hystrix

feigin是一种模板化，声明式的http客户端，feign可以通过注解绑定到接口上来简化Http请求访问。了解springcloud架构可以加求求：三五三六二四七二五九，当然我们也可以在创建Feign对象时定制自定义解码器(xml或者json等格式解析)和错误处理。 一、添加SpringCloud对feign的支持 gradle配置: compile ( 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-feign' ) feigin最基本使用方法： interface GitHub { @RequestLine ( "GET /repos/{owner}/{repo}/contributors" ) List < Contributor > contributors ( @Param ( "owner" ) String owner , @Param ( "repo" ) String repo ) ; } static class Contributor { String login ; int contributions ; } public static void main ( String . . . args ) { GitHub github = Feign . builder ( ) . decoder ( new

【转载】URL： http://www.cnblogs.com/ityouknow/p/6791221.html 研究了一段时间spring boot了准备向spirng cloud进发，公司架构和项目也全面拥抱了Spring Cloud。在使用了一段时间后发现Spring Cloud从技术架构上降低了对大型系统构建的要求，使我们以非常低的成本（技术或者硬件）搭建一套 高效、分布式、容错 的平台，但Spring Cloud也不是没有缺点， 小型独立的项目不适合使用，另外对分布式事物的支持暂时也没有。 Spring Cloud是什么鬼？ Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的云应用开发工具，它为基于JVM的云应用开发中的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式。 微服务是可以独立部署、水平扩展、独立访问（或者有独立的数据库）的服务单元，springcloud就是这些微服务的大管家，采用了微服务这种架构之后，项目的数量会非常多，springcloud做为大管家需要管理好这些微服务，自然需要很多小弟来帮忙。 主要的小弟有： Spring Cloud Config 、 Spring Cloud Netflix （ Eureka 、 Hystrix 、 Zuul 、

说明 原创不易，如若转载 请标明来源！ 欢迎关注本人微信公众号： 壹枝花算不算浪漫 更多内容也可查看本人博客： 一枝花算不算浪漫 前言 前情回顾 上一讲我们讲解了Hystrix在配合feign的过程中，一个正常的请求逻辑该怎样处理，这里涉及到线程池的创建、HystrixCommand的执行等逻辑。 如图所示： 高清大图：https://www.processon.com/view/link/5e1c128ce4b0169fb51ce77e 本讲目录 这一讲开始讲解Hystrix的看家本领：熔断+降级。 熔断功能是Hystrix最核心的组件，当然也是最复杂的一块。 源码中细节太多，本讲我们主要还是专注于它的设计思想去学习。 目录如下： HystrixCircuitBreaker初始化过程 Hystrix熔断机制(CLOSED/OPEN/HALF_OPEN) fallback降级机制 源码分析 HystrixCircuitBreaker初始化过程 我们还是会以 AbstractCommand 为突破口，这里继续看它的构造函数，其中里面有初始化熔断器 initCircuitBreaker() 的过程，具体代码如下： abstract class AbstractCommand<R> implements HystrixInvokableInfo<R>, HystrixObservable

服务注册发现 服务注册就是维护一个登记簿，它管理系统内所有的服务地址。当新的服务启动后，它会向登记簿交待自己的地址信息。服务的依赖方直接向登记簿要 Service Provider 地址就行了。当下用于服务注册的工具非常多 ZooKeeper，Consul，Etcd, 还有 Netflix 家的 eureka 等。服务注册有两种 形式：客户端注册和第三方注册。 客户端注册（zookeeper） 客户端注册是服务自身要负责注册与注销的工作。当服务启动后向注册中心注册自身，当服务下线时注销自己。期间还需要和注册中心保持心跳。心跳不一定要客户端来做，也可以由注册中心负责（这个过程叫探活）。这种方式的缺点是注册工作与服务耦合在一起，不同语言都要实现一套注册逻辑。 第三方注册（独立的服务 Registrar） 第三方注册由一个独立的服务Registrar负责注册与注销。当服务启动后以某种方式通知Registrar，然后 Registrar 负责向注册中心发起注册工作。同时注册中心要维护与服务之间的心跳，当服务不可用时，向注册中心注销服务。这种方式的缺点是 Registrar 必须是一个高可用的系统，否则注册工作没法进展。 客户端发现 客户端发现是指客户端负责查询可用服务地址，以及负载均衡的工作。这种方式最方便直接，而且也方便做负载均衡。再者一旦发现某个服务不可用立即换另外一个，非常直接

