Hystrix使用入门手册(中文) - 简书
导语:网上资料(尤其中文文档)对hystrix基础功能的解释比较笼统,看了往往一头雾水。为此,本文将通过若干demo,加入对 官网How-it-Works的理解和翻译,力求更清晰解释hystrix的基础功能。所用demo均对 官网How-To-Use进行了二次修改,见 https://github.com/star2478/java-hystrix
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
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;
参考文献
https://github.com/Netflix/Hystrix
https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use
http://hot66hot.iteye.com/blog/2155036