Spring Cloud 整合 Hystrix 实现服务降级、服务熔断、服务限流

朱雀 2022-12-05 10:30 567阅读 0赞

> 转载声明 : 该文章出处为 [扛麻袋的少年][Link 1]

### 本文目录： ###

*   *  写在开头
     *  1.分布式系统面临的问题
     *   *   *  1.1 服务雪崩
     *  2.什么是 Hystrix
     *  3. Hystrix 停更进入维护 + Hystrix 替代者
     *  4. Hystrix 概念
     *   *   *  4.1 服务降级(fallback)
             *  4.2 服务熔断(break)
             *  4.3 服务限流(flowlimit)
     *  5. Hystrix应用场景分析
     *  6.Hystrix 实现服务降级(重点)
     *   *  6.1 服务端实现服务降级
         *   *  Ⅰ.引入pom.xml 依赖
             *  Ⅱ.主启动类，添加 @EnableCircuitBreaker注解
             *  Ⅲ.服务提供接口实现，添加降级处理方法
             *  Ⅳ.服务端 Hystrix 服务降级\_测试
         *  6.2 消费端实现服务降级
         *   *  Ⅰ.application.yml 配置文件修改
             *  Ⅱ.主启动类，添加 @EnableHystrix注解
             *  Ⅲ.消费端在controller层实现自己的服务降级
             *  Ⅳ.消费端 Hystrix 服务降级\_测试
         *  6.3 服务降级配置存在的问题
         *   *  Ⅰ.代码膨胀问题
             *  Ⅱ.业务方法和降级方法混合在一起问题
     *  7.Hystrix 实现服务熔断(重点)
     *   *  7.1 服务端实现服务降级
         *   *  Ⅰ.服务端 - 配置服务熔断
             *  Ⅱ.服务端 - 编写controller
             *  Ⅲ.服务端 - 服务熔断测试
         *  7.2 断路器开启/关闭条件
     *  8.Hystrix 全部配置一览

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## 写在开头 ##

接上一篇文章：[Spring Cloud 整合 OpenFeign 实现服务调用][Spring Cloud _ OpenFeign]。我们已经了解 **`1.Eureka、Zookeeper、Consul 用作服务注册中心` 、`2.Robbin、OpenFeign 用于服务调用+负载均衡`** 。接下来就来了解 **`Hystrix 断路器`** 的使用。

**`在了解 Hystrix 断路器前，我们先来分析分布式系统面临的一些问题。`** 针对这些问题，再引入 Hystrix 断路器，分析 Hystrix 如何来解决分布式系统存在的问题。

## 1.分布式系统面临的问题 ##

**`高内聚、低耦合`** 的设计思想，是软件工程中的概念，是判断软件设计好坏的标准，主要用于程序的 **`面向对象`** 的设计，主要看类的内聚性是否高，耦合度是否低。目的是使程序模块的可重用性、移植性大大增强。

在 Spring Cloud 微服务中，已经使用了 Eureka、Feign等分模块开发，显然已经满足了 **`低耦合`** 的思想。但是现在它存在一个严重的问题。**`那就是：多模块之间的链路调用问题。`**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6YjM0ODExMDE3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
  完成某项操作，用户需要 **`模块A → 模块B → 模块C → 模块D → 模块E`** 的调用才能完成。这种挨个调用的方式，链路会越来越长，相当于一条绳上的蚂蚱，如果一个模块出现问题，就会导致整个业务的失败。

复杂的分布式体系结构，就会有 N 多依赖，每个依赖关系在 **`一些情况(网络超时、程序Bug、机房断电等)`** 下 **`不可避免`** 的会出现失败。**如果图中 C模块 `网络超时` 出现问题，就会导致请求都卡在模块B 上，从而导致 模块B 的系统崩溃，这就是所谓的 `"雪崩效应"`**

#### 1.1 服务雪崩 ####

多个微服务之间调用的时候，假如 `微服务A`调用`微服务B和微服务C`，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，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，从而引起系统崩溃，这就是所谓的 **`"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`** 在几秒内饱和。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，线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的 **`级联故障`**。这些都需要对故障和延迟就行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统的宕机。

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，然而这个问题模块还调用了其他模块，这就会导致级联故障，或者叫 **`雪崩`**。

**`这种级联故障的避免，就需要有一种兜底的方案，或者一种链路终断的方案。这就是"服务降级"。`**

## 2.什么是 Hystrix ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6YjM0ODExMDE3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
  Hystrix ，又称豪猪哥。是一个用于处理分布式系统的 **`延迟`** 和 **`容错`** 的开源库。在分布式系统中，许多依赖不可避免的会调用失败，比如：超时、异常等原因。Hystrix 能够保证在一个依赖出现问题的情况下， **`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。当某个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调用无法处理的异常`**，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。

Hystrix 的功能就是 **`服务降级`**、**`服务熔断`**、**`接近实时的监控`**、**`服务限流`**、**`服务隔离`**，最重要的还是前面三个功能。 Hystrix 官网使用介绍：[https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use][https_github.com_Netflix_Hystrix_wiki_How-To-Use]

> Hystrix 在 **`消费端`**、**`服务端`** 根据定义的规则，都能使用 **服务降级、限流**（比如，服务端约定等待3s 返回，但是客户端只让等待 2s，就可以再客户端 添加 Hystrix。这些都可以根据自己情况），一般用在消费端。

## 3. Hystrix 停更进入维护 + Hystrix 替代者 ##

在 Hystrix Github官网：[https://github.com/Netflix/Hystrix][https_github.com_Netflix_Hystrix]。它推荐我们使用 resilience4j，在国外比较流行。但是在国内，结合国内情况，推荐大家使用阿里的 [Sentineal][]

**`阿里出品必属精品：就是好用`** 附官网链接：[Sentineal][]。Sentineal 在本系列博客后面会有介绍，链接跳转：[Sentineal 开始链接(后续补上)][Sentineal 1]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6YjM0ODExMDE3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
  Hystrix 服务降级框架，目前 Spring 官方 Netflix 公司已经停止更新。但是 Hystrix 设计理念非常的优秀，出道就是巅峰。**`服务降级、服务熔断、服务限流、服务隔离`** 等一系列设计思想，值得后面框架的借鉴。所以在这里也有必要深入了解 Hystrix。对于微服务老版本的维护，也会有一定意义的帮助。

## 4. Hystrix 概念 ##

此处重点介绍 **`服务降级`**、**`服务熔断`**、**`服务限流`** 这三个概念。

#### 4.1 服务降级(fallback) ####

**服务降级：** 当服务器忙时，友好提示客户 **`"请稍候再试"`** ，不让客户端处于一直等待状态，并立刻返回一个友好提示。

当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。

比如电商平台，在针对 **`618、双11`** 等高峰情形下采用的部分服务不出现或者延时出现的情形。**`比较典型的就是支付，在0点进行支付，由于大量请求的集中涌入，服务器压力瞬间过大，从而导致数据返回超时等情况，这时就需要对支付模块进行服务降级处理。比如说：接口超过3s没有返回数据，就提示"数据加载失败，被挤爆了的提示"，在中断当前支付请求的同时，进行了友好的提示。`**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6YjM0ODExMDE3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**哪些情况下触发服务降级**  
![在这里插入图片描述][20200712112331528.png_pic_center]

#### 4.2 服务熔断(break) ####

**服务熔断**：类似于我们家用的保险丝，当某服务出现不可用或响应超时的情况时，为了防止整个系统出现雪崩，暂时 **`停止对该服务的调用`** 。过一段时间，服务器会慢慢进行恢复，直到完全恢复服务提供。

**服务降级和服务熔断的区别：**

1.  **`服务降级 → 当前服务还是可用的；`**（比如有10个线程，谁抢到谁用，抢不到如果超时报提错误提示，下一次抢到还能继续提供服务）
2.  **`服务熔断 → 当前服务不可用，但是它会逐渐恢复服务提供；`**(拉闸，整个家用电器都不能用；然后测试开5个电器没问题，6个也没问题，逐渐的就恢复服务提供)

#### 4.3 服务限流(flowlimit) ####

服务限流场景：一般应用在 **`秒杀`**，**`高并发`** 等操作。严禁一窝蜂的过来拥挤，大家排队，一秒钟只允许通过 N 个，有序进行。

服务限流，在本系列博客后面介绍 alibaba 的 Sentinel 时介绍。此处为跳转链接：[Sentineal 服务限流介绍(后续补上)][Sentineal 1]

## 5. Hystrix应用场景分析 ##

如下情况，在非高并发情况下，消费端发送请求 **`paymentInfo_OK`**、**`paymentInfo_TimeOut`**，即使在延迟3s后，也能够得到响应。但是在 **`高并发情况`** 下，就并非如此了。

举个栗子：来 2w 个并发去访问 **`paymentInfo_TimeOut`** 请求。与此同时，一个客户端去访问 **`paymentInfo_OK`** 请求。由于同一层次的其他接口服务(**`paymentInfo_TimeOut`**)被卡死，tomcat 线程里面的工作线程已经被 **`paymentInfo_TimeOut`** 请求挤占完毕。此时便会导致 **`paymentInfo_OK`** 请求响应缓慢的问题。

正因为这些故障或不佳表现，才有我们的 **`服务降级`** / **`服务熔断`** / **`服务限流`** 等技术诞生。

@Service
    public class PaymentService { 
        //成功
        public String paymentInfo_OK(Integer id) { 
            return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + " paymentInfo_OK,id： " + id + "\t" + "哈哈哈";
        }
        //timeout超时
        public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) { 
            int timeNumber = 3;
            try { 
                TimeUnit.SECONDS.sleep(timeNumber);
            } catch (Exception e) { 
                e.printStackTrace();
            }
            return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + " paymentInfo_TimeOut,id： " + id + "\t" + "呜呜呜" + " 耗时(秒)" + timeNumber;
        }
    }

**针对上述情况，如何解决？**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6YjM0ODExMDE3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 6.Hystrix 实现服务降级(重点) ##

模块名称定义为：**`cloud-provider-hystrix-payment8001`**，来充当提供服务的角色。用到的是 **`@HystrixCommand`** 注解

### 6.1 服务端实现服务降级 ###

#### Ⅰ.引入pom.xml 依赖 ####

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

#### Ⅱ.主启动类，添加 @EnableCircuitBreaker注解 ####

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

#### Ⅲ.服务提供接口实现，添加降级处理方法 ####

服务降级方法，**`方法签名(参数+返回值)`** 需要同原方法一致，方法名不同即可。即:以下代码中的 **`paymentInfo_TimeOutHandler`** 方法。

参数 **`execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds`** ，在设定的时间范围内返回，即执行正常流程；超过指定时间，则执行指定的服务降级方法。

当代码执行异常，也会执行服务降级方法。如：**`int age = 10/0`**

@Service
    public class PaymentService { 
        //成功
        public String paymentInfo_OK(Integer id) { 
            return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + " paymentInfo_OK,id： " + id + "\t" + "哈哈哈";
        }
        //timeout超时
        @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = { 
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "5000")  //5秒钟以内就执行正常的业务逻辑,反之执行降级方法
        })
        public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) { 
            int timeNumber = 3;
            try { 
    			TimeUnit.SECONDS.sleep(timeNumber);
            } catch (Exception e) { 
                e.printStackTrace();
            }
    		// int age = 10/0; 异常情况下,会直接进入服务降级方法
            return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + " paymentInfo_TimeOut,id： " + id + "\t" + "O(∩_∩)O哈哈~" + " 耗时(秒)";
        }
        // 服务降级方法
        // 方法签名(参数+返回值)需要跟原方法一致,方法名不同即可
        public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){ 
            return "线程池："+Thread.currentThread().getName()+" 系统繁忙, 请稍候再试 ,id： "+id+"\t"+"哭了哇呜";
        }
    }

#### Ⅳ.服务端 Hystrix 服务降级\_测试 ####

设置 5s 为服务降级临界时间。

1.  当设置 **`TimeUnit.SECONDS.sleep(3)`** ，这种情况下，便会执行正常的方法；
2.  当设置 **`TimeUnit.SECONDS.sleep(13)`**，由于13s > 5s 已经超时，便执行降级方法；
3.  当设置 **`int age = 10/0`**，由于异常原因，会直接进入降级方法。

### 6.2 消费端实现服务降级 ###

模块名称定义为：**`cloud-consumer-feign-hystrix-order80`**，来充当提供消费者的角色。

#### Ⅰ.application.yml 配置文件修改 ####

消费端添加配置 **`feign.hystrix.enabled=true`**。如果在消费端调用服务端时，此处涉及到 **`Feign 超时控制`** 这个概念。需要配置 **`ribbon.ConnectTimeout 和 ribbon.ReadTimeout`** 属性。Feign 超时控制，请参考：[6.OpenFeign 超时控制][Spring Cloud _ OpenFeign]

server:
      port: 80
    spring:
      application:
        name: cloud-provider-hystrix-order
    eureka:
      client:
        register-with-eureka: true #示表不向注册中心注册自己
        fetch-registry: true #表示自己就是注册中心，职责是维护服务实例，并不需要去检索服务
        service-url:
          defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/
    ####################以下配置需要新增(ribbon相关配置和Feign超时相关)##################
    #全局配置
    # 请求连接的超时时间 默认的时间为 1 秒
    ribbon:
      ConnectTimeout: 5000
      # 请求处理的超时时间
      ReadTimeout: 5000
    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。

#### Ⅱ.主启动类，添加 @EnableHystrix注解 ####

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

#### Ⅲ.消费端在controller层实现自己的服务降级 ####

@RestController
    @Slf4j
    public class OrderHystrixController { 
        @Resource
        private PaymentHystrixService paymentHystrixService;
        @Value("${server.port}")
        private String serverPort;
        @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
        public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){ 
            String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
            log.info("*******result:"+result);
            return result;
        }
    	//添加服务降级相关配置
        @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
        @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",commandProperties = { 
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "1500")  //1.5秒钟以内就是正常的业务逻辑
        })
        public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){ 
            String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
            return result;
        }
        //服务降级方法
        public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id){ 
            return "我是消费者80，对付支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,(┬＿┬)";
        }
    }

#### Ⅳ.消费端 Hystrix 服务降级\_测试 ####

服务端服务降级，设置时间为 5s。消费端根据自己的情况，进行服务降级设置，设置为1.5s。服务端 **`TimeUnit.SECONDS.sleep(3)`** 设置睡眠 3s。显然在设置的 1.5s 内无法返回数据。最终便会执行服务端的降级方法。返回 **`我是消费者80，对付支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,(┬＿┬)`** 提示  
![在这里插入图片描述][20200712152343903.png]  
**服务降级代码下载地址：**[SpringCloud整合Hystrix实现服务降级][SpringCloud_Hystrix]（提取码：g6j0）

### 6.3 服务降级配置存在的问题 ###

1.  每个业务方法对应一个兜底的方法，代码膨胀
2.  **`业务方法`** 和 **`自定义降级方法`** 混合在一起(业务逻辑方法 和 处理服务降级、熔断方法 揉在一块)

#### Ⅰ.代码膨胀问题 ####

服务间使用 Feign 进行接口调用，针对每个业务一个兜底方法的问题。**`解决方式：`** 我们可以定义一个全局通用的 **`服务降级`** 方法，这样就可以使用全局 **`服务降级`** 方法，解决代码膨胀问题。

**步骤：**

1.  使用 **`@DefaultProperties(defaultFallback = "xxx")`** 的方式，定义全局 **`服务降级`** 方法；
2.  在类中，定义 **`全局降级方法`**，名称需要与 **`defaultFallback = "xxx"`** 定义一致；
3.  在需要 **`服务降级`** 的方法上，添加 **`@HystrixCommand`**；
4.  只有一个 **`@HystrixCommand 标签`**，则使用全局 **`"服务降级"`** 方法；如果是 **`@HystrixCommand(fallbackMethod = "xxx",commandProperties = {xxx})`** 这样定义，则使用指定的 **`"服务降级"`** 方法。

@RestController
    @Slf4j
    @DefaultProperties(defaultFallback = "payment_global_fallback_method") //1.使用@DefaultProperties 定义全局服务降级方法
    public class OrderHystrixController { 
        @Resource
        private PaymentHystrixService paymentHystrixService;
        /** * 这种情况，使用全局服务降级方法 */
        @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
        @HystrixCommand //3.使用 @HystrixCommand 使用全局服务降级方法
        public String paymentInfo_xxx(@PathVariable("id") Integer id){ 
            String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
            return result;
        }
        /** * 这种情况，使用指定的服务降级方法 */
        @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
        @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",commandProperties = { 
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "1500")  //1.5秒钟以内就是正常的业务逻辑
        })
        public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){ 
            String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
            return result;
        }
        //指定服务降级方法
        public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id){ 
            return "我是消费者80，对付支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,(┬＿┬)";
        }
        //2.定义全局服务降级方法(不能有参数)
        public String payment_global_fallback_method(){ 
            return "~~~~我是,全局服务降级方法";
        }
    }

