Hystrix 自动降级与依赖隔离1.背景2.Hystrix说明

1.背景

目前对于一些非核心操作，如增减库存后保存操作日志 发送异步消息时（具体业务流程），一旦出现MQ服务异常时，会导致接口响应超时，因此可以考虑对非核心操作引入服务降级、服务隔离。

2.Hystrix说明

官方文档 [https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki]

hystrix是netflix开源的一个容灾框架，解决当外部依赖故障时拖垮业务系统、甚至引起雪崩的问题。

2.1为什么需要Hystrix?

在大中型分布式系统中，通常系统很多依赖(HTTP,hession,Netty,Dubbo等)，在高并发访问下,这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢，资源繁忙，暂时不可用，服务脱机等。

当依赖阻塞时,大多数服务器的线程池就出现阻塞(BLOCK),影响整个线上服务的稳定性，在复杂的分布式架构的应用程序有很多的依赖，都会不可避免地在某些时候失败。高并发的依赖失败时如果没有隔离措施，当前应用服务就有被拖垮的风险。 例如:一个依赖30个SOA服务的系统,每个服务99.99%可用。 99.99%的30次方 ≈ 99.7% 0.3% 意味着一亿次请求 会有 3,000,00次失败 换算成时间大约每月有2个小时服务不稳定. 随着服务依赖数量的变多，服务不稳定的概率会成指数性提高. 解决问题方案:对依赖做隔离。

2.2Hystrix设计理念

想要知道如何使用，必须先明白其核心设计理念，Hystrix基于命令模式

Command是在Receiver和Invoker之间添加的中间层，Command实现了对Receiver的封装 那么Hystrix的应用场景如何与上图对应呢？

API既可以是Invoker又可以是reciever，通过继承Hystrix核心类HystrixCommand来封装这些API（例如，远程接口调用，数据库查询之类可能会产生延时的操作）。就可以为API提供弹性保护了。

2.3 Hystrix如何解决依赖隔离

1: Hystrix使用命令模式HystrixCommand(Command)包装依赖调用逻辑，每个命令在单独线程中/信号授权下执行。 2: 可配置依赖调用超时时间,超时时间一般设为比99.5%平均时间略高即可.当调用超时时，直接返回或执行fallback逻辑。 3: 为每个依赖提供一个小的线程池（或信号），如果线程池已满调用将被立即拒绝，默认不采用排队.加速失败判定时间。 4: 依赖调用结果分:成功，失败（抛出异常），超时，线程拒绝，短路。 请求失败(异常，拒绝，超时，短路)时执行fallback(降级)逻辑。 5: 提供熔断器组件,可以自动运行或手动调用,停止当前依赖一段时间(10秒)，熔断器默认错误率阈值为50%,超过将自动运行。 6: 提供近实时依赖的统计和监控

2.4Hystrix流程结构解析

流程说明:
1:每次调用创建一个新的HystrixCommand,把依赖调用封装在run()方法中
2:执行execute()/queue做同步或异步调用.
3:判断熔断器(circuit-breaker)是否打开,如果打开跳到步骤8,进行降级策略,如果关闭进入步骤.
4:判断线程池/队列/信号量是否跑满，如果跑满进入降级步骤8,否则继续后续步骤.
5:调用HystrixCommand的run方法.运行依赖逻辑
5a:依赖逻辑调用超时,进入步骤8.
6:判断逻辑是否调用成功
6a:返回成功调用结果
6b:调用出错，进入步骤8.
7:计算熔断器状态,所有的运行状态(成功, 失败, 拒绝,超时)上报给熔断器，用于统计从而判断熔断器状态.
8:getFallback()降级逻辑.
  以下四种情况将触发getFallback调用：
 (1):run()方法抛出非HystrixBadRequestException异常。
 (2):run()方法调用超时
 (3):熔断器开启拦截调用
 (4):线程池/队列/信号量是否跑满
8a:没有实现getFallback的Command将直接抛出异常
8b:fallback降级逻辑调用成功直接返回
8c:降级逻辑调用失败抛出异常
9:返回执行成功结果

2.5 熔断器:Circuit Breaker

每个熔断器默认维护10个bucket,每秒一个bucket,每个bucket记录成功,失败,超时,拒绝的状态

默认错误超过50%且10秒内超过20个请求进行中断拦截.

