本文节选自《亿级流量网站架构核心技术》第五章 降级特技 使用Hystrix实现降级和熔断部分。
使用Hystrix实现降级
通过配置中心可以人工进行降级，而我们也需要根据服务的超时时间进行自动降级，本部分将演示使用Hystrix实现超时自动降级。Hystrix介绍请参考“第3章 隔离术”中的Hystrix简介部分。
public class GetStockServiceCommand extends HystrixCommand<String> {
private StockService stockService;
public GetStockServiceCommand(StockService stockService) {
super(setter());
this.stockService= stockService;
}
private static Setter setter() {
//服务分组
HystrixCommandGroupKey groupKey = HystrixCommandGroupKey.Factory. asKey("stock");
……
//命令配置
HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter()
……
.withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD)
.withFallbackEnabled(true)//默认true
.withFallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(100)//默认10
.withExecutionIsolationThreadInterruptOnFutureCancel(true) //默认false
.withExecutionIsolationThreadInterruptOnTimeout(true)//默认true
.withExecutionTimeoutEnabled(true) //默认true
.withExecutionTimeoutInMilliseconds(1000)//默认1000
;
return HystrixCommand.Setter
.withGroupKey(groupKey)
.andCommandPropertiesDefaults(commandProperties);
}
@Override
protectedString run() throws Exception {
return stockService.getStock();//可以通过抛出异常，或Thread.sleep模拟超时
}
@Override
protected String getFallback() {//降级方法
return "有货";
}
}
整体执行流程如下图所示。
首先，Command会调用run方法，如果run方法超时或者抛出异常，如果启用了降级处理，则调用getFallback方法进行降级。
而降级处理主要进行两部分处理：HystrixCommandProperties配置和getFallback降级处理方法。首先，我们看下HystrixCommandProperties配置。
withFallbackEnabled：是否启用降级处理，如果启用了，则在超时或异常时调用getFallback进行降级处理，默认开启。
withFallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests：fallback方法的信号量配置，配置getFallback方法并发请求的信号量，如果请求超过了并发信号量限制，则不再尝试调用getFallback方法，而是快速失败，默认信号量为10。
withExecutionIsolationThreadInterruptOnFutureCancel：当隔离策略为THREAD时，当执行线程执行超时时，是否进行中断处理，即Future#cancel(true)处理，默认为false。
withExecutionIsolationThreadInterruptOnTimeout：当隔离策略为THREAD时，当执行线程执行超时时，是否进行中断处理，默认为true。
withExecutionTimeoutEnabled：是否启用执行超时机制，默认为true；
withExecutionTimeoutInMilliseconds：执行超时时间，默认为1000毫秒，如果命令是线程隔离，且配置了executionIsolationThreadInterruptOnTimeout=true，则执行线程将执行中断处理。如果命令是信号量隔离，则进行终止操作，因为信号量隔离与主线程是在一个线程中执行，其不会中断线程处理，所以要根据实际情况来决定是否采用信号量隔离，尤其涉及网络访问的情况。
当开启了降级处理，run方法超时或者异常时将会调用getFallback处理，getFallback需要注意以下几点。
● 其最大并发数受fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests控制，因此，如果失败率非常高，则要重新配置该参数，如果最大并发数超了该配置，则不会再执行getFallback，而是快速失败，抛出如“HystrixRuntimeException: GetStockServiceCommand fallback executionrejected”类似的异常。
● 该方法不能进行网络调用，应该只是缓存的数据，或者静态数据（如我们的库存方法返回有货）。
● 如果必须走网络调用，则应该在getFallback方法中调用另一个Command实现，通过Command可以有降级和熔断机制保护应用，而getFallback只有fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests参数控制最大并发数。
在使用Command的业务代码处，可以使用如下方法获取执行的状态。
isResponseTimedOut：是否响应超时了。
isFailedExecution：是否执行失败了，如抛出了异常。
