Spring Cloud 学习笔记之——07 Hystrix断路器

Hystrix断路器简介

服务雪崩

构建服务提供者

高并发测试

构建服务消费者

服务降级

解决代码膨胀问题

解决业务逻辑混乱的问题

服务熔断

官网断路器流程图

Hystrix 工作流程

服务监控 hystrixDashboard

Hystrix断路器简介
分布式系统面临的问题

复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免的失败。

服务雪崩
多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B，微服务B调用微服务C又调用其他的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”。

对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，备份队列，线程和其他的系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障。这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。所以，通常当你发现一个模块下的某个实例失败后，这时候这个模块依然还会接收流量，然后这个有问题的模块还调用了其他的模块，这样就会发生级联故障，或者叫雪崩。

Hystrix 是一个用于处理分布式系统的而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。

“断路器”本身是一种开关装置，当某哥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），向调用方法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、不能必要的占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。

主要功能：服务降级、服务熔断、接近实时的监控

官网链接：How To Use · Netflix/Hystrix Wiki · GitHub

官方已经停止更新：https://github.com/Netflix/Hystrix

服务降级：fallback

服务器忙，请稍候再试，不让客户端等待并立刻返回一个友好提示，fallback。

会出现服务降级的情况：程序运行异常、超时、服务熔断触发服务降级、线程池/信号量打满也会到导致服务降级。

服务熔断：break

类比保险丝达到最大服务访问后，直接拒绝访问，拉闸限电，然后调用服务降级的方法并返回友好提示，服务的降级->进而熔断->恢复调用链路

服务限流：flowlimit

秒杀高并发等操作，严禁一窝蜂的过来拥挤，大家排队，一秒钟N个，有序进行

构建服务提供者

1、构建：cloud-provider-hystrix-payment8001

2、POM 文件


        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-netflix-hystrix
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
        


        
            com.atyixuan
            cloud-api-commons
            1.0-SNAPSHOT
        


        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-actuator
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-devtools
            runtime
            true
        

        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test

3、YML 配置文件

server:
  port: 8001

spring:
  application:
    name: cloud-provider-hystrix-payment

eureka:
  client:
    register-with-eureka: true
    fetch-registry: true
    service-url:
     defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka

4、主启动类

@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class PaymentHystrixMain8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class, args);
    }
}

5、业务类：Service

@Service
public class PaymentService {
    public String paymentInfo_OK(Integer id){
        return "线程池：  "+Thread.currentThread().getName()+ " paymentInfo_OK, id:" + id + "t" + "O(∩_∩)O哈哈~";
    }

    public String paymentInfo_Timeout(Integer id){

        int timerNumber = 3;
        // 暂停三秒钟
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(timerNumber);
        }catch (InterruptedException e){
            e.printStackTrace();
        }

        return "线程池：  "+Thread.currentThread().getName()+ " paymentInfo_Timeout, id:" + id + "t" + "O(∩_∩)O哈哈~" +
                "耗时: " + timerNumber + " 秒钟";

    }
}

Controller

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {

    @Resource
    private PaymentService paymentService;

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @GetMapping(value = "/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){
        String result = paymentService.paymentInfo_OK(id);
        log.info("********** result: " + result);
        return result;
    }

    @GetMapping(value = "/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){
        String result = paymentService.paymentInfo_Timeout(id);
        log.info("********** result: " + result);
        return result;
    }
}

5、测试

修改 cloud-eureka-server7001 的配置文件，使得其为单机版

server:
  port: 7001

eureka:
  instance:
    # eureka 服务端的实例名称
    hostname: eureka7001.com

  
  client:
      # false 表示不向注册中心注册自己。
      register-with-eureka: false

      # false 表示自己端就是注册中心，我的职责就是维护服务实例，并不需要检索服务
      fetch-registry: false

      # 设置 eureka server 交互的地址查询服务和注册服务都需要依赖这个地址
      service-url:
      # defaultzone: "http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/"
        defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka

