Spring Cloud認知學習(四)：熔斷器Hystrix的使用

目錄

• Hystrix
  • 服務熔斷和服務降級
  • 簡單使用示例：
    • 部署在服務提供者
    • 部署在服務消費者
  • 整合feign
    • 1.修改Feign代碼
    • 2.修改消費者
    • 3.測試：
  • Hystrix Dashboard
    • 1.配置啟動Hystrix Dashboard
    • 2.修改服務提供者
    • 3.測試：
  • 補充：

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💡上一篇介紹一個用於聲明式調用服務的組件Fegin，主要用於解決前面的服務調用與restTemplate耦合緊密的問題。 Spring Cloud認知學習(三)：聲明式調用Feign的使用
💡這一篇介紹一個新的組件Hystrix，Hystrix是一個熔斷器，可以用於解決微服務調用中發送的服務熔斷和服務降級問題。

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Hystrix

* Hystrix是服務熔斷器，用於解決服務熔斷和服務降級的情況。

服務熔斷和服務降級

• 主要是解決服務熔斷和服務降級的問題。
  服務熔斷主要用了解決服務雪崩，我們先來介紹一下服務雪崩的概念。
• 服務雪崩：假如有很多個服務都需要調用A服務，但A突然卡住了，響應很慢，在高並發的情況下，此時A服務就會持有了過量的資源，而導致其他服務的資源不足，從而影響其他服務的使用，甚至可能傳播性地導致整個系統崩潰。
• 服務熔斷：熔斷的概念是什么呢？就是假如說你家里用了超大的功率的電器，你家的電閘就會為了避免造成危險而幫你跳閘斷電。對於服務雪崩也是這樣的，他會防止服務占用過量的資源。
  原理：用戶的請求將不再直接調用服務，而是通過一個線程池來調用服務，當線程池中沒有空閑的線程時，就會返回一個簡單的執行結果（需要設定，可能是一個提示信息或者一個假數據）。
• 服務降級：當某一個主要的服務端的資源不夠的時候，可能此時其他的不太重要服務需要進行關閉來為他騰出空間（就好像與支付功能相比，換頭像這個功能就可以暫時為支付功能獻身了），這就是服務的降級。雖然降級了，但理論上還應該給消費者一個保底的回應，比如說返回提示說服務已經關閉。由於此時服務的提供者已經關閉了，所以這個判斷只能發生在服務的消費者中。

💡：對於上面的這兩種情況，如果是服務熔斷，既可以部署在消費者也可以部署在生產者，因為只是一個“等太久就不等待”的處理，這個等太久既可以事消費者判斷也可以事生產者判斷；如果是服務降級，由於此時服務提供者大多都關閉了，所以這時候Hystrix只能部署在消費者端。

💡：由於Hystrix其實就是對於錯誤情況的處理，服務的過度消耗資源（雪崩）和降級其實都是服務不可用，他們的處理在Hystrix其實都是一樣的。所以下面就根據Hystrix的部署位置來演示。

簡單使用示例：

下面的代碼可以參考：Hystrix簡單使用實驗

部署在服務提供者

這次我們修改模塊spring-cloud-user-service-8003
1.導入依賴：

        <!--增加hystrix依賴 start-->
        <!--舊版本的依賴：
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
        </dependency>-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <!--增加hystrix依賴 end-->

2.修改UserController，給listUser增加一個Hystrix處理方法listUserByHystirx。
@HystrixCommand(fallbackMethod = "listUserByHystirx")代表發生不可用的時候，就會調用listUserByHystirx來返回結果。

package com.progor.study.controller;

import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixProperty;
import com.progor.study.entity.User;
import com.progor.study.service.UserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 由於返回json數據，懶得加注解@ResponseBody了，加個RestController
@RestController
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("/user/{id}")
    public User getUser(@PathVariable Integer id) {
        User user = userService.getUser(id);
        if (user == null) {
            throw new RuntimeException("該ID：" + id + "沒有對應的用戶信息");
        }
        return user;
    }

    private static int count = 0;
    @GetMapping("/user/list")
    // fallbackMethod時發生錯誤時調用的方法，
    // commandProperties用於配置熔斷器，requestVolumeThreshold代表請求多少次就不再嘗試調用原方法，直接調用錯誤處理方法。
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "listUserByHystirx",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "5"), //請求次數
    }) //
    public List<User> listUser() throws InterruptedException {
        count = count+1;  // 假裝偶爾發生了bug
        System.out.println(count);
        // 偶爾發生時
//        if (count%2 == 0){
//            Thread.sleep(5000);
//        }
        // 一直發生時：
        Thread.sleep(5000);


        List<User> users = userService.listUser();
        return users;
    }

    public List<User> listUserByHystirx() {
        User user = new User(0,"null","null");
        List<User> users = new ArrayList<>();
        users.add(user);
        return users;
    }

