Hystrix服务容错保护

一、什么是灾难性雪崩效应？

造成灾难性雪崩效应的原因，可以简单归结为下述三种：

服务提供者不可用。如：硬件故障、程序BUG、缓存击穿、并发请求量过大等。

重试加大流量。如：用户重试、代码重试逻辑等。

服务调用者不可用。如：同步请求阻塞造成的资源耗尽等。

雪崩效应最终的结果就是：服务链条中的某一个服务不可用，导致一系列的服务不可用，最终造成服务逻辑崩溃。这种问题造成的后果，往往是无法预料的。

二、如何解决灾难性雪崩效应？

解决灾难性雪崩效应的方式通常有：降级、隔离、熔断、请求缓存、请求合并。

在Spring cloud中处理服务雪崩效应，都需要依赖hystrix组件。

在pom文件中都需要引入下述依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

通常来说，开发的时候，使用ribbon处理服务灾难雪崩效应，开发的成本低。维护成本高。使用feign技术处理服务灾难雪崩效应，开发的成本较高，维护成本低。

2.1 降级

降级是指，当请求超时、资源不足等情况发生时进行服务降级处理，不调用真实服务逻辑，而是使用快速失败（fallback）方式直接返回一个托底数据，保证服务链条的完整，避免服务雪崩。

解决服务雪崩效应，都是避免application client请求application service时，出现服务调用错误或网络问题。处理手法都是在application client中实现。我们需要在application client相关工程中导入hystrix依赖信息。并在对应的启动类上增加新的注解@EnableCircuitBreaker，这个注解是用于开启hystrix熔断器的，简言之，就是让代码中的hystrix相关注解生效。

启动器代码片段

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
@EnableHystrix
@EnableCircuitBreaker
public class HystrixApplicationClientApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HystrixApplicationClientApplication.class, args);
    }

}

在调用application service相关代码中，增加新的方法注解@HystrixCommand，代表当前方法启用Hystrix处理服务雪崩效应。

@HystrixCommand注解中的属性：

fallbackMethod - 代表当调用的application service出现问题时，调用哪个fallback快速失败处理方法返回托底数据。

　　 @Autowired
    private LoadBalancerClient loadBalancerClient;

    /**
     * 服务降级处理。
     * 当前方法远程调用application service服务的时候，如果service服务出现了任何错误（超时，异常等）
     * 不会将异常抛到客户端，而是使用本地的一个fallback（错误返回）方法来返回一个托底数据。
     * 避免客户端看到错误页面。
     * 使用注解来描述当前方法的服务降级逻辑。
     *
     * @HystrixCommand - 开启Hystrix命令的注解。代表当前方法如果出现服务调用问题，使用Hystrix逻辑来处理。
     * 重要属性 - fallbackMethod 错误返回方法名。
     * 如果当前方法调用服务，远程服务出现问题的时候，
     * 调用本地的哪个方法得到托底数据。
     *
     * Hystrix会调用fallbackMethod指定的方法，获取结果，并返回给客户端。
     */
    @HystrixCommand(fallbackMethod="downgradeFallback")
    public List<Map<String, Object>> testDowngrade() {
        System.out.println("testDowngrade method : " + Thread.currentThread().getName());
        ServiceInstance si = this.loadBalancerClient.choose("eureka-application-service");
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("http://").append(si.getHost()).append(":").append(si.getPort()).append("/test");
        System.out.println("request application service URL : " + sb.toString());
        RestTemplate rt = new RestTemplate();
        ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>> type = new ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>>() {};
        ResponseEntity<List<Map<String, Object>>> response = rt.exchange(sb.toString(), HttpMethod.GET, null, type);
        List<Map<String, Object>> result = response.getBody();
        return result;
    }

    /**
     * fallback方法。本地定义的。用来处理远程服务调用错误时，返回的基础数据。
     */
    @SuppressWarnings("unused")
    private List<Map<String, Object>> downgradeFallback(){
        List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();

        Map<String, Object> data = new HashMap<>();
        data.put("id", -1);
        data.put("name", "downgrade fallback datas");
        data.put("age", 0);

        result.add(data);

        return result;
    }

 2.2 缓存

缓存是指请求缓存。通常意义上说，就是将同样的GET请求结果缓存起来，使用缓存机制（如redis、mongodb）提升请求响应效率。

使用请求缓存时，需要注意非幂等性操作对缓存数据的影响。

请求缓存是依托某一缓存服务来实现的。在案例中使用redis作为缓存服务器，那么可以使用spring-data-redis来实现redis的访问操作。

需要在application client相关工程中导入下述依赖：

<dependency>
　　<groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

在Spring Cloud应用中，启用spring对cache的支持，需要在启动类中增加注解@EnableCaching，此注解代表当前应用开启spring对cache的支持。简言之就是使spring-data-redis相关的注解生效，如：@CacheConfig、@Cacheable、@CacheEvict等。

spring cloud会检查每个幂等性请求，如果请求完全相同（路径、参数等完全一致），则首先访问缓存redis，查看缓存数据，如果缓存中有数据，则不调用远程服务application service。如果缓存中没有数据，则调用远程服务，并将结果缓存到redis中，供后续请求使用。