getFailedExecutionException：获取失败后的执行异常，即run方法抛出的异常。
isResponseFromFallback：是否是getFallback返回的响应。
熔断机制实现
Hystrix提供了熔断实现，熔断后会自动降级处理，如下图所示。
Command首先调用HystrixCircuitBreaker#allowRequest判断是否熔断了，如果没有熔断，则执行Command#run方法正常处理，如果熔断了，则直接调用降级方法Command#getFallback方法降级处理。
接下来，我们先看下HystrixCircuitBreakerImpl#allowRequest方法实现。
public boolean allowRequest() {
//1、如果熔断开关强制打开，则熔断降级处理
if (properties.circuitBreakerForceOpen().get()){
return false;
}
//如果熔断开关强制闭合，则正常处理
if (properties.circuitBreakerForceClosed().get()){
//还是需要调用isOpen方法进行采样处理
isOpen();
return true;
}
//正常判断
return !isOpen() || allowSingleTest();
}
//允许在一个时间窗口内进行单次访问测试
public boolean allowSingleTest() {
//熔断开关打开时，最后一次测试时间
long timeCircuitOpenedOrWasLastTested= circuitOpenedOrLastTestedTime.get();
//如果熔断开关处于打开状态，且在一个时间窗口内（circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds），则允许一次访问进行测试
if (circuitOpen.get() &&System.currentTimeMillis() > timeCircuitOpenedOrWasLastTested+properties.circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds().get()){
if(circuitOpenedOrLastTestedTime.compareAndSet(timeCircuitOpenedOrWasLastTested,System.currentTimeMillis())) {
return true;
}
}
return false;
}
@Override
public boolean isOpen() {
//如果熔断开关处于打开状态，则熔断降级处理
if (circuitOpen.get()){
return true;
}
//熔断开关当前处于闭合状态，需要根据采样判断当前是否需要熔断
HealthCounts health = metrics.getHealthCounts();
//如果当前采样的总请求数小于circuitBreakerRequestVolumeThreshold阀值，则不进行熔断
if (health.getTotalRequests() < properties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold().get()) {
return false;
}
//如果当前采样的错误率小于circuitBreakerErrorThresholdPercentage阀值，则不进行熔断
//errorPercentage = errorCount / totalCount * 100
if (health.getErrorPercentage()< properties. circuitBreakerErrorThresholdPercentage().get()) {
return false;
} else {
//当前失败率超过了阀值，进行熔断降级处理
if (circuitOpen.compareAndSet(false,true)) {
circuitOpenedOrLastTestedTime.set(System.currentTimeMillis());
return true;
} else{
return true;
}
}
}
当我们的熔断开关处于打开状态时，此时是不允许任何请求处理的，而是直接降级处理，但是提供了markSuccess方法，当请求处理成功时进行熔断开关闭合。
public void markSuccess() {
if (circuitOpen.get()){
if(circuitOpen.compareAndSet(true, false)) {
//重置health采样，不影响其他采用
metrics.resetStream();
}
}
}
通过circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds可以控制一个时间窗口内可进行一次请求测试，如果测试成功，则闭合熔断开关，否则还是打开状态，从而实现了快速失败和快速恢复。
关于熔断开关需要知道如下几个概念。
闭合（Closed）：如果配置了熔断开关强制闭合，或者当前请求失败率没有超过失败率阀值，则熔断开关处于闭合状态，不启动熔断机制，即不进行降级处理。
打开（Open）：如果配置了熔断开关强制打开，或者当前失败率超过失败率阀值，则熔断开关打开，启动熔断机制，根据配置调用降级处理方法getFallback进行降级处理。
半打开（Half-Open）：当熔断处于打开状态后，不能一直熔断下去，需要在一个时间窗口后进行重试，这种状态就是半打开。Hystrix允许在circuit BreakerSleepWindowInMilliseconds窗口内进行一次重试，重试成功则闭合熔断开关，否则熔断开关还是处于打开状态。
那什么样的请求被认为是错误呢，HealthCounts在统计错误数量时使用如下方法。
public HealthCounts plus(long[] eventTypeCounts) {
