hystrix

在Spring Cloud微服务体系中，由于限流熔断组件Hystrix开源版本不在维护，因此国内不少有类似需求的公司已经将眼光转向阿里开源的Sentinel框架。而以下要介绍的正是作者最近两个月的真实项目实践过程，这中间被不少网络Demo示例级别水文误导过，为了以正视听特将实践过程加以总结，希望能够帮到有类似需要的朋友！(PS：此文有点长，看下概念部分后可以点击关注+收藏，以备需要) 一、Sentinel概述 在基于Spring Cloud构建的微服务体系中，服务之间的调用链路会随着系统的演进变得越来越长，这无疑会增加了整个系统的不可靠因素。在并发流量比较高的情况下，由于网络调用之间存在一定的超时时间，链路中的某个服务出现宕机都会大大增加整个调用链路的响应时间，而瞬间的流量洪峰则会导致这条链路上所有服务的可用线程资源被打满，从而造成整体服务的不可用，这也就是我们常说的“ 雪崩效应 ”。 而在微服务系统设计的过程中，为了应对这样的糟糕情况，最常用的手段就是进行 ”流量控制“ 以及对网络服务的调用实现 “熔断降级” 。所谓流量控制就是根据服务的承载能力指定一个策略，对一定时间窗口内的网络调用次数进行限制，例如1s内某个服务最多只能处理10个请求，那么1s内的第11+的请求会被被限制丢弃；而熔断降级的概念则是说在A服务→B服务调用过程中

0、前言 微服务架构现在是个热门话题，微服务的高可用性自然也是企业非常关注的。眼下互联网的架构秘籍三板斧“高可用可扩展，缓存提速，消峰减流去并发”，在微服务架构体系中有着不一样的诠释。 在微服务中消息队列不仅用来消峰，还可以通过消息队列来解决微服务之间的多耦合，把同步调用转化为异步调用，减少调用链路，提升系统稳定性。 单体应用拆分为独立的多个无形中增加了系统的响应时间，可以通过本地缓存、分布式缓存相结合的方式来弥补性能的损耗。 以前通过内部接口调用的方法变成RPC调用多个服务，服务与服务之间还有依赖关系，每个服务接口响应时间也都不一样，简单的设置单个接口的超时时间已解决不了问题，可通过服务定级，哪些服务不能出问题，哪些服务允许有异常，采用降级、熔断的方式来解决问题，以达到系统的高可用。 以上这三种方式如能合理运用，微服务的高可用性大大提升，所以说缓存、队列、熔断降级成了微服务架构中的新三板斧。 以下是相关技术应用中的一些难点解答，供大家参考。 1、微服务架构中有哪些技术手段必须在设计阶段就需要规划进去? 互联网的三板斧：熔断、消息队列、缓存，这个必须有要考虑进入，另外为了提高响应时间，并行化操作也需要提前考虑。 熔断：保障服务高可用的重要手段，用户的请求将不再直接访问服务，而是通过线程池中的空闲线程来访问服务，如果线程池已满，则会进行降级处理，用户的请求不会被阻塞

来源：kujiale webfe.kujiale.com/spring-could-heart/ Spring Cloud 是一个基于 Spring Boot 实现的微服务框架，它包含了实现微服务架构所需的各种组件。 注：Spring Boot 简单理解就是简化 Spring 项目的搭建、配置、组合的框架。因为与构建微服务本身没有直接关系，所以本文不对 Spring Boot 进行展开。 另外本文有一些例子涉及到 Spring 和 Spring Boot，建议先了解一下 Spring 和 Spring Boot 再阅读本文。 本文的阅读对象主要是没有接触过服务架构，想对其有一个宏观的了解的同学。 本文将从 Spring Cloud 出发，分两小节讲述微服务框架的「五脏六腑」： 第一小节「服务架构」旨在说明的包括两点，一服务架构是什么及其必要性；二是服务架构的基本组成。为什么第一节写服务架构而不是微服务架构呢？原因主要是微服务架构本身与服务架构有着千丝万缕的关系，服务架构是微服务架构的根基。 第二小节「五脏六腑」则将结合 Spring Cloud 这个特例来介绍一个完整的微服务框架的组成。 「服务架构」 为了方便理解，我先讲一个小故事：（改编自一知乎答主） Martin（微服务提出者也叫 Martin）刚来到公司时是一个基层员工，它上面有经理、老板，那个时候所有人都听老板的指挥。