}

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3.在主程序類中開啟hystrix：

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableHystrix // 開啟hystrix
public class UserService8003Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserService8003Application.class, args);
    }
}

4.啟動spring-cloud-user-service-8003，訪問http://localhost:8003/user/list，發現如果發生錯誤的時候，會調用listUserByHystirx來返回。
🔵如果你通過服務消費者來調用8003的服務的話，這時候也會一樣會在發生錯誤的時候，調用listUserByHystirx來返回。
🔵注意，我上面的代碼是一次執行成功，一次執行失敗這樣的順序。

部署在服務消費者

目前我們只有一個服務消費者，所以我們要修改spring-cloud-user-consumer-80

1.在spring-cloud-user-consumer-80模塊導入依賴：

        <!--增加hystrix依賴 start-->
        <!--舊版本的依賴：
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
        </dependency>-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <!--增加hystrix依賴 end-->

2.修改MessageController2，增加@HystrixCommand

// 這個控制器用來處理使用fegin的情況
@RestController
public class MessageController2 {

    @Autowired
    private MessageService messageService;

    @GetMapping("/msg2/list")
    // 使用HystrixCommand
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "listByHystirx",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "5"), //請求次數
    }) //如果請求次數達到5次都是失敗，那么直接調用listByHystirx
    public Map<String, String> list() {
        return messageService.list();
    }

    public Map<String, String> listByHystirx() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        map.put("msg","服務端已停止服務");
        return map;
    }
}

3.修改主程序類，開始Hystrix,@EnableHystrix

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name = "USERSERIVE", configuration = MyConfig.class)
@EnableFeignClients // 使用feign
@EnableHystrix
public class UserConsumer80Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserConsumer80Application.class, args);
    }
}

4.測試

• 💡啟動spring-cloud-user-consumer-80和spring-cloud-eureka-server-7001
• 💡訪問一次http://localhost/msg2/list。此時由於沒有服務實例，那么應該會調用listByHystirx來返回結果。
  • 請注意我們之前創建的MessageService在8004和8005，如果我們沒有啟動8004或8005，那么此時eureka內部應該沒有MessageService服務實例，所以你會發現會調用我們的錯誤處理方法中的結果來返回給我們，而如果我們調用http://localhost/msg/list由於我們沒有做hystrix處理，那么就會報錯；
• 💡啟動spring-cloud-message-service-8004，訪問http://localhost/msg2/list，是訪問成功的。【但由於我們設置了重試次數為5，如果你啟動了8004還是訪問失敗，那么嘗試重啟一下80吧，不然要等重新拉取eureka的信息（30s大概）。】
• 💡再停掉spring-cloud-message-service-8004，訪問http://localhost/msg2/list，會調用listByHystirx來返回結果。

整合feign

🔵Hystrix還可以與Fegin整合，也是相當於部署在服務消費者。

下面的代碼可以參考：Hystrix整合Feign使用實驗

1.修改Feign代碼

由於我們只在spring-cloud-common-data模塊整合了fegin，所以我們要在spring-cloud-common-data做實驗了。
1.在spring-cloud-common-data模塊導入依賴。

        <!--增加hystrix依賴 start-->
            <!--舊版本的依賴：
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
            </dependency>-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <!--增加hystrix依賴 end-->

2.修改MessageService，在FeignClient注解中增加fallback

// 由於這種服務的服務消費者可能比較多，放到共有依賴中。
// 使用fallback指定一個類，這個類實現了MessageService，發生服務不可用的時候就會調用這個類中方法
@FeignClient(value = "MESSAGESERIVE",fallback = MessageServiceHystrix.class)
public interface MessageService {
    // 這里使用RequestMapping將服務提供者的方法與本地Service方法建立映射
    @RequestMapping(value = "/msg/list", method = RequestMethod.GET)
    Map<String, String> list();
}

3.創建MessageServiceHystrix：

package com.progor.study.service;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// 注意，要使用@Component
@Component
public class MessageServiceHystrix implements MessageService {
    @Override
    public Map<String, String> list() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        map.put("msg","服務端已停止服務");
        return map;
    }
}

2.修改消費者

1.由於我們上面在MessageController2中使用了Hystrix,我們新建一個MessageController3:

@RestController
public class MessageController3 {

    @Autowired
    private MessageService messageService;

    @GetMapping("/msg3/list")
    public Map<String, String> list() {
        return messageService.list();
    }
}

2.修改spring-cloud-user-consumer-80中的application.yml增加如下內容：

feign:
  hystrix:
    enabled: true # 用來開啟fegin中的hystrix

🔴注意，此時主程序類中的@EnableHystrix可以沒有

3.測試：

💡啟動spring-cloud-user-consumer-80和spring-cloud-eureka-server-7001，訪問http://localhost/msg2/list