按照顺序启动： cloud-eureka-server7001 和 cloud-provider-hystrix-payment8001

浏览器输入：http://localhost:8001/payment/hystrix/ok/31

http://localhost:8001/payment/hystrix/timeout/31

在上述基础至上，从正确->错误->降级熔断->恢复

高并发测试
下载JMeter 软件

1、进入 JMeter 官网下载 JMeter: Apache JMeter - Download Apache JMeter

2、配置环境变量：

JMETER_HOME： D:apache-jmeter-5.4.3

在 Path 路径下追加： %JMETER_HOME%bin

3、检测是否安装好： jmeter -v

4、在 cmd 中输入 jmeter 启动 jmeter

5、创建线程组

线程组的配置如下：

设置好这些之后，Ctrl + S 保存文件，指定文件名称和路径

设置Http 请求的相关内容，到服务器上去

Ctrl + S 再次保存，单击下图中的按钮，开始压力测试

此时向浏览器中发送 http://localhost:8001/payment/hystrix/ok/31 ，也会出现转圈现象，系统的资源都集中到处理 http://localhost:8001/payment/hystrix/timeout/31 的请求，的请求，向浏览器发送的http://localhost:8001/payment/hystrix/ok/31 的请求被拖慢，原因是 SpringBoot 中的 Tomocat 默认的工作线程数被打满，没有多余的线程来分解压力和处理。

Jmeter 压测结论：上面服务提供者8001 自己测试，假如此时外部的消费者也来访问，消费者只能等待，最终导致消费者不满意，服务端 8001 直接被拖死。

构建服务消费者

重新创建一个消费者 cloud-consumer-feign-hystrix-order80

1、创建module

2、修改 POM

    
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-netflix-hystrix
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-openfeign
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
        

        
            com.atyixuan
            cloud-api-commons
            1.0-SNAPSHOT
        


        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-actuator
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-devtools
            runtime
            true
        

        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test

3、修改 YML 文件

server:
  port: 80
eureka:
  client:
    register-with-eureka: false
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka

4、主启动类 com.atyixuan.springcloud.OrderHystrixMain80

@EnableFeignClients
@SpringBootApplication
public class OrderHystrixMain80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class, args);
    }
}

5、业务类：com.atyixuan.springcloud.service.PaymentHystrixService

@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT")
public interface PaymentHystrixService {
    @GetMapping(value = "/payment/hystrix/ok/{id}")
    String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);

    @GetMapping(value = "/payment/hystrix/timeout/{id}")
    String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);
}

Controller, com.atyixuan.springcloud.controller.OrderHystrixController

@Slf4j
@RestController
public class OrderHystrixController {
    @Resource
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
    String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id) {
        return paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
    }

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id) {
        return paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
    }
}

5、测试

先启动注册中心 cloud-eureka-server7001

再启动 cloud-provider-hystrix-payment8001

最后启动 cloud-consumer-feign-hystrix-order80

访问：http://localhost/consumer/payment/hystrix/ok/31

高并发压测：直接启动上次保存的 Http 2022 服务器压测， 20000次访问 http://localhost:8001/payment/hystrix/timeout/31，同时在；浏览器中输入链接： http://localhost/consumer/payment/hystrix/ok/31，偶尔会出现如下错误页面，经常会出现访问时转圈的现象。

故障现象和导致原因

cloud-provider-hystrix-payment8001 同一层次的其他接口服务被困死，因为tomcat线程里面的工作线程已经被挤占完毕；cloud-consumer-feign-hystrix-order80 此时调用cloud-provider-hystrix-payment8001，客户端访问响应缓慢，转圈圈

引出降级、容错、限流技术产生：正因为有上述故障或不佳表现，才有我们的降级/容错/限流等技术诞生。

解决方案：

超时导致服务器变慢（转圈）==> 超时不再等待

出错（宕机或程序运行出错） ==> 出错要有兜底

对方服务（cloud-provider-hystrix-payment8001）超时了，调用者（ cloud-consumer-feign-hystrix-order80）不能一直卡死等待，必须有服务降级

对方服务（cloud-provider-hystrix-payment8001）宕机了，调用者（ cloud-consumer-feign-hystrix-order80）不能一直卡死等待，必须有服务降级

对方服务（cloud-provider-hystrix-payment8001）OK，调用者（ cloud-consumer-feign-hystrix-order80）自己出故障或有自我要求（自己的等待时间小于服务提供者），自己处理降级

