容错限流框架之Hystrix上

Hystrix的中文含义是豪猪, 因其背上长满了刺,而拥有自我保护能力. Netflix的Hystrix是一个帮助解决分布式系统交互时超时处理和容错的类库, 它同样拥有保护系统的能力。Hystrix的设计原则包括:
资源隔离、熔断器、命令模式。Hystrix采用资源隔离的方式来防止雪崩效应，资源隔离的方式又分为线程池隔离和信号量隔离两种方式。如下图所示，假设商品详情服务依赖三个服务，每个服务建立单独的线程池，假设商品评论服务出现问题，响应很慢，有很多线程处于等待状态，那么最多也就消耗20个线程，而不会因为商品评论服务的原因，出现雪崩效应，导致线程耗尽，所有服务都不可用的情况。

信号量隔离指通过设置信号量来控制并发请求数量。信号量隔离适用于请求并发量大，并且耗时短(请求耗时短可能是计算量小，或读缓存)，采用信号量隔离策略，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。线程隔离和信号量隔离的区别以及涉及的一些配置项如下所示：

上面介绍了资源隔离，接着来看看Hystrix的熔断器设计原则，下图是Hystrix工作流程图。

• 构建Hystrix的Command对象, 调用执行方法，同步调用是.execute(),异步调用是.queue().
• Hystrix检查当前服务的熔断器开关是否开启, 若开启, 则执行降级服务getFallback方法.
• 若熔断器开关关闭, 则Hystrix检查当前服务的线程池是否能接收新的请求, 若超过线程池已满, 则执行降级服务getFallback方法.
• 若线程池接受请求, 则Hystrix开始执行服务调用具体逻辑run方法.
• 若服务执行失败, 则执行降级服务getFallback方法, 并将执行结果上报Metrics,更新服务健康状况.
• 若服务执行超时, 则执行降级服务getFallback方法, 并将执行结果上报Metrics,更新服务健康状况.
• 若服务执行成功, 返回正常结果.
• 若服务降级方法getFallback执行成功, 则返回降级结果.
• 若服务降级方法getFallback执行失败, 则抛出异常.

上面介绍了Hystrix的断路器设计原则，接着再来看看命令模式设计原则。Hystrix使用命令模式(继承HystrixCommand类)来包裹具体的服务调用逻辑(run方法), 并在命令模式中添加了服务调用失败后的降级逻辑(getFallback).同时我们在Command的构造方法中可以定义当前服务线程池和熔断器的相关参数。伪代码如下所示：

public class Service1HystrixCommand extends HystrixCommand<Response> {
  private Service1 service;
  private Request request;
 
  public Service1HystrixCommand(Service1 service, Request request){
    supper(
      Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ServiceGroup"))
          .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("servcie1query"))
          .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("service1ThreadPool"))
          .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()
            .withCoreSize(20))//服务线程池数量
          .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
            .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(60)//熔断器关闭到打开阈值
            .withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(3000)//熔断器打开到关闭的时间窗长度
      ))
      this.service = service;
      this.request = request;
    );
  }
 
  @Override
  protected Response run(){
    return service1.call(request);
  }
 
  @Override
  protected Response getFallback(){
    return Response.dummy();
  }
}

命令模式中涉及一些基本术语需要了解，第一：HystrixCommand中run方法，run方法里面编写具体的服务调用逻辑。第二:Fail Fast，如果调用失败，直接在run方法中抛出异常。第三：Fail Silent，getFallback()方法中返回一些空对象，例如如下所示：

return null;
return new Option();
return Collections.emptyList();
return Collection.emptyMap();

第四：Static Fallback，getFallback()方法中返回默认值，例如返回true，default_object等。第五：Fallback via network，在失败的情况下再发起一次remote请求，不过这次请求的是一个缓存比如redis。由于是又发起一起远程调用，所以会重新封装一次Command，这个时候要注意，执行fallback的线程一定要跟主线程区分开，也就是重新命名一个ThreadPoolKey，过程如下所示：

上面是对Hystrix概念的介绍，接下来就看看实际例子，Demo地址来自官网。

以HelloWorld为例，construct方法进行了一些初始化的内容，例如设置groupKey等，run()方法中是返回一个简单的string，在调用时如果是同步，则用new Commandxxx().execute(),异步方式则用new Commandxxx().queue().另外还支持observe()方式。HystrixCommand：此命令本质上是一个阻塞命令，但如果与observe()一起使用，则提供一个可观察的外观。HystrixObservableCommand：此命令应用于非阻塞调用模式。此命令的调用方将订阅run()方法返回的observate。不同之处在于，hystrixcommand默认支持阻塞范式，但也通过门面提供可观察的非阻塞行为，而hystrixobservatablecommand是专门为非阻塞设置实现的。具体例子可以在这里查看。

除了基础的HelloWorld例子，还有FailsFast，FailSilent，FallbackViaNetwork等例子，具体代码如下所示：

 除了上面的基础例子，Hystrix官网还提供了一个完整的Demo例子，接下来看看这个Demo例子。这个Demo例子主要模拟了从获取用户账户信息到最终完成支持的过程。

先看看程序入口这个类，这里类里面封装了模拟交易的方法以及收集metrics的方法，模拟交易的方法里面就调用了上面绿色框的四个Command。

看第一个获取用户账户信息的Command，run方法里面主要就是模拟了正常情况，以及一定概率的失败情况和超时情况。GetPaymentInfoCommand和GetOrderCommand封装的run()方法逻辑基本相同，CreditCardCommand中封装了getway对象，getway对象的submit方法也是模拟一定概率的失败和超时情况。

接下来运行上面介绍了demo程序，并通过Hystrix-dashboard查看相关数据。为了在dashboard上查看上面demo的运行结果，需要进入四个步骤

步骤一：clone下面的代码，hystrix-dashboard缺失一个gradle-wrapper.jar文件，可以将Hystrix中的wrapper文件夹复制并覆盖hystrix-dashboard下的wrapper文件夹。

https://github.com/Netflix/Hystrix.git
https://github.com/Netflix-Skunkworks/hystrix-dashboard

步骤二：启动dashboard和example-webapp

cd hystrix-examples-webapp
../gradlew appRun
cd hystrix-dashboard
./gradlew appRun

步骤三：浏览器上访问example-webapp，添加hystrix.stream到dashboard上

步骤四：用curl命令不停的访问example-webapp应用程序

while true; 
do curl "http://localhost:8989/hystrix-examples-webapp/"; 
done

运行后查看dashboard上监听到的数据，信息如下所示：

Dashboard上涉及到的关键数据含义如下所示：

修改Demo代码的四个Command的run方法中，失败的占比，再次对比查看dashboard上的信息，可以明显看到超时错误占比上升以及异常错误占比上升。

以上就是对Hystrix工作过程的理解，总结Hystrix的特点如下所示：

• Hystrix 是基于单机应用的熔断限流框架

• 根据熔断器的滑动窗口判断当前请求是否可以执行

• 线程竞争实现“半关闭”状态，拿一个请求试试是否可以关闭熔断器

• 线程池隔离将请求丢到线程池中运行，限流依靠线程池拒绝策略

• 信号量隔离在当前线程中运行，限流依靠并发请求数

• 当信号量竞争失败/线程池队列满，就进入限流模式，执行 Fallback

• 当熔断器开启，就熔断请求，执行 Fallback