Hystrix是Netflix开源的一款容错系统，能帮助使用者码出具备强大的容错能力和鲁棒性的程序。如果某程序或class要使用Hystrix，只需简单继承HystrixCommand/HystrixObservableCommand并重写run()/construct()，然后调用程序实例化此class并执行execute()/queue()/observe()/toObservable()。

// HelloWorldHystrixCommand要使用Hystrix功能
public class HelloWorldHystrixCommand extends HystrixCommand {  private final String name; public HelloWorldHystrixCommand(String name) {   super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));     this.name = name; } // 如果继承的是HystrixObservableCommand，要重写Observable construct() @Override protected String run() {     return "Hello " + name; }
}

/* 调用程序对HelloWorldHystrixCommand实例化，执行execute()即触发HelloWorldHystrixCommand.run()的执行 */
String result = new HelloWorldHystrixCommand("HLX").execute();
System.out.println(result);  // 打印出Hello HLX

pom.xml加上以下依赖。spring cloud也集成了hystrix，不过本文只介绍原生hystrix。

<dependency><groupId>com.netflix.hystrix</groupId><artifactId>hystrix-core</artifactId><version>1.5.8</version>
</dependency>

本文重点介绍的是Hystrix各项基础能力的用法及其效果，不从零介绍hystrix，要了解基础知识推荐官网wiki或民间blog

1、HystrixCommand vs HystrixObservableCommand

要想使用hystrix，只需要继承HystrixCommand或HystrixObservableCommand，简单用法见上面例子。两者主要区别是：

前者的命令逻辑写在run()；后者的命令逻辑写在construct()
前者的run()是由新创建的线程执行；后者的construct()是由调用程序线程执行
前者一个实例只能向调用程序发送（emit）单条数据，比如上面例子中run()只能返回一个String结果；后者一个实例可以顺序发送多条数据，比如demo中顺序调用多个onNext()，便实现了向调用程序发送多条数据，甚至还能发送一个范围的数据集

2、4个命令执行方法

execute()、queue()、observe()、toObservable()这4个方法用来触发执行run()/construct()，一个实例只能执行一次这4个方法，特别说明的是HystrixObservableCommand没有execute()和queue()。

4个方法的主要区别是：

execute()：以同步堵塞方式执行run()。以demo为例，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()：以异步非堵塞方式执行run()。以demo为例，一调用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
observe()：事件注册前执行run()/construct()。以demo为例，第一步是事件注册前，先调用observe()自动触发执行run()/construct()（如果继承的是HystrixCommand，hystrix将创建新线程非堵塞执行run()；如果继承的是HystrixObservableCommand，将以调用程序线程堵塞执行construct()），第二步是从observe()返回后调用程序调用subscribe()完成事件注册，如果run()/construct()执行成功则触发onNext()和onCompleted()，如果执行异常则触发onError()
toObservable()：事件注册后执行run()/construct()。以demo为例，第一步是事件注册前，一调用toObservable()就直接返回一个Observable<String>对象，第二步调用subscribe()完成事件注册后自动触发执行run()/construct()（如果继承的是HystrixCommand，hystrix将创建新线程非堵塞执行run()，调用程序不必等待run()；如果继承的是HystrixObservableCommand，将以调用程序线程堵塞执行construct()，调用程序等待construct()执行完才能继续往下走），如果run()/construct()执行成功则触发onNext()和onCompleted()，如果执行异常则触发onError()

3、fallback（降级）

使用fallback机制很简单，继承HystrixCommand只需重写getFallback()，继承HystrixObservableCommand只需重写resumeWithFallback()，比如HelloWorldHystrixCommand加上下面代码片段：

@Override
protected String getFallback() {return "fallback: " + name;
}

fallback实际流程是当run()/construct()被触发执行时或执行中发生错误时，将转向执行getFallback()/resumeWithFallback()。结合下图，4种错误情况将触发fallback：

非HystrixBadRequestException异常：以demo为例，当抛出HystrixBadRequestException时，调用程序可以捕获异常，没有触发getFallback()，而其他异常则会触发getFallback()，调用程序将获得getFallback()的返回
run()/construct()运行超时：以demo为例，使用无限while循环或sleep模拟超时，触发了getFallback()
熔断器启动：以demo为例，我们配置10s内请求数大于3个时就启动熔断器，请求错误率大于80%时就熔断，然后for循环发起请求，当请求符合熔断条件时将触发getFallback()。更多熔断策略见下文
线程池/信号量已满：以demo为例，我们配置线程池数目为3，然后先用一个for循环执行queue()，触发的run()sleep 2s，然后再用第2个for循环执行execute()，发现所有execute()都触发了fallback，这是因为第1个for的线程还在sleep，占用着线程池所有线程，导致第2个for的所有命令都无法获取到线程

来自hystrix github wiki

调用程序可以通过isResponseFromFallback()查询结果是由run()/construct()还是getFallback()/resumeWithFallback()返回的

4、隔离策略

hystrix提供了两种隔离策略：线程池隔离和信号量隔离。hystrix默认采用线程池隔离。

线程池隔离：不同服务通过使用不同线程池，彼此间将不受影响，达到隔离效果。以demo为例，我们通过andThreadPoolKey配置使用命名为ThreadPoolTest的线程池，实现与其他命名的线程池天然隔离，如果不配置andThreadPoolKey则使用withGroupKey配置来命名线程池
信号量隔离：线程隔离会带来线程开销，有些场景（比如无网络请求场景）可能会因为用开销换隔离得不偿失，为此hystrix提供了信号量隔离，当服务的并发数大于信号量阈值时将进入fallback。以demo为例，通过withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)配置为信号量隔离，通过withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests配置执行并发数不能大于3，由于信号量隔离下无论调用哪种命令执行方法，hystrix都不会创建新线程执行run()/construct()，所以调用程序需要自己创建多个线程来模拟并发调用execute()，最后看到一旦并发线程>3，后续请求都进入fallback

5、熔断机制

熔断机制相当于电路的跳闸功能，举个栗子，我们可以配置熔断策略为当请求错误比例在10s内>50%时，该服务将进入熔断状态，后续请求都会进入fallback。

以demo为例，我们通过withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold配置10s内请求数超过3个时熔断器开始生效，通过withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage配置错误比例>80%时开始熔断，然后for循环执行execute()触发run()，在run()里，如果name是小于10的偶数则正常返回，否则超时，通过多次循环后，超时请求占所有请求的比例将大于80%，就会看到后续请求都不进入run()而是进入getFallback()，因为不再打印"running run():" + name了。