服务降级

降级配置： @HystrixCommand

cloud-provider-hystrix-payment8001 服务提供方，设置自身调用超时时间发的峰值，峰值以内可以正常运行，超过了需要有兜底的方法处理，做服务降级 fallback

对于cloud-provider-hystrix-payment8001 的修改

a、对其业务类：

@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeoutHandler", commandProperties = {
            // 本线程的执行的时间限制为 5 秒钟
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "5000")
    })
    public String paymentInfo_Timeout(Integer id){
        int timerNumber = 3000;
        // 暂停三秒钟
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(timerNumber);
        }catch (InterruptedException e){
            e.printStackTrace();
        }
//        int a = 10 / 0;

        return "线程池：  "+Thread.currentThread().getName()+ " paymentInfo_Timeout, id:" + id + "t" + "O(∩_∩)O哈哈~" +
                "耗时: " + timerNumber + " 秒钟";
    }
    public String paymentInfo_TimeoutHandler(Integer id){
        return "线程池：  "+Thread.currentThread().getName()+ " 系统繁忙，或者运行报错，请稍后再试, id:" + id + "t" + "o(╥﹏╥)o";
    }

一旦调用服务方法失败并抛出了错误信息后，会自动调用@HystrixCommand标注好的fallbackMethod调用类中的指定方法

上方故意制造两个异常(蓝色和黄色内的异常可以分别打开)：

1、int a = 10/0；计算异常

2、我们能接收3秒钟，实际运行需要 5 秒钟，超时异常。

当前服务不可用了，做服务降级，兜底的方案都是 paymentInfo_TimeoutHandler

b、对其主启动类添加新的注解： @EnableCircuitBreaker

@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
public class PaymentHystrixMain8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class, args);
    }
}

测试：依次启动 cloud-eureka-server7001 和 cloud-provider-hystrix-payment8001

浏览器输入：http://localhost:8001/payment/hystrix/timeout/31

注释上图中掉蓝色框，打开黄色框中的内容运行结果也是一样

对于 cloud-consumer-feign-hystrix-order80 的修改

tip: 我们自己配置过的热部署方式对java代码的改动明显，但对@HystrixCommand内属性的修改建议重启微服务

a、修改其 yml 配置文件：

feign:
  hystrix:
    enabled: true #如果处理自身的容错就开启。开启方式与生产端不一样。

b、修改其主启动类，添加 @EnableHystrix 注解

@EnableHystrix
@EnableFeignClients
@SpringBootApplication
public class OrderHystrixMain80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class, args);
    }
}

c、修改其业务类，在其 controller 中修改内容如下，cloud-consumer-feign-hystrix-order80 是消费者，消费者对于其调用的服务，会限制服务处理的时间，此处限制服务处理的时间是1.5毫秒，如果服务处理的时间超时消费者直接返回错误页面

@GetMapping(value = "/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler", commandProperties = {
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "1500")
    })
public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id) {
    return paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
}

public String paymentInfo_TimeOutHandler(@PathVariable("id") Integer id) {
    return "我是消费者 cloud-consumer-feign-hystrix-order80 对方支付系统繁忙，请 10秒钟" +
           "之后再试或者自己运行出错请检查自己，o(╥﹏╥)o";
}

测试：依次启动 cloud-eureka-server7001、cloud-provider-hystrix-payment8001 和 cloud-consumer-feign-hystrix-order80

浏览器输入：http://localhost/consumer/payment/hystrix/timeout/31

解决代码膨胀问题

对于上述的消费者而言，当调用的服务过多的时候，不可能为每一个微服务都设置一个专门的兜底的方法来处理异常情况，我们希望所有的微服务出现异常的情况的时候，都可以触发一个同一个方法，由此我们可以采用 @DefaultProperties 注解进行设置设置兜底方法，对 cloud-consumer-feign-hystrix-order80 进行如下修改：

@Slf4j
@RestController
@DefaultProperties(defaultFallback = "payment_GlobalFallBack")
public class OrderHystrixController {
    @Resource
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;


    @GetMapping(value = "/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
    @HystrixCommand
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id) {
        int a = 1/0;
        return paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
    }


