Spring Cloud 核心組件——熔斷降級

今天先來說說“服務熔斷”和“服務降級”。

服務熔斷：在股票市場，熔斷這個詞大家都不陌生，是指當股指波幅達到某個點后，交易所為控制風險采取的暫停交易措施。相應的，服務熔斷一般是指軟件系統中，由於某些原因使得服務出現了過載現象，為防止造成整個系統故障，從而采用的一種保護措施，所以很多地方把熔斷亦稱為過載保護。

服務降級：大家都見過女生旅行吧，大號的旅行箱是必備物，平常走走近處綽綽有余，但一旦出個遠門，再大的箱子都白搭了，怎么辦呢？常見的情景就是把物品拿出來分分堆，比了又比，最后一些非必需品的就忍痛放下了，等到下次箱子夠用了，再帶上用一用。而服務降級，就是這么回事，整體資源快不夠了，忍痛將某些服務先關掉，待渡過難關，再開啟回來。

所以從上述分析來看，兩者其實從有些角度看是有一定的類似性的：

1）目的很一致，都是從可用性可靠性着想，為防止系統的整體緩慢甚至崩潰，采用的技術手段；

2）最終表現類似，對於兩者來說，最終讓用戶體驗到的是某些功能暫時不可達或不可用；

3）粒度一般都是服務級別，當然，業界也有不少更細粒度的做法，比如做到數據持久層（允許查詢，不允許增刪改）；

4）自治性要求很高，熔斷模式一般都是服務基於策略的自動觸發，降級雖說可人工干預，但在微服務架構下，完全靠人顯然不可能，開關預置、配置中心都是必要手段；

而兩者的區別也是明顯的：

1）觸發原因不太一樣，服務熔斷一般是某個服務（下游服務）故障引起，而服務降級一般是從整體負荷考慮；

2）管理目標的層次不太一樣，熔斷其實是一個框架級的處理，每個微服務都需要（無層級之分），而降級一般需要對業務有層級之分（比如降級一般是從最外圍服務開始）

3）實現方式不太一樣

參考文章：https://blog.csdn.net/guwei9111986/article/details/51649240

 

下面介紹 Hystrix：

在分布式環境中，許多服務依賴項中的一些必然會失敗。Hystrix 是一個庫，通過添加延遲容忍和容錯邏輯，幫助你控制這些分布式服務之間的交互。Hystrix 通過隔離服務之間的訪問點、停止級聯失敗和提供回退選項來實現這一點，所有這些都可以提高系統的整體彈性。

Hystrix 提供了熔斷、隔離、Fallback、Cache、監控等功能。出現錯誤之后可以 fallback 錯誤的處理信息，返回一些兜底數據等等。

https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/9391819.html

 

本文的示例承接上一篇文章：https://www.cnblogs.com/jwen1994/p/11408511.html

1. Feign 結合 Hystrix 斷路器開發

第一步：加入依賴

<dependency>
　　<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
　　<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

注意新舊版本問題，所以要以官網為主，不然部分注解會丟失

第二步：啟動類里面增加注解 @EnableCircuitBreaker

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableCircuitBreaker public class OrderServiceApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderServiceApplication.class, args);
    }

    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

我們也可以使用 SpringCloudApplication 注解，它包含了很多 Spring Cloud 相關的注解

第三步：最外層 api 使用

api 方法上增加 @HystrixCommand(fallbackMethod = "saveOrderFail")。好比異常處理（網絡異常，參數或者內部調用問題）

@RestController
@RequestMapping("api/v1/order")
public class OrderController {

    @Autowired
    private ProductOrderService productOrderService;

    @RequestMapping("save")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "saveOrderFail") public Object save(@RequestParam("user_id")int userId, @RequestParam("product_id") int productId){

        Map<String, Object> data = new HashMap<>();
        data.put("code", 0);
        data.put("data", productOrderService.save(userId, productId));
        return  data;
    }

    //注意，方法簽名一定要要和api方法一致
    private Object saveOrderFail(int userId, int productId){
        Map<String, Object> msg = new HashMap<>();
        msg.put("code", -1);
        msg.put("msg", "搶購人數太多，您被擠出來了，稍等重試");
        return msg;
    }
}

注意：編寫 fallback 方法實現，方法簽名一定要和 api 方法簽名一致

第四步：進行測試，我們使用一個會出錯的請求，它會返回 saveOrderFail 的返回值

 

