hystrix

并发压测微服务之间互相调用进入断融，需要设置 hystrix.threadpool.default.coreSize=6000 #最大进程数默认是10 hystrix.command.default.execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequest=6000 #最大并发请求数 hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds=60000 #断融的超时时间 下面是断路器的一些参数，自己记录下： hystrix.command.default和hystrix.threadpool.default中的default为默认CommandKey Command Properties Execution相关的属性的配置： hystrix.command.default.execution.isolation.strategy 隔离策略，默认是Thread, 可选Thread｜Semaphore hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds 命令执行超时时间，默认1000ms hystrix.command.default.execution

@author:QYX 最近在赶开源项目，随缘搬运~ 对Feign的支持 引入依赖（feign中已经继承了Hystrix） 在feign中开启配置 feign: client: config: service-product: #需要调用的服务名称 loggerLevel: FULL 自定义一个接口的实现类，这个实现类就是熔断触发的降级逻辑 package com.qqq.fegin; ​ import com.qqq.entity.Product; import org.springframework.stereotype.Component; ​ @Component public class ProductFeignClientCallback implements ProductFeginClient { /** * 熔断降级方法 * @param id * @return */ @Override public Product findById(Long id) { Product product=new Product(); product.setProductName("feign调用触发熔断降级方法"); return product; } } ​ 修改feignClient接口添加降级方法 package com.qqq.fegin; ​ import com

什么是断路器 断路器模式源于Martin Fowler的 Circuit Breaker 一文。“断路器”本身是一种开关装置，用于在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路时，“断路器”能够及时的切断故障电路，防止发生过载、发热、甚至起火等严重后果。 　　在分布式架构中，断路器模式的作用也是类似的，当某个服务单元发生故障（类似用电器发生短路）之后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝），向调用方返回一个错误响应，而不是长时间的等待。这样就不会使得线程因调用故障服务被长时间占用不释放，避免了故障在分布式系统中的蔓延。 Netflix Hystrix 　　在Spring Cloud中使用了 Hystrix 来实现断路器的功能。Hystrix是Netflix开源的微服务框架套件之一，该框架目标在于通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点，从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix具备拥有回退机制和断路器功能的线程和信号隔离，请求缓存和请求打包，以及监控和配置等功能。 　　接下来我们就以一个简单的例子，介绍一下Spring cloud Hystrix的使用 　　首先在工程中添加spring cloud hystrix的依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId

接上一篇的文章，如果这个时候把2个Computer服务都关闭，调用的结果如下： Whitelabel Error Page This application has no explicit mapping for /error, so you are seeing this as a fallback. Fri Dec 02 10:44:06 CST 2016 There was an unexpected error (type=Internal Server Error, status=500). add timed-out and no fallback available. 我们不需要在Feigh工程中引入Hystix，Feign中已经依赖了Hystrix 使用@FeignClient注解中的fallback属性指定回调类 package i.a.c; import org.springframework.cloud.netflix.feign.FeignClient; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod; import org.springframework

5.1 Hystrix 服务降级 前言 在微服务架构中，我们将系统拆分成了一个个的服务单元，各单元应用间通过服务注册与订阅的方式互相依赖。由于每个单元都在不同的进程中运行，依赖通过远程调用的方式执行，这样就有可能因为网络原因或是依赖服务自身问题出现调用故障或延迟，而这些问题会直接导致调用方的对外服务也出现延迟，若此时调用方的请求不断增加，最后就会出现因等待出现故障的依赖方响应而形成任务积压，线程资源无法释放，最终导致自身服务的瘫痪，进一步甚至出现故障的蔓延最终导致整个系统的瘫痪。如果这样的架构存在如此严重的隐患，那么相较传统架构就更加的不稳定。为了解决这样的问题，因此产生了断路器等一系列的服务保护机制。 针对上述问题，在Spring Cloud Hystrix中实现了线程隔离、断路器等一系列的服务保护功能。它也是基于Netflix的开源框架 Hystrix实现的，该框架目标在于通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点，从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix具备了服务降级、服务熔断、线程隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。 接下来，我们就从一个简单示例开始对Spring Cloud Hystrix的学习与使用。 在开始使用Spring Cloud Hystrix实现断路器之前，我们先拿之前实现的一些内容作为基础，其中包括： eureka

1.断路器 在微服务架构中，存在着多个微服务，彼此之间可能存在依赖关系，当某个单元出现故障或者网络不通时，就会因为依赖关系形成故障蔓延，最终导致整个系统的瘫痪，相对于传统架构更加不稳定。为了解决这样的问题，因此产生了断路器模式。 断路器本身是一种开关装置，用于在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路时，“断路器”能够及时切断故障电源，防止发生过载、发热甚至起火等严重后果。 在分布式架构中，断路器模式的作用是类似的，当某个微服务发生故障时，通过断路器的故障监控，向调用方返回一个错误响应，而不是长时间的等待，这样就不会使得线程因调用故障服务被长时间占用不释放，避免了故障在分布式系统中的蔓延。 Netflix Hystrix 在Spring Cloud中使用了Hystrix来实现断路器的功能。Hystrix是Netflix的分布式套件之一，该框架目标在于通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点，从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix具备拥有回退机制和断路器功能的线程和信号隔离，请求缓存和请求打包，以及监控和配置等功能。 在前文中，已经创建过服务注册中心，两个服务提供者，两个服务消费者。 断路器工作原理 服务端的服务降级逻辑会因为hystrix命令调用依赖服务超时而触发，也就是说调用服务超时会进入断路回调逻辑处理。但是即使这样，受限于Hystrix超时时间的问题