    @GetMapping(value = "/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    
    @HystrixCommand
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id) {
        return paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
    }

    public String paymentInfo_TimeOutHandler(@PathVariable("id") Integer id) {
        return "我是消费者 cloud-consumer-feign-hystrix-order80 对方支付系统繁忙，请 10秒钟" +
                "之后再试或者自己运行出错请检查自己，o(╥﹏╥)o";
    }

    public String payment_GlobalFallBack() {
        return "Global 异常处理信息，请稍后再试，o(╥﹏╥)o";
    }
}

测试：依次启动 cloud-eureka-server7001、cloud-provider-hystrix-payment8001 和 cloud-consumer-feign-hystrix-order80

浏览器输入：http://localhost/consumer/payment/hystrix/timeout/31

浏览器输入：http://localhost/consumer/payment/hystrix/ok/31

@DefaultProperties(defaultFallback = "")

每个方法配置一个服务降级方法，技术上可以，实际上比较傻；

除了个别重要的核心业务与有专属的方法，其他普通的可以通过 @DefaultProperties(defaultFallback = "") 统一调准到统一处理结果页面，这样就避免了代码膨胀。

解决业务逻辑混乱的问题

客户端去调用服务端，碰上服务端宕机或关闭, 上述案例服务降级处理是在客户端 cloud-consumer-feign-hystrix-order80 实现完成的，与服务端 cloud-provider-hystrix-payment8001没有关系，只需要为Feign客户端定义的接口添加一个服务降级处理的实现类即可实现解耦。在消费者的代码中业务代码和兜底方法混在一起。未来我们要面对的异常: 运行出现的异常、超时异常、宕机异常。

处理方法：

根据cloud-consumer-feign-hystrix-order80已经有的PaymentHystrixService接口，重新新建一个类（PaymentFallbackService）实现该接口，统一为接口里面的方法进行异常处理

对cloud-consumer-feign-hystrix-order80 的修改

1、实现接口： PaymentFallbackService类实现 PaymentHystrixService 接口

@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentHystrixService{
    @Override
    public String paymentInfo_OK(Integer id) {
        return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_OK , (┬＿┬)";
    }

    @Override
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) {
        return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_TimeOut , (┬＿┬)";
    }
}

2、修改 YML 文件：

feign:
  hystrix:
    enabled: true #如果处理自身的容错就开启。开启方式与生产端不一样。

3、在接口文件中 @FeignClient 注解中的 fallback 指明接口的实现类

@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT", fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentHystrixService {
    @GetMapping(value = "/payment/hystrix/ok/{id}")
    String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);

    @GetMapping(value = "/payment/hystrix/timeout/{id}")
    String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);
}

4、测试，依次启动 cloud-eureka-server7001、cloud-provider-hystrix-payment8001 和 cloud-consumer-feign-hystrix-order80，然后关闭 cloud-provider-hystrix-payment8001

浏览器输入：http://localhost/consumer/payment/hystrix/timeout/31

浏览器输入：http://localhost/consumer/payment/hystrix/ok/31

此时服务端provider已经宕机，但是我们做了服务降级处理，让客户端在服务端不可用时也会获得提示信息而不会挂起耗死服务器

服务熔断

断路器：类似于家里的保险丝

熔断：熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制，当扇出链路的某个微服务出错不可用或响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。

当检测到该节点微服务调用响正常后，恢复调用链路。

在 Spring Cloud 框架里，熔断机制通过Hystrix 实现。Hystrix 会监控微服务间的调用状况，当失败的调用到一定的阈值，缺省是 5 秒内 20次调用失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand.

Martin Fowler 的博客：CircuitBreaker

对 cloud-provider-hystrix-payment8001 的修改

1、在其service 包下的 PaymentService 类中添加如下内容：

@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",
    commandProperties = {
            @HystrixProperty(name="circuitBreaker.enabled", value="true"),    // 是否开启断路器
            @HystrixProperty(name="circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value="10"),  // 清求次数
            @HystrixProperty(name="circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value="10000"), // 时间窗口期
            @HystrixProperty(name="circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value="60") // 失败率达到多少后跳闸
})
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){
    if(id < 0){
        throw new RuntimeException("*********** id 不能为负数");
    }
    String serialNumber = IdUtil.fastSimpleUUID();
    return Thread.currentThread().getName()+"t"+"调用成功, 流水号： " + serialNumber;
}

public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id){
    return "id 不能为负数，请稍后再试，o(╥﹏╥)o   id = " + id;
}

