分布式系统环境下,服务间类似依赖非常常见,一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图,对于同步调用,当库存服务不可用时,商品服务请求线程被阻塞,当有大批量请求调用库存服务时,最终可能导致整个商品服务资源耗尽,无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递,这种现象被称为雪崩效应。
针对造成雪崩效应的不同场景,可以使用不同的应对策略,没有一种通用所有场景的策略,参考如下:
综上所述,如果一个应用不能对来自依赖的故障进行隔离,那该应用本身就处在被拖垮的风险中。 因此,为了构建稳定、可靠的分布式系统,我们的服务应当具有自我保护能力,当依赖服务不可用时,当前服务启动自我保护功能,从而避免发生雪崩效应。本文将重点介绍使用Hystrix解决同步等待的雪崩问题。
Hystrix [hɪst’rɪks],中文含义是豪猪,因其背上长满棘刺,从而拥有了自我保护的能力。本文所说的Hystrix是Netflix开源的一款容错框架,同样具有自我保护能力。为了实现容错和自我保护,下面我们看看Hystrix如何设计和实现的。
Hystrix设计目标:
Hystrix遵循的设计原则:
Hystrix如何实现这些设计目标?
开始深入Hystrix原理之前,我们先简单看一个示例。
第一步,继承HystrixCommand实现自己的command,在command的构造方法中需要配置请求被执行需要的参数,并组合实际发送请求的对象,代码如下:
public class QueryOrderIdCommand extends HystrixCommand<Integer> {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(QueryOrderIdCommand.class);
private OrderServiceProvider orderServiceProvider;
public QueryOrderIdCommand(OrderServiceProvider orderServiceProvider) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("orderService"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("queryByOrderId"))
.andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(10)//至少有10个请求,熔断器才进行错误率的计算
.withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000)//熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态,放部分流量过去重试
.withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//错误率达到50开启熔断保护
.withExecutionTimeoutEnabled(true))
.andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties
.Setter().withCoreSize(10)));
this.orderServiceProvider = orderServiceProvider;
}
@Override
protected Integer run() {
return orderServiceProvider.queryByOrderId();
}
@Override
protected Integer getFallback() {
return -1;
}
}
第二步,调用HystrixCommand的执行方法发起实际请求。
@Test
public void testQueryByOrderIdCommand() {
Integer r = new QueryOrderIdCommand(orderServiceProvider).execute();
logger.info("result:{}", r);
}
Hystrix流程图如下:
图片来源Hystrix官网https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki
Hystrix整个工作流如下:
从流程图上可知道,第5步线程池/队列/信号量已满时,还会执行第7步逻辑,更新熔断器统计信息,而第6步无论成功与否,都会更新熔断器统计信息。
Hystrix提供了4种执行命令的方法,execute()和queue() 适用于HystrixCommand对象,而observe()和toObservable()适用于HystrixObservableCommand对象。
execute()
以同步堵塞方式执行run(),只支持接收一个值对象。hystrix会从线程池中取一个线程来执行run(),并等待返回值。
queue()
以异步非阻塞方式执行run(),只支持接收一个值对象。调用queue()就直接返回一个Future对象。可通过 Future.get()拿到run()的返回结果,但Future.get()是阻塞执行的。若执行成功,Future.get()返回单个返回值。当执行失败时,如果没有重写fallback,Future.get()抛出异常。
observe()
事件注册前执行run()/construct(),支持接收多个值对象,取决于发射源。调用observe()会返回一个hot Observable,也就是说,调用observe()自动触发执行run()/construct(),无论是否存在订阅者。
如果继承的是HystrixCommand,hystrix会从线程池中取一个线程以非阻塞方式执行run();如果继承的是HystrixObservableCommand,将以调用线程阻塞执行construct()。
observe()使用方法:
toObservable()
事件注册后执行run()/construct(),支持接收多个值对象,取决于发射源。调用toObservable()会返回一个cold Observable,也就是说,调用toObservable()不会立即触发执行run()/construct(),必须有订阅者订阅Observable时才会执行。
如果继承的是HystrixCommand,hystrix会从线程池中取一个线程以非阻塞方式执行run(),调用线程不必等待run();如果继承的是HystrixObservableCommand,将以调用线程堵塞执行construct(),调用线程需等待construct()执行完才能继续往下走。
toObservable()使用方法:
需注意的是,HystrixCommand也支持toObservable()和observe(),但是即使将HystrixCommand转换成Observable,它也只能发射一个值对象。只有HystrixObservableCommand才支持发射多个值对象。
Hystrix总是以Observable的形式作为响应返回,不同执行命令的方法只是进行了相应的转换。
Hystrix的容错主要是通过添加容许延迟和容错方法,帮助控制这些分布式服务之间的交互。 还通过隔离服务之间的访问点,阻止它们之间的级联故障以及提供回退选项来实现这一点,从而提高系统的整体弹性。Hystrix主要提供了以下几种容错方法:
下面我们详细谈谈这几种容错机制。
资源隔离主要指对线程的隔离。Hystrix提供了两种线程隔离方式:线程池和信号量。
Hystrix通过命令模式对发送请求的对象和执行请求的对象进行解耦,将不同类型的业务请求封装为对应的命令请求。如订单服务查询商品,查询商品请求->商品Command;商品服务查询库存,查询库存请求->库存Command。并且为每个类型的Command配置一个线程池,当第一次创建Command时,根据配置创建一个线程池,并放入ConcurrentHashMap,如商品Command:
final static ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool> threadPools = new ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool>();
...
if (!threadPools.containsKey(key)) {
threadPools.put(key, new HystrixThreadPoolDefault(threadPoolKey, propertiesBuilder));
}
后续查询商品的请求创建Command时,将会重用已创建的线程池。线程池隔离之后的服务依赖关系:
通过将发送请求线程与执行请求的线程分离,可有效防止发生级联故障。当线程池或请求队列饱和时,Hystrix将拒绝服务,使得请求线程可以快速失败,从而避免依赖问题扩散。
线程池隔离优缺点
优点:
注意:尽管线程池提供了线程隔离,我们的客户端底层代码也必须要有超时设置或响应线程中断,不能无限制的阻塞以致线程池一直饱和。
缺点:
线程池的主要缺点是增加了计算开销。每个命令的执行都在单独的线程完成,增加了排队、调度和上下文切换的开销。因此,要使用Hystrix,就必须接受它带来的开销,以换取它所提供的好处。
通常情况下,线程池引入的开销足够小,不会有重大的成本或性能影响。但对于一些访问延迟极低的服务,如只依赖内存缓存,线程池引入的开销就比较明显了,这时候使用线程池隔离技术就不适合了,我们需要考虑更轻量级的方式,如信号量隔离。
上面提到了线程池隔离的缺点,当依赖延迟极低的服务时,线程池隔离技术引入的开销超过了它所带来的好处。这时候可以使用信号量隔离技术来代替,通过设置信号量来限制对任何给定依赖的并发调用量。下图说明了线程池隔离和信号量隔离的主要区别:
图片来源Hystrix官网https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki
使用线程池时,发送请求的线程和执行依赖服务的线程不是同一个,而使用信号量时,发送请求的线程和执行依赖服务的线程是同一个,都是发起请求的线程。先看一个使用信号量隔离线程的示例:
public class QueryByOrderIdCommandSemaphore extends HystrixCommand<Integer> {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(QueryByOrderIdCommandSemaphore.class);
private OrderServiceProvider orderServiceProvider;
public QueryByOrderIdCommandSemaphore(OrderServiceProvider orderServiceProvider) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("orderService"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("queryByOrderId"))
.andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(10)至少有10个请求,熔断器才进行错误率的计算
.withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000)//熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态,放部分流量过去重试
.withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//错误率达到50开启熔断保护
.withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)
.withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(10)));//最大并发请求量
this.orderServiceProvider = orderServiceProvider;
}
@Override
protected Integer run() {
return orderServiceProvider.queryByOrderId();
}
@Override
protected Integer getFallback() {
return -1;
}
}
由于Hystrix默认使用线程池做线程隔离,使用信号量隔离需要显示地将属性execution.isolation.strategy设置为ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE,同时配置信号量个数,默认为10。客户端需向依赖服务发起请求时,首先要获取一个信号量才能真正发起调用,由于信号量的数量有限,当并发请求量超过信号量个数时,后续的请求都会直接拒绝,进入fallback流程。
信号量隔离主要是通过控制并发请求量,防止请求线程大面积阻塞,从而达到限流和防止雪崩的目的。
线程池和信号量都可以做线程隔离,但各有各的优缺点和支持的场景,对比如下:
线程切换 | 支持异步 | 支持超时 | 支持熔断 | 限流 | 开销 | |
---|---|---|---|---|---|---|
信号量 | 否 | 否 | 否 | 是 | 是 | 小 |
线程池 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 大 |
线程池和信号量都支持熔断和限流。相比线程池,信号量不需要线程切换,因此避免了不必要的开销。但是信号量不支持异步,也不支持超时,也就是说当所请求的服务不可用时,信号量会控制超过限制的请求立即返回,但是已经持有信号量的线程只能等待服务响应或从超时中返回,即可能出现长时间等待。线程池模式下,当超过指定时间未响应的服务,Hystrix会通过响应中断的方式通知线程立即结束并返回。
现实生活中,可能大家都有注意到家庭电路中通常会安装一个保险盒,当负载过载时,保险盒中的保险丝会自动熔断,以保护电路及家里的各种电器,这就是熔断器的一个常见例子。Hystrix中的熔断器(Circuit Breaker)也是起类似作用,Hystrix在运行过程中会向每个commandKey对应的熔断器报告成功、失败、超时和拒绝的状态,熔断器维护并统计这些数据,并根据这些统计信息来决策熔断开关是否打开。如果打开,熔断后续请求,快速返回。隔一段时间(默认是5s)之后熔断器尝试半开,放入一部分流量请求进来,相当于对依赖服务进行一次健康检查,如果请求成功,熔断器关闭。
Circuit Breaker主要包括如下6个参数:
1、circuitBreaker.enabled
是否启用熔断器,默认是TRUE。 2 、circuitBreaker.forceOpen
熔断器强制打开,始终保持打开状态,不关注熔断开关的实际状态。默认值FLASE。 3、circuitBreaker.forceClosed 熔断器强制关闭,始终保持关闭状态,不关注熔断开关的实际状态。默认值FLASE。
4、circuitBreaker.errorThresholdPercentage 错误率,默认值50%,例如一段时间(10s)内有100个请求,其中有54个超时或者异常,那么这段时间内的错误率是54%,大于了默认值50%,这种情况下会触发熔断器打开。
5、circuitBreaker.requestVolumeThreshold
默认值20。含义是一段时间内至少有20个请求才进行errorThresholdPercentage计算。比如一段时间了有19个请求,且这些请求全部失败了,错误率是100%,但熔断器不会打开,总请求数不满足20。
6、circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds
半开状态试探睡眠时间,默认值5000ms。如:当熔断器开启5000ms之后,会尝试放过去一部分流量进行试探,确定依赖服务是否恢复。
下图展示了HystrixCircuitBreaker的工作原理:
图片来源Hystrix官网https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki
熔断器工作的详细过程如下:
第一步,调用allowRequest()判断是否允许将请求提交到线程池
第二步,调用isOpen()判断熔断器开关是否打开
第三步,调用allowSingleTest()判断是否允许单个请求通行,检查依赖服务是否恢复
此外,为了提供决策依据,每个熔断器默认维护了10个bucket,每秒一个bucket,当新的bucket被创建时,最旧的bucket会被抛弃。其中每个blucket维护了请求成功、失败、超时、拒绝的计数器,Hystrix负责收集并统计这些计数器。
1、以QueryOrderIdCommand为测试command
2、配置orderServiceProvider不重试且500ms超时
<dubbo:reference id="orderServiceProvider" interface="com.huang.provider.OrderServiceProvider"
timeout="500" retries="0"/>
3、OrderServiceProviderImpl实现很简单,前10个请求,服务端休眠600ms,使得客户端调用超时。
@Service
public class OrderServiceProviderImpl implements OrderServiceProvider {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OrderServiceProviderImpl.class);
private AtomicInteger OrderIdCounter = new AtomicInteger(0);
@Override
public Integer queryByOrderId() {
int c = OrderIdCounter.getAndIncrement();
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("OrderIdCounter:{}", c);
}
if (c < 10) {
try {
Thread.sleep(600);
} catch (InterruptedException e) {
}
}
return c;
}
@Override
public void reset() {
OrderIdCounter.getAndSet(0);
}
}
4、单测代码
@Test
public void testExecuteCommand() throws InterruptedException {
orderServiceProvider.reset();
int i = 1;
for (; i < 15; i++) {
HystrixCommand<Integer> command = new QueryByOrderIdCommand(orderServiceProvider);
Integer r = command.execute();
String method = r == -1 ? "fallback" : "run";
logger.info("call {} times,result:{},method:{},isCircuitBreakerOpen:{}", i, r, method, command.isCircuitBreakerOpen());
}
//等待6s,使得熔断器进入半打开状态
Thread.sleep(6000);
for (; i < 20; i++) {
HystrixCommand<Integer> command = new QueryByOrderIdCommand(orderServiceProvider);
Integer r = command.execute();
String method = r == -1 ? "fallback" : "run";
logger.info("call {} times,result:{},method:{},isCircuitBreakerOpen:{}", i, r, method, command.isCircuitBreakerOpen());
}
}
5、输出结果
2018-02-07 11:38:36,056 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 1 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:36,564 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 2 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:37,074 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 3 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:37,580 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 4 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:38,089 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 5 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:38,599 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 6 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:39,109 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 7 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:39,622 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 8 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:40,138 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 9 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:40,647 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 10 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,651 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 11 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,653 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 12 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,656 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 13 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,658 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 14 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:46,671 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 15 times,result:10,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,675 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 16 times,result:11,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,680 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 17 times,result:12,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,685 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 18 times,result:13,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,691 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 19 times,result:14,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
前9个请求调用超时,走fallback逻辑;
10-14个请求,熔断器开关打开,直接快速失败走fallback逻辑;
15-19个请求,熔断器进入半开状态,放行一个试探请求调用成功,熔断器关闭,后续请求恢复。
降级,通常指务高峰期,为了保证核心服务正常运行,需要停掉一些不太重要的业务,或者某些服务不可用时,执行备用逻辑从故障服务中快速失败或快速返回,以保障主体业务不受影响。Hystrix提供的降级主要是为了容错,保证当前服务不受依赖服务故障的影响,从而提高服务的健壮性。要支持回退或降级处理,可以重写HystrixCommand的getFallBack方法或HystrixObservableCommand的resumeWithFallback方法。
Hystrix在以下几种情况下会走降级逻辑:
Fail Fast 快速失败
快速失败是最普通的命令执行方法,命令没有重写降级逻辑。 如果命令执行发生任何类型的故障,它将直接抛出异常。
Fail Silent 无声失败
指在降级方法中通过返回null,空Map,空List或其他类似的响应来完成。
@Override
protected Integer getFallback() {
return null;
}
@Override
protected List<Integer> getFallback() {
return Collections.emptyList();
}
@Override
protected Observable<Integer> resumeWithFallback() {
return Observable.empty();
}
Fallback: Static
指在降级方法中返回静态默认值。 这不会导致服务以“无声失败”的方式被删除,而是导致默认行为发生。如:应用根据命令执行返回true / false执行相应逻辑,但命令执行失败,则默认为true
@Override
protected Boolean getFallback() {
return true;
}
@Override
protected Observable<Boolean> resumeWithFallback() {
return Observable.just( true );
}
Fallback: Stubbed
当命令返回一个包含多个字段的复合对象时,适合以Stubbed 的方式回退。
@Override
protected MissionInfo getFallback() {
return new MissionInfo("missionName","error");
}
Fallback: Cache via Network
有时,如果调用依赖服务失败,可以从缓存服务(如redis)中查询旧数据版本。由于又会发起远程调用,所以建议重新封装一个Command,使用不同的ThreadPoolKey,与主线程池进行隔离。
@Override
protected Integer getFallback() {
