【Hystrix】实现服务隔离和降级

一、背景
二、使用Hystrix实现服务隔离和降级

一、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。
　　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。

1.1 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。

1.2 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，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值。这样做，虽然服务水平下降，但好歹可用，比直接挂掉要强，当然这也要看适合的业务场景。关于Hystrix中fallback的使用，见官网

1.3 服务隔离

雪崩效应：服务雪崩效应产生服务堆积在同一个线程池中，因为在同一个线程池中，所有请求全部到一个服务进行访问，这时候会导致其他服务没有线程接收请求访问，所以就会产生服务雪崩效应。
Tomcat底层：http+线程池，每个线程都是独立的请求。
当大多数人在使用Tomcat时，多个http服务会共享一个线程池，假设其中一个http服务访问的数据库响应非常慢，这将造成服务响应时间延迟增加，大多数线程阻塞等待数据响应返回，导致整个Tomcat线程池都被该服务占用，甚至拖垮整个Tomcat。因此，如果我们能把不同http服务隔离到不同的线程池，则某个http服务的线程池满了也不会对其他服务造成灾难性故障。这就需要线程隔离或者信号量隔离来实现了。
服务隔离:每个服务接口互不影响，服务隔离有两种实现方式线程池方式、计数器
作用:服务保护，当服务产生堆积的时候，对服务实现保护功能。（堆积请求:假设默认tomcat最大线程线程池是50。尝试第51一个请求，第51个请求会阻塞。大量请求正在等待，如果堆积请求过多，可能会造成服务器瘫痪。）
使用线程隔离或信号隔离的目的是为不同的服务分配一定的资源，当自己的资源用完，直接返回失败而不是占用别人的资源。

1.4 总结

服务隔离：保证每个服务互不影响，使用信号量和线程池方式
服务降级：当服务不可用的时候，不会被等待，直接返回一个友好的提示
服务熔断：当服务器达到最大的承受能的之后，直接拒绝访问服务，最会调用服务降级方法，返回友好提示。目的是保证服务不被宕机掉

二、使用Hystrix实现服务隔离和降级

2.1 Hytrix 简介

Hystrix 是一个微服务关于服务保护的框架，是Netflix开源的一款针对分布式系统的延迟和容错解决框架，目的是用来隔离分布式服务故障。它提供线程和信号量隔离，以减少不同服务之间资源竞争带来的相互影响；提供优雅降级机制；提供熔断机制使得服务可以快速失败，而不是一直阻塞等待服务响应，并能从中快速恢复。Hystrix通过这些机制来阻止级联失败并保证系统弹性、可用。
Hystrix的资源隔离策略有两种，分别为：线程池和信号量。

2.2 线程池方式

使用线程池隔离可以完全隔离第三方应用，请求线程可以快速放回。
请求线程可以继续接受新的请求，如果出现问题线程池隔离是独立的不会影响其他应用。
当失败的应用再次变得可用时，线程池将清理并可立即恢复，而不需要一个长时间的恢复。
独立的线程池提高了并发性

缺点： 线程池隔离的主要缺点是它们增加计算开销（CPU）。每个命令的执行涉及到排队、调度和上下文切换都是在一个单独的线程上运行的。

public class OrderHystrixCommand extends HystrixCommand<JSONObject> {
    @Autowired
    private MemberService memberService;

    /**
     * @param group
     */
    public OrderHystrixCommand(MemberService memberService) {
        super(setter());
        this.memberService = memberService;
    }

    protected JSONObject run() throws Exception {
        JSONObject member = memberService.getMember();
        System.out.println("当前线程名称:" + Thread.currentThread().getName() + ",订单服务调用会员服务:member:" + member);
        return member;
    }

    private static Setter setter() {

        // 服务分组
        HystrixCommandGroupKey groupKey = HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("orders");
        // 服务标识
        HystrixCommandKey commandKey = HystrixCommandKey.Factory.asKey("order");
        // 线程池名称
        HystrixThreadPoolKey threadPoolKey = HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("order-pool");
        // #####################################################
        // 线程池配置 线程池大小为10,线程存活时间15秒 队列等待的阈值为100,超过100执行拒绝策略
        HystrixThreadPoolProperties.Setter threadPoolProperties = HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(10)
                .withKeepAliveTimeMinutes(15).withQueueSizeRejectionThreshold(100);
        // ########################################################
        // 命令属性配置Hystrix 开启超时
        HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter()
                // 采用线程池方式实现服务隔离
                .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD)
                // 禁止
                .withExecutionTimeoutEnabled(false);
        return HystrixCommand.Setter.withGroupKey(groupKey).andCommandKey(commandKey).andThreadPoolKey(threadPoolKey)
                .andThreadPoolPropertiesDefaults(threadPoolProperties).andCommandPropertiesDefaults(commandProperties);

    }
    
//############   服务降级  ##########
    @Override
    protected JSONObject getFallback() {
        // 如果Hystrix发生熔断，当前服务不可用,直接执行Fallback方法
        System.out.println("系统错误！");
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        jsonObject.put("code", 500);
        jsonObject.put("msg", "系统错误！");
        return jsonObject;
    }
    }

应用场景：

第三方应用或者接口
并发量大

2.3 信号量

计数器方式:底层使用原子计数器，针对于每个服务:都设置自己独立限制阈值，比如设置每个服务接口最多同时只能访问50次，超出缓存队列请求后，自己实现拒绝策略。
使用一个原子计数器（或信号量）来记录当前有多少个线程在运行，当请求进来时先判断计数器的数值，若超过设置的最大线程个数则拒绝该请求，若不超过则通行，这时候计数器+1，请求返回成功后计数器-1。
与线程池隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程，信号量的大小可以动态调整, 线程池大小不可以

代码如下：

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public class OrderHystrixCommand2 extends HystrixCommand<JSONObject> {
    @Autowired
    private MemberService memberService;

    /**
     * @param group
     */
    public OrderHystrixCommand2(MemberService memberService) {
        super(setter());
        this.memberService = memberService;
    }

    protected JSONObject run() throws Exception {

        // Thread.sleep(500);
        // System.out.println("orderIndex线程名称" +
        // Thread.currentThread().getName());
        // System.out.println("success");
        JSONObject member = memberService.getMember();
        System.out.println("当前线程名称:" + Thread.currentThread().getName() + ",订单服务调用会员服务:member:" + member);
        return member;
    }

    private static Setter setter() {
        // 服务分组
        HystrixCommandGroupKey groupKey = HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("order");
        // 命令属性配置 采用信号量模式
        HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter()
                .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)
                // 使用一个原子计数器（或信号量）来记录当前有多少个线程在运行，当请求进来时先判断计数
                // 器的数值，若超过设置的最大线程个数则拒绝该请求，若不超过则通行，这时候计数器+1，请求返 回成功后计数器-1。
                .withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(50);
        return HystrixCommand.Setter.withGroupKey(groupKey).andCommandPropertiesDefaults(commandProperties);
    }
    
//############   服务降级  ##########
    @Override
    protected JSONObject getFallback() {
        // 如果Hystrix发生熔断，当前服务不可用,直接执行Fallback方法
        System.out.println("系统错误！");
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        jsonObject.put("code", 500);
        jsonObject.put("msg", "系统错误！");
        return jsonObject;
    }
    }

应用场景：

内部应用或者中间件（redis）
并发需求不大