上述参数的解释如下所示：

2、在其 controller 包下的 PaymentController 类中添加如下内容：

@GetMapping(value = "/payment/circuit/{id}")
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){
    String result = paymentService.paymentCircuitBreaker(id);
    log.info("********** result: " + result);
    return result;
}

测试：依次启动 cloud-eureka-server7001 和 cloud-provider-hystrix-payment8001

浏览器输入： http://localhost:8001/payment/circuit/31

http://localhost:8001/payment/circuit/-31

多次刷新 http://localhost:8001/payment/circuit/-31

再访问： http://localhost:8001/payment/circuit/31，会出现如下异常

多次错误,然后慢慢正确，发现刚开始不满足条件，就算是正确的访问地址也不能进行访问，需要慢慢的恢复链路

小总结：

熔断类型

熔断打开

请求不再进行调用当前服务，内部设置时钟一般为MTTR(平均故障处理时间)，

当打开时长达到所设时钟则进入熔断状态

熔断关闭熔断关闭不会对服务进行熔断熔断半开

部分请求根据规则调用当前服务，如果请求成功且符合规则则认为当前服务恢复正常，

关闭熔断

官网断路器流程图

设计到断路器的三个重要参数：快照时间窗、请求总数阈值、错误百分比阈值

1、快找时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快找时间窗，默认为最近的 10 秒。

2、请求总数阈值：在快照时间窗内，必须要满足请求总数阈值才有资格熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该 hystrix 命令的调用次数不足20次，即使所有的请求都超时或其他原因失败，断路器都不会打开。

3、错误百分比阈值：当请求总数在快照时间窗内超过了阈值，比如发生了30次调用，如果在这30次调用中，有15次发生了超时异常，也就是超过50%的错误百分比，在默认设定50%阈值情况下，这时候就会将断路器打开。

断路器开启或者关闭的条件

当满足一定阀值的时候（默认10秒内超过20个请求次数），当失败率达到一定的时候（默认10秒内超过50%请求失败），到达以上阀值，断路器将会开启。当开启的时候，所有请求都不会进行转发，一段时间之后（默认是5秒），这个时候断路器是半开状态，会让其中一个请求进行转发。如果成功，断路器会关闭，若失败，继续开启。重复4和5

断路器打开之后：

1、再有请求调用的时候，将不会调用主逻辑，而是直接调用降级falback。通过断路器，实现了自发地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑，减少响应延迟的效果。

2、原来的主逻辑要如何恢复呢?
对于这一问题，hystrix也为我们实现了自动恢复功能。当断路器打开，对主逻辑进行熔断之后，hystrix会启动一个休眠时间窗，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑，当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，那么断路器将继续闭合，主逻辑恢复，如果这次请求依然有问题，断路器继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。

  @HystrixCommand(fallbackMethod = "str_fallbackMethod",
            groupKey = "strGroupCommand",
            commandKey = "strCommand",
            threadPoolKey = "strThreadPool",
            commandProperties = {
                    //没置隔离策略，THREAD表示线程池SEMAPHORE:信号池隔离
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"),

                    //当隔离策略选择信号池隔离的时候，用来没置信号池的大小(最大并发数)
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),

                    //配置命令执行的超时时间
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutinMilliseconds", value = "10"),

                    //是否启用超时时间
                    @HystrixProperty(name = "execution.timeout.enabled", value = "true"),

                    //执行超时的时候是否中断
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnTimeout", value = "true"),

                    //执行被取消的时候是否中断
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnCancel", value = "true"),

                    //允许回调方法执行的最大并发数
                    @HystrixProperty(name = "fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),

                    //服务降級是否启用，是否执行回调西数
                    @HystrixProperty(name = "fallback.enabled", value = "true"),


                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),

                    //该属性用来没置在滚动时间窗中，断路器熔断的最小请求数。例如，默认该值为20的时候，
                    //如果熔动时间窗(默认10秒)内仅收到了19个请求，即使这19个请求都失败了，断路器也不会打开。
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"),

                    //该属性用来没置在烧动时间窗中，表示在滚动时间窗中，在请求数量超过
                    //circuitBreaker.requestVolumeThreshold的情况下，如果错误请求数的百分比超过50,
                    //就把断路器设置为"打开”状态，否则就设置为"关闭”状态。
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"),