2.6 Hystrix隔离分析

Hystrix隔离方式采用线程/信号的方式,通过隔离限制依赖的并发量和阻塞扩散.

(1)线程隔离

把执行依赖代码的线程与请求线程(如:jetty线程)分离，请求线程可以自由控制离开的时间(异步过程)。

通过线程池大小可以控制并发量，当线程池饱和时可以提前拒绝服务,防止依赖问题扩散。

线上建议线程池不要设置过大，否则大量堵塞线程有可能会拖慢服务器。

(2)线程隔离的优缺点

线程隔离的优点: [1]:使用线程可以完全隔离第三方代码,请求线程可以快速放回。 [2]:当一个失败的依赖再次变成可用时，线程池将清理，并立即恢复可用，而不是一个长时间的恢复。 [3]:可以完全模拟异步调用，方便异步编程。

线程隔离的缺点: [1]:线程池的主要缺点是它增加了cpu，因为每个命令的执行涉及到排队(默认使用SynchronousQueue避免排队)，调度和上下文切换。 [2]:对使用ThreadLocal等依赖线程状态的代码增加复杂性，需要手动传递和清理线程状态。

NOTE: Netflix公司内部认为线程隔离开销足够小，不会造成重大的成本或性能的影响。 Netflix 内部API 每天100亿的HystrixCommand依赖请求使用线程隔，每个应用大约40多个线程池，每个线程池大约5-20个线程。

(3)信号隔离

• 信号隔离也可以用于限制并发访问，防止阻塞扩散, 与线程隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程（该线程需要通过信号申请）,
• 如果客户端是可信的且可以快速返回，可以使用信号隔离替换线程隔离,降低开销.
• 信号量的大小可以动态调整, 线程池大小不可以.

线程隔离与信号隔离区别如下图:

image

3.接入方式

本文会重点介绍基于服务化项目（thrift服务化项目）的接入方式。

3.1添加hystrix依赖

关于版本问题：由于不同版本Compile Dependencies不同，在使用过程中可以针对具体情况修改版本，具体依赖关系http://mvnrepository.com/artifact/com.netflix.hystrix/hystrix-javanica

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<hystrix-version>``1.4``.``22``</hystrix-version>

<dependency>

<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>

<artifactId>hystrix-core</artifactId>

<version>${hystrix-version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>

<artifactId>hystrix-metrics-event-stream</artifactId>

<version>${hystrix-version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>

<artifactId>hystrix-javanica</artifactId>

<version>${hystrix-version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>

<artifactId>hystrix-servo-metrics-publisher</artifactId>

<version>${hystrix-version}</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>com.meituan.service.us</groupId>

<artifactId>hystrix-collector</artifactId>

<version>``1.0``-SNAPSHOT</version>

</dependency>

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3.2引入Hystrix Aspect

application-context.xml文件中

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<aop:aspectj-autoproxy/>

<bean id=``"hystrixAspect" class``=``"com.netflix.hystrix.contrib.javanica.aop.aspectj.HystrixCommandAspect"``></bean>

<context:component-scan base-``package``=``"com.***.***"``/>

<context:annotation-config/>

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注意：

1）hystrixAspect的这两行配置一定要和下面的context:component-scan放在同一个文件 2）Hystrix依赖的一些jar需要解决冲突问题，例如guava为15.0版本

3.3统计数据

需要注册plugin，直接从plugin中获取统计数据

新增初始化Bean

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import com.meituan.service.us.collector.notifier.CustomEventNotifier;

import com.netflix.hystrix.contrib.servopublisher.HystrixServoMetricsPublisher;

import com.netflix.hystrix.strategy.HystrixPlugins;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;

/**

* Created by gaoguangchao on 16/7/1.

