SpringCloud - 06熔断器Hystrix

2021-03-06 17:26

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标签:假设   and   pid   col   条件   就是   names   star   pos   

SpringCloud - 06熔断器Hystrix

(1)服务熔断介绍

(1.1)服务雪崩

  • 多个微服务之间调用的时候,假设微服务A调用了微服务B和C, 微服务B和C又调用其它的微服务,这就是所谓的"扇出"。
    • 如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,进行引起系统崩溃,即"服务雪崩"。
  • 对于高流量的应用来说,单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。
    • 比失败更糟糕的是,这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加,备份队列,线程和其他系统资源紧张,导致整个系统发生更多的级联故障。
  • 这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理,以便单个依赖关系的失败,不能影响整个应用程序或系统
  • 服务降级、服务熔断、服务限流、接近实时的监控......

(1.2)服务熔断 

  • 熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制
    • 当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时,会进行服务的降级,进而熔断该节点微服务的调用,快速返回"错误"的响应信息。
    • 当检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。
  • "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,
    • 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。
  • 在SpringCloud框架中熔断机制通过Hystrix实现。
    • Hystrix会监控微服务调用状况,当失败的调用到一定阈值,缺省是5秒内20次调用失败就会启动熔断机制。
    • 熔断机制的注解是@HystrixCommand。
  • Hystrix 是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库,在分布式系统里,许多依赖不可避免的会调用失败,如超时、异常等。
  • Hystrix 能够保证在一个依赖出问题的情况下,不会导致整体服务失败,避免级联故障,以提高分布式系统的弹性。

 

(2) 改造 microservicecloud-dept-provider

(2.1)修改POM文件

        dependency>
            groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrixartifactId>
        dependency>

(2.2)修改application.yml

eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka,http://eureka7002.com:7002/eureka,http://eureka7003.com:7003/eureka
  instance:
    instance-id: microservice-dept-provider-hystrix
    prefer-ip-address: true

(2.3)修改Controller

@RestController
@RequestMapping("/dept")
public class DeptController {

    @RequestMapping(value = "/get/{id}", method = RequestMethod.GET)
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "processHystrix_Get")
    public Dept get(@PathVariable("id") Long id){
        Dept dept = deptService.get(id);
        if(null == dept){
            throw new RuntimeException("该ID:"+ id +"没有对应的信息");
        }
        return dept;
    }
    // 一旦调用服务方法失败并抛出了错误消息后,会自动调用@HystrixCommand标注好的fallbackMethod调用类中的指定方法 
    public Dept processHystrix_Get(@PathVariable("id") Long id){
        Dept dept = new Dept();
        dept.setDeptno(id);
        dept.setDname("该ID: "+ id +"没有对应的信息,null-HystrixCommand");
        dept.setDb_source("no this database in MySQL");
        return dept;
    }

}

(2.4)主启动类,新增@EnableCircuitBreaker

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableDiscoveryClient
@EnableCircuitBreaker
public class DeptProviderHystrixApplication {}

(2.5)测试: 启动Eureka集群, 再启动服务提供者Provider_Hystrix, 然后启动消费者

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(3)服务降级

  • 整体资源快不够用了,只能暂时将某些服务关掉,等资源足够,再重新开启。
  • 服务降级处理是在客户端实现完成的,与服务端没有关系

 

(4)部署构建服务降级

(4.1)修改microservicecloud-api,新增FallbackFactory类

@Component
public class DeptClientServiceFallbackFactory implements FallbackFactoryDeptClientService> {
    @Override
    public DeptClientService create(Throwable throwable) {return new DeptClientService() {
            @Override
            public Dept get(Long id) {
                Dept dept = new Dept();
                dept.setDeptno(id);
                dept.setDname("该ID: "+ id +"没有对应的信息,Consumer 客户端提供的降级服务,此刻服务Provider已经关闭");
                dept.setDb_source("no this database in MySQL");
                return dept;
            }
            @Override
            public List list() {
                return null;
            }
            @Override
            public boolean add(Dept dept) {
                return false;
            }
        };
    }
}

(4.2)修改接口

//@FeignClient(value = "MICROSERVICECLOUD-DEPT-PROVIDER")
@FeignClient(value = "MICROSERVICECLOUD-DEPT-PROVIDER",fallbackFactory = DeptClientServiceFallbackFactory.class)
public interface DeptClientService { }

(4.3)重新打包api模块 mvn clean install

(4.4)修改消费者配置文件microservicecloud-dept-consumer-feign

feign:                 // 新增配置
  hystrix:
    enabled: true

(4.5)测试: 先启动Eureka集群,再启动服务提供者,然后启动服务消费者; 然后关闭服务提供者

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          技术图片   技术图片

(4.6)总结

当服务端Provider已经down后, 由于做了服务降级处理,让客户端在服务端不可用时也会获取提示信息而不会挂起耗死服务器。

服务熔断: 当某个异常条件被触发,直接熔断整个服务,而不是一直等到此服务超时。

服务降级: 从整体负荷考虑,当某个服务熔断之后,服务端不能再被调用。此时客户端自己准备一个本地的fallback回调,返回一个缺省值。

 

(5)调用监控

  • Hystrix提供了准实时的调用监控(Hystrix Dashboard),Hystrix 会持续地记录所有通过Hystrix发起的请求的执行信息,
    • 并以统计报表和图形的形式展示给用户,包括每秒执行多少请求,多少成功,多少失败等。
  • Netflix通过hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。
  • Spring Cloud提供了Hystrix Dashboard的整合,对监控内容转化成可视化界面。

(6)构建Hystrix-Dashboard

(6.1)POM文件

        dependency>
            groupId>org.springframework.bootgroupId>
            artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId>
        dependency>
        dependency>
            groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrixartifactId>
        dependency>

        dependency>
            groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboardartifactId>
        dependency>

(6.2)application.yml配置文件

server:
  port: 9003

hystrix:
  dashboard:
    proxy-stream-allow-list: localhost

(6.3)主启动类

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
@EnableCircuitBreaker
public class DeptConsumerDashboardApplication { }

(6.4)服务提供者Provider 添加监控依赖

       dependency>
            groupId>org.springframework.bootgroupId>
            artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId>
        dependency>

        dependency>
            groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrixartifactId>
        dependency>

(6.5)服务提供者Provider修改application.yml配置文件

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: ‘*‘

2021-01-08 13:40:20.941  WARN 8136 --- [nio-9003-exec-3] ashboardConfiguration$ProxyStreamServlet : Origin parameter: http://localhost:8004/actuator/hystrix.stream is not in the allowed list of proxy host names.  If it should be allowed add it to hystrix.dashboard.proxyStreamAllowList.

技术图片

(6.6)测试

                     技术图片     技术图片

Delay: 用来控制服务器上轮询监控信息的延迟时间,默认为2000毫秒,通过配置该属性来降低客户端的网络和CPU消耗。

Title: 对应头部标题Hystrix Stream之后的内容,默认会使用具体监控实例的URL,通过配置该属性来展示更合适的标题。

(6.7)监控数据解释

     技术图片    技术图片

实心圆:  有两种含义。 通过颜色的变化代表了实例的健康程度,健康度从绿色

实心圆大小也会根据实例的请求流量发生变化, 流量越大该实心圆就越大。通过实心圆可以在大量实例中快速发现故障实例和高压力实例。

 

 

 

 

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原文地址:https://www.cnblogs.com/kingdomer/p/14250772.html


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