#### Ⅱ.业务方法和降级方法混合在一起问题 ####

解决混合在一起的问题，只需要为 Feign 定义的接口 **`添加统一的服务降级类`** 即可实现解耦。**`即：来一个实现类，实现Feign 接口，并重写方法`**（重写的就是"服务降级"处理方法）。

**步骤：**

1.  客户端 **`针对使用 Feign 组件调用的接口，重新新建一个类来实现该接口，统一为接口里面的方法进行异常处理`**；
2.  客户端 Feign 接口，添加注解 **`@FeignClient(value = "服务名",fallback = 接口实现类.class)`** 进行指定。

**配置如图：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6YjM0ODExMDE3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
**测试：**  
  在 **`客户端`** 调用 **`服务端`** 接口，如果客户端此时突然 **`宕机`**，便会触发客户端服务降级方法。最终返回的是 **`Feign 接口实现类`** 中重写的内容。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6YjM0ODExMDE3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

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

## 7.Hystrix 实现服务熔断(重点) ##

类似于我们家用的保险丝，当某服务出现不可用或响应超时的情况时，为了防止整个系统出现雪崩，暂时 **`停止对该服务的调用`** 。过一段时间，服务器会慢慢进行恢复，直到完全恢复服务提供。

**服务熔断过程：** **`请求太多`** → **`服务器扛不住，停止服务`** → **`一段时间后`** → **`逐渐接受请求处理`** → **`最终恢复服务`**

### 7.1 服务端实现服务降级 ###

服务熔断，在 **`服务端`** 进行配置。使用到的还是 **`@HystrixCommand`** 注解

#### Ⅰ.服务端 - 配置服务熔断 ####

**`@HystrixCommand`** 注解：

1.  **`fallbackMethod`** 来定义服务降级处理方式；
2.  **`@HystrixProperty`** 属性，用来定义服务熔断相关参数（具体有哪些参数可配置，你可以在HystrixCommandProperties.java 类中查看）；
3.  **下面配置的含义：** 在 10s 内，10次请求如果失败率 > 60%，此时断路器开关打开，整个服务不可用。随着请求正确率的提升，服务也会逐渐恢复。

@Service
    public class PaymentService{ 
    	//服务熔断
        @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties = { 
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),  //是否开启断路器
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"),   //请求次数
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"),  //时间范围
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"), //失败率达到多少后跳闸，此处为60%（上面配置意思是：10秒钟内，10次请求，失败率60%就不让用了）
                // 具体需要配置哪些参数，在 HystrixCommandProperties.java 类中
        })
        public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){ 
            if (id < 0){ 
                throw new RuntimeException("*****id 不能负数");
            }
            String serialNumber = IdUtil.simpleUUID();
            return Thread.currentThread().getName()+"\t"+"调用成功,流水号："+serialNumber;
        }
    	//服务降级
        public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id){ 
            return "id 不能负数，请稍候再试,(┬＿┬)/~~ id: " +id;
        }
    }

#### Ⅱ.服务端 - 编写controller ####

@RestController
    @Slf4j
    public class PaymentController { 
        @Resource
        private PaymentService paymentService;
        //===服务熔断
        @GetMapping("/payment/circuit/{id}")
        public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){ 
            String result = paymentService.paymentCircuitBreaker(id);
            log.info("*******result:"+result);
            return result;
        }
    }

#### Ⅲ.服务端 - 服务熔断测试 ####

进行服务熔断测试，**`http://localhost/payment/circuit/{id}`** 请求调用。当 id > 0，正确返回；当 id < 0 时，抛出异常，进入 **`服务降级`** 方法。