除此之外，hystrix还支持多长时间从熔断状态自动恢复等功能，见下文附录。

6、结果cache

hystrix支持将一个请求结果缓存起来，下一个具有相同key的请求将直接从缓存中取出结果，减少请求开销。要使用hystrix cache功能，第一个要求是重写getCacheKey()，用来构造cache key；第二个要求是构建context，如果请求B要用到请求A的结果缓存，A和B必须同处一个context。通过HystrixRequestContext.initializeContext()和context.shutdown()可以构建一个context，这两条语句间的所有请求都处于同一个context。

以demo的testWithCacheHits()为例，command2a、command2b、command2c同处一个context，前两者的cache key都是2HLX（见getCacheKey()），所以command2a执行完后把结果缓存，command2b执行时就不走run()而是直接从缓存中取结果了，而command2c的cache key是2HLX1，无法从缓存中取结果。此外，通过isResponseFromCache()可检查返回结果是否来自缓存。

7、合并请求collapsing

hystrix支持N个请求自动合并为一个请求，这个功能在有网络交互的场景下尤其有用，比如每个请求都要网络访问远程资源，如果把请求合并为一个，将使多次网络交互变成一次，极大节省开销。重要一点，两个请求能自动合并的前提是两者足够“近”，即两者启动执行的间隔时长要足够小，默认为10ms，即超过10ms将不自动合并。

以demo为例，我们连续发起多个queue请求，依次返回f1~f6共6个Future对象，根据打印结果可知f1~f5同处一个线程，说明这5个请求被合并了，而f6由另一个线程执行，这是因为f5和f6中间隔了一个sleep，超过了合并要求的最大间隔时长。

附录：各种策略配置

根据http://hot66hot.iteye.com/blog/2155036 整理而得。

HystrixCommandProperties

/* --------------统计相关------------------*/
// 统计滚动的时间窗口,默认:5000毫秒（取自circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds）
private final HystrixProperty metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds;
// 统计窗口的Buckets的数量,默认:10个,每秒一个Buckets统计
private final HystrixProperty metricsRollingStatisticalWindowBuckets; // number of buckets in the statisticalWindow
// 是否开启监控统计功能,默认:true
private final HystrixProperty metricsRollingPercentileEnabled;
/* --------------熔断器相关------------------*/
// 熔断器在整个统计时间内是否开启的阀值，默认20。也就是在metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds（默认10s）内至少请求20次，熔断器才发挥起作用
private final HystrixProperty circuitBreakerRequestVolumeThreshold;
// 熔断时间窗口，默认:5秒.熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态,放下一个请求进来重试，如果该请求成功就关闭熔断器，否则继续等待一个熔断时间窗口
private final HystrixProperty circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds;
//是否启用熔断器,默认true. 启动
private final HystrixProperty circuitBreakerEnabled;
//默认:50%。当出错率超过50%后熔断器启动
private final HystrixProperty circuitBreakerErrorThresholdPercentage;
//是否强制开启熔断器阻断所有请求,默认:false,不开启。置为true时，所有请求都将被拒绝，直接到fallback
private final HystrixProperty circuitBreakerForceOpen;
//是否允许熔断器忽略错误,默认false, 不开启
private final HystrixProperty circuitBreakerForceClosed;
/* --------------信号量相关------------------*/
//使用信号量隔离时，命令调用最大的并发数,默认:10
private final HystrixProperty executionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests;
//使用信号量隔离时，命令fallback(降级)调用最大的并发数,默认:10
private final HystrixProperty fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests;
/* --------------其他------------------*/
//使用命令调用隔离方式,默认:采用线程隔离,ExecutionIsolationStrategy.THREAD
private final HystrixProperty executionIsolationStrategy;
//使用线程隔离时，调用超时时间，默认:1秒
private final HystrixProperty executionIsolationThreadTimeoutInMilliseconds;
//线程池的key,用于决定命令在哪个线程池执行
private final HystrixProperty executionIsolationThreadPoolKeyOverride;
//是否开启fallback降级策略 默认:true
private final HystrixProperty fallbackEnabled;
// 使用线程隔离时，是否对命令执行超时的线程调用中断（Thread.interrupt()）操作.默认:true
private final HystrixProperty executionIsolationThreadInterruptOnTimeout;
// 是否开启请求日志,默认:true
private final HystrixProperty requestLogEnabled;
//是否开启请求缓存,默认:true
private final HystrixProperty requestCacheEnabled; // Whether request caching is enabled.

HystrixCollapserProperties

//请求合并是允许的最大请求数,默认: Integer.MAX_VALUE
private final HystrixProperty maxRequestsInBatch;
//批处理过程中每个命令延迟的时间,默认:10毫秒
private final HystrixProperty timerDelayInMilliseconds;
//批处理过程中是否开启请求缓存,默认:开启
private final HystrixProperty requestCacheEnabled;

HystrixThreadPoolProperties

/* 配置线程池大小,默认值10个. 建议值:请求高峰时99.5%的平均响应时间 + 向上预留一些即可 */
private final HystrixProperty corePoolSize;
/* 配置线程值等待队列长度,默认值:-1 建议值:-1表示不等待直接拒绝,测试表明线程池使用直接决绝策略+ 合适大小的非回缩线程池效率最高.所以不建议修改此值。 当使用非回缩线程池时，queueSizeRejectionThreshold,keepAliveTimeMinutes 参数无效 */
private final HystrixProperty maxQueueSize;

一:为什么需要Hystrix?

在大中型分布式系统中，通常系统很多依赖(HTTP,hession,Netty,Dubbo等)，如下图:

在高并发访问下,这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢，资源繁忙，暂时不可用，服务脱机等.

如下图：QPS为50的依赖 I 出现不可用，但是其他依赖仍然可用.

当依赖I 阻塞时,大多数服务器的线程池就出现阻塞(BLOCK),影响整个线上服务的稳定性.如下图:

在复杂的分布式架构的应用程序有很多的依赖，都会不可避免地在某些时候失败。高并发的依赖失败时如果没有隔离措施，当前应用服务就有被拖垮的风险。

Java代码

例如:一个依赖30个SOA服务的系统,每个服务99.99%可用。
99.99%的30次方 ≈ 99.7%
0.3% 意味着一亿次请求会有 3,000,00次失败
换算成时间大约每月有2个小时服务不稳定.
随着服务依赖数量的变多，服务不稳定的概率会成指数性提高.

