springcloud使用Hystrix进行微服务降级管理
前言:目前我们的项目是微服务架构,基于dubbo框架,服务之间的调用是通过rpc调用的。刚开始没有任何问题，项目运行健康、良好。可是过了一段时间，线上总有人反应查询订单失败，等过了一段时间才能查到。这是怎么回事呢?打开后台的日志一看出现了一些rpcexception和timeoutexception,原来是远程调用超时了，可能某个服务在请求的高发期访问数据库异常，io阻塞,返回接口异常了。后来这个问题越来越频繁，如何解决这个棘手的问题呢？一：hystrix是什么？
1.1:基本解释
hystrix最开始由netflix(看过美剧的都知道,它是一个美剧影视制作的巨头公司)开源的，后来由spring cloud hystrix基于这款框架实现了断路器、线程隔离等一系列服务保护功能,该框架的目标在于通过控制访问远程系统、服务和第三方库的节点，从而延迟和故障提供更强大的容错能力。hystrix具备服务降级、服务熔断、线程和信号隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。起到了微服务的保护机制,防止某个单元出现故障.从而引起依赖关系引发故障的蔓延，最终导致整个系统的瘫痪。
1.2:断路器的概念
断路器本身是一个开关装置，用在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路的时候。“断路器”能够及时切断故障，防止发生过载、发热甚至起火等严重后果。当分布式架构中，断路器模式起到的作用也是类似的。当某个服务发生故障的时候，通过断路器的故障监控向调用方返回一个错误响应，而不是长时间的线程挂机，无限等待。这样就不会使线程因故障服务被长时间占用不释放，避免了故障在分布式系统中的蔓延。如下图是现实中的断路器，它是一个开关装置：
二：hystrix解决超时问题
2.1：问题
假设我们前端提供了用户查询订单的功能，首先请求映射到ordercontroller，控制器通过调用服务orderservice获取订单信息，前端传过来两个参数：一个是订单id,一个是用户id,orderservice需要通过用户id调取用户服务来获取用户的相关信息返回给订单服务去组装信息，假设这里是通过http请求的，我们有一个单独的工程叫做：userservice部署在其他的服务器上。但是这个服务器宕机了，这时候订单服务调取用户信息就失败了，然后查询订单整个请求就失败了！由一个服务的宕机就导致整个查询都失败了，牵一发而动全身。流程见下图：
2.2：使用hystrix进行服务降级
2.2.1:引入hystrix依赖 这里引入了spring-cloud-starter-netflix-hystrix，springboot的starter里面整合了hystrix
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
<spring-cloud.version>greenwich.sr1</spring-cloud.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupid>org.springframework.cloud</groupid>
<artifactid>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactid>
</dependency>
<dependency>
<groupid>org.springframework.cloud</groupid>
<artifactid>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactid>
</dependency>
<dependency>
<groupid>cn.hutool</groupid>
<artifactid>hutool-all</artifactid>
<version>4.5.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupid>org.springframework.boot</groupid>
<artifactid>spring-boot-starter-test</artifactid>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<dependencymanagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupid>org.springframework.cloud</groupid>
<artifactid>spring-cloud-dependencies</artifactid>
<version>${spring-cloud.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencymanagement>
2.2.2:模拟订单请求
首先通过ordercontroller映射/order请求，获取前端传入的参数orderid和useid,然后调用orderdetailservice方法,
@restcontroller
public class ordercontroller {
@resource
private orderservice orderservice;
/**
* 获取订单信息
*
* @param orderno
* @return
*/
@postmapping("/order")
public resultvo<orderdetail> getorderinfo(@requestparam("orderid") long orderno, @requestparam("userid") long userid) {
orderdetail orderdetail = orderservice.orderdetailservice(orderno, userid);
resultvo resultvo = new resultvo<>();