如果请求是一个非幂等性操作，则会根据方法的注解来动态管理redis中的缓存数据，避免数据不一致。

注意：使用请求缓存会导致很多的隐患，如：缓存管理不当导致的数据不同步、问题排查困难等。在商业项目中，解决服务雪崩效应不推荐使用请求缓存。

2.3 请求合并

略

2.4 熔断

当一定时间内，异常请求比例（请求超时、网络故障、服务异常等）达到阀值时，启动熔断器，熔断器一旦启动，则会停止调用具体服务逻辑，通过fallback快速返回托底数据，保证服务链的完整。

熔断有自动恢复机制，如：当熔断器启动后，每隔5秒，尝试将新的请求发送给服务提供者，如果服务可正常执行并返回结果，则关闭熔断器，服务恢复。如果仍旧调用失败，则继续返回托底数据，熔断器持续开启状态。

熔断的实现是在调用远程服务的方法上增加@HystrixCommand注解。当注解配置满足则开启或关闭熔断器。

注解属性描述：

CIRCUIT_BREAKER_ENABLED

"circuitBreaker.enabled";

是否开启熔断策略。默认值为true。

CIRCUIT_BREAKER_REQUEST_VOLUME_THRESHOLD

"circuitBreaker.requestVolumeThreshold";

10ms内，请求并发数超出则触发熔断策略。默认值为20。

CIRCUIT_BREAKER_SLEEP_WINDOW_IN_MILLISECONDS

"circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds";

当熔断策略开启后，延迟多久尝试再次请求远程服务。默认为5秒。

CIRCUIT_BREAKER_ERROR_THRESHOLD_PERCENTAGE

"circuitBreaker.errorThresholdPercentage";

10ms内，出现错误的请求百分比达到限制，则触发熔断策略。默认为50%。

CIRCUIT_BREAKER_FORCE_OPEN

"circuitBreaker.forceOpen";

是否强制开启熔断策略。即所有请求都返回fallback托底数据。默认为false。

CIRCUIT_BREAKER_FORCE_CLOSED

"circuitBreaker.forceClosed";

是否强制关闭熔断策略。即所有请求一定调用远程服务。默认为false。

　　/**
     * 熔断机制
     * 相当于一个强化的服务降级。 服务降级是只要远程服务出错，立刻返回fallback结果。
     * 熔断是收集一定时间内的错误比例，如果达到一定的错误率。则启动熔断，返回fallback结果。
     * 间隔一定时间会将请求再次发送给application service进行重试。如果重试成功，熔断关闭。
     * 如果重试失败，熔断持续开启，并返回fallback数据。
     * @HystrixCommand 描述方法。
     *  fallbackMethod - fallback方法名
     *  commandProperties - 具体的熔断标准。类型是HystrixProperty数组。
     *   可以通过字符串或常亮类配置。
     *   CIRCUIT_BREAKER_REQUEST_VOLUME_THRESHOLD - 错误数量。在10毫秒内，出现多少次远程服务调用错误，则开启熔断。
     *       默认20个。 10毫秒内有20个错误请求则开启熔断。
     *   CIRCUIT_BREAKER_ERROR_THRESHOLD_PERCENTAGE - 错误比例。在10毫秒内，远程服务调用错误比例达标则开启熔断。
     *   CIRCUIT_BREAKER_SLEEP_WINDOW_IN_MILLISECONDS - 熔断开启后，间隔多少毫秒重试远程服务调用。默认5000毫秒。
     */
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "breakerFallback",
            commandProperties = {
              // 默认20个;10s内请求数大于20个时就启动熔断器，当请求符合熔断条件时将触发getFallback()。
              @HystrixProperty(name=HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_REQUEST_VOLUME_THRESHOLD,
                          value="10"),
              // 请求错误率大于50%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()。
              @HystrixProperty(name=HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_ERROR_THRESHOLD_PERCENTAGE,
                          value="50"),
              // 默认5秒;熔断多少秒后去尝试请求
              @HystrixProperty(name=HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_SLEEP_WINDOW_IN_MILLISECONDS,
                          value="5000")}
    )
    public List<Map<String, Object>> testBreaker() {
        System.out.println("testBreaker method thread name : " + Thread.currentThread().getName());
        ServiceInstance si = this.loadBalancerClient.choose("eureka-application-service");
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("http://").append(si.getHost()).append(":").append(si.getPort()).append("/test");
        System.out.println("request application service URL : " + sb.toString());
        RestTemplate rt = new RestTemplate();
        ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>> type =
                new ParameterizedTypeReference<List<Map<String, Object>>>() {
        };
        ResponseEntity<List<Map<String, Object>>> response = rt.exchange(sb.toString(), HttpMethod.GET, null, type);
        List<Map<String, Object>> result = response.getBody();
        return result;
    }

    @SuppressWarnings("unused")
    private List<Map<String, Object>> breakerFallback(){
        System.out.println("breakerFallback method thread name : " + Thread.currentThread().getName());
        List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();

        Map<String, Object> data = new HashMap<>();
        data.put("id", -1);
        data.put("name", "breaker fallback datas");
        data.put("age", 0);
        result.add(data);
        return result;
    }

2.5 隔离

2.5.1 线程池隔离

2.5.2 信号量隔离

略