1：概述 由于Spring Cloud Feign的客户端负载均衡是通过Spring Cloud Ribbon实现的，所以可以直接通过配置Ribbon客户端的方式来自定义各个服务客户端调用的参数 2：全局配置 ribbon.ConnectTimeout=500 ribbon.ReadTimeOut=5000 3：指定服务配置 userService.ribbon.ConnectTimeout=500 userService.ribbon.ReadTimeout=2000 4：重试机制 userService.ribbon.ConnectTimeout=500 userService.ribbon.ReadTimeout=2000 userService.ribbon.OkToRetryOnAllOperations=true userService.ribbon.MaxAutoRetriesNextServer=2 userService.ribbon.MaxAutoRetries=1 Ribbon的超时与Hystrix的超时是两个概念。一般需要让hystrix的超时时间大于Ribbon的超时时间，否则Hystrix命令超时后，直接熔断，重试机制就没有任何意义了 5：参数绑定 常用绑定参数的方式 @RequestParam 绑定单个请求参数值 @PathVariable

熔断 限流 重试 1. 限速路由器 限速在高并发场景中比较常用的手段之一，可以有效的保障服务的整体稳定性，Spring Cloud Gateway 提供了基于 Redis 的限流方案。所以我们首先需要添加对应的依赖包spring-boot-starter-data-redis-reactive <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId> </dependency> 配置文件中需要添加 Redis 地址和限流的相关配置 server: port: 8080 spring: application: name: spring-cloud-gateway redis: host: localhost password: password port: 6379 cloud: gateway: discovery: locator: enabled: true routes: - id: requestratelimiter_route uri: http://example.org filters: - name: RequestRateLimiter args: redis-rate

1. 背景 通过 Spring Cloud 和微服务 的学习，我们了解到使用Spring Cloud实现微服务的架构基本成型，大致是这样的： 我们使用Spring Cloud Netflix中的Eureka实现了 服务注册中心 以及服务注册与发现；而服务间通过 Ribbon 或Feign实现服务的消费以及均衡负载。为了使得服务集群更为健壮，使用 Hystrix 的熔断机制来避免在微服务架构中个别服务出现异常时引起的故障蔓延。 在该架构中，服务集群包含：内部服务Service A 和 Service B，他们都会注册与订阅服务至Eureka Server，而Open Service是一个对外的服务，通过均衡负载公开至服务调用方。我们把焦点聚集在对外服务这块，直接暴露我们的服务地址，这样的实现是否合理，或者是否有更好的实现方式呢？ 先来说说这样的架构需要做的一些事儿以及存在的不足： • 破坏了服务无状态特点。 为了保证对外服务的安全性，我们需要实现对服务访问的权限控制，而开放服务的权限控制机制将会贯穿并污染整个开放服务的业务逻辑，这会带来的最直接问题是，破坏了服务集群中REST API无状态的特点。 从具体开发和测试的角度来说，在工作中除了要考虑实际的业务逻辑之外，还需要额外考虑对接口访问的控制处理。 • 无法直接复用既有接口。 当我们需要对一个即有的集群内访问接口，实现外部服务访问时

原理：通过请求头埋入指定服务的metadata标识，扩展ribbon的choose策略。 一定要注意hystrix的隔离策略 ！！强烈推荐使用信号量隔离。 因为一旦使用线程隔离（线程池存在复用），会导致InheritThreadLocal（只会在线程init时拷贝父线程的ThreadLocal值）失效。 传送门 下载源码编译 应用集成 maven依赖 <dependency> <groupId>io.jmnarloch</groupId> <artifactId>ribbon-discovery-filter-spring-cloud-starter</artifactId> <version>2.1.0</version> </dependency> 应用配置 #AB测试用，网关会根据该参数路由 spring.cloud.nacos.discovery.metadata.launcher=A 拦截器 public class AbTestingFilter extends OncePerRequestFilter { private final static String SWITCH_KEY = "launcher", SWITCH_HEAD_KEY = "switchTag", DEFAULT_ENV = "B";//默认B为线上测试环境 @Value("${spring

阅读源码的过程，就像是在像武侠小说里阅读武功秘籍一样，分析高手的一招一式，提炼出精髓，来增强自己的内力。 之前的帖子说了一下 微服务的雪崩效应和常见的解决方案 ，太水，没有上代码怎么叫解决方案。 github 上有很多开源的库来解决 雪崩问题 ，比较出名的是 Netflix 的开源库 hystrix 。集 流量控制 、 熔断 、 容错 等于一身的 java 语言的库。今天分析的源码库是 hystrix-go ，他是 hystrix 的的 go 语言版，应该是说简化版本，用很少的代码量实现了主要功能。很推荐朋友们有时间读一读。 使用简单 hystrix 的使用是非常简单的，同步执行，直接调用 Do 方法。 err := hystrix.Do("my_command", func() error { // talk to other services return nil }, func(err error) error { // do this when services are down return nil }) 异步执行 Go 方法,内部实现是启动了一个 gorouting ，如果想得到自定义方法的数据，需要你传 channel 来处理数据，或者输出。返回的 error 也是一个 channel output := make(chan bool, 1) errors :=