解决问题方案:对依赖做隔离,Hystrix就是处理依赖隔离的框架,同时也是可以帮我们做依赖服务的治理和监控.

Netflix 公司开发并成功使用Hystrix,使用规模如下:

Java代码

The Netflix API processes 10+ billion HystrixCommand executions per day using thread isolation.
Each API instance has 40+ thread-pools with 5-20 threads in each (most are set to 10).

二:Hystrix如何解决依赖隔离

1:Hystrix使用命令模式HystrixCommand(Command)包装依赖调用逻辑，每个命令在单独线程中/信号授权下执行。

2:可配置依赖调用超时时间,超时时间一般设为比99.5%平均时间略高即可.当调用超时时，直接返回或执行fallback逻辑。

3:为每个依赖提供一个小的线程池（或信号），如果线程池已满调用将被立即拒绝，默认不采用排队.加速失败判定时间。

4:依赖调用结果分:成功，失败（抛出异常），超时，线程拒绝，短路。请求失败(异常，拒绝，超时，短路)时执行fallback(降级)逻辑。

5:提供熔断器组件,可以自动运行或手动调用,停止当前依赖一段时间(10秒)，熔断器默认错误率阈值为50%,超过将自动运行。

6:提供近实时依赖的统计和监控

Hystrix依赖的隔离架构,如下图:

三:如何使用Hystrix

1:使用maven引入Hystrix依赖

Html代码

<hystrix.version>1.3.16</hystrix.version>
<hystrix-metrics-event-stream.version>1.1.2</hystrix-metrics-event-stream.version>
<dependency>
<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
<artifactId>hystrix-core</artifactId>
<version>${hystrix.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
<artifactId>hystrix-metrics-event-stream</artifactId>
<version>${hystrix-metrics-event-stream.version}</version>
</dependency>
<repository>
<id>nexus</id>
<name>local private nexus</name>
<url>http://maven.oschina.net/content/groups/public/</url>
<releases>
<enabled>true</enabled>
</releases>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>

2:使用命令模式封装依赖逻辑

Java代码

public class HelloWorldCommand extends HystrixCommand<String> {
private final String name;
public HelloWorldCommand(String name) {
//最少配置:指定命令组名(CommandGroup)
super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));
this.name = name;
}
@Override
protected String run() {
// 依赖逻辑封装在run()方法中
return "Hello " + name +" thread:" + Thread.currentThread().getName();
}
//调用实例
public static void main(String[] args) throws Exception{
//每个Command对象只能调用一次,不可以重复调用,
//重复调用对应异常信息:This instance can only be executed once. Please instantiate a new instance.
HelloWorldCommand helloWorldCommand = new HelloWorldCommand("Synchronous-hystrix");
//使用execute()同步调用代码,效果等同于:helloWorldCommand.queue().get();
String result = helloWorldCommand.execute();
System.out.println("result=" + result);
helloWorldCommand = new HelloWorldCommand("Asynchronous-hystrix");
//异步调用,可自由控制获取结果时机,
Future<String> future = helloWorldCommand.queue();
//get操作不能超过command定义的超时时间,默认:1秒
result = future.get(100, TimeUnit.MILLISECONDS);
System.out.println("result=" + result);
System.out.println("mainThread=" + Thread.currentThread().getName());
}
}
//运行结果: run()方法在不同的线程下执行
// result=Hello Synchronous-hystrix thread:hystrix-HelloWorldGroup-1
// result=Hello Asynchronous-hystrix thread:hystrix-HelloWorldGroup-2
// mainThread=main

note:异步调用使用 command.queue()get(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);同步调用使用command.execute() 等同于 command.queue().get();

3:注册异步事件回调执行

Java代码

//注册观察者事件拦截
Observable<String> fs = new HelloWorldCommand("World").observe();
//注册结果回调事件
fs.subscribe(new Action1<String>() {
@Override
public void call(String result) {
//执行结果处理,result 为HelloWorldCommand返回的结果
//用户对结果做二次处理.
}
});
//注册完整执行生命周期事件
fs.subscribe(new Observer<String>() {
@Override
public void onCompleted() {
// onNext/onError完成之后最后回调
System.out.println("execute onCompleted");
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
// 当产生异常时回调
System.out.println("onError " + e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
@Override
public void onNext(String v) {
// 获取结果后回调
System.out.println("onNext: " + v);
}
});
/* 运行结果
call execute result=Hello observe-hystrix thread:hystrix-HelloWorldGroup-3
onNext: Hello observe-hystrix thread:hystrix-HelloWorldGroup-3
execute onCompleted
*/

4:使用Fallback() 提供降级策略

Java代码

//重载HystrixCommand 的getFallback方法实现逻辑
public class HelloWorldCommand extends HystrixCommand<String> {
private final String name;
public HelloWorldCommand(String name) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("HelloWorldGroup"))
/* 配置依赖超时时间,500毫秒*/
.andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationThreadTimeoutInMilliseconds(500)));
this.name = name;
}
@Override
protected String getFallback() {
return "exeucute Falled";
}
@Override
protected String run() throws Exception {
//sleep 1 秒,调用会超时
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
return "Hello " + name +" thread:" + Thread.currentThread().getName();
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
HelloWorldCommand command = new HelloWorldCommand("test-Fallback");
String result = command.execute();
}
}
/* 运行结果:getFallback() 调用运行
getFallback executed
*/

NOTE: 除了HystrixBadRequestException异常之外，所有从run()方法抛出的异常都算作失败，并触发降级getFallback()和断路器逻辑。

HystrixBadRequestException用在非法参数或非系统故障异常等不应触发回退逻辑的场景。

5:依赖命名:CommandKey

Java代码

public HelloWorldCommand(String name) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
/* HystrixCommandKey工厂定义依赖名称 */
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld")));
this.name = name;
}

NOTE: 每个CommandKey代表一个依赖抽象,相同的依赖要使用相同的CommandKey名称。依赖隔离的根本就是对相同CommandKey的依赖做隔离.

6:依赖分组:CommandGroup

命令分组用于对依赖操作分组,便于统计,汇总等.

Java代码

//使用HystrixCommandGroupKey工厂定义
public HelloWorldCommand(String name) {
Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("HelloWorldGroup"))
}

NOTE: CommandGroup是每个命令最少配置的必选参数，在不指定ThreadPoolKey的情况下，字面值用于对不同依赖的线程池/信号区分.

