Spring Cloud Hystrix介绍 在微服务架构中,通常会存在多个服务层调用的情况,如果基础服务出现故障可能会发生级联传递,导致整个服务链上的服务不可用为了解决服务级联失败这种问题,在分布式架构中产生了断路器等一系列的服务保护机制.分布式架构中的断路器,有些类似于我们生活中的空气开关,当电路发生短路等情况时,空气开关会立刻断开电流,以防止用电火灾的发生. 在Spring Cloud中,Spring Cloud Hystrix就是用来实现断路器.线程隔离等服务保护功能的.Spring C…

由于每个单元都在不同的进程中运行,依赖通过远程调用的方式执行,这样就有可能因为网络原因或是依赖服务自身问题出现调用故障或延迟,而这些问题会直接导致调用方的对外服务也出现延迟,若此时调用方的请求不断增加,最后就会因等待出现故障的依赖方响应形成任务积压,最终导致自身服务的瘫痪. 在微服务架构中,存在着大量的服务单元,若一个单元出现故障,就很容易因依赖关系而引发故障的蔓延,最终导致整个系统的瘫痪,这样的架构相较传统架构更加不稳定,为了解决这样的问题,产生了断路器等一系列的服务保护机制. 在分布式架构中…

目录 一.Hystrix 是什么 二.Hystrix断路器搭建 三.断路器优化 一.Hystrix 是什么 ​ 在微服务架构中,我们将系统拆分成了若干弱小的单元,单元与单元之间通过HTTP或者TCP等方式相互访问,各单元的应用间通过服务注册与订阅的方式相互依赖.由于每个单元都在不同的进程中运行,依赖远程调用的方式执行,这样就可能引起因为网速变慢或者网络故障导致请求变慢或超时,若此时调用方的请求在不断增加,最后就会因等待出现故障的依赖方响应形成任务积压,最终导致自身服务的瘫痪. ​ Hystrix…

在微服务架构中,根据业务来拆分成一个个的服务,服务与服务之间可以互相调用,在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用.为了保证其高可用,单个服务通常会集群部署.由于网络 原因或者自身原因,服务并不能保证100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现线程阻塞,此时若有大量的请求涌入,servlet容器的线程资源会被消耗完毕,导致服务瘫痪.服务与服务之间的依赖性,故障会传播,会对整个微服务造成灾难性的严重后果,这就是服务故障的雪崩效应. 在Sp…

依赖隔离 docker使用舱壁模式来实现进程的隔离,使容器与容器之间不会互相影响.而Hystrix则使用该模式实现线程池的隔离,它会为每一个Hystrix命令创建一个独立的线程池,这样就算在某个Hystrix命令包装下的依赖服务出现延迟过高的情况,也只是对该依赖服务的调用产生影响,而不会拖慢其他业务. 通过对依赖服务的线程池隔离实现,可以带来如下优势: 应用自身得到完全的保护,不会受不可控的依赖服务影响.即便给依赖服务分配的线程池填满,也不会影响应用自身的其余部分. 可以有效的降低接入新服务的风…

断路器 断路器本身是一种开关装置,用于在电路上保护线路过载,当线路中又电路发生短路时,断路器能够及时的切断故障电路,放置发生过载.发热.甚至起火等严重后果. 在分布式架构中,断路器模式的作用也是类似,当某个服务发生故障之后,通过断路器的故障监控,直接切断原来的主逻辑调用.但是,在Hystrix中的断路器除了切断主逻辑的功能之外,还有更复杂的逻辑. 之前在ribbon项目中实现了服务降级,当我们吧服务提供者eureka-client关闭后,造成无法访问test方法,触发了降级逻辑. 断路器发挥作用…

一.雪崩效应 在微服务架构中,由于服务和服务之间可以互相调用,一项工作的完成可能会依赖调用多个微服务模块,但由于网络原因或者自身的原因,服务并不能保证100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现线程阻塞,此时若有大量的请求涌入,Servlet容器的线程资源会被消耗完毕,导致服务瘫痪:再加上服务和服务之间的依赖性,瘫痪会迅速传播,给整个微服务系统造成严重的后果,这就是服务故障的“雪崩”效应. 服务雪崩效应形成的阶段 1.服务提供者不可用 硬件故障.硬件损坏导致服务器主机宕机,或网络硬件…

Spring Cloud  Hystrix  1.RestTemplate 容错 pom.xml application.yml application.java HelloService.java Controller.java 2.FeignClient 容错 pom.xml application.yml Application.java ServiceClient.java Fallback.java 容错保护就是当请求的服务报错或者超时时,可以优雅降级.介绍两种实现: RestTemp…

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S…

在微服务中,我们将系统拆分为很多个服务单元,各单元之间通过服务注册和订阅消费的方式进行相互依赖.但是如果有一些服务出现问题了会怎么样? 比如说有三个服务(ABC),A调用B,B调用C.由于网络延迟或C本身代码有问题导致B迟迟得不到回应,这样B调用C的请求就会被挂起,等待. 在高并发的访问的情况下,这些挂起的线程得不到释放,使后续的请求阻塞,最终导致B也挂掉了.依次类推,A可能也会挂掉,进而使整个系统全部崩溃. 为了解决整个问题,Spring Cloud 使用Hystrix进行服务容错保护,包括断…