服务注册发现 服务注册就是维护一个登记簿，它管理系统内所有的服务地址。当新的服务启动后，它会向登记簿交待自己的地址信息。服务的依赖方直接向登记簿要 Service Provider 地址就行了。当下用于服务注册的工具非常多 ZooKeeper，Consul，Etcd, 还有 Netflix 家的 eureka 等。服务注册有两种 形式：客户端注册和第三方注册。 客户端注册（zookeeper） 客户端注册是服务自身要负责注册与注销的工作。当服务启动后向注册中心注册自身，当服务下线时注销自己。期间还需要和注册中心保持心跳。心跳不一定要客户端来做，也可以由注册中心负责（这个过程叫探活）。这种方式的缺点是注册工作与服务耦合在一起，不同语言都要实现一套注册逻辑。 第三方注册（独立的服务 Registrar） 第三方注册由一个独立的服务Registrar负责注册与注销。当服务启动后以某种方式通知Registrar，然后 Registrar 负责向注册中心发起注册工作。同时注册中心要维护与服务之间的心跳，当服务不可用时，向注册中心注销服务。这种方式的缺点是 Registrar 必须是一个高可用的系统，否则注册工作没法进展。 客户端发现 客户端发现是指客户端负责查询可用服务地址，以及负载均衡的工作。这种方式最方便直接，而且也方便做负载均衡。再者一旦发现某个服务不可用立即换另外一个，非常直接

说明 原创不易，如若转载 请标明来源！ 欢迎关注本人微信公众号： 壹枝花算不算浪漫 更多内容也可查看本人博客： 一枝花算不算浪漫 前言 前情回顾 上一讲我们讲了配置了feign.hystrix.enabled=true之后，默认的Targeter就会构建成 HystrixTargter , 然后通过对应的 HystrixInvocationHandler 生成对应的动态代理。 本讲目录 这一讲开始讲解Hystrix相关代码，当然还是基于上一个组件Feign的基础上开始讲解的，这里默认你已经对Feign有过大致了解。 目录如下： 线程池初始化过程 HystrixCommand通过线程池执行原理 由于这里面代码比较多，所以我都是将一些主要核心代码发出来，这里后面会汇总一个流程图，可以参考流程图 自己一点点调试。 这里建议在回调的地方都加上断点，而且修改feign和hystrix超时时间，浏览器发送请求后，一步步debug代码。 源码分析 线程池初始化过程 上一讲已经讲过激活Hystrix后，构造的InvocationHandler为 HystrixInvocationHandler ，所以当调用FeignClient服务实例的时候，会先执行 HystrixInvocationHandler.invoke() 方法，这里我们先跟进这个方法： final class

概述 分布式系统面临的问题 复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败； 服务雪崩 多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务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，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”； 对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会是致所有服务器上的所有资源都几秒钟内饱和。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，不能取消整个应用程序或系统。 是什么 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，比如超时、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； “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（类似熔断保险丝）， 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

Hystrix断路器 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，比如超时、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。 “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（类似熔断保险丝），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，这样就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。 官网资料 https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use 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。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，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。 @HystrixCommand报异常后如何处理？

上篇博文中学到了Hystrix Board监控单个应用，除此之外还有一个Turbine提供的监控点/trubine.stream是对集群的监控使用。在复杂的分布式系统中，相同服务的节点经常需要部署上百甚至上千个，很多时候，运维人员希望能够把相同服务的节点状态以一个整体集群的形式展现出来，这样可以更好的把握整个系统的状态。 为此，Netflix提供了一个开源项目（Turbine）来提供把多个hystrix.stream的内容聚合为一个数据源供Dashboard展示。 一：构建Turbine项目 1.pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>8.spring-cloud-turbine</groupId> <artifactId>turbine</artifactId> <packaging>jar</packaging>

SpringCloud完美的整合Hystrix-dashboard，Hystrix-dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具，通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的请求响应时间, 请求成功率等数据。可以实时反馈信息帮助我们快速发现系统中，但是只使用Hystrix Dashboard的话, 你只能看到单个应用内的服务信息。 在上一个项目上重构 地址 1.pom.xml(必须包) <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <!--引入hystrix熔断器 --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId> </dependency> <!--引入hystrix dashboard(仪表盘)--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId