本文主要讲述Hystrix，也可以称之为豪猪哥。
它是Spring Cloud中集成的一个组件，在整个生态中主要为我们提供以下功能：
- 服务隔离
服务隔离主要包括线程池隔离以及信号量隔离。
- 服务熔断
当请求持续失败的时候，服务进行熔断，默认熔断5S，也是就说在这5S内的请求一律拒绝。
- 服务降级
当前请求失败的时候，返回降级的结果。
1. Hystrix的简单使用
1.1 服务降级
添加依赖
<!-- hystrix-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>- 启动类添加注解
@EnableCircuitBreaker //开启熔断
- 对应接口加上注解
注解里面相关的参数可以至HystrixCommandProperties类中查找；注解里面也可以不写相关内容。
fallbackMethod = "fallback"里面是熔断方法名。
//HystrixCommandProperties
@HystrixCommand( commandProperties = {
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10")
},fallbackMethod = "fallback")
@GetMapping
public String order() {
log.info("begin do order");
// 使用openfiegn
String goods = goodsService.getGoodsById();
String promotion = promotionService.getPromotionById();
String result = orderService.createOrder(goods, promotion);
return result;
}
public String fallback(){
return "触发降级";
}
修改商品服务的接口，加上超时时间，使接口调用错误。
@GetMapping("/goods")
public String getGoodsById() {
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
log.info("收到请求，端口为：{}", port);
return "返回商品信息";
}
启动项目，调用接口，看是否可以进行服务降级。
1.2 服务熔断
熔断的触发机制
在10S内，超过20次请求，并且失败率超过50%（默认情况）- > 触发熔断
熔断后经过一段时间等待后又可以继续正常访问。
我们稍微改造下代码：
@HystrixCommand(commandProperties = {
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"), //请求阈值
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "5000"),//熔断窗口持续时间
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50")//错误比
}, fallbackMethod = "fallback")
@GetMapping("/{num}")
public String order(@PathVariable("num") int num) {
if (num % 2 == 0) {
return "正常访问。";
}
log.info("begin do order");
String goods = goodsService.getGoodsById();
String promotion = promotionService.getPromotionById();
String result = orderService.createOrder(goods, promotion);
return result;
}
public String fallback(int num) {
return "触发降级";
}
我们来看下上述代码，首先我们给接口添加了相关一个参数，在接口中根据传参来执行不同的操作，比如参数为2那就正常返回，如果参数为1 就执行下面的代码，由于我们加了超时时间，所以会调用失败。
注意，我们给接口加了参数后，服务降级的方法也要加上相关参数，否则会错误。
触发的相关机制都是可以根据参数自己修改的，大家测试的时候可以将请求阈值设置小一点，方便测试查看效果。
2. OpenFeign集成Hystrix
以上都是我们直接在客户端调用的时候直接集成Hystrix来进行服务的保护，那在OpenFeign中我们该如何集成呢？
然后我们在service-api项目中引入相关依赖：
<!-- hystrix-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
然后我们在暴露接口的地方创建相关回调实现：
我们首先实现暴露接口的FeignClient，然后在实现的方法中编写对应的降级操作即可，这样当发生调用失败的情况，则会返回降级的信息。
这里可以使用component注解将该类交给spring管理，或者通过configuration注解进行处理。
//@Component
public class IGoodsServiceFallback implements IGoodsServiceFeignClient {
@Override
public String getGoodsById() {
return "查询商品信息异常，触发降级保护机制。";
}
}
编写完该类后，我们需要至FeignClient处进行相关配置。
@FeignClient(name = "goods-service",
configuration = FeignClientLogConfiguration.class,
fallback = IGoodsServiceFallback.class)
public interface IGoodsServiceFeignClient extends IGoodsService {
}这里修改完成后，我们就可以至集成服务修改相关配置了。
首先在配置文件中开启feign的熔断保护机制。
#开启feign的熔断保护机制 feign.hystrix.enabled=true
然后需要将之前的IGoodsServiceFallback交给spring容器进行管理，我这里是使用的configuration注解进行处理的。
@Configuration
public class HystrixFallbackConfiguration {
@Bean
public IGoodsServiceFallback goodsServiceFallback() {
return new IGoodsServiceFallback();
}
}以上便是我们的全部配置，这个时候我们只需要去goods-service中的调用接口人为的制造一些异常，这样调用的时候就可以触发异常了。
比如我直接加了超时时间：
@Slf4j
@RestController
public class GoodsService implements IGoodsService {
@Value("${server.port}")
private String port;
/**
* 根据ID查询商品信息
*
* @return
*/
@GetMapping("/goods")
public String getGoodsById() {
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
log.info("收到请求，端口为：{}", port);
return "返回商品信息";
}
}然后我们就可以直接开始测试了：
可以看到成功获取了降级信息，代表我们集成成功。
实际上我们在调用OpenFeign接口的时候，他会判断我们的Feign接口上是否有Hustrix的一些机制，如果有的话先进行相关判断，然后在执行请求。如下图所示：
3. Hystrix熔断原理
下图为Hystrix的熔断简单工作原理，调用出现异常后，如果错误率达到一个阈值，则开始熔断。相关的阈值，时间等都是可以进行配置的。
3.1 熔断状态
- open
触发熔断，意味着请求不会发送到服务端，而是直接调用fallback。
- closed
熔断关闭，表示可以正常通信。
- Half-Open
熔断的自动恢复机制。通过尝试的方式，判断服务是否正常，然后恢复到closed 状态；如果还是异常，则继续保持熔断。
3.2 熔断的工作原理
使用滑动窗口来实现数据的统计。
可能有人不太了解什么是滑动窗口。
我们首先来看下计数器的一种实现方式，类似我们在60s内只能发送一次短信。比如下图，限制一分钟之内只能接受100个请求，但是位于临界点的时候，我们可能突然收到200个请求，所以可能会导致一些问题。
滑动窗口和计算器是类似的，首先多了一个滑动的步骤，窗口会随着时间往前滑动。然后我们的窗口大小是固定的（可以自己设置），比如下图我们的窗口大小就是60S，随着时间的推进，窗口向前滑动，但是会保证大小不变。
熔断的阈值就是根据滑动窗口的请求数以及失败次数来进行计算的，从而判断出是否开启熔断。
RxJava 响应式编程（类似webflux），实现事件流的分发。
既然了解了他的大致原理，我们再将这部分带入之前的流程中来看：
我们一个请求进来后，如果该接口声明了HystrixCommand注解，首先会调用allowRequest方法去校验当前请求是否允许发生：判断当前是否位于isOpen状态，如果是则直接返回服务降级的逻辑；如果不是则判断当前时间窗口的总健康请求数量是否大于20次（阈值可自行设置），小于则正常执行，如果大于则判断当前滑动窗口内的错误请求率是否达到阈值，从而开启熔断状态。
滑动窗口的数据统计都是通过事件流来实现的，任务执行结束后，通过发布一个时间，然后将相关数据更新到当前时间窗口中，老的数据则直接丢弃。相关流程比较复杂，这里不过多阐述。
4. 代码地址
微服务案例
到此这篇关于Spring Cloud Hystrix的基本使用的文章就介绍到这了,更多相关Spring Cloud Hystrix使用内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！