導讀
今天和大家聊一聊在Spring Cloud微服務框架實踐中，比較核心但是又很容易把人搞得稀里糊塗的一個問題，那就是在Spring Cloud中Hystrix、Ribbon以及Feign它們三者之間在處理微服務調用超時從而觸發熔斷降級的關系是什么？
我們知道在Spring Cloud微服務體系下，微服務之間的互相調用可以通過Feign進行聲明式調用，在這個服務調用過程中Feign會通過Ribbon從服務注冊中心獲取目標微服務的服務器地址列表，之后在網絡請求的過程中Ribbon就會將請求以負載均衡的方式打到微服務的不同實例上，從而實現Spring Cloud微服務架構中最為關鍵的功能即服務發現及客戶端負載均衡調用。
另一方面微服務在互相調用的過程中，為了防止某個微服務的故障消耗掉整個系統所有微服務的連接資源，所以在實施微服務調用的過程中我們會要求在調用方實施針對被調用微服務的熔斷邏輯。而要實現這個邏輯場景在Spring Cloud微服務框架下我們是通過Hystrix這個框架來實現的。
調用方會針對被調用微服務設置調用超時時間，一旦超時就會進入熔斷邏輯，而這個故障指標信息也會返回給Hystrix組件，Hystrix組件會根據熔斷情況判斷被調微服務的故障情況從而打開熔斷器，之后所有針對該微服務的請求就會直接進入熔斷邏輯，直到被調微服務故障恢復，Hystrix斷路器關閉為止。
Hystrix、Feign及Ribbon的配置說明
接下來我們先來看看在Spring Cloud微服務系統中Hystrix、Feign及Ribbon的常用配置都有哪些以及它們的使用場景分別是什么？
Hystrix配置說明
在Spring Cloud微服務體系中Hystrix主要被用於實現實現微服務之間網絡調用故障的熔斷、過載保護及資源隔離等功能。而要正確使用Hystrix提供的這些功能就需要對Hystrix常用的配置有一定深入的了解，否則你會發現使用過程中認為一定會生效的配置常常不會起作用，接下來我們就按照參數配置的類型對Hystrix中的常見配置做一個梳理。
1）、線程隔離相關配置
Hystrix具備的重要關鍵特性之一就是它能夠實現對第三方服務依賴的資源隔離，而隔離最常見的方式是通過線程池資源的隔離來實現的，Hystrix會為每個第三方服務依賴配置單獨的線程池資源，從而避免對第三方服務依賴的請求占用應用主線程資源以免造成系統雪崩。Hystrix中關於線程隔離相關的配置如下：
hystrix:
command:
#全局默認配置
default:
#線程隔離相關
execution:
timeout:
#是否給方法執行設置超時時間，默認為true。一般我們不要改。
enabled: true
isolation:
#配置請求隔離的方式，這里是默認的線程池方式。還有一種信號量的方式semaphore，使用比較少。
strategy: threadPool
thread:
#方式執行的超時時間，默認為1000毫秒，在實際場景中需要根據情況設置
timeoutInMilliseconds: 1000
#發生超時時是否中斷方法的執行，默認值為true。不要改。
interruptOnTimeout: true
#是否在方法執行被取消時中斷方法，默認值為false。沒有實際意義，默認就好！
interruptOnCancel: false
2）、熔斷器相關配置
熔斷器是Hystrix最主要的功能，它開啟和關閉的時機、靈敏度及准確性是Hystrix是否能夠發揮重要的關鍵，而在Hystrix中與熔斷器相關的幾個配置如下：
hystrix:
command:
#全局默認配置
default:
#熔斷器相關配置
circuitBreaker:
#說明：是否啟動熔斷器，默認為true。我們使用Hystrix的目的就是為了熔斷器，不要改，否則就不要引入Hystrix。
enabled: true
#說明1：啟用熔斷器功能窗口時間內的最小請求數，假設我們設置的窗口時間為10秒，
#說明2：那么如果此時默認值為20的話，那么即便10秒內有19個請求都失敗也不會打開熔斷器。
#說明3：此配置項需要根據接口的QPS進行計算，值太小會有誤打開熔斷器的可能，而如果值太大超出了時間窗口內的總請求數，則熔斷永遠也不會被觸發
#說明4：建議設置一般為：QPS*窗口描述*60%
requestVolumeThreshold: 20
#說明1：熔斷器被打開后，所有的請求都會被快速失敗掉，但是何時恢復服務是一個問題。熔斷器打開后，Hystrix會在經過一段時間后就放行一條請求
#說明2：如果請求能夠執行成功，則說明此時服務可能已經恢復了正常，那么熔斷器會關閉；相反執行失敗，則認為服務仍然不可用，熔斷器保持打開。
#說明3：所以此配置的作用是指定熔斷器打開后多長時間內允許一次請求嘗試執行，官方默認配置為5秒。
sleepWindowInMilliseconds: 5000
#說明1:該配置是指在通過滑動窗口獲取到當前時間段內Hystrix方法執行失敗的幾率后，根據此配置來判斷是否需要打開熔斷器
#說明2:這里官方的默認配置為50，即窗口時間內超過50%的請求失敗后就會打開熔斷器將后續請求快速失敗掉
errorThresholdPercentage: 50
#說明：是否強制啟用熔斷器，默認false，沒有什么場景需要這么配置，忽略！
forceOpen: false
#說明：是否強制關閉熔斷器，默認false，沒有什么場景需要這么配置，忽略！
forceClosed: false
3）、Metrics（統計器）相關配置
Hystrix是否正常工作最主要的依賴就是根據捕獲的調用指標信息來判斷是否打開或者關閉熔斷器，而影響Hystrix行為很重要的因素就是以下Hystrix關於Metrics的配置。
