hystrix

基础实现 requestInterceptor 实现类中添加信息 public class NativeFeignConf { @Bean public RequestInterceptor getRequestInterceptor(){ return new RequestInterceptor() { @Override public void apply(RequestTemplate requestTemplate) { ServletRequestAttributes servletRequestAttributes=(ServletRequestAttributes)RequestContextHolder.currentRequestAttributes(); HttpServletRequest req=servletRequestAttributes.getRequest(); Map<String,Collection<String>> headerMap=new HashMap(); //获取你需要传递的头信息 String myHeaderVal=req.getHeader("myHeader"); headerMap.put("myHeader",Arrays.asList(myHeaderVal)); //feign请求时，便可携带上该信息

1. 什么是Hystrix Hystrix是Netflix的一个开源框架，地址如下：https://github.com/Netflix/Hystrix 中文名为“豪猪”，即平时很温顺，在感受到危险的时候，用刺保护自己；在危险过去后，还是一个温顺的肉球。 所以，整个框架的核心业务也就是这2点： 何时需要保护 如何保护 2. 何时需要保护 对于一个系统而言，它往往承担着2层角色，服务提供者与服务消费者。对于服务消费者而言最大的痛苦就是如何“明哲保身”，做过网关项目的同学肯定感同身受 上面是一个常见的系统依赖关系，底层的依赖往往很多，通信协议包括 socket、HTTP、Dubbo、WebService等等。当通信层发生网络抖动以及所依赖的系统发生业务响应异常时，我们业务本身所提供的服务能力也直接会受到影响。 这种效果传递下去就很有可能造成雪崩效应，即整个业务联调发生异常，比如业务整体超时，或者订单数据不一致。 那么核心问题就来了，如何检测业务处于异常状态？ 成功率！ 成功率直接反映了业务的数据流转状态，是最直接的业务表现。 当然，也可以根据超时时间做判断，比如 Sentinel 的实现。其实这里概念上可以做一个转化，用时间做超时控制，超时=失败，这依然是一个成功率的概念。 3. 如何保护　 如同豪猪一样，“刺”就是他的保护工具，所有的攻击都会被刺无情的怼回去。 在 Hystrix

1、在上一篇的基础上添加hystrix dashboard依赖。 implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator' implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard' 2、启动类添加注解。 @EnableHystrixDashboard 3、输入 http://localhost:8082/actuator 4、启动程序，输入 http://localhost:8082/hystrix 5、输入 http://localhost:8082/actuator/hystrix.stream ，点击Monitor Stream 6、可以使用Turbine进行汇总，但数据没有持久化。 来源： CSDN 作者： 挨踢的小胖 链接： https://blog.csdn.net/i792439187/article/details/104193226

Hystrix介绍 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访问的依赖项的延迟和故障进行保护和控制。 在复杂的分布式系统中组织级联故障。 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，期望如下： 　　 现实通常是更糟糕的！ 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） Hystrix设计原则是什么 防止任何单个依赖项耗尽所有容器（如Tomcat）用户线程。 甩掉包袱，快速失败而不是排队。

序 feign默认集成了hystrix，那么问题来了，如何像hystrix command那样设置每个方法的hystrix属性呢。 实例 @FeignClient("product") public interface RemoteProductService { @RequestMapping(method = RequestMethod.GET,value = "/product/{productId}") public Product getProduct(@PathVariable(value = "productId") int productId); } FeignClientsConfiguration spring-cloud-netflix-core-1.2.6.RELEASE-sources.jar!/org/springframework/cloud/netflix/feign/FeignClientsConfiguration.java @Configuration @ConditionalOnClass({ HystrixCommand.class, HystrixFeign.class }) protected static class HystrixFeignConfiguration { @Bean @Scope("prototype")

RPC远程调用过程中如何防止服务雪崩效用 微服务中如何保护服务 Hystrix是一个微服务中关于服务保护框架，在分布式中能够实现对服务容错。出错之后的预备方案 背景 在今天，基于SOA的架构已经大行其道。伴随着架构的SOA化，相关联的服务熔断、降级、限流等思想，也在各种技术讲座中频繁出现。本文将结合Netflix开源的Hystrix框架，对这些思想做一个梳理。 伴随着业务复杂性的提高，系统的不断拆分，一个面向用户端的API，其内部的RPC调用层层嵌套，调用链条可能会非常长。这会造成以下几个问题： API接口可用性降低 引用Hystrix官方的一个例子，假设tomcat对外提供的一个application，其内部依赖了30个服务，每个服务的可用性都很高，为99.99%。那整个applicatiion的可用性就是：99.99%的30次方 ＝ 99.7%，即0.3%的失败率。 这也就意味着，每1亿个请求，有30万个失败；按时间来算，就是每个月的故障时间超过2小时。 服务熔断 为了解决上述问题，服务熔断的思想被提出来。类似现实世界中的“保险丝“，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。 熔断的触发条件可以依据不同的场景有所不同，比如统计一个时间窗口内失败的调用次数。 服务降级 有了熔断，就得有降级。所谓降级，就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用

