1.服务雪崩效应：是一种因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。
1.A为服务提供者, B为A的服务调用者, C和D是B的服务调用者. 当A的不可用,引起B的不可用,并将不可用逐渐放大C和D时, 服务雪崩就形成了。
2.雪崩原因：
1) 服务提供者不可用
a.硬件故障
a1.硬件损坏造成的服务器主机宕机
a2.网络硬件故障造成的服务提供者的不可访问
b.程序Bug
c.缓存击穿：缓存应用重启, 所有缓存被清空时,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,造成服务提供者超负荷运行,引起服务不可用
d.用户大量请求：在秒杀和大促开始前,如果准备不充分,用户发起大量请求造成服务提供者的不可用
2) 重试加大流量
a.用户重试：用户由于忍受不了界面上长时间的等待,而不断刷新页面甚至提交表单
b.代码逻辑重试：服务调用端的会存在大量服务异常后的重试逻辑
3) 服务调用者不可用
a.同步等待造成的资源耗尽：使用同步调用时,会产生大量的等待线程占用系统资源. 一旦线程资源被耗尽,服务调用者提供的服务也将处于不可用状态, 造成服务雪崩效应产生
3.雪崩应对策略：
1) 流量控制
a.网关限流
因为Nginx的高性能, 目前一线互联网公司大量采用Nginx+Lua的网关进行流量控制, 由此而来的OpenResty也越来越热门.
b.用户交互限流
具体措施:
a21. 采用加载动画,提高用户的忍耐等待时间.
a22. 提交按钮添加强制等待时间机制.
c.关闭重试
2) 改进缓存模式
a.缓存预加载
b.同步改为异步刷新
3) 服务自动扩容
a.AWS的auto scaling
4) 服务调用者降级服务
a.资源隔离：主要是对调用服务的线程池进行隔离.
b.对依赖服务进行分类
依赖服务分为: 强依赖和若依赖. 强依赖服务不可用会导致当前业务中止,而弱依赖服务的不可用不会导致当前业务的中止.
c.不可用服务的调用快速失败
一般通过 超时机制, 熔断器 和熔断后的 降级方法 来实现
4.解决方案：
1)使用Hystrix预防服务雪崩
2)Netflix的 Hystrix是一个帮助解决分布式系统交互时超时处理和容错的类库,
它同样拥有保护系统的能力
3)Hystrix的设计原则包括：资源隔离、熔断器、命令模式
二.示例
@HystrixCommand(fallbackMethod = "findOrderFallback", commandProperties = {
//timeoutInMilliseconds 使用线程隔离时，调用超时时间
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "1000")
})
public String findOrder(Long userId,String orderNo) throws InterruptedException {
Random random = new Random();
sleepRandom = random.nextInt(2000);
System.out.println("sleepRandom="+sleepRandom);
Thread.sleep(sleepRandom);
ConsumerBeehiveUser user = findById(userId);
if (user != null) {
return user.getUsername() + " 的订单" + orderNo + " 找到啦！sleepRandom="+sleepRandom;
}
return "用户不存在！sleepRandom="+sleepRandom;
}
public String findOrderFallback(Long userId, String orderNo) {
return "订单查找失败！sleepRandom="+sleepRandom;
}
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient //开启eureka服务
@EnableFeignClients //开启feigin注解
@EnableCircuitBreaker //开启Hystrix @EnableCircuitBreaker或@EnableHystrix
@EnableHystrixDashboard //开启dashboard图形监控
public class ConsumerBeehiveApplication {
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
//用于调用"提供者"的方法
return new RestTemplate();
}
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ConsumerBeehiveApplication.class, args);
}
}
command有四种获取结果的方式：
1.单一的结果execute
2.异步的结果queue
3.多个结果toObservable/observe（返回observable发射源）
4.相应的fallback也可以设置成异步和同步
Hystrix的主要目标是保护应用线程，而且fallbacks也有可能在调用者线程中，Hystrix需要限制并发的数量，当达到数量时无论多少fallback都不再运行了，就直接返回HystrixRuntimeException。