7:线程池/信号:ThreadPoolKey

Java代码

public HelloWorldCommand(String name) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"))
/* 使用HystrixThreadPoolKey工厂定义线程池名称*/
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("HelloWorldPool")));
this.name = name;
}

NOTE: 当对同一业务依赖做隔离时使用CommandGroup做区分,但是对同一依赖的不同远程调用如(一个是redis 一个是http),可以使用HystrixThreadPoolKey做隔离区分.

最然在业务上都是相同的组，但是需要在资源上做隔离时，可以使用HystrixThreadPoolKey区分.

8:请求缓存 Request-Cache

Java代码

public class RequestCacheCommand extends HystrixCommand<String> {
private final int id;
public RequestCacheCommand( int id) {
super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("RequestCacheCommand"));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() throws Exception {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " execute id=" + id);
return "executed=" + id;
}
//重写getCacheKey方法,实现区分不同请求的逻辑
@Override
protected String getCacheKey() {
return String.valueOf(id);
}
public static void main(String[] args){
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
RequestCacheCommand command2a = new RequestCacheCommand(2);
RequestCacheCommand command2b = new RequestCacheCommand(2);
Assert.assertTrue(command2a.execute());
//isResponseFromCache判定是否是在缓存中获取结果
Assert.assertFalse(command2a.isResponseFromCache());
Assert.assertTrue(command2b.execute());
Assert.assertTrue(command2b.isResponseFromCache());
} finally {
context.shutdown();
}
context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
RequestCacheCommand command3b = new RequestCacheCommand(2);
Assert.assertTrue(command3b.execute());
Assert.assertFalse(command3b.isResponseFromCache());
} finally {
context.shutdown();
}
}
}

NOTE:请求缓存可以让(CommandKey/CommandGroup)相同的情况下,直接共享结果，降低依赖调用次数，在高并发和CacheKey碰撞率高场景下可以提升性能.

Servlet容器中，可以直接实用Filter机制Hystrix请求上下文

Java代码

public class HystrixRequestContextServletFilter implements Filter {
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
throws IOException, ServletException {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
chain.doFilter(request, response);
} finally {
context.shutdown();
}
}
}
<filter>
<display-name>HystrixRequestContextServletFilter</display-name>
<filter-name>HystrixRequestContextServletFilter</filter-name>
<filter-class>com.netflix.hystrix.contrib.requestservlet.HystrixRequestContextServletFilter</filter-class>
</filter>
<filter-mapping>
<filter-name>HystrixRequestContextServletFilter</filter-name>
<url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>

9:信号量隔离:SEMAPHORE

隔离本地代码或可快速返回远程调用(如memcached,redis)可以直接使用信号量隔离,降低线程隔离开销.

Java代码

public class HelloWorldCommand extends HystrixCommand<String> {
private final String name;
public HelloWorldCommand(String name) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("HelloWorldGroup"))
/* 配置信号量隔离方式,默认采用线程池隔离 */
.andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)));
this.name = name;
}
@Override
protected String run() throws Exception {
return "HystrixThread:" + Thread.currentThread().getName();
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
HelloWorldCommand command = new HelloWorldCommand("semaphore");
String result = command.execute();
System.out.println(result);
System.out.println("MainThread:" + Thread.currentThread().getName());
}
}
/** 运行结果
HystrixThread:main
MainThread:main
*/

10:fallback降级逻辑命令嵌套

适用场景:用于fallback逻辑涉及网络访问的情况,如缓存访问。

Java代码

public class CommandWithFallbackViaNetwork extends HystrixCommand<String> {
private final int id;
protected CommandWithFallbackViaNetwork(int id) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("RemoteServiceX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetValueCommand")));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
// RemoteService.getValue(id);
throw new RuntimeException("force failure for example");
}
@Override
protected String getFallback() {
return new FallbackViaNetwork(id).execute();
}
private static class FallbackViaNetwork extends HystrixCommand<String> {
private final int id;
public FallbackViaNetwork(int id) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("RemoteServiceX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetValueFallbackCommand"))
// 使用不同的线程池做隔离，防止上层线程池跑满，影响降级逻辑.
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("RemoteServiceXFallback")));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
MemCacheClient.getValue(id);
}
@Override
protected String getFallback() {
return null;
}
}
}

NOTE:依赖调用和降级调用使用不同的线程池做隔离，防止上层线程池跑满，影响二级降级逻辑调用.

11:显示调用fallback逻辑,用于特殊业务处理

Java代码

public class CommandFacadeWithPrimarySecondary extends HystrixCommand<String> {
private final static DynamicBooleanProperty usePrimary = DynamicPropertyFactory.getInstance().getBooleanProperty("primarySecondary.usePrimary", true);
private final int id;
public CommandFacadeWithPrimarySecondary(int id) {
super(Setter
.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("PrimarySecondaryCommand"))
.andCommandPropertiesDefaults(
HystrixCommandProperties.Setter()
.withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
if (usePrimary.get()) {
return new PrimaryCommand(id).execute();
} else {
return new SecondaryCommand(id).execute();
}
}
@Override
protected String getFallback() {
return "static-fallback-" + id;
}
@Override
protected String getCacheKey() {
return String.valueOf(id);
}
private static class PrimaryCommand extends HystrixCommand<String> {
private final int id;
private PrimaryCommand(int id) {
super(Setter
.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("PrimaryCommand"))
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("PrimaryCommand"))
.andCommandPropertiesDefaults(
// we default to a 600ms timeout for primary
HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionTimeoutInMilliseconds(600)));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
// perform expensive 'primary' service call
return "responseFromPrimary-" + id;
}
}
private static class SecondaryCommand extends HystrixCommand<String> {
private final int id;
private SecondaryCommand(int id) {
super(Setter
.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("SecondaryCommand"))
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("SecondaryCommand"))
.andCommandPropertiesDefaults(
// we default to a 100ms timeout for secondary
HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionTimeoutInMilliseconds(100)));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
// perform fast 'secondary' service call
return "responseFromSecondary-" + id;
}
}
public static class UnitTest {
@Test
public void testPrimary() {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty("primarySecondary.usePrimary", true);
assertEquals("responseFromPrimary-20", new CommandFacadeWithPrimarySecondary(20).execute());
} finally {
context.shutdown();
ConfigurationManager.getConfigInstance().clear();
}
}
@Test
public void testSecondary() {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty("primarySecondary.usePrimary", false);
assertEquals("responseFromSecondary-20", new CommandFacadeWithPrimarySecondary(20).execute());
} finally {
context.shutdown();
ConfigurationManager.getConfigInstance().clear();
}
}
}
}

NOTE:显示调用降级适用于特殊需求的场景,fallback用于业务处理，fallback不再承担降级职责，建议慎重使用，会造成监控统计换乱等问题.

