Hystrix
为什么要学习Hystrix呢?
在高并发领域,在分布式系统中,可能因为一个小小的功能扛不住压力,宕机了,导致其他服务也跟随宕机,最终导致整个系统宕机,所以在SpringCloud中采用Hystrix进行处理。
熔断应用的场景是什么?
服务宕机—
服务超时响应----hystrix的默认响应时间必须在1s以内
1.1.简介
Hystrix,即熔断器。
主页:https://github.com/Netflix/Hystrix/
Hystrix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。
1.2.熔断器的工作机制:
正常工作的情况下,客户端请求调用服务API接口:
当有服务出现异常时,直接进行失败回滚,服务降级处理:
当服务繁忙时,如果服务出现异常,不是粗暴的直接报错,而是返回一个友好的提示,虽然拒绝了用户的访问,但是会返回一个结果。
这就好比去买鱼,平常超市买鱼会额外赠送杀鱼的服务。等到逢年过节,超市繁忙时,可能就不提供杀鱼服务了,这就是服务的降级。
系统特别繁忙时,一些次要服务暂时中断,优先保证主要服务的畅通,一切资源优先让给主要服务来使用,在双十一、618时,京东天猫都会采用这样的策略。
1.3.动手实践
Hystrix的实现步骤
- 导入jar包:spring-cloud-starter-netflix-hystrix
- 配置yml文件:无需配置
- 开启Hystrix服务:@EnableHystris
- 修改代码
先模拟第一个场景,宕机
1.3.1.引入依赖
首先在user-consumer(服务消费者)中引入Hystix依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
1.3.2.开启熔断
在调用方写一个发请求的代码,谁发请求谁熔断
//这个注解HystrixCommand代表着,如果发送失败或者超时了,触发了熔断,就会调用queryUserByIdFallback
@HystrixCommand(fallbackMethod = "queryUserByIdFallback")
public User queryUserById(Long id) {
String url = "http://user-service/user/" + id;
// 使用restTemplate发起请求
ResponseEntity<User> entity = restTemplate.getForEntity(url, User.class);
// 获取返回对象
User user = entity.getBody();
return user;
}
public User queryUserByIdFallback(Long id) {
User user = new User();
user.setId(id);
user.setName("想仅仅通过文字的力量,去留住一丝情怀和温度,喜欢在文字中倾诉,喜欢在文字中诉说");
return user;
}
这里是宕机
查询结果
现在模拟第二个场景 服务超时响应
咋让它超时呢,直接让它睡觉,所以我直接让它线程休眠
@GetMapping("/{id}")
public User queryById(@PathVariable("id") Long id) {
// 为了演示超时现象,我们在这里然线程休眠,时间随机 0~2000毫秒
try {
Thread.sleep(new Random().nextInt(2000));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return this.userService.queryById(id);
}
服务器超时查询结果
OK。完成
问题一:
超时了,会打印用户信息吗? 控制打印结果和页面数据不一致, 为什么?
服务器没有宕机,只是超时,正常的请求还应该处理完成
而熔断是当调用超过1s的时候,重新开了一条线程,去执行熔断的方法,返回假数据
问题二:
熔断是在何时被触发的?
答:响应超时了,立即开辟一条线程,调用熔断方法
再次模拟一个场景。
我们前面用ribbon设置重置机制,那是先熔断还是先重置,看图
所以现在来设置熔断时间
我用的是yml语法
hystrix:
command:
default:
execution:
isolation:
thread:
timeoutInMilliseconds: 6000 # 设置hystrix的超时时间为6000ms
这样就ok了。