附1 hystrix详述(1)
一、hystrix的作用
- 控制被依赖服务的延时和失败
- 防止在复杂系统中的级联失败
- 可以进行快速失败(不需要等待)和快速恢复(当依赖服务失效后又恢复正常,其对应的线程池会被清理干净,即剩下的都是未使用的线程,相对于整个 Tomcat 容器的线程池被占满需要耗费更长时间以恢复可用来说,此时系统可以快速恢复)
- getFallback(失败时指定的操作)和优雅降级
- 实现近实时的检测、报警、运维
二、hystrix实现中需要注意的点
- 为每一个依赖服务维护一个线程池(或者信号量),当线程池占满+queueSizeRejectionThreshold占满,该依赖服务将会立即拒绝服务而不是排队等待
- 引入『熔断器』机制,在依赖服务失效比例超过阈值时,手动或者自动地切断服务一段时间
- 当请求依赖服务时出现拒绝服务、超时或者短路(多个依赖服务顺序请求,前面的依赖服务请求失败,则后面的请求不会发出)时,执行该依赖服务的失败回退逻辑
三、hystrix线程模型
- 为每一个服务提供一个线程池,线程池数量可以配置。(每个Netflix API实例有超过 40 个线程池,每个线程池有 5 到 20 个工作线程(绝大部分设置为 10 个线程))
- 注意:如果不特殊指定ThreadPool,则commandGroupKey就是ThreadPool的配置。By default Hystrix uses this to define the command thread-pool unless a separate one is defined。
- 每个依赖服务都被隔离开来,Hystrix 会严格控制其在延迟发生时对资源的占用,并在任何失效发生时,执行失败回退逻辑
- 注意:隔离是非常好的,隔离后,延时的被调用服务只会耗尽自己的线程池,之后进入失败,见下图(附:清晰大图);如果不隔离,可能会耗尽整个tomcat的线程池,导致整个系统瘫痪。
- tomcat线程(即调用线程)将请求接过来后,交给被依赖服务自己的线程池中的线程去执行(此时调用线程就可以去做其他的事情了,这与mina2的线程模型有相似之处)
四、hystrix执行流程(工作机理)
附:清晰大图
步骤:(配合上图去看)
1、构建HystrixCommand或者HystrixObservableCommand对象
2、执行命令(execute()、queue()、observe())
3、如果请求结果缓存这个特性被启用,并且缓存命中,则缓存的回应会立即通过一个 Observable
对象的形式返回。
4、检查熔断器状态,确定请求线路是否是开路,如果请求线路是开路,Hystrix 将不会执行这个命令,而是直接使用『失败回退逻辑』(即不会执行run(),直接执行getFallback())
5、如果和当前需要执行的命令相关联的线程池和请求队列(或者信号量,如果不使用线程池)满了,Hystrix 将不会执行这个命令,而是直接使用『失败回退逻辑』(即不会执行run(),直接执行getFallback())
6、执行HystrixCommand.run()或HystrixObservableCommand.construct(),如果这两个方法执行超时或者执行失败,则执行getFallback();如果正常结束,Hystrix 在添加一些日志和监控数据采集之后,直接返回
回应
7、Hystrix 会将请求成功,失败,被拒绝或超时信息报告给熔断器,熔断器维护一些用于统计数据用的计数器。
这些计数器产生的统计数据使得熔断器在特定的时刻,能短路某个依赖服务的后续请求,直到恢复期结束,若恢复期结束根据统计数据熔断器判定线路仍然未恢复健康,熔断器会再次关闭线路。
五、熔断器执行流程(工作机理)
附:清晰大图
1、假设线路内的容量(请求QPS)达到一定阈值(通过 HystrixCommandProperties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold()
配置),同时,假设线路内的错误率达到一定阈值(通过 HystrixCommandProperties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage()
配置)
2、熔断器将从『闭路』转换成『开路』
3、若此时是『开路』状态,熔断器将短路后续所有经过该熔断器的请求,这些请求直接走『失败回退逻辑』(即不走run(),直接走getFallback())
4、经过一定时间(即『休眠窗口』,通过 HystrixCommandProperties.circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds()
配置),后续第一个请求将会被允许通过熔断器(此时熔断器处于『半开』状态),若该请求失败,熔断器将又进入『开路』状态,且在休眠窗口内保持此状态;若该请求成功,熔断器将进入『闭路』状态,回到逻辑1循环往复。
六、线程池与信号量
使用场景:对于那些本来延迟就比较小的请求(例如访问本地缓存成功率很高的请求)来说,线程池带来的开销是非常高的,这时,你可以考虑采用其他方法,例如非阻塞信号量(不支持超时),来实现依赖服务的隔离,使用信号量的开销很小。但绝大多数情况下,Netflix 更偏向于使用线程池来隔离依赖服务,因为其带来的额外开销可以接受,并且能支持包括超时在内的所有功能。
如果你对客户端库有足够的信任(延迟不会过高),并且你只需要控制系统负载,那么你可以使用信号量。
七、请求合并
参考:
https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki
http://youdang.github.io/categories/%E7%BF%BB%E8%AF%91/ 对官网翻译的非常好,可惜没有翻译完
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