hystrix:
command:
#全局默認配置
default:
metrics:
rollingStats:
#說明：此配置用於設置Hystrix統計滑動窗口的時間，單位為毫秒，默認設置為10000毫秒，即一個滑動窗口默認統計的是10秒內的請求數據。
timeInMilliseconds: 10000
#說明2：此屬性指定了滑動統計窗口划分的桶數。默認為10。
#說明2：需要注意的是，metrics.rollingStats.timeInMilliseconds % metrics.rollingStats.numBuckets == 0必須成立，否則就會拋出異常
numBuckets: 10
rollingPercentile:
#說明1：此屬性配置統計方法是否響應時間百分比，默認為true。
#說明2：Hystrix會統計方法執行1%，10%，50%，90%，99%等比例請求的平均耗時用來生成統計圖表。
#說明3：如果禁用該參數設置false,那么所有匯總統計信息（平均值、百分位數）將返回-1。
enabled: true
#說明：統計響應時間百分比時的窗口大小，默認為60000毫秒，即1分鍾
timeInMilliseconds: 60000
#說明1：此屬性用於設置滑動百分比窗口要划分的桶數，默認為6。
#說明2：需要注意的是，metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds % metrics.rollingPercentile.numBuckets == 0必須成立，否則會拋出異常
numBuckets: 6
#說明1：該屬性表示統計響應時間百分比，每個滑動窗口的桶內要保存的請求數，默認為100。
#說明2：即默認10秒的桶內，如果執行了500次請求，那么只有最后100次請求執行的信息會被保存到桶內。
#說明3：增加這個值會增加內存消耗量，一般情況下無需更改。
bucketSize: 100
healthSnapshot:
#說明1：該參數配置了健康數據統計器（會影響Hystrix熔斷）中每個桶的大小，默認為500毫秒。
#說明2：在統計時Hystrix通過metrics.rollingStats.timeInMilliseconds / metrics.healthSnapshot.intervalInMilliseconds計算出桶數。
#說明3：在窗口滑動時，每滑過一個桶的時間就統計一次當前窗口內請求的失敗率。
intervalInMilliseconds: 500
在上述關於Metrics的配置中出現了兩個比較頻繁的概念：滑動窗口、桶，Hystrix的統計器就是由滑動窗口來實現的。關於滑動窗口舉一個非常形象的例子，假設你坐在一輛大巴車的上，車窗外是一排排筆直的大樹，車輛在高速地行駛着，大樹迅速地從車窗滑過，如果用每棵樹來代表一個網絡請求，用大巴車的行駛代表時間的流逝。那么大巴車的窗口就是一個非常典型的滑動窗口，而你通過這個車窗能夠看到的大樹就是Hystrix要統計的數據。
桶(bucket)是Hystrix統計滑動窗口數據時的最小單位。同樣以上面的例子為例，在大巴車行駛非常快的情況下，如果每掠過一棵樹就統計一次窗口內大樹的數據的話，會造成比較大的開銷，而如果我們將車窗分成10份，大巴車行駛時每掠過窗口的1/10就統計一次數據，那么開銷就會小很多了。所以，Hystrix中的桶就是滑動窗口1/N的概念。
4）、線程池相關配置
在前面提到過Hystrix實現對第三方服務依賴資源隔離最主要的方式就是通過線程池，而Hystrix內線程的使用是基於Java內置線程池的簡單封裝，通過以下Hystrix線程池參數我們可以控制執行Hystrix命令的線程池的行為。具體如下：
hystrix:
command:
default:
#說明：核心線程池的大小，默認值是10
coreSize: 10
#說明：是否允許線程池擴展到最大線程池數量，默認為false。
allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize: false
#說明：線程池中線程的最大數量，默認值是10。此配置項單獨配置時並不會生效，需要啟用allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize
maximumSize: 10
#說明1：作業隊列的最大值，默認值為-1。表示隊列會使用SynchronousQueue，此時值為0，Hystrix不會向隊列內存放作業。
#說明2：如果此值設置為一個正int型，隊列會使用一個固定size的LinkedBlockingQueue，此時在核心線程池都忙碌的情況下，會將作業暫時存放在此隊列內，但是超出此隊列的請求依然會被拒絕
maxQueueSize: -1
#設置隊列拒絕請求的閥值，默認為5。
queueSizeRejectionThreshold: 5
#控制線程在釋放前未使用的時間，默認為1分鍾。
keepAliveTimeMinutes: 1
Ribbon配置說明
Ribbon在Spring Cloud中對於支持微服之間的通信發揮着非常關鍵的作用，其主要功能包括客戶端負載均衡器及用於中間層通信的客戶端。在基於Feign的微服務通信中無論是否開啟Hystrix，Ribbon都是必不可少的，Ribbon的配置參數主要如下：