*/

public class HystrixMetricsInitializingBean {

private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(HystrixMetricsInitializingBean.``class``);

public void init() throws Exception {

LOGGER.info(``"HystrixMetrics starting..."``);

HystrixPlugins.getInstance().registerEventNotifier(CustomEventNotifier.getInstance());

HystrixPlugins.getInstance().registerMetricsPublisher(HystrixServoMetricsPublisher.getInstance());

}

}

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application-context.xml文件中

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<bean id=``"hystrixMetricsInitializingBean" class``=``"com.***.HystrixMetricsInitializingBean" init-method=``"init"``/>

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3.4添加注解

本文使用同步执行方式，因此注解及方法实现都为同步方式，如果有异步执行、反应执行的需求，可以参考：官方注解说明[https://github.com/Netflix/Hystrix/tree/master/hystrix-contrib/hystrix-javanica]

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@HystrixCommand``(groupKey = "productStockOpLog"``, commandKey = "addProductStockOpLog"``, fallbackMethod = "addProductStockOpLogFallback"``,

commandProperties = {

@HystrixProperty``(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds"``, value = "400"``),``//指定多久超时，单位毫秒。超时进fallback

@HystrixProperty``(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold"``, value = "10"``),``//判断熔断的最少请求数，默认是10；只有在一个统计窗口内处理的请求数量达到这个阈值，才会进行熔断与否的判断

@HystrixProperty``(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage"``, value = "10"``),``//判断熔断的阈值，默认值50，表示在一个统计窗口内有50%的请求处理失败，会触发熔断

}

)

public void addProductStockOpLog(Long sku_id, Object old_value, Object new_value) throws Exception {

if (new_value != null && !new_value.equals(old_value)) {

doAddOpLog(``null``, null``, sku_id, null``, ProductOpType.PRODUCT_STOCK, old_value != null ? String.valueOf(old_value) : null``, String.valueOf(new_value), 0``, "C端"``, null``);

}

}

public void addProductStockOpLogFallback(Long sku_id, Object old_value, Object new_value) throws Exception {

LOGGER.warn(``"发送商品库存变更消息失败,进入Fallback,skuId:{},oldValue:{},newValue:{}"``, sku_id, old_value, new_value);

}

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示例：

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@HystrixCommand``(groupKey=``"UserGroup"``, commandKey = "GetUserByIdCommand"``，

commandProperties = {

@HystrixProperty``(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds"``, value = "100"``),``//指定多久超时，单位毫秒。超时进fallback

@HystrixProperty``(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold"``, value = "10"``),``//判断熔断的最少请求数，默认是10；只有在一个统计窗口内处理的请求数量达到这个阈值，才会进行熔断与否的判断

@HystrixProperty``(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage"``, value = "10"``),``//判断熔断的阈值，默认值50，表示在一个统计窗口内有50%的请求处理失败，会触发熔断

},

threadPoolProperties = {

@HystrixProperty``(name = "coreSize"``, value = "30"``),

@HystrixProperty``(name = "maxQueueSize"``, value = "101"``),

@HystrixProperty``(name = "keepAliveTimeMinutes"``, value = "2"``),

@HystrixProperty``(name = "queueSizeRejectionThreshold"``, value = "15"``),

@HystrixProperty``(name = "metrics.rollingStats.numBuckets"``, value = "12"``),

@HystrixProperty``(name = "metrics.rollingStats.timeInMilliseconds"``, value = "1440"``)

})

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说明： hystrix函数必须为public，fallback函数可以为private。两者需要返回值和参数相同 详情。

hystrix函数需要放在一个service中，并且，在类本身的其他函数中调用hystrix函数，是无法达到监控的目的的。

3.5参数配置

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4.参数说明

其他参数可参见 https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Con

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