• 💡訪問一次http://localhost/msg3/list。此時由於沒有服務實例，那么應該會調用listByHystirx來返回結果。
  • 請注意我們之前創建的MessageService在8004和8005，如果我們沒有啟動8004或8005，那么此時eureka內部應該沒有MessageService服務實例，所以你會發現會調用我們的錯誤處理方法中的結果來返回給我們，而如果我們調用http://localhost/msg/list由於我們沒有做hystrix處理，那么就會報錯；
• 💡啟動spring-cloud-message-service-8004，訪問http://localhost/msg2/list，是訪問成功的。【如果你啟動了8004還是訪問失敗，那么嘗試重啟一下80吧，不然要等重新拉取eureka的信息（30s大概）。】
• 💡再停掉spring-cloud-message-service-8004，訪問http://localhost/msg2/list，會調用listByHystirx來返回結果。

Hystrix Dashboard

💡Hystrix Dashboard是一個監控Hystrix熔斷器狀況的組件，有圖形化的數據統計界面，你可以通過查看熔斷器的統計數據來判斷服務的狀況。
💡對於restTemplate和fegin整合Hystrix Dashboard的方式都是一樣的。

下面來演示整合，代碼可以參考：Hystrix Dashboard整合使用實驗,PS，這里的commit的注釋上一個版本提交錯了一個代碼，請以這個版本的為准有點小問題，我以為我提交了一個錯誤的版本，沒想到我revert成功了，參考這個版本的代碼即可。上一個版本Hystrix整合Feign使用實驗不存在錯誤。

1.配置啟動Hystrix Dashboard

0.創建模塊spring-cloud-hystrix-dashboard-9001
1.導入依賴：

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

2.主程序類添加注解@EnableHystrixDashboard：

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class SpringCloudHystrixDashboard9001Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringCloudHystrixDashboard9001Application.class, args);
    }

}

3.訪問http://localhost:9001/hystrix，如果能正常看到頁面，那么就啟動成功了。
💡上面啟動了Hystrix Dashboard服務，但Hystrix Dashboard是一個接收服務的數據的組件，服務不開放數據，它也接收不了，下面會進行配置。

2.修改服務提供者

1.在服務提供者spring-cloud-user-service-8003中增加依賴：

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

2.在spring-cloud-user-service-8003的主程序類中增加ServletRegistrationBean的Bean：【這個是在Finchley的時候增加的好像，以前可以不配這個Bean】

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableHystrix // 開啟hystrix
public class UserService8003Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserService8003Application.class, args);
    }
    @Bean
    public ServletRegistrationBean getServlet(){

        HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
        ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet);
        registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");//路徑
        return registrationBean;
    }
}

3.修改8003的熔斷器處理代碼：
因為Hystrix dashboard只能檢測發生被熔斷器處理的方法。沒有熔斷處理的方法無法被監控。這里解開注釋，用於測試時好時壞時，對於Hystrix dashboard的成圖效果。

3.測試：

💡啟動spring-cloud-user-service-8003，spring-cloud-eureka-server-7001
💡在谷歌瀏覽器中查看localhost:8003/hystrix.stream【如果是在火狐，可能會進行下載。】，這是8003開放的請求流，Hystrix dashboard實際上就是對這個流來分析的。

當你訪問http://localhost:8003/user/list的時候因為我們的代碼問題，它偶爾會發生問題，此時上圖的ping才會顯示出不同的內容。
💡訪問http://localhost:9001/hystrix，是一個如下的頁面：

在中間輸入http://localhost:8003/hystrix.stream，讓Hystrix Dashboard監控這個流，然后點擊下面的按鈕，你就進入一個這樣的圖：
Delay是監控的刷新時間。

7色：中間的7種顏色的，要參考右上角的顏色問題。

• Success:代表請求成功
• Short-Circuited：代表熔斷數
• Bad Request：代表拋出HystrixBadRequestException的次數
• Timeout：代表請求超時的次數
• Rejected：線程池拒絕數
• Failure：拋出異常的請求
• Error:最近10秒的錯誤比例
  1圈：這個圈會隨着七種數字的總和而變大，圈越大，訪問越多；圈的顏色是其中顏色的混搭，比如成功為主的時候，偏於綠色，如果是偏於紅色，那么說明請求失敗很多。【綠、黃、橙、紅】
  
  1線：線是請求次數的高低，沒有請求的時候就是一條直線，有請求的時候就是一張折線圖。
  想了解圖中更多的內容可以參考：圖內數據官方參考文檔

補充：

• 更多內容（包括工作機制，多個Hystrix Dashboard基於Turbo的聚合情況。），將在單章說明，咕咕咕。

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