12:命令调用合并:HystrixCollapser

命令调用合并允许多个请求合并到一个线程/信号下批量执行。

执行流程图如下:

Java代码

public class CommandCollapserGetValueForKey extends HystrixCollapser<List<String>, String, Integer> {
private final Integer key;
public CommandCollapserGetValueForKey(Integer key) {
this.key = key;
}
@Override
public Integer getRequestArgument() {
return key;
}
@Override
protected HystrixCommand<List<String>> createCommand(final Collection<CollapsedRequest<String, Integer>> requests) {
//创建返回command对象
return new BatchCommand(requests);
}
@Override
protected void mapResponseToRequests(List<String> batchResponse, Collection<CollapsedRequest<String, Integer>> requests) {
int count = 0;
for (CollapsedRequest<String, Integer> request : requests) {
//手动匹配请求和响应
request.setResponse(batchResponse.get(count++));
}
}
private static final class BatchCommand extends HystrixCommand<List<String>> {
private final Collection<CollapsedRequest<String, Integer>> requests;
private BatchCommand(Collection<CollapsedRequest<String, Integer>> requests) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetValueForKey")));
this.requests = requests;
}
@Override
protected List<String> run() {
ArrayList<String> response = new ArrayList<String>();
for (CollapsedRequest<String, Integer> request : requests) {
response.add("ValueForKey: " + request.getArgument());
}
return response;
}
}
public static class UnitTest {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
Future<String> f1 = new CommandCollapserGetValueForKey(1).queue();
Future<String> f2 = new CommandCollapserGetValueForKey(2).queue();
Future<String> f3 = new CommandCollapserGetValueForKey(3).queue();
Future<String> f4 = new CommandCollapserGetValueForKey(4).queue();
assertEquals("ValueForKey: 1", f1.get());
assertEquals("ValueForKey: 2", f2.get());
assertEquals("ValueForKey: 3", f3.get());
assertEquals("ValueForKey: 4", f4.get());
assertEquals(1, HystrixRequestLog.getCurrentRequest().getExecutedCommands().size());
HystrixCommand<?> command = HystrixRequestLog.getCurrentRequest().getExecutedCommands().toArray(new HystrixCommand<?>[1])[0];
assertEquals("GetValueForKey", command.getCommandKey().name());
assertTrue(command.getExecutionEvents().contains(HystrixEventType.COLLAPSED));
assertTrue(command.getExecutionEvents().contains(HystrixEventType.SUCCESS));
} finally {
context.shutdown();
}
}
}

NOTE:使用场景:HystrixCollapser用于对多个相同业务的请求合并到一个线程甚至可以合并到一个连接中执行，降低线程交互次和IO数,但必须保证他们属于同一依赖.

四:监控平台搭建Hystrix-dashboard

1:监控dashboard介绍

dashboard面板可以对依赖关键指标提供实时监控,如下图:

2:实例暴露command统计数据

Hystrix使用Servlet对当前JVM下所有command调用情况作数据流输出

配置如下:

Xml代码

<servlet>
<display-name>HystrixMetricsStreamServlet</display-name>
<servlet-name>HystrixMetricsStreamServlet</servlet-name>
<servlet-class>com.netflix.hystrix.contrib.metrics.eventstream.HystrixMetricsStreamServlet</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>HystrixMetricsStreamServlet</servlet-name>
<url-pattern>/hystrix.stream</url-pattern>
</servlet-mapping>
<!--
对应URL格式 : http://hostname:port/application/hystrix.stream
-->

3:集群模式监控统计搭建

1)使用Turbine组件做集群数据汇总

结构图如下;

2)内嵌jetty提供Servlet容器,暴露HystrixMetrics

Java代码

public class JettyServer {
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
private int port;
private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(1);
private Server server = null;
public void init() {
try {
executorService.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
//绑定8080端口,加载HystrixMetricsStreamServlet并映射url
server = new Server(8080);
WebAppContext context = new WebAppContext();
context.setContextPath("/");
context.addServlet(HystrixMetricsStreamServlet.class, "/hystrix.stream");
context.setResourceBase(".");
server.setHandler(context);
server.start();
server.join();
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
}
}
});
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
}
}
public void destory() {
if (server != null) {
try {
server.stop();
server.destroy();
logger.warn("jettyServer stop and destroy!");
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
}
}
}
}

3)Turbine搭建和配置

a:配置Turbine Servlet收集器

Java代码

<servlet>
<description></description>
<display-name>TurbineStreamServlet</display-name>
<servlet-name>TurbineStreamServlet</servlet-name>
<servlet-class>com.netflix.turbine.streaming.servlet.TurbineStreamServlet</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>TurbineStreamServlet</servlet-name>
<url-pattern>/turbine.stream</url-pattern>
</servlet-mapping>

b:编写config.properties配置集群实例

Java代码

#配置两个集群:mobil-online,ugc-online
turbine.aggregator.clusterConfig=mobil-online,ugc-online
#配置mobil-online集群实例
turbine.ConfigPropertyBasedDiscovery.mobil-online.instances=10.10.*.*,10.10.*.*,10.10.*.*,10.10.*.*,10.10.*.*,10.10.*.*,10.16.*.*,10.16.*.*,10.16.*.*,10.16.*.*
#配置mobil-online数据流servlet
turbine.instanceUrlSuffix.mobil-online=:8080/hystrix.stream
#配置ugc-online集群实例
turbine.ConfigPropertyBasedDiscovery.ugc-online.instances=10.10.*.*,10.10.*.*,10.10.*.*,10.10.*.*#配置ugc-online数据流servlet
turbine.instanceUrlSuffix.ugc-online=:8080/hystrix.stream

c:使用Dashboard配置连接Turbine

如下图 :

五:Hystrix配置与分析

1:Hystrix 配置

1):Command 配置

Command配置源码在HystrixCommandProperties,构造Command时通过Setter进行配置

具体配置解释和默认值如下

Java代码

//使用命令调用隔离方式,默认:采用线程隔离,ExecutionIsolationStrategy.THREAD
private final HystrixProperty<ExecutionIsolationStrategy> executionIsolationStrategy;
//使用线程隔离时，调用超时时间，默认:1秒
private final HystrixProperty<Integer> executionIsolationThreadTimeoutInMilliseconds;
//线程池的key,用于决定命令在哪个线程池执行
private final HystrixProperty<String> executionIsolationThreadPoolKeyOverride;
//使用信号量隔离时，命令调用最大的并发数,默认:10
private final HystrixProperty<Integer> executionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests;
//使用信号量隔离时，命令fallback(降级)调用最大的并发数,默认:10
private final HystrixProperty<Integer> fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests;
//是否开启fallback降级策略默认:true
private final HystrixProperty<Boolean> fallbackEnabled;
// 使用线程隔离时，是否对命令执行超时的线程调用中断（Thread.interrupt()）操作.默认:true
private final HystrixProperty<Boolean> executionIsolationThreadInterruptOnTimeout;
// 统计滚动的时间窗口,默认:5000毫秒circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds
private final HystrixProperty<Integer> metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds;
// 统计窗口的Buckets的数量,默认:10个,每秒一个Buckets统计
private final HystrixProperty<Integer> metricsRollingStatisticalWindowBuckets; // number of buckets in the statisticalWindow
//是否开启监控统计功能,默认:true
private final HystrixProperty<Boolean> metricsRollingPercentileEnabled;
// 是否开启请求日志,默认:true
private final HystrixProperty<Boolean> requestLogEnabled;
//是否开启请求缓存,默认:true
private final HystrixProperty<Boolean> requestCacheEnabled; // Whether request caching is enabled.

2):熔断器（Circuit Breaker）配置

Circuit Breaker配置源码在HystrixCommandProperties,构造Command时通过Setter进行配置,每种依赖使用一个Circuit Breaker

Java代码

// 熔断器在整个统计时间内是否开启的阀值，默认20秒。也就是10秒钟内至少请求20次，熔断器才发挥起作用
private final HystrixProperty<Integer> circuitBreakerRequestVolumeThreshold;
//熔断器默认工作时间,默认:5秒.熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态,放部分流量过去重试
private final HystrixProperty<Integer> circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds;
//是否启用熔断器,默认true. 启动
private final HystrixProperty<Boolean> circuitBreakerEnabled;
//默认:50%。当出错率超过50%后熔断器启动.
private final HystrixProperty<Integer> circuitBreakerErrorThresholdPercentage;
//是否强制开启熔断器阻断所有请求,默认:false,不开启
private final HystrixProperty<Boolean> circuitBreakerForceOpen;
//是否允许熔断器忽略错误,默认false, 不开启
private final HystrixProperty<Boolean> circuitBreakerForceClosed;

3):命令合并(Collapser)配置

Command配置源码在HystrixCollapserProperties,构造Collapser时通过Setter进行配置

Java代码

//请求合并是允许的最大请求数,默认: Integer.MAX_VALUE
private final HystrixProperty<Integer> maxRequestsInBatch;
//批处理过程中每个命令延迟的时间,默认:10毫秒
private final HystrixProperty<Integer> timerDelayInMilliseconds;
//批处理过程中是否开启请求缓存,默认:开启
private final HystrixProperty<Boolean> requestCacheEnabled;

4):线程池(ThreadPool)配置

Java代码

/**
配置线程池大小,默认值10个.
建议值:请求高峰时99.5%的平均响应时间 + 向上预留一些即可
*/
HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(int value)
/**
配置线程值等待队列长度,默认值:-1
建议值:-1表示不等待直接拒绝,测试表明线程池使用直接决绝策略+ 合适大小的非回缩线程池效率最高.所以不建议修改此值。
当使用非回缩线程池时，queueSizeRejectionThreshold,keepAliveTimeMinutes 参数无效
*/
HystrixThreadPoolProperties.Setter().withMaxQueueSize(int value)

2:Hystrix关键组件分析

1):Hystrix流程结构解析

流程说明:

1:每次调用创建一个新的HystrixCommand,把依赖调用封装在run()方法中.

2:执行execute()/queue做同步或异步调用.

3:判断熔断器(circuit-breaker)是否打开,如果打开跳到步骤8,进行降级策略,如果关闭进入步骤.

4:判断线程池/队列/信号量是否跑满，如果跑满进入降级步骤8,否则继续后续步骤.

5:调用HystrixCommand的run方法.运行依赖逻辑

5a:依赖逻辑调用超时,进入步骤8.

6:判断逻辑是否调用成功

6a:返回成功调用结果

6b:调用出错，进入步骤8.

7:计算熔断器状态,所有的运行状态(成功, 失败, 拒绝,超时)上报给熔断器，用于统计从而判断熔断器状态.

8:getFallback()降级逻辑.

以下四种情况将触发getFallback调用：

(1):run()方法抛出非HystrixBadRequestException异常。

(2):run()方法调用超时

(3):熔断器开启拦截调用

(4):线程池/队列/信号量是否跑满

8a:没有实现getFallback的Command将直接抛出异常

8b:fallback降级逻辑调用成功直接返回

8c:降级逻辑调用失败抛出异常

9:返回执行成功结果

2):熔断器:Circuit Breaker

Circuit Breaker 流程架构和统计

每个熔断器默认维护10个bucket,每秒一个bucket,每个blucket记录成功,失败,超时,拒绝的状态，

默认错误超过50%且10秒内超过20个请求进行中断拦截.

3)隔离(Isolation)分析

Hystrix隔离方式采用线程/信号的方式,通过隔离限制依赖的并发量和阻塞扩散.

(1):线程隔离

把执行依赖代码的线程与请求线程(如:jetty线程)分离，请求线程可以自由控制离开的时间(异步过程)。

通过线程池大小可以控制并发量，当线程池饱和时可以提前拒绝服务,防止依赖问题扩散。

线上建议线程池不要设置过大，否则大量堵塞线程有可能会拖慢服务器。

(2):线程隔离的优缺点

线程隔离的优点:

[1]:使用线程可以完全隔离第三方代码,请求线程可以快速放回。

[2]:当一个失败的依赖再次变成可用时，线程池将清理，并立即恢复可用，而不是一个长时间的恢复。

[3]:可以完全模拟异步调用，方便异步编程。

线程隔离的缺点:

[1]:线程池的主要缺点是它增加了cpu，因为每个命令的执行涉及到排队(默认使用SynchronousQueue避免排队)，调度和上下文切换。

[2]:对使用ThreadLocal等依赖线程状态的代码增加复杂性，需要手动传递和清理线程状态。

NOTE: Netflix公司内部认为线程隔离开销足够小，不会造成重大的成本或性能的影响。

Netflix 内部API 每天100亿的HystrixCommand依赖请求使用线程隔，每个应用大约40多个线程池，每个线程池大约5-20个线程。

(3):信号隔离

信号隔离也可以用于限制并发访问，防止阻塞扩散, 与线程隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程（该线程需要通过信号申请）,

如果客户端是可信的且可以快速返回，可以使用信号隔离替换线程隔离,降低开销.