ribbon: #說明：同一台實例的最大自動重試次數，默認為1次，不包括首次 MaxAutoRetries: 1 #說明：要重試的下一個實例的最大數量，默認為1，不包括第一次被調用的實例 MaxAutoRetriesNextServer: 1 #說明：是否所有的操作都重試，默認為true OkToRetryOnAllOperations: true #說明：從注冊中心刷新服務器列表信息的時間間隔，默認為2000毫秒，即2秒 ServerListRefreshInterval: 2000 #說明：使用Apache HttpClient連接超時時間，單位為毫秒 ConnectTimeout: 3000 #說明：使用Apache HttpClient讀取的超時時間，單位為毫秒 ReadTimeout: 3000 #說明：初始服務器列表，不需要手工配置，在運行時動態根據注冊中心更新 listOfServers: www.microsoft.com:80,www.yahoo.com:80,www.google.com:80
以上配置方式將對所有的微服務調用有效，如果想針對單獨的微服務進行配置，使用“微服務名.ribbon”這樣的配置方式即可，例如：
bike:
ribbon:
ReadTimeout: 30000
operation:
ribbon:
ReadTimeout: 30000
Feign配置說明
Feign是一款Java語言編寫的HttpClient綁定器，在Spring Cloud微服務中用於實現微服務之間的聲明式調用，Feign自身可以支持多種HttpClient工具包，例如OkHttp及Apache HttpClient，針對不同的HttpClient其默認常見配置如下：
feign:
hystrix:
enabled: true
client:
config:
#JDK默認HttpURLConnection 實現的 Http Client配置
default:
#連接超時時間
connectTimeout: 5000
#讀取超時時間
readTimeout: 5000
#錯誤解碼器
errorDecoder: com.wudimanong.client.common.FeignClientErrorDecoder
#解碼器
encoder: com.wudimanong.client.common.FeignClientEncoder
#編碼器
decoder: com.wudimanong.client.common.FeignClientDecoder
Feign、Hystrix、Ribbon的超時配置關系
在前面的內容我們分別單獨梳理了Feign、Hystrix及Ribbon三者常見的配置，針對各自的特性功能配置我們並沒有異議，但是我們也看到它們都有針對微服務超時的配置，而在開啟熔斷器功能后，這些超時配置會影響到熔斷器及服務降級邏輯的行為，那么它們之間超時的配置有什么關系呢？如下：
如上圖所示，在Spring Cloud中使用Feign進行微服務調用分為兩層：Ribbon的調用及Hystrix的調用。所以Feign的超時時間就是Ribbon和Hystrix超時時間的結合，而如果不啟用Hystrix則Ribbon的超時時間就是Feign的超時時間配置，Feign自身的配置會被覆蓋。
而如果開啟了Hystrix，那么Ribbon的超時時間配置與Hystrix的超時時間配置則存在依賴關系，因為涉及到Ribbon的重試機制，所以一般情況下都是Ribbon的超時時間小於Hystrix的超時時間，否則會出現以下錯誤：
2019-07-12 11:10:20,238 397194 [http-nio-8084-exec-2] WARN o.s.c.n.z.f.r.s.AbstractRibbonCommand - The Hystrix timeout of 40000ms for the command operation is set lower than the combination of the Ribbon read and connect timeout, 80000ms.
那么Ribbon和Hystrix的超時時間配置的關系具體是什么呢？如下：
Hystrix的超時時間=Ribbon的重試次數(包含首次)*(ribbon.ReadTimeout+ribbon.ConnectTimeout)
而Ribbon的重試次數的計算方式為：
Ribbon重試次數(包含首次)=1+ribbon.MaxAutoRetries+ribbon.MaxAutoRetriesNextServer+(ribbon.MaxAutoRetries*ribbon.MaxAutoRetriesNextServer)
以上圖中的Ribbon配置為例子，Ribbon的重試次數=1+(1+1+1)*(30000+10000)，所以Hystrix的超時配置應該>=160000毫秒。在Ribbon超時但Hystrix沒有超時的情況下，Ribbon便會采取重試機制；而重試期間如果時間超過了Hystrix的超時配置則會立即被熔斷（fallback）。
如果不配置Ribbon的重試次數，則Ribbon默認會重試一次，加上第一次調用Ribbon的重試次數為2次，以上述配置為例Hystrix超時時間配置為2*40000=80000，由於很多情況下，大家一般不會主動配置Ribbon的重試次數，所以這里需要注意下！強調下，以上超時配置的值只是示范，超時配置有點大不太合適實際的線上場景，大家根據實際情況設置即可！
PS：以上整理應該是全網最全的一份，如果覺得有用辛苦轉發下，給在使用Spring Cloud微服務的朋友們送去一點小溫暖！^_^
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