                    //该属性用来没置当断路器打开之后的休眠时间窗。休眠时间窗结束之后,
                    //会将断路器置为"半开”状态，尝试熔断的请求命令，如果依然失败就将断路器继续设置为”打开”状态，
                    //如果成功就设置为"关闭”状态。
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowinMilliseconds", value = "5000"),

                    //断路器强制打开
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceOpen", value = "false"),

                    //断路器强制关闭
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceClosed", value = "false"),

                    //滚动时间窗设置，该时间用于断路器判断健康度时需要收集信息的持续时间
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeinMilliseconds", value = "10000"),

                    //该属性用来没置滚动时间窗统计指标信息时划分”桶"的数量，断路器在收集指标信息的时候会根据
                    //设置的时间窗长度拆分成多个"糖”来累计各度量值，每个”桶"记录了-段时间内的来集指标。
                    //比如10秒内拆分成10个”桶”收集这样，所以timeinMilliseconds必须能被numBuckets整除。否则会抛异常
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "10"),


                    //演动时间窗设置，该时间用于断路器判断健康度时需要收集信息的持续时间
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeinMilliseconds", value = "10000"),

                    //该属性用来没置熾动时间窗统计指标信息时划分”桶”的数量，断路器在收集指标信息的时候会根据
                    //设置的时间窗长度拆分成多个"桶”来累计各度量值，每个”桶"记录了-段时间内的来集指标。
                    //比如10秒内拆分成10个”桶"收集这样，所以timeinMilliseconds必须能被numBuckets整除。否则会抛异常
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "10"),

                    //该属性用来没置对命令执行的延迟是否使用百分位数来跟踪和计算。如果没置为false,那么所有的概要统计都将返回-1。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.enabled", value = "false"),
                    //该属性用来没置百分位统计的滚动窗口的持续时间，单位为毫秒。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds", value = "60000"),

                    //该属性用来没置百分位统计演动窗口中使用“桶”的数量。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.numBuckets", value = "60000"),

                    //该属性用来没置在执行过程中每个“桶”中保留的最大执行次数。如果在滚动时间窗内发生超过该没定值的执行次数,
                    //就从最初的位置开始重写。例如，将该值设置为100,装动窗口为10秒，若在10秒内一个“桶”中发生了500次执行，
                    //那么该“桶”中只保留最后的100次执行的统计。另外，增加该值的大小将会增加内存量的消耗，并增加排序百分位数所需的计算时间。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.bucketSize", value = "100"),
                    //该属性用来没置来集影响断路器状态的健康快照(请求的成功、错误百分比)的间隔等待时间。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.healthSnapshot.intervalinMilliseconds", value = "500"),

                    //是否开启请求缓存
                    @HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true"),

                    //HystrixCommand的执行和事件是否打印日志到HystrixRequestLog中
                    @HystrixProperty(name = "requestLog.enabled", value = "true"),

                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.bucketSize", value = "100"),

                    //该属性用来没置采集影响断路器状态的健康快照(请求的成功、错误百分比)的间隔等待时间。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.healthSnapshot.intervalinMilliseconds", value = "500"),

                    //是否开启请求缓存
                    @HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true"),

                    //HystrixCommand的按行和事件是否打印日志到HystrixRequestLog中
                    @HystrixProperty(name = "requestLog.enabled", value = "true"),
            },

            threadPoolProperties = {

                    //该参数用来没置执行命令线程她的核心线程数，该值也就是命令执行的最大并发量
                    @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "10"),

                    //该参数用来没置线程她的最大队列大小。当汝置为-1时,线程地将使用SynchronousQueue实现的队列,
                    //否则将使用linkedBlockingQueue实现的队列。
                    @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "-1"),

                    //该参数用来为队列没置拒绝阙值。通过该参数，即使队列没有达到最大值也能拒绝请求。
                    //该参数主要是对linkedBlockingQueue队列的补充,因为linkedBlockingQueue
                    //队列不能动态修改它的对象大小，而通过该属性就可以凋整拒绝请求的队列大小了。
                    @HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "5"),
            })


    public String strConsumer() {
        return "he1lo2020";
    }

Hystrix 工作流程
1
创建HystrixCommand (用在依赖的服务返回单个操作结果的时候)或HystirxObserableCommand (用在依赖的服务返回多个操作结果的时候）对象。