Hystrix是什么 在分布式环境中，许多服务依赖项中的一些必然会失败。Hystrix是一个库，通过添加延迟容忍和容错逻辑，帮助你控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点、停止级联失败和提供回退选项来实现这一点，所有这些都可以提高系统的整体弹性。 Hystrix为了什么 Hystrix被设计的目标是： 对通过第三方客户端库访问的依赖项（通常是通过网络）的延迟和故障进行保护和控制。 在复杂的分布式系统中阻止级联故障。 快速失败，快速恢复。 回退，尽可能优雅地降级。 启用近实时监控、警报和操作控制。 Hystrix解决了什么问题 复杂分布式体系结构中的应用程序有许多依赖项，每个依赖项在某些时候都不可避免地会失败。如果主机应用程序没有与这些外部故障隔离，那么它有可能被他们拖垮。 例如，对于一个依赖于30个服务的应用程序，每个服务都有99.99%的正常运行时间，你可以期望如下： 99.9930 = 99.7% 可用 也就是说一亿个请求的0.03% = 3000000 会失败 如果一切正常，那么每个月有2个小时服务是不可用的 现实通常是更糟糕 当一切正常时，请求看起来是这样的： 当其中有一个系统有延迟时，它可能阻塞整个用户请求： 在高流量的情况下，一个后端依赖项的延迟可能导致所有服务器上的所有资源在数秒内饱和（PS：意味着后续再有请求将无法立即提供服务）

spring cloud Ribbon Ribbon(负载均衡)： Ribbon是Netflix发布的负载均衡器，它有助于控制HTTP和TCP客户端的行为。为Ribbon，配置服务提供者的地址列表后，Ribbon就可基于某种负载均衡算法，自动地帮助服务消费者去请求。Ribbon默认为我们提供了很多的负载均衡算法，例如轮询、随机等。当然，我们也可为Ribbon实现自定义的负载均衡算法。在SpringCloud中，当Ribbon与Eureka配合使用时，Ribbon可自动从EurekaServer获取服务提供者的地址列表，并基于负载均衡算法，请求其中一个服务提供者的实例（为了服务的可靠性，一个微服务可能部署多个实例） Hystrix Hystrix(熔断器)： 当服务提供者响应非常缓慢，那么消费者对提供者的请求就会被强制等待，直到提供者响应或超时。在高负载场景下，如果不做任何处理，此类问题可能会导致服务消费者的资源耗竭甚至整个系统的崩溃（雪崩效应）。Hystrix正是为了防止此类问题发生。Hystrix是由Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性与容错性。Hystrix主要通过以下几点实现延迟和容错。 包裹请求：使用HystrixCommand（或HystrixObservableCommand

一、前言 分布式系统环境中，服务间类似依赖非常常见，一个业余调用通常依赖多个基础服务。如下图，对于同步调用，当库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象称为雪崩效应。 二、雪崩效应 1、常见场景 （1）硬件故障：如服务器宕机，机房断电，光纤被挖断等。 （2）流量激增：如异常流量，重试加大流量等。 （3）缓存穿透：一般发生在应用重启，所有缓存失效时，以及短时间内大量缓存失效时。大量的缓存不命中，使请求直击后端服务，造成服务提供者超负荷运行，引起服务不可用。 （4）程序bug：如程序逻辑导致内存泄漏，JVM长时间FullGC等。 （5）同步等待：服务间采用同步调用模式，同步等待造成的资源耗尽。 2、应对策略 针对造成雪崩效应的不同场景，可以使用不同的应对策略，没有一种通用所有场景的策略。 （1）硬件故障：多机房容灾、异地多活等。 （2）流量激增：服务自动扩容、流量控制（限流、关闭重试）等。 （3）缓存穿透：缓存预加载、缓存异步加载等。 （4）程序bug：修改程序bug、及时释放资源等。 （5）同步等待：资源隔离、MQ解耦。、不可用服务调用快速失败等。资源隔离通常指不同服务调用采取不同的线程池；不可用服务调用快速失败一般通过熔断模式结合超时机制实现。

声明式调用 Fegin 一.初步认知fegin 相比ribbon更方便，简化了代码了，代理了请求。整合了hystrix。 二.写一个feign 三.fegin的应用 pom <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId> </dependency> yml server: port: 8083 spring: application: name: feign-consumer eureka: client: service-url: defaultZone : http://127.0.0.1:10000/eureka/ feign: hystrix: enabled: true hystrix: command: default: execution: isolation: thread : timeoutInMilliseconds: 100 客户端注解 import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure