Hystrix在2018年11月20日之后已经停止维护,最后一个提交记录是:Latest commit 3cb2158 on 20 Nov 2018,最后一个正式版本为1.5.18。鉴于目前所在公司的技术栈是Spring Cloud,熔断和降级组件主要用的还是Hystrix,这里就Hystrix的完整列表做一个分析记录,方便以后可以随时查询。本文主要参考:Hystrix Configuration。其中,命令配置是针对HystrixCommand,主要包括命令执行(execution)配置、命令降级(fallback)配置、熔断器(circuit breaker)配置、度量统计(metrics)配置和请求上下文配置。
circuit breakers(熔断器)是elasticsearch对于自身防止资源被过度消耗的一种保护机制。主要是为了防止业务elasticsearch时,资源被过度消耗,引起JVM的OutOfMemoryError。防止elasticsearch服务的JVM堆内存负载过高而导致服务不可用。通过熔断器的参数阈值约束,elasticsearch集群在响应客户端请求时当超过预设阈值后就会停止接受新的请求,并返回响应的错误信息。保护集群的稳定性。为此elasticsearch提供了多种熔断器。
Hystix是Netflix开源的一个延迟和容错库,用于隔离访问远程服务、第三方库,防止出现级联失败。
由于我们的入口注解类从@SpringCloudApplication替换成了SpringBootApplication,这样不会启用Spring-Cloud-CircuitBreaker。引入的Hystrix依赖也就没有效果。请参考本系列第二节: Spring Cloud升级之路 - Hoxton - 2.入口类注解修改与OpenFeign的改造
在dubbo的spi加载filter的配置文件META-INF/dubbo/com.alibaba.dubbo.rpc.Filter中添加一行: HystrixFilter=com.rt.platform.infosys.base.common.filter.HystrixFilter
YamlPropertySourceLoader 类可用于在Spring Environment 中将YAML公开为 PropertySource 。这样做可以使用带有占位符语法
说完了Hystrix的工作机制之后,接下来,我们来看下Hystrix的两种资源隔离模式。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
Spring Cloud Tencent 是腾讯开源的一站式微服务解决方案。Spring Cloud Tencent 实现了 Spring Cloud 标准微服务 SPI,开发者可以基于 Spring Cloud Tencent 快速开发 Spring Cloud 微服务架构应用。Spring Cloud Tencent 的核心依托腾讯开源的一站式服务发现与治理平台 Polarismesh ,实现各种分布式微服务场景。
注意指定需要重试的异常,不是所有的异常重试都有效。比如 DB 相关校验异常,如唯一约束等,重试也不会成功的。
支持实现 Netfix Hystrix org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-hystrix Resilience4J org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j
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。
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
Hystrix,英文意思是豪猪,全身是刺,刺是一种保护机制。Hystrix也是Netflflix公司的一款组件。
在我们开发过程中,像数据库信息、邮件配置和其他的第三方服务密钥等这些固定的信息都会写在配置文件中,而配置文件又有多种表现形式和格式,有 JSON, TOML, YAML各种格式,而且测试环境,开发环境和生产环境用的配置文件也不是同一份。
Hystrix 是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库,在分布式系统里,许多依赖不可避免的会调用失败,比如超时、异常等,Hystrix 能够保证在一个依赖出问题的情况下,不会导致整体服务失败,避免级联故障,以提高分布式系统的弹性。 “熔断器”本身是一种开关装置,当某个服务单元发生故障之后,通过断路器的故障监控(类似熔断保险丝),向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应(FallBack),而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常,这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用,从而避免了故障在分布式系统中的蔓延,乃至雪崩。
本文章将通过结合consul config来讲解在springboot中如何加载远程配置:通过consul config加载consul server中存储的配置。
不久前在部门周会上分享了 Hystrix 源码解析之后,就无奈地背上了专家包袱,同事们都认为我对 Hystrix 很熟,我们接触 Hystrix 更多的还是工作中的使用和配置,所以很多人一遇到 Hystrix 的配置问题就会过来问我。为了不让他们失望,我把 Hystrix 的 配置文档 仔细看了一遍,将有疑问的点通过翻源码、查官方 issue、自己实验的方式整理了一遍,这才对 Hystrix 的配置有了一定的了解。
上一篇我们已经介绍了hystrix及其用法,现在我们就继续分析Hystrix,和分析Hystrix的一些高级特性,请求缓存,降级。
3. 在 Controller 的方法上添加注解 @HystrixCommand(fallbackMethod = "defaultCallHello")
为深入理解 服务雪崩解决方案 中 服务熔断 和 服务降级 两个方式,在这儿做一个详解
伴随着微服务架构被宣传得如火如茶,一些概念也被推到了我们的面前。一提到微服务,就离不开这几个字:高内聚低耦合;微服务的架构设计最终目的也就是实现这几个字。在微服务架构中,微服务就是完成一个单一的业务功能,每个微服务可以独立演进,一个应用可能会有多个微服务组成,微服务之间的数据交可以通过远程调用来完成,这样在一个微服务架构下就会形成这样的依赖关系:
Viper是适用于Go应用程序的完整配置解决方案。它被设计用于在应用程序中工作,并且可以处理所有类型的配置需求和格式;
我们在做OpenCV开发的时候经常需要把算法在一些场景下的调试好的参数作为默认值保存然后自动加载,然后在默认值的基础上根据需要适度调整。OpenCV中支持把参数保存为TXT格式的YAML文件,实现类似XML与JSON的参数文件读写,主要是基于FileStorage这个类完成。
大家好,我是二师兄,本篇文章为大家讲解SpringBoot相关配置功能,包括application.properties配置文件、外部配置、属性注入等。
Hystrix 是 Netflix 开源的一款容错框架,包含常用的容错方法:线程池隔离、信号量隔离、熔断、降级回退。在高并发访问下,系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大,依赖有很多不可控的因素,比如网络连接变慢,资源突然繁忙,暂时不可用,服务脱机等。我们要构建稳定、可靠的分布式系统,就必须要有这样一套容错方法。
如果只希望绑定特定的,可以使用SetEnvPrefix("global.source", "MYAPP_GLOAL_SOURCE"),注意这个函数不会自动加上MYAPP的前缀.