2
命令执行。其中 HystrixComand 实现了下面前两种执行方式;

而HytrixObserevableCommand实现了后两种行方式;
excute():同步执行，从依献的服务返回一个单一的结果对象，或是在发生错误的时候抛出异常。
queue():异步执行，直接返回一个Future时象，其中包含了服务执行结束时要返回的单一结果对象。

obseve(): 返回Observable对象，它代表了操作的多个结果，它是一个Hot Obserable(不论”事件源“是否有”订阅者”，
都会在创建后对事件进行发布，所以对于Hot Observable的每一个"订阅者'都有可能是从”事件源“的中途开始的，
并可能只是看到了整个操作的局部过程)，toObcevabe():同样会返回Observabie对象，也代表了操作的多个结果，但它返回的是一个Cold Observable (没有“订阅者”的时候并不会发布事件，而是进行等待。
直到有"订阅者"之后才发布事件，所以对于Cold Observable 的订阅者，它可以保证从一开始看到整个操作的全部过程).

3 若当前命令的请求缓存功能是被启用的，并且该命令缓存命中，那么缓存的结果会立即以Observable对象的形式返回。
4 检查断路器是否为打开状态。如果断路器是打开的，那么Hystrix不会执行命令，而是转接到fallback处理逻辑(第8步)；
如果断路器是关闭的，检查是否有可用资源来执行命令(第5步)。
5 线程池/请求队列/信导量是否占满。如果命令依赖服务的专有线程池和请求队列，或者信号量(不使用线程池的时候)已经被占满，那么Hystix也不会执行命令，而是转接到fillack处理逻辑(第8步).
6 Hystix会根据我们编写的方法来决定采取什么样的方式去请求依赖服务。HystrixCommand.run():返回一个单一结果，
或者抛出异常。Hystrix.ObservableComevableCommand.construct():
返回一个Observable对象来发射多个结果，或通过onError 发送错误通知。
7 Hystix会将"成功"、"失败、"拒绝"、“超时”等信息报告给断路器，而断路器会维护一组计数器来统计这些数据。
断路器会使用这些统计数据来决定是否要将断路器打开，来对某个依赖服务的请求进行"熔断/短路".
8
当命令执行失败的时候，Hystrix会进入 fallback 尝试回退处理，我们通常也称流操作为“服务降级”，
而能够引起服务降级处理的情况有下面几种:

第4步：当前命令处于"熔断/短路"状态，断路器是打开的时候。
第5步：当命令的线程池、请求队列或者信号量被占满的时候。

第6步：HystrixObservableCommand.run() 或HystrixCommand.run()抛出异常的时候。

9 当Hystrix命令执行成功之后，它会将处理结果直接返回或是以Observable的形式返回。

tip: 如果我们没有为命令实现降级逻辑或者在降级处理过程中抛出了异常，Hystrix 依然会返回一个Observable对象，但是它不会发射任何结果数据，而是通过 onError方法通知命令立即中断请求，
并通过onError()方法将引起命令失败的异常发送洽调用者。

服务限流

服务监控 hystrixDashboard

除了隔离依赖服务的调用以外，Hystrix还提供了准实时的调用监控（Hystrix Dashboard)，Hystrix会持续地记录所有通过Hystri发起的请求的执行信息，并以统计报表和图形的形式展示给用户，包括每秒执行多少请求多少成功，多少失败等。Netflix通过 hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。Spring Cloud也提供了Hystrix Dashboard的整合，对监控内容转化成可视化界面。

创建仪表盘模块 cloud-consumer-hystrix-dashboard9001

1、POM 依赖

    
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-actuator
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-devtools
            runtime
            true
        

        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test

2、YML 文件

server:
  port: 9001

3、主启动类上添加 @EnableHystrixDashboard 注解

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class HystrixDashboardMain9001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HystrixDashboardMain9001.class, args);
    }
}