/*--> */ /*--> */ 前言 不久前在部门周会上分享了 Hystrix 源码解析之后，就无奈地背上了 专家包袱 ，同事们都认为我对 Hystrix 很熟，我们接触 Hystrix 更多的还是工作中的使用和配置，所以很多人一遇到 Hystrix 的配置问题就会过来问我。为了不让他们失望，我把 Hystrix 的 配置文档 仔细看了一遍，将有疑问的点通过翻源码、查官方 issue、自己实验的方式整理了一遍，这才对 Hystrix 的配置有了一定的了解。 在了解这些配置项的过程中，我也发现了很多坑，平常我们使用中认为理所应当的值并不会让 Hystrix 如期望工作，没有经过斟酌就复制粘贴的配置会让 Hystrix 永远不会起作用。于是写下本文，希望能帮助小伙伴们掌握 Hystrix。如果想了解 Hystrix 的话，可以搭配我之前的分享 PPT： Hystrix 源码解析 文章欢迎转载，请尊重作者劳动成果，带上原文链接：https://www.cnblogs.com/zhenbianshu/p/9630167.html HystrixCommand 配置方式 我们的配置都是基于 HystrixCommand 的，我们通过在方法上添加 @HystrixCommand 注解并配置注解的参数来实现配置，但有的时候一个类里面会有多个 Hystrix 方法

通过 Hystrix的简单实现 这篇博文，可以了解到我们为什么要使用 Hystrix 以及如何简单使用 Hystrix 的功能 不过我突然意识到，我的系统可是要调用好多个三方接口的，那么如果其中一个第三方接口出现了问题，要是在高并发的情况下，所有的资源都会被这个第三方接口所耗尽，那其他的接口就没法做事了，再夸张点，还会造成系统宕机。 那这时候引入 Hystrix 还有什么用，在上述情况下，他容错降级的功能形同虚设？ 答案是 Hystrix 一样是可以起到作用的， Hystrix 采用了依赖隔离的方式，不过我更喜欢称呼为" 舱壁隔离 "。 什么是 舱壁隔离 可以用轮船的舱壁设计来举例，轮船底下船舱一个个都是互相隔离的，这样一旦哪个舱壁出现漏水也影响不到其他的船舱， Hystrix 也是一样，他为每一个需要被调用的服务维护了一个独立的线程池，这样每个服务都有自己的使用资源，当某个服务出现问题时，大家互不影响。 舱壁隔离 会影响性能么 会的，毕竟每个服务都要维护了一个自己的线程池，说不影响是假的，不过 Hystrix 的开发人员也对 Hystrix 对性能的影响做了测试，隔离所带来的好处比开辟多个线程池会产生的开销大的多，至少用了依赖隔离，安全性和可用性又会大大提升，一个系统要是用都不能用，还谈什么性能。 使用 舱壁隔离 的优点 整个系统的安全性和可用性被提高了

提起 Spring Cloud 的限流降级组件，一般首先想到的是 Netflix 的 Hystrix。 不过就在2018年底，Netflix 宣布不再积极开发 Hystrix，该项目将处于维护模式。官方表示 1.5.18 版本的 Hystrix 已经足够稳定，可以满足 Netflix 现有应用的需求，所以接下来其会把焦点转向对于自适应的实现，更多关注对应用程序的实时性能做出响应。对于新应用的熔断需求，将采用其它项目实现，Netflix 推荐了 Resilience4j。 作为 Spring Cloud Netflix 重要套件，Hystrix已经成为保障微服务稳定性的首选应用。其实除了 Netflix 和 Resilience4j，限流降级还有一个新的选择，就是阿里巴巴的Sentinel组件。 一、阿里开源 Sentinel 简介 2018年8月，阿里巴巴宣布将 Sentinel 进行开源，同时推出了结合 Dubbo 的适配器，捐赠给了Apache Dubbo社区。 1.Sentinel 的历史 2012 年，Sentinel 诞生，主要功能为入口流量控制。 2013-2017 年，Sentinel 在阿里巴巴集团内部迅速发展，成为基础技术模块，覆盖了所有的核心场景。Sentinel 也因此积累了大量的流量归整场景以及生产实践。 2018 年，Sentinel 开源，并持续演进。