SpringCloud从零开始（七）之Hystrix熔断器

古城微笑少年丶 2021-11-17 01:26 380阅读 0赞

##### 前言： #####

[Spring Cloud系列往期点这里][Spring Cloud]  
在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。  
如果下图所示：A作为服务提供者，B为A的服务消费者，C和D是B的服务消费者。A不可用引起了B的不可用，并将不可用像滚雪球一样放大到C和D时，雪崩效应就形成了。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
那么怎么样才能防止，这种级联效应，导致整个服务崩溃呢。那么就需要一根保险丝，在有一个模块出现问题之后，能够采取一定的措施，直接熔断。在Spring Cloud中的这根保险丝就是**Hystrix**

#### 一、什么是Hystrix ####

Hystrix 是一个处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统中 许多依赖的调用不可避免的会出现，调用失败。比如：超时，异常。Hystrix能够保证某个依赖在出现问题的情况下，不会影响整个微服务系统，避免级联故障，提高分布式系统的弹性。

`熔断器`本身就是一个开关装置， 当某个系统放生调用故障之后，通过熔断器监控的服务（保险丝），向调用的方法返回一个，预期的，可处理的备选相应（fallback）,而不是长时间的等待，或者抛出异常。这样就保证了线程不会长时间被占用，避免了资源的占用，也防止了，故障在微服务系统中蔓延，发生雪崩。**图片来源官网**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
**其实熔断器就是一种保护机制，来应对服务调用过程中的超时，异常**

#### 二、Hystrix工程搭建 ####

> 搭建目标  
> ·1、创建工程microservice\_product\_provider\_hystrix8004

创建过程参照`microservice_product_provider8001`，详情参照[分布式项目基础工程搭建][Link 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**（2）引入Hystrix的相关依赖**

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

**（3）`application.yml的配置如下`**

spring:
      datasource:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource #使用druid数据源
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        username: root
        password: root
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/springcloud001
      # 数据源其他配置
        initialSize: 5
        minIdle: 5
        maxActive: 20
        maxWait: 60000
        timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
      application:
        name: microservice-provider
    server:
      port: 8004
    mybatis:        #mybatis基本的配置
      config-location: classpath:mybatis/mybatis-config.xml
      mapper-locations:
        - classpath:mybatis/mapper/ProductMapper.xml
    
    eureka:  #设置eureka注册服务的地址
      client:
        service-url:
            defaultZone:  http://eureka7001:7001/eureka,http://eureka7003:7003/eureka,http://eureka7002:7002/eureka
      instance:
        instance-id: microservice-product-provider-hystrix8004 #配置服务的别名
        prefer-ip-address: true # 注册的时候使用ip注册

其实每个服务的提供者provider，除了端口不同和实例名称不同，其他的配置都是相同的。  
\*\* （4）创建熔断服务 \*\*  
在原来的`ProductController`层方法中，创建一个用于发生错误时，快速熔断返回的方法，这样防止由于调用故障，对整个微服务产生影响。并且在目标需要熔断的方法上加上注解配置

@HystrixCommand(fallbackMethod = "processHystrix")
        @GetMapping("/product/{id}")
        public Product get(@PathVariable Long id){ 
            Product product = productService.get(id);
            //模拟发生了异常
            if (product==null){ 
                throw  new RuntimeException();
            }
            return product;
        }
        
        // 熔断服务 快速返回一个预期的 可备选的相应、
        public Product processHystrix(@PathVariable Long id){ 
            return  new Product().setPid(id).setPName("对不起，该"+id+"在数据库中没有信息");
        }

在上面根据商品id查询商品的`get`方法上使用了`@HystrixCommand(fallbackMethod = "processHystrix")`注解，以为着 此方法开启了熔断机制，意味着当，改方法调用不通，比如调用的时候，超时，发生异常，那么熔断机制就会起作用，快速返回一个预期的选项。也就是我们配置的`processHystrix`方法。

\*\*（5）\*\*在主启动类上开启`Hystrix`

@SpringBootApplication
    @EnableEurekaClient
    @EnableHystrix //开启熔断服务
    @MapperScan(basePackages = { "com.kuake.dao"}) //扫描mapper接口
    public class ProviderHystrix8004Application { 
        public static void main(String[] args) { 
            SpringApplication.run(ProviderHystrix8004Application.class,args);
        }
    }

**（6）开始测试**  
启动

> microservice\_eureka\_7001（注册中心）  
> microservice\_eureka\_7002  
> microservice\_eureka\_7003  
> microservice\_product\_provider\_hystrix8004（带有熔断机制的生产者）  
> microservice\_product\_consumer80 (消费者)

先访问数据库存在的商品ID `http://localhost/consumer/product/1`  
返回：

{ "pid":1,"dbSource":"springcloud001","pname":"舒肤佳"}

**现在查询在数据库不存在的id ，用来模拟出异常了。** 访问`http://localhost/consumer/product/100`  
返回：

{ "pid":100,"dbSource":null,"pname":"对不起，该100在数据库中没有信息"}

**服务端并没有因为抛出异常导致服务无法调用，而是返回了可接受的的一个结果，提高的服务的容错性**  
缺点：  
1、@HystrixCommand注解 方法会膨胀，每添加一个注解就会需要一个方法  
2、 异常和业务逻辑绑定在一起，耦合度比较高 后期维护比较困难