所有的 Provider 微服务提供类都需要监控依赖配置


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-actuator

这里以检测 cloud-provider-hystrix-payment8001 为例，在 cloud-provider-hystrix-payment8001 的主启动类上添加如下代码，注意：新版本Hystrix需要在主启动类MainAppHystrix8001中指定监控路径

@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
public class PaymentHystrixMain8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class, args);
    }


    // 新加入的代码
    @Bean
    public ServletRegistrationBean getServlet(){
        HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
        ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet);
        registrationBean.setLoadonStartup(1);
        registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
        registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
        return registrationBean;
    }
}

测试：启动cloud-consumer-hystrix-dashboard9001 和 cloud-provider-hystrix-payment8001

浏览器输入：http://localhost:9001/hystrix

测试：输入链接 http://localhost:8001/payment/circuit/31 多次访问

和 http://localhost:8001/payment/circuit/-31 多次访问

单击上图中的 Monitor Stream 按钮开始监测

实心圆: 共有两种含义。它通过颜色的变化代表了实例的健康程度，它的健康度从绿色<黄色<橙色<红色递减。
该实心圆除了颜色的变化之外，它的大小也会根据实例的请求流量发生变化，流量越大该实心圆就越大。所以通过该实心圆的展示，就可以在大量的实例中快速的发现故障实例和高压力实例。

曲线: 用来记录2分钟内流量的相对变化，可以通过它来观察到流量的上升和下降趋势。

整图说明：

1	创建HystrixCommand (用在依赖的服务返回单个操作结果的时候)或HystirxObserableCommand (用在依赖的服务返回多个操作结果的时候）对象。
2	命令执行。其中 HystrixComand 实现了下面前两种执行方式; 而HytrixObserevableCommand实现了后两种行方式; excute():同步执行，从依献的服务返回一个单一的结果对象，或是在发生错误的时候抛出异常。 queue():异步执行，直接返回一个Future时象，其中包含了服务执行结束时要返回的单一结果对象。 obseve(): 返回Observable对象，它代表了操作的多个结果，它是一个Hot Obserable(不论”事件源“是否有”订阅者”，都会在创建后对事件进行发布，所以对于Hot Observable的每一个"订阅者'都有可能是从”事件源“的中途开始的，并可能只是看到了整个操作的局部过程)，toObcevabe():同样会返回Observabie对象，也代表了操作的多个结果，但它返回的是一个Cold Observable (没有“订阅者”的时候并不会发布事件，而是进行等待。直到有"订阅者"之后才发布事件，所以对于Cold Observable 的订阅者，它可以保证从一开始看到整个操作的全部过程).
3	若当前命令的请求缓存功能是被启用的，并且该命令缓存命中，那么缓存的结果会立即以Observable对象的形式返回。
4	检查断路器是否为打开状态。如果断路器是打开的，那么Hystrix不会执行命令，而是转接到fallback处理逻辑(第8步)；如果断路器是关闭的，检查是否有可用资源来执行命令(第5步)。
5	线程池/请求队列/信导量是否占满。如果命令依赖服务的专有线程池和请求队列，或者信号量(不使用线程池的时候)已经被占满，那么Hystix也不会执行命令，而是转接到fillack处理逻辑(第8步).
6	Hystix会根据我们编写的方法来决定采取什么样的方式去请求依赖服务。HystrixCommand.run():返回一个单一结果，或者抛出异常。Hystrix.ObservableComevableCommand.construct(): 返回一个Observable对象来发射多个结果，或通过onError 发送错误通知。
7	Hystix会将"成功"、"失败、"拒绝"、“超时”等信息报告给断路器，而断路器会维护一组计数器来统计这些数据。断路器会使用这些统计数据来决定是否要将断路器打开，来对某个依赖服务的请求进行"熔断/短路".
8	当命令执行失败的时候，Hystrix会进入 fallback 尝试回退处理，我们通常也称流操作为“服务降级”，而能够引起服务降级处理的情况有下面几种: 第4步：当前命令处于"熔断/短路"状态，断路器是打开的时候。第5步：当命令的线程池、请求队列或者信号量被占满的时候。第6步：HystrixObservableCommand.run() 或HystrixCommand.run()抛出异常的时候。
9	当Hystrix命令执行成功之后，它会将处理结果直接返回或是以Observable的形式返回。

Spring Cloud 学习笔记之——07 Hystrix断路器

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