resultvo.setcode(100);
resultvo.setmessage("请求成功");
resultvo.setdata(orderdetail);
return resultvo;
}
}
2.2.3:订单服务调取其他服务
这里引入了resttemplate,它是一个spring封装的http映射请求工具类，然后通过http请求访问url = "http://192.168.80.153:8070/user/getuser"获取用户名，将值给订单对象。不过假如在这其中发生了调用异常，请求用户服务异常的话，那么返回给前端就是一串空的订单信息，导致用户看到的订单为空。在使用hystrix之后，可以用@hystrixcommand(fallbackmethod = "orderfallback")注解，在fallbackmethod中指定回退的方法，这里必须注意在@hystrixcommand上的方法其指定的回调方法必须和原方法的参数保持一致，这里包括参数类型、参数个数、参数顺序。我们在回调用法中模拟去查询缓存数据，返回给订单。有人又要问了，如果查询缓存服务器再异常呢？不排除这种可能性。如果是这样的话，依然可以使用@hystrixcommand注解在回调方法中，再指定其他的回调方法：
@service
public class orderservice {
@autowired
private resttemplate resttemplate;
/**
* 根据订单id获取订单详情
*
* @param orderid
* @param userid
* @return
*/
@hystrixcommand(fallbackmethod = "orderfallback")
public orderdetail orderdetailservice(long orderid, long userid) {
if (objects.isnull(orderid)) {
return null;
}
orderdetail orderdetail = orderdbsource.getorderdb().get(orderid);
//调用user服务
final string url = "http://192.168.80.153:8070/user/getuser";
string username = "";
responseentity<string> responseentity = resttemplate.postforentity(url, userid, string.class);
string returncontent = responseentity.getbody();
if (objects.nonnull(responseentity) && strutil.isnotempty(returncontent)) {
username = returncontent;
}
if (objectutil.isnotnull(orderdetail)){
orderdetail.setusername(username);
}
return orderdetail;
}
/**
* 异常调用的回调方法
*
* @return
*/
public orderdetail orderfallback(long orderid, long userid) {
orderdetail orderdetail = orderdbsource.getordercache().get(orderid);
final string unknown = "未知用户";
orderdetail.setusername(unknown);
return orderdetail;
}
}
2.3.4：模拟测试
为了方便测试，首先我们将请求服务暂时先注释，然后用postman测试看正常的返回应该是这样的，这里使用了备注为数据库获取的订单，表明它没有走回调方法，因为这里没有访问用户url获取用户信息，程序可以正常访问。我再放开
加上获取用户服务的链接，实际上用户服务是无法访问到的，访问的话就会超时，超时会被hystrix捕捉到，然后走fallback指定的方法，我们来测试一下，可以看到实际上走的是缓存中查询到的订单，可以看到用户服务已经成功的降级了，降级后的订单信息虽然是缓存获取到的，可能会存在延时等问题（当然只要维护好缓存就可以避免这个问题）。但是比没有任何数据带来的用户一点会更好！
三：hystrix的流程
hystrix实际上的工作原理是这样的:通过command来解耦请求与返回操作，在具体的实例中就是，hystrix会对依赖的服务进行观察,通过command.toobservable调用返回一个观察的对象，同时发起一个事件，然后用subscriber对接受到的事件进行处理。在command命令发出请求后，它通过一系列的判断，顺序依次是缓存是否命中、断路器是否打开、线程池是否占满，然后它才会开始对我们编写的代码进行实际的请求依赖服务的处理，也就是hystrix.run方法，如果在这其中任一节点出现错误或者抛出异常，它都会返回到fallback方法进行服务降级处理，当降级处理完成之后，它会将结果返回给,际的调用者,经过一系列流程处理的，它的具体工作流程如下：
四：总结
本篇博客讲述了hystrix是什么？然后解释了hystrix如何进行服务降级处理以及简单的处理流程,讲到的内容是最为常用的功能，还有一些关于hystrix的缓存、线程池的隔离技术等由于篇幅的原因,没有详细的讲解到，不过作为一篇入门级的hystrix教程博客是基本够的。在实际的开发中，如何保持服务的健壮性、服务的可用性、尽量的减少bug，提升用户体验都是我们开发者的使命，这条优化和提升之路永远没有尽头，go ahead!
参考资料《spring cloud微服务实战》
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持CodeAE代码之家。
文档来源：http://www.zzvips.com/article/179074.html
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