当我们输入 id < 0，连续发送请求，满足 10s 内，10次请求如果失败率 > 60%，此时断路器开关打开。此时再次输入 id > 0 时，由于整个服务不可用，还是会进入到 **`服务降级`** 方法。连续多次发送 id > 0 请求，此时正确率逐渐提高，服务也会逐渐恢复。  
![在这里插入图片描述][20200712182829463.gif]

### 7.2 断路器开启/关闭条件 ###

![在这里插入图片描述][20200712183223320.png]

## 8.Hystrix 全部配置一览 ##

此部分内容，可参考官方文档：[https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Configuration\#execution.isolation.strategy][https_github.com_Netflix_Hystrix_wiki_Configuration_execution.isolation.strategy]

@HystrixCommand(fallbackMethod = "str_fallbackMethod",
        groupKey = "strGroupCommand",
        commandKey = "strCommand",
        threadPoolKey = "strThreadPool",
        commandProperties = { 
            //设置执行隔离策略，THREAD 表示线程池 SEMAPHORE:信号量隔离 默认为THREAD线程池
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"),
            // 当隔离策略选择信号池隔离的时候，用来设置信号池的大小(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"),
            // 服务降级是否启用，是否执行回调函数
            @HystrixProperty(name = "fallback.enabled", value = "true"),
            // 设置断路器是否起作用。
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),
            // 该属性用来设置在滚动时间窗中，断路器熔断的最小请求数。例如，默认该值为 20 的时候，
            // 如果滚动时间窗(默认10s)内仅收到了19个请求，及时这19个请求都失败了，断路也不会打开。
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"),
            // 该属性用来设置在滚动时间窗中，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"),
            // 该属性用来设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"),
            // 该属性用来设置滚动时间窗统计指标信息时，划分"桶"的数量，断路器在手机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"记录了一段时间内的采集指标。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"),
            // 该属性用来设置对命令执行的延迟是否采用百分位数来跟踪和计算。如果设置为 false，name所有的概要统计都将返回-1
            @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.enabled", value = "false"),
            // 该属性用来设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"),
            // 该属性用来设置百分位统计滚动窗口中使用 "桶" 的数量
            @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.numBuckets", value = "60000"),
            // 该属性用来设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设定值的执行次数
            // 就从最初的位置开始重写。例如，将该值设置为100，滚动窗口为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"),
            // 该属性用来设置采集意向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")
        },
        threadPoolProperties = { 
            // 该参数用来设置执行命令线程池的核心线程数，该值也就是命令执行的最大并发量
            @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "10"),
            // 该参数用来设置线程池的最大队列大小。当设置为 -1 时，线程池将使用 SynchronousQueue 实现的队列，否则将使用 LinkedBlockingQueue 实现的队列
            @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "-1"),
            // 该参数用来为队列设置拒绝阈值。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调整拒绝请求的队列大小了
            @HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "5")
        }
    )

> **本文代码下载地址：**[SpringCloud整合Hystrix实现服务降级][SpringCloud_Hystrix]（提取码：g6j0）  
>    
> 下一篇：[Hystrix Dashboard 可视化监控][Hystrix Dashboard]  
>    
> 附一个面试题：[来说说Hystrix 隔离策略：线程池、信号量][Hystrix]

[Link 1]: https://blog.csdn.net/lzb348110175/article/details/107732513
[Spring Cloud _ OpenFeign]: https://blog.csdn.net/lzb348110175/article/details/107267480
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6YjM0ODExMDE3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221123/351b46d745e3498f9de2179df2b70111.png
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[https_github.com_Netflix_Hystrix_wiki_How-To-Use]: https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use
[https_github.com_Netflix_Hystrix]: https://github.com/Netflix/Hystrix
[Sentineal]: https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html
[Sentineal 1]: http://www.baidu.com
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6YjM0ODExMDE3NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221123/9af8a39074e94b2a9d6b90e621fb2ef6.png
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[SpringCloud_Hystrix]: https://pan.baidu.com/s/1ddcwxPRlc8CEDP805kiwNg
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[https_github.com_Netflix_Hystrix_wiki_Configuration_execution.isolation.strategy]: https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Configuration#execution.isolation.strategy
[Hystrix Dashboard]: https://blog.csdn.net/lzb348110175/article/details/107348185
[Hystrix]: https://blog.csdn.net/lzb348110175/article/details/107918296