long updatedTotalCount= totalCount;
long updatedErrorCount= errorCount;
long successCount =eventTypeCounts[HystrixEventType.SUCCESS. ordinal()];
long failureCount =eventTypeCounts[HystrixEventType.FAILURE. ordinal()];
long timeoutCount =eventTypeCounts[HystrixEventType.TIMEOUT. ordinal()];
long threadPoolRejectedCount= eventTypeCounts[HystrixEventType. THREAD_POOL_REJECTED.ordinal()];
long semaphoreRejectedCount= eventTypeCounts[HystrixEventType. SEMAPHORE_REJECTED.ordinal()];
updatedTotalCount += (successCount + failureCount + timeoutCount +threadPoolRejectedCount + semaphoreRejectedCount);
updatedErrorCount += (failureCount+ timeoutCount + threadPoolRejectedCount + semaphoreRejectedCount);
return new HealthCounts(updatedTotalCount, updatedErrorCount);
}
即失败（如异常）、超时、线程池拒绝、信号量拒绝数量总和是失败总数。
配置示例
下面是HystrixCommandProperties的熔断参数配置。
HystrixCommandProperties.Setter commandProperties =HystrixCommandProperties. Setter()
……
.withCircuitBreakerEnabled(true)//默认为true
.withCircuitBreakerForceClosed(false)//默认为false
.withCircuitBreakerForceOpen(false)//默认为false
.withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//默认为50%
.withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(20) //默认为20
.withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000)//默认为为5s
具体配置含义如下所示。
withCircuitBreakerEnabled：是否开启熔断机制，默认为true。
withCircuitBreakerForceClosed：是否强制关闭熔断开关，如果强制关闭了熔断开关，则请求不会被降级，一些特殊场景可以动态配置该开关，默认为false。
withCircuitBreakerForceOpen：是否强制打开熔断开关，如果强制打开可熔断开关，则请求强制降级调用getFallback处理，可以通过动态配置来打开该开关实现一些特殊需求，默认为false。
withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage：如果在一个采样时间窗口内，失败率超过该配置，则自动打开熔断开关实现降级处理，即快速失败。默认配置下采样周期为10s，失败率为50%。
withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold：在熔断开关闭合情况下，在进行失败率判断之前，一个采样周期内必须进行至少N个请求才能进行采样统计，目的是有足够的采样使得失败率计算正确，默认为20。
withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds：熔断后的重试时间窗口，且在该时间窗口内只允许一次重试。即在熔断开关打开后，在该时间窗口允许有一次重试，如果重试成功，则将重置Health采样统计并闭合熔断开关实现快速恢复，否则熔断开关还是打开状态，执行快速失败。
熔断后将降级调用getFallback进行处理（fallbackEnabled=true），通过Command如下方法可以判断是否熔断了。
isCircuitBreakerOpen：熔断开关是否打开了，通过“circuitBreakerForceOpen().get()|| (!circuitBreakerForceClosed().get() && circuitBreaker.isOpen())”判断。
isResponseShortCircuited：isCircuitBreakerOpen=true，且调用getFallback时返回true。
采样统计
Hystrix在内存中存储采样数据，支持如下两种采样。
BucketedCounterStream：计数统计，比如记录一定时间窗口内的失败、超时、线程池拒绝、信号量拒绝数量，记录N组。写入数据时写到第N组，统计时使用前N-1组数据，因为第N个刚开始统计时是随时变化的。然后基于时间滚转采样分组即可。
采样统计滚转时间窗口为10s，每秒1个分组（桶），即每秒采样一次，每个分组记录着当前桶的成功、失败、超时、线程拒绝统计数量。
RollingConcurrencyStream：最大并发数统计，如Command/ThreadPool的最大并发数。
RollingDistributionStream：延时百分比统计，同HystrixRollingNumber类似，差别在于其是百分位数的统计。比如每组记录P（比如100）个数值，统计时使用前N-1组数据，将分组内数据按从小到大排序，然后累加，处于第p%位置的数值就是p百分位数，通过它可以实现P50、P99、P999，Hystrix用来统计时延的分布情况。最新版本Hystrix使用HdrHistogram库来实现统计。