return new RedisServiceCommand(redisService).execute();
}
Primary + Secondary with Fallback
有时系统具有两种行为- 主要和次要,或主要和故障转移。主要和次要逻辑涉及到不同的网络调用和业务逻辑,所以需要将主次逻辑封装在不同的Command中,使用线程池进行隔离。为了实现主从逻辑切换,可以将主次command封装在外观HystrixCommand的run方法中,并结合配置中心设置的开关切换主从逻辑。由于主次逻辑都是经过线程池隔离的HystrixCommand,因此外观HystrixCommand可以使用信号量隔离,而没有必要使用线程池隔离引入不必要的开销。原理图如下:
图片来源Hystrix官网https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki
主次模型的使用场景还是很多的。如当系统升级新功能时,如果新版本的功能出现问题,通过开关控制降级调用旧版本的功能。示例代码如下:
public class CommandFacadeWithPrimarySecondary extends HystrixCommand<String> {
private final static DynamicBooleanProperty usePrimary = DynamicPropertyFactory.getInstance().getBooleanProperty("primarySecondary.usePrimary", true);
private final int id;
public CommandFacadeWithPrimarySecondary(int id) {
super(Setter
.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("PrimarySecondaryCommand"))
.andCommandPropertiesDefaults(
// 由于主次command已经使用线程池隔离,Facade Command使用信号量隔离即可
HystrixCommandProperties.Setter()
.withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
if (usePrimary.get()) {
return new PrimaryCommand(id).execute();
} else {
return new SecondaryCommand(id).execute();
}
}
@Override
protected String getFallback() {
return "static-fallback-" + id;
}
@Override
protected String getCacheKey() {
return String.valueOf(id);
}
private static class PrimaryCommand extends HystrixCommand<String> {
private final int id;
private PrimaryCommand(int id) {
super(Setter
.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("PrimaryCommand"))
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("PrimaryCommand"))
.andCommandPropertiesDefaults( HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionTimeoutInMilliseconds(600)));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
return "responseFromPrimary-" + id;
}
}
private static class SecondaryCommand extends HystrixCommand<String> {
private final int id;
private SecondaryCommand(int id) {
super(Setter
.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("SecondaryCommand"))
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("SecondaryCommand"))
.andCommandPropertiesDefaults( HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionTimeoutInMilliseconds(100)));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
return "responseFromSecondary-" + id;
}
}
public static class UnitTest {
@Test
public void testPrimary() {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty("primarySecondary.usePrimary", true);
assertEquals("responseFromPrimary-20", new CommandFacadeWithPrimarySecondary(20).execute());
} finally {
context.shutdown();
ConfigurationManager.getConfigInstance().clear();
}
}
@Test
public void testSecondary() {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty("primarySecondary.usePrimary", false);
assertEquals("responseFromSecondary-20", new CommandFacadeWithPrimarySecondary(20).execute());
} finally {
context.shutdown();
ConfigurationManager.getConfigInstance().clear();
}
}
}
}
通常情况下,建议重写getFallBack或resumeWithFallback提供自己的备用逻辑,但不建议在回退逻辑中执行任何可能失败的操作。
本文介绍了Hystrix及其工作原理,还介绍了Hystrix线程池隔离、信号量隔离和熔断器的工作原理,以及如何使用Hystrix的资源隔离,熔断和降级等技术实现服务容错,从而提高系统的整体健壮性。
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