--------------------

我们的熔断处理是在服务端进行操作，然而我们也可以将熔断处理的机制提到客户端来，将所有的熔断方法统一提取到api模块中的`ProductServiceClient`接口中，这样向上提取了一层，并使用一个`工厂`，统一管理我们的快速回调方法。再讲解这种方法之前，又引出Hystrix解决的另外一种场景，**服务降级**。

#### 什么是服务降级 ####

简单理解服务的降级就是：整体资源不够的情况下，忍痛将某些微服务先关掉，等度过难关，再将服务开启。进行了降级处理之后，让客户端在服务器端不可用的时候，也能收到**提示信息**，而不挂起 进而耗死服务器。

例如：银行有3个窗口 A B C ，正常情况是 每一个窗口都可以正常服务，但是突然被告知 A窗口要处理更重要的业务，需要增派人手过去，所有采取的策略是 将C窗口的人调去A窗口帮忙。但是还是会有人来C窗口排队，所以要挂一个告示···暂停服务。  
**为了应对资源不够，暂时关闭一个窗口，但是就算窗口没有人，我们也能得到告示牌上的信息，知道暂停服务，而不是一直等着**

我们对之前使用的`microservice_product_consumer80_feign`进行改造，使用Hystrix让这个客户端有对服务降级的处理。

**（1）** 在**api**模块下创建一个FallBackFactory的接口实现类。`ProductClientServiceFallbackFactory.java`

public class ProductClientServiceFallbackFactory implements FallbackFactory<ProductClientService> { 
        @Override
        public ProductClientService create(Throwable throwable) { 
    
    
            return new ProductClientService() { 
                //可以在反正值里 写一些信息。告诉用户现在不可以访问
                @Override
                public List<Product> list() { 
                    return null;
                }
    
                @Override
                public Product get(Long id) { 
                    return new Product().setPid(id).setPName("对不起 正在降级处理 稍等一段时间再继续访问");
                }
    
                @Override
                public boolean add(Product product) { 
                    return false;
                }
            };
        }
    }

**（2）将api模块的更新同步到本地仓库**  
\`  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**（3）在feignservice配置熔断降级服务**  
添加配置如下：标注工厂

@FeignClient(value = "PROVIDER" ,fallbackFactory=DeptClientServiceFallbackFactory.class)
    public interface DeptClientService { 
    
        @GetMapping("/dept/list")
        List<Dept> list();
    
        @GetMapping("/dept/{id}")
        Dept get(@PathVariable(value = "id") Long id);
    
        @PostMapping("/dept")
        boolean add(@RequestBody Dept dept);
    
    }

一定要在`microservice_product_consumer80_feign`中注入这个工厂

@Bean
        public ProductClientServiceFallbackFactory productClientServiceFallbackFactory (){ 
            return new ProductClientServiceFallbackFactory();
        }

**（4）测试**

> 启动服务  
> microservice\_eureka\_7001  
> microservice\_eureka\_7002  
> microservice\_eureka\_7003  
> microservice\_product\_consumer80\_feign  
> microservice\_product\_provider\_hystrix8004

1、正常访问`http://localhost/consumer/product/3`  
返回：

{ "pid":3,"dbSource":"springcloud001","pname":"百事可乐"}

**模拟降级处理**,（上面我们提到，降级就是当资源不够用的时候，忍痛将某些微服务先关掉。）现在我们关掉服务**microservice\_product\_provider\_hystrix8004**  
2、再次访问`http://localhost/consumer/product/3`  
返回：

{ "pid":3,"dbSource":null,"pname":"对不起 正在降级处理 稍等一段时间再继续访问"}

返回消息是我们预设的信息，这样虽然服务停止了，但是还能返回有效信息，可以提醒用户，不用一直等待。因为如果返回消息，用户可能会一直频繁操作，导致系统资源占用。这点返回信息，很好的可以降低这种事情的发生。

#### 熔断总结 ####

复杂的分布式系统结构中，会有大量相互依赖的关系，每一个依赖关系在调用的过程中会不可避免的发生，异常，超时。当有大量请求都在等待服务的相应，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，从而备份队列，线程和其他系统资源，从而导致整个系统出现更多级联故障。最后甚至会引发雪崩。

熔断机制：当某个服务出现异常，通过@HystrixCommand返回一个可处理的结果，这样服务就不会一直等待有异常的服务。当某个异常条件被触发 ，直接熔断整个服务，而不是一直等待服务超时。**（在服务器端）**

降级机制： 考虑整体负荷，从而关闭某些服务，但是关闭的服务 也会有请求接着访问，所有要返回一个fallback信息，表明服务不可用，已经被降级了。这样看到消息的用户就不会接着访问，避免了占用资源，资源的挂起和紧张。**（客户端）**

[Spring Cloud]: https://blog.csdn.net/weixin_43732955/column/info/42330
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[Link 1]: https://blog.csdn.net/weixin_43732955/article/details/97540056
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczMjk1NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211116/29e3c26b30234ce780441a57bc864156.png
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