3.1 Command、ThreadPool计数/最大并发采样统计
HystrixThreadPoolProperties.Setter threadPoolProperties = HystrixThreadPoolProperties.Setter()
……
.withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds(1000)
.withMetricsRollingStatisticalWindowBuckets(10);
HystrixCommandProperties.Setter commandProperties =HystrixCommandProperties. Setter()
……
.withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds(10000)
.withMetricsRollingStatisticalWindowBuckets(10);
withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds：配置采样统计滚转时间窗口，默认为10s。
withMetricsRollingStatisticalWindowBuckets：配置采用统计滚转时间窗口内的桶的总数量，默认为10，比如时间窗口为10000，桶数量为10，则采样统计间隔为每秒一个桶统计。
3.2 Command健康度采样统计
HystrixCommandProperties.Setter commandProperties =HystrixCommandProperties. Setter()
……
.withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds(10000)
.withMetricsHealthSnapshotIntervalInMilliseconds(500);
withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds：同上所示。
withMetricsHealthSnapshotIntervalInMilliseconds：记录健康采用统计的快照频率，默认为500ms，即500ms一个采样统计间隔，那么桶的数量为10000/500=20个。
该统计在熔断机制中使用，如果计算熔断的频率非常高，则要控制好采样的频率，如果太频繁，那么将造成CPU计算密集，如10ms一个周期，因为会对前N-1个桶进行统计，计算累加时会耗费CPU。所以选择Hystrix要注意此处的性能消耗和调优。如果此处是性能瓶颈，则可以废掉统计，或者按照Hystrix思路实现自己的降级组件。
3.3 Command时延分布采样统计
HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter()
……
.withMetricsRollingPercentileWindowInMilliseconds(60000)
.withMetricsRollingPercentileWindowBuckets(6);
同withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds和withMetricsRollingStatisticalWindowBuckets，默认采样滚转时间窗口为60s，总共6个桶，即采样统计间隔为每10秒一个桶统计。
4．统计结果
可以调用Command#getMetrics获取采样统计，然后通过HystrixCommandMetrics相关方法获取统计数据。
getExecutionTimePercentile(50);//P50
getExecutionTimePercentile(99);//P99
getExecutionTimePercentile(999);//P999
也可以订阅HystrixDashboardStream.getInstance()进行统计。Hystrix提供了hystrix-dashboard进行图形化展示。
接下来我们通过turbine + hystrix-dashboard实现集群化的统计可视化。
首先，Hystrix应用会暴露统计接口，然后Turbine会聚合这些统计数据，Hystrix Dashboard会拉取聚合后的统计信息展示到仪表盘上。
5．Hystrix客户端添加暴露统计信息Servlet
@Bean
public ServletRegistrationBean servletRegistrationBean() {
returnnew ServletRegistrationBean(new HystrixMetricsStreamServlet(), "/hystrix.stream");
}
在我们Hystrix客户端添加如上spring-boot代码配置，然后就可以访问如获取到统计数据。
6．部署Turbine
下载Turbine WAR包（本文使用的是Turbine 1.0.0），部署到Tomcat中，然后修改WEB-INF/classes/config.properties配置，启动Tomcat。
turbine.ConfigPropertyBasedDiscovery.default.instances=127.0.0.1
turbine.instanceUrlSuffix=:9080/hystrix.stream
配置Hystrix应用的IP和获取统计信息的URL path部分，组合后拉取统计信息。访问如获取聚合后的统计数据。
7．部署Hystrix Dashboard
下载 hystrix-dashboard WAR包（本文使用的是hystrix-dashboard 1.5.6），部署到Tomcat中，然后启动Tomcat。访问如启动仪表盘。
在如下界面添加要监控的Turbine地址，然后进入仪表盘就可以看到统计信息。
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