线程隔离与信号隔离区别如下图:

解析图片出自官网wiki , 更多内容请见官网: https://github.com/Netflix/Hystrix

Hystrix流程结构解析

流程说明:

1:每次调用创建一个新的HystrixCommand,把依赖调用封装在run()方法中.

2:执行execute()/queue做同步或异步调用.

3:判断熔断器(circuit-breaker)是否打开,如果打开跳到步骤8,进行降级策略,如果关闭进入步骤.

4:判断线程池/队列/信号量是否跑满，如果跑满进入降级步骤8,否则继续后续步骤.

5:调用HystrixCommand的run方法.运行依赖逻辑

5a:依赖逻辑调用超时,进入步骤8.

6:判断逻辑是否调用成功

6a:返回成功调用结果

6b:调用出错，进入步骤8.

7:计算熔断器状态,所有的运行状态(成功, 失败, 拒绝,超时)上报给熔断器，用于统计从而判断熔断器状态.

8:getFallback()降级逻辑.

以下四种情况将触发getFallback调用：

(1):run()方法抛出非HystrixBadRequestException异常。

(2):run()方法调用超时

(3):熔断器开启拦截调用

(4):线程池/队列/信号量是否跑满

8a:没有实现getFallback的Command将直接抛出异常

8b:fallback降级逻辑调用成功直接返回

8c:降级逻辑调用失败抛出异常

9:返回执行成功结果

2.5 熔断器:Circuit Breaker

每个熔断器默认维护10个bucket,每秒一个bucket,每个bucket记录成功,失败,超时,拒绝的状态，

默认错误超过50%且10秒内超过20个请求进行中断拦截.

2.6 Hystrix隔离分析

Hystrix隔离方式采用线程/信号的方式,通过隔离限制依赖的并发量和阻塞扩散.

(1)线程隔离

把执行依赖代码的线程与请求线程(如:jetty线程)分离，请求线程可以自由控制离开的时间(异步过程)。

通过线程池大小可以控制并发量，当线程池饱和时可以提前拒绝服务,防止依赖问题扩散。

线上建议线程池不要设置过大，否则大量堵塞线程有可能会拖慢服务器。

(2)线程隔离的优缺点

线程隔离的优点:

[1]:使用线程可以完全隔离第三方代码,请求线程可以快速放回。
[2]:当一个失败的依赖再次变成可用时，线程池将清理，并立即恢复可用，而不是一个长时间的恢复。
[3]:可以完全模拟异步调用，方便异步编程。

线程隔离的缺点:

[1]:线程池的主要缺点是它增加了cpu，因为每个命令的执行涉及到排队(默认使用SynchronousQueue避免排队)，调度和上下文切换。
[2]:对使用ThreadLocal等依赖线程状态的代码增加复杂性，需要手动传递和清理线程状态。

NOTE: Netflix公司内部认为线程隔离开销足够小，不会造成重大的成本或性能的影响。
Netflix 内部API 每天100亿的HystrixCommand依赖请求使用线程隔，每个应用大约40多个线程池，每个线程池大约5-20个线程。

(3)信号隔离

信号隔离也可以用于限制并发访问，防止阻塞扩散, 与线程隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程（该线程需要通过信号申请）,
如果客户端是可信的且可以快速返回，可以使用信号隔离替换线程隔离,降低开销.
信号量的大小可以动态调整, 线程池大小不可以.

线程隔离与信号隔离区别如下图:

3.接入方式

本文会重点介绍基于服务化项目（thrift服务化项目）的接入方式。

3.1添加hystrix依赖

关于版本问题：由于不同版本Compile Dependencies不同，在使用过程中可以针对具体情况修改版本，具体依赖关系http://mvnrepository.com/artifact/com.netflix.hystrix/hystrix-javanica

<hystrix-version>1.4.22</hystrix-version>

<dependency>

<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>

<artifactId>hystrix-core</artifactId>

<version>${hystrix-version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>

<artifactId>hystrix-metrics-event-stream</artifactId>

<version>${hystrix-version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>

<artifactId>hystrix-javanica</artifactId>

<version>${hystrix-version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>

<artifactId>hystrix-servo-metrics-publisher</artifactId>

<version>${hystrix-version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>com.meituan.service.us</groupId>

<artifactId>hystrix-collector</artifactId>

<version>1.0-SNAPSHOT</version>

</dependency>

3.2引入Hystrix Aspect

application-context.xml文件中

<aop:aspectj-autoproxy/>

<bean id="hystrixAspect" class="com.netflix.hystrix.contrib.javanica.aop.aspectj.HystrixCommandAspect"></bean>

<context:component-scan base-package="com.***.***"/>

<context:annotation-config/>

注意：

1）hystrixAspect的这两行配置一定要和下面的context:component-scan放在同一个文件
2）Hystrix依赖的一些jar需要解决冲突问题，例如guava为15.0版本

3.3统计数据

需要注册plugin，直接从plugin中获取统计数据

新增初始化Bean

import com.meituan.service.us.collector.notifier.CustomEventNotifier;

import com.netflix.hystrix.contrib.servopublisher.HystrixServoMetricsPublisher;

import com.netflix.hystrix.strategy.HystrixPlugins;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;

/**

* Created by gaoguangchao on 16/7/1.