2. 我們調用服務時，如果服務出錯，我們希望可以進行一些處理

 第一步：開啟 Feign 支持 Hystrix (注意，一定要開啟，舊版本默認支持，新版本默認關閉)

feign:
  hystrix:
    enabled: true

第二步：FeignClient(name="xxx", fallback=xxx.class )，class 需要繼承當前 FeignClient 的類

@FeignClient(name = "product-service", fallback = ProductClientFallback.class)
public interface ProductClient {
    @GetMapping("/api/v1/product/find")
    String findById(@RequestParam(value = "id") int id);
}

ProductClientFallback 類

@Component
public class ProductClientFallback implements ProductClient {
    @Override
    public String findById(int id) {
        System.out.println("feign 調用product-service findbyid 異常");
        return null;
    }
}

 

3. 進一步完善異常報警通知

我們可以試着加入 Redis 來實現一個異常報警

第一步：加入 Redis 依賴

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

第二步：配置 Redis 鏈接信息

spring:
  redis:
    database: 0
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    timeout: 2000

第三步：修改代碼

@RestController
@RequestMapping("api/v1/order")
public class OrderController {
    @Autowired
    private ProductOrderService productOrderService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @RequestMapping("save")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "saveOrderFail")
    public Object save(@RequestParam("user_id")int userId, @RequestParam("product_id") int productId, HttpServletRequest request){

        Map<String, Object> data = new HashMap<>();
        data.put("code", 0);
        data.put("data", productOrderService.save(userId, productId));
        return  data;
    }

    //注意，方法簽名一定要要和api方法一致
    private Object saveOrderFail(int userId, int productId, HttpServletRequest request){
        //監控報警
        String saveOrderKye = "save-order";

        String sendValue = redisTemplate.opsForValue().get(saveOrderKye);
        final String ip = request.getRemoteAddr();
        new Thread( ()->{
            if (StringUtils.isBlank(sendValue)) {
                System.out.println("緊急短信，用戶下單失敗，請離開查找原因,ip地址是="+ip);
                //發送一個http請求，調用短信服務 TODO
                redisTemplate.opsForValue().set(saveOrderKye, "save-order-fail", 20, TimeUnit.SECONDS);

            }else{
                System.out.println("已經發送過短信，20秒內不重復發送");
            }

        }).start();

        Map<String, Object> msg = new HashMap<>();
        msg.put("code", -1);
        msg.put("msg", "搶購人數太多，您被擠出來了，稍等重試");
        return msg;
    }
}

 

4. Hystrix 降級策略和調整

1）查看默認講解策略 HystrixCommandProperties

這個文件里可以看到所有默認的策略

2）execution.isolation.strategy 隔離策略

Hystrix 有兩種隔離策略：THREAD 線程池隔離 （默認）、SEMAPHORE 信號量。信號量適用於接口並發量高的情況，如每秒數千次調用的情況，導致的線程開銷過高，通常只適用於非網絡調用，執行速度快

3）execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds 超時時間

Hystrix 默認超時時間為1000毫秒

4）execution.timeout.enabled 是否開啟超時限制 （一定不要禁用）

Hystrix 默認是開啟超時限制的

5）execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests 隔離策略為 信號量的時候，如果達到最大並發數時，后續請求會被拒絕，默認是10

#把hystrix超時時間禁用
#hystrix:
#  command:
#    default:
#      execution:
#        timeout:
#          enabled: false

#execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds=4000

#設置超時時間
hystrix:
  command:
    default:
      execution:
        isolation:
          thread:
            timeoutInMilliseconds: 4000

官方文檔：https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Configuration#execution.isolation.strategy

5. 斷路器 Dashboard 監控儀表盤

生產環境幾乎不用，只要做好異常告警就可以

第一步：加入依賴

<dependency>
　　<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
　　<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>

<dependency>
　　<groupId>org.springframework.boot</groupId>
　　<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

第二步：啟動類增加注解 @EnableHystrixDashboard

第三步：配置文件增加 endpoint

#暴露全部的監控信息
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

第四步：訪問入口

1）訪問：http://localhost:8781/hystrix

2）Hystrix Dashboard 輸入： http://localhost:8781/actuator/hystrix.stream

參考資料：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current-SNAPSHOT/reference/htmlsingle/#boot-features-security-actuator

 

 

補充： 如果從 Maven 中心倉庫下載太慢，可是修改 Maven 倉庫地址，使用其他 Maven 倉庫。為了使用阿里雲的倉庫，我們在 pom.xml 中修改

<repositories>
　　<repository>
　　　　<id>nexus-aliyun</id>
　　　　<name>Nexus aliyun</name>
　　　　<layout>default</layout>
　　　　<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public</url>
　　　　<snapshots>
　　　　　　<enabled>false</enabled>
　　　　</snapshots>
　　　　<releases>
　　　　　　<enabled>true</enabled>
　　　　</releases>
　　</repository>
</repositories>