下载源码包PyYAML-3.13.tar.gz 并解压,在命令行下切换到解压后的包目录内并执行如下命令:
在开发Go应用程序时,处理配置是一个常见的需求。配置可能来自于配置文件、环境变量、命令行参数等等。Viper是一个强大的库,可以帮助我们处理这些配置。
Spring Boot 可以通过properties文件,YAML文件,环境变量和命令行参数进行配置。属性值可以通过,@Value注解,Environment或者ConfigurationProperties注入到应用中。 配置的优先级如下:
上一节我们通过单元测试验证了线程隔离的正确性,这一节我们来验证我们断路器的正确性,主要包括:
在前面一节,我们实现了 FeignClient 粘合 resilience4j 的 Retry 实现重试。细心的读者可能会问,为何在这里的实现,不把断路器和线程限流一起加上呢:
本篇概览 本文是《Spring Cloud Gateway实战》系列的第七篇,前面的文章咱们学习了各种内置过滤器,还在《Spring Cloud Gateway的断路器(CircuitBreaker)功能》一文深入研究了断路器类型的过滤器(理论&实战&源码分析皆有),相信聪明的您一定会有此疑问:内置的再多也无法覆盖全部场景,定制才是终极武器 所以今天咱们就来开发一个自己专属的过滤器,至于此过滤器的具体功能,其实前文已埋下伏笔,如下图: 📷 简单来说,就是在一个有断路器的Spring Cloud Gatewa
Viper是Go应用程序的完整配置解决方案,包括12-Factor应用程序。它旨在在应用程序中工作,并可以处理所有类型的配置需求和格式。它支持:
该项目提供了一个基于Spring生态的API网关。Spring Cloud Gateway。Spring Cloud Gateway旨在提供一个种简单有效的方式去路由API,并给API提供相应关注点:如:security、monitoring/metrics和resiliency。
从上面这些特性来看,Viper 毫无疑问是非常强大的,而且 Viper 用起来也很方便,在初始化配置文件后,读取配置只需要调用viper.GetString()、viper.GetInt() 和 viper.GetBool()等函数即可。
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。
配置文件的作用:修改SpringBoot自动配置的默认值,主要是默认值,因为SpringBoot启动时会自动加载很多默认配置,详细的可以参考我之前博客源码学习系列之SpringBoot自动配置
熔断是一种保护机制,用于在系统出现故障时停止向该服务发送请求,避免请求导致故障扩散或者系统崩溃。在Hystrix中,熔断机制是通过跟踪服务调用的成功率和失败率来实现的。当失败率达到一定的阈值时,熔断器将会打开,停止向该服务发送请求一段时间,防止请求继续失败导致系统崩溃。在打开状态下,一部分请求会被拒绝并直接返回,而另一部分请求则会被转发到fallback方法中执行。
在Hystrix中,命令是一个可执行的操作单元,它封装了调用远程服务、数据库访问或任何其他可能出现问题的操作。在这个命令中,我们可以定义各种故障处理策略,包括回退逻辑、熔断器、重试、并发限制等。
我们之前为大家介绍了,Spring Boot里面的各种Bean(类对象)能够实现自动装载,自动的装载帮我们减少了XML的配置,和手动编码进行Bean的加载工作。从而极大程度上帮我们减少了配置量和代码量
本文探讨了在使用Spring Cloud OpenFeign进行远程调用时可能出现的超时问题,并提供了解决超时问题的方法。通过合理的配置和设置,开发人员可以有效地解决由于网络延迟等原因导致的远程调用超时情况,确保系统的稳定性和可靠性。
在与外部系统交互时,由网络抖动亦或是外部系统自身的短暂性问题触发的瞬时性故障是一个绕不过的坑,而重试可能是一个比较有效的避坑方案;但有一点需要特别注意:外部系统的接口是否满足幂等性,比如:尽管调用外部系统的下单接口超时了,但外部系统订单数据可能已经落库了,这个时候再重试一次,外部系统内的订单数据可能就重复了!
在启动类上加入@EnableCircuitBreaker注解,并在调用到另一个微服务的方法上加入一些配置
看了一些开源项目,很多都会使用viper这个配置文件框架,然后了解了一番,做一下输出。 下面这些内容摘自官方github,官方的示例比较粗糙,下面稍加改动改动了一下写了几个示例。 实际这个框架写的简单好用。
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。
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