*/

public class HystrixMetricsInitializingBean {

private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(HystrixMetricsInitializingBean.class);

public void init() throws Exception {

LOGGER.info("HystrixMetrics starting...");

HystrixPlugins.getInstance().registerEventNotifier(CustomEventNotifier.getInstance());

HystrixPlugins.getInstance().registerMetricsPublisher(HystrixServoMetricsPublisher.getInstance());

}

application-context.xml文件中

1	`<bean id="hystrixMetricsInitializingBean"` `class="com.***.HystrixMetricsInitializingBean"` `init-method="init"/>`

3.4添加注解

本文使用同步执行方式，因此注解及方法实现都为同步方式，如果有异步执行、反应执行的需求，可以参考：官方注解说明[https://github.com/Netflix/Hystrix/tree/master/hystrix-contrib/hystrix-javanica]

@HystrixCommand(groupKey = "productStockOpLog", commandKey = "addProductStockOpLog", fallbackMethod = "addProductStockOpLogFallback",

commandProperties = {

@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "400"),//指定多久超时，单位毫秒。超时进fallback

@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),//判断熔断的最少请求数，默认是10；只有在一个统计窗口内处理的请求数量达到这个阈值，才会进行熔断与否的判断

@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "10"),//判断熔断的阈值，默认值50，表示在一个统计窗口内有50%的请求处理失败，会触发熔断

}

)

public void addProductStockOpLog(Long sku_id, Object old_value, Object new_value) throws Exception {

if (new_value != null && !new_value.equals(old_value)) {

doAddOpLog(null, null, sku_id, null, ProductOpType.PRODUCT_STOCK, old_value != null ? String.valueOf(old_value) : null, String.valueOf(new_value), 0, "C端", null);

}

public void addProductStockOpLogFallback(Long sku_id, Object old_value, Object new_value) throws Exception {

LOGGER.warn("发送商品库存变更消息失败,进入Fallback,skuId:{},oldValue:{},newValue:{}", sku_id, old_value, new_value);

}

示例：

@HystrixCommand(groupKey="UserGroup", commandKey = "GetUserByIdCommand"，

commandProperties = {

@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "100"),//指定多久超时，单位毫秒。超时进fallback

},

threadPoolProperties = {

@HystrixProperty(name = "coreSize", value = "30"),

@HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "101"),

@HystrixProperty(name = "keepAliveTimeMinutes", value = "2"),

@HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "15"),

@HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "12"),

@HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeInMilliseconds", value = "1440")

})

说明：
hystrix函数必须为public，fallback函数可以为private。两者需要返回值和参数相同详情。

hystrix函数需要放在一个service中，并且，在类本身的其他函数中调用hystrix函数，是无法达到监控的目的的。

3.5参数配置

4.参数说明

其他参数可参见 https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Con

参考文献

https://github.com/Netflix/Hystrix
https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use
http://hot66hot.iteye.com/blog/2155036

Hystrix 使用相关推荐

【微服务架构】SpringCloud之断路器(hystrix)
说在前面在微服务架构中,根据业务来拆分成一个个的服务,服务与服务之间可以相互调用(RPC),在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用.为了保证其高可用 ...
用 Hystrix 构建高可用服务架构
1 hystrix是什么在分布式系统中,每个服务都可能会调用很多其他服务,被调用的那些服务就是依赖服务,有的时候某些依赖服务出现故障也是很正常的. Hystrix 可以让我们在分布式系统中对服务间的 ...
spring cloud微服务治理eureka、hystrix、zuul代码例子
spring cloud微服务中台服务代码例子,包括eureka.hystrix.zuul https://github.com/birdstudiocn/spring-cloud-sample/tr ...
spring cloud微服务分布式云架构--hystrix的使用
hystrix主要作用在服务消费者,进行应用的保护,当请求的服务请求超时时,做出相应的处理,避免客户端一直进行请求等待,避免在高并发的情况出现服务器死机(请求过多,内存不足) 接下来的通过一个案例对h ...
JAVA springboot微服务b2b2c电子商务系统（十三）断路器聚合监控(Hystrix Turbine)
讲述了如何利用Hystrix Dashboard去监控断路器的Hystrix command.当我们有很多个服务的时候,这就需要聚合所以服务的Hystrix Dashboard的数据了.这就需要用到S ...
Hystrix 超时配置重写
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> @Configuration @ConditionalOnProperty(value = "spring.sleu ...
Spring Cloud（五）断路器监控(Hystrix Dashboard)
在上两篇文章中讲了,服务提供者 Eureka + 服务消费者 Feign,服务提供者 Eureka + 服务消费者(rest + Ribbon),本篇文章结合,上两篇文章中代码进行修改加入断路器监控 ...
面试官：为什么需要 Hystrix？
点击关注公众号,Java干货及时送达为什么需要hystrix Hystrix 官网地址 Github:https://github.com/Netflix/Hystrix/ Hystrix同样是ne ...
SpringCloud中Hystrix容错保护原理及配置，看它就够了！
点击关注公众号,Java干货及时送达作者:kosamino cnblogs.com/jing99/p/11625306.html 1 什么是灾难性雪崩效应? 如下图的过程所示,灾难性雪崩形成原因就大 ...
Spring Cloud 2020: Hystrix不生效怪我咯
点击上方蓝色"方志朋",选择"设为星标"回复"666"获取独家整理的学习资料! 好像没写相关的文章了,正好最近有朋友问我一些关于新版本中遇到 ...

Hystrix 使用

1、HystrixCommand vs HystrixObservableCommand

2、4个命令执行方法

3、fallback（降级）

4、隔离策略

5、熔断机制

6、结果cache

7、合并请求collapsing

附录：各种策略配置

一:为什么需要Hystrix?

二:Hystrix如何解决依赖隔离

三:如何使用Hystrix

1:使用maven引入Hystrix依赖

2:使用命令模式封装依赖逻辑

3:注册异步事件回调执行

4:使用Fallback() 提供降级策略

5:依赖命名:CommandKey

6:依赖分组:CommandGroup

7:线程池/信号:ThreadPoolKey

8:请求缓存 Request-Cache

9:信号量隔离:SEMAPHORE

10:fallback降级逻辑命令嵌套

11:显示调用fallback逻辑,用于特殊业务处理

12:命令调用合并:HystrixCollapser

四:监控平台搭建Hystrix-dashboard

1:监控dashboard介绍

2:实例暴露command统计数据

3:集群模式监控统计搭建

五:Hystrix配置与分析

1:Hystrix 配置

2:Hystrix关键组件分析

Hystrix流程结构解析

2.5 熔断器:Circuit Breaker

2.6 Hystrix隔离分析

3.接入方式

3.1添加hystrix依赖

3.2引入Hystrix Aspect

3.3统计数据

3.4添加注解

3.5参数配置

4.参数说明

参考文献

Hystrix 使用相关推荐

最新文章

热门文章