuckets, final int bucketSizeInMs,
                                        final Func2<Bucket, Event, Bucket> appendRawEventToBucket) {
            this.numBuckets = numBuckets;
            // 每个桶如何计算聚合的数据
            this.reduceBucketToSummary = new Func1<Observable<Event>, Observable<Bucket>>() {
                @Override
                public Observable<Bucket> call(Observable<Event> eventBucket) {
                    return eventBucket.reduce(getEmptyBucketSummary(), appendRawEventToBucket);
                }
            };
            //第一个桶的定义
            final List<Bucket> emptyEventCountsToStart = new ArrayList<Bucket>();
            for (int i = 0; i < numBuckets; i++) {
                emptyEventCountsToStart.add(getEmptyBucketSummary());
            }
    
            this.bucketedStream = Observable.defer(new Func0<Observable<Bucket>>() {
                @Override
                public Observable<Bucket> call() {
                    return inputEventStream
                            .observe()
                            //window窗口的定义,这里第一个参数就是每个桶的时长,
                            // 第二个参数时间的单位。利用RxJava的window帮我们做聚合数据。
                            .window(bucketSizeInMs, TimeUnit.MILLISECONDS)
                            .flatMap(reduceBucketToSummary)
                            .startWith(emptyEventCountsToStart);
                }
            });
        }
    
    1. reduceBucketToSummary每个桶如何计算聚合的数据,具体由其子类实现,比如HealthCountsStream的实现是将次数做累加
    2. emptyEventCountsToStart第一个桶的定义
    3. window窗口的定义,这里第一个参数就是每个桶的时长,第二个参数时间的单位。利用RxJava的window帮我们做聚合数据。
      • window操作符会在时间间隔内缓存结果
    4. 像滑动窗口时长、桶时长、桶个数,这些都是可配置的,不桶的BucketedCounterStream的实现也不一样。

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    熔断器

    经过Metrics的学习,我们假设滑动窗口的统计数据已经准备完毕。

    1. 熔断器是个开关,有三个状态:
      • closed:当关闭的时候请求直接进入fallback
      • open:可以正常执行请求
      • halfOpen:关闭状态到一定事件,会进入该状态,尝试处理一个请求,如果该请求成功则进入open状态,失败进入closed状态
    2. 核心类是HystrixCircuitBreaker,它有两个实现类
      • NoOpCircuitBreaker:什么也每做,代表未开启熔断器
      • HystrixCircuitBreakerImpl:封装熔断器主要逻辑
    3. Hystrix为每个commandKey都维护了一个熔断器

    开启熔断器

    protected HystrixCircuitBreakerImpl(HystrixCommandKey key, HystrixCommandGroupKey commandGroup, final HystrixCommandProperties properties, HystrixCommandMetrics metrics) {
        this.properties = properties;
        this.metrics = metrics;
    
        //On a timer, this will set the circuit between OPEN/CLOSED as command executions occur
        Subscription s = subscribeToStream();
        activeSubscription.set(s);
    }
    
    private Subscription subscribeToStream() {
        /*
         * This stream will recalculate the OPEN/CLOSED status on every onNext from the health stream
         */
        return metrics.getHealthCountsStream()
                .observe()
                .subscribe(new Subscriber<HealthCounts>() {
                    
                     //.....................省略干扰代码......................
                    @Override
                    public void onNext(HealthCounts hc) {
                        // check if we are past the statisticalWindowVolumeThreshold
                        if (hc.getTotalRequests() < properties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold().get()) {
                            
                        } else {
                            if (hc.getErrorPercentage() < properties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage().get()) {
                                
                            } else {
                                
                                if (status.compareAndSet(Status.CLOSED, Status.OPEN)) {
                                    circuitOpened.set(System.currentTimeMillis());
                                }
                            }
                        }
                    }
                });
    }
    
    1. HystrixBreaker启动的时候会订阅HystrixCommandMetrics的HealthCountsStream,每当HealthCountsStream搜集到数据,都会触发上面的onNext方法,然后该方法做下面几个判断:
      • 当前请求量是否达到设定水位(请求量太小不做阀值控制)
      • 当前的请求错误量是否达到阀值,达到后会将熔断器状态置为OPEN, circuitOpened设置为当前时间戳表示开启的时间。

    熔断器的使用

    入口在toObServe方法中,有一步通过attemptExecution获取当前是否开启熔断器

    public boolean attemptExecution() {
                if (properties.circuitBreakerForceOpen().get()) {
                    return false;
                }
                if (properties.circuitBreakerForceClosed().get()) {
                    return true;
                }
                if (circuitOpened.get() == -1) {
                    return true;
                } else {
                    if (isAfterSleepWindow()) {
                        if (status.compareAndSet(Status.OPEN, Status.HALF_OPEN)) {
                            //only the first request after sleep window should execute
                            return true;
                        } else {
                            return false;
                        }
                    } else {
                        return false;
                    }
                }
            }
    
    1. 判断是否强制开启熔断器,是则command不能执行
    2. 判断是否强制关闭熔断器,是则command可执行
    3. 判断熔断器是否开启,没有开启,command可执行。
    4. 开启了熔断器,那么判断是否可尝试请求,如果可以同时会把熔断器的状态改为HALF_OPEN

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