背景
分佈式系統環境下，服務間類似依賴非常常見，一個業務調用通常依賴多個基礎服務。如下圖，對於同步調用，當庫存服務不可用時，商品服務請求線程被阻塞，當有大批量請求調用庫存服務時，最終可能導致整個商品服務資源耗盡，無法繼續對外提供服務。並且這種不可用可能沿請求調用鏈向上傳遞，這種現象被稱為雪崩效應。
雪崩效應常見場景
- 硬件故障：如服務器宕機，機房斷電，光纖被挖斷等。
- 流量激增：如異常流量，重試加大流量等。
- 緩存穿透：一般發生在應用重啟，所有緩存失效時，以及短時間內大量緩存失效時。大量的緩存不命中，使請求直擊後端服務，造成服務提供者超負荷運行，引起服務不可用。
- 程序BUG：如程序邏輯導致內存洩漏，JVM長時間FullGC等。
- 同步等待：服務間採用同步調用模式，同步等待造成的資源耗盡。
雪崩效應應對策略
針對造成雪崩效應的不同場景，可以使用不同的應對策略，沒有一種通用所有場景的策略，參考如下：
- 硬件故障：多機房容災、異地多活等。
- 流量激增：服務自動擴容、流量控制（限流、關閉重試）等。
- 緩存穿透：緩存預加載、緩存異步加載等。
- 程序BUG：修改程序bug、及時釋放資源等。
- 同步等待：資源隔離、MQ解耦、不可用服務調用快速失敗等。資源隔離通常指不同服務調用採用不同的線程池；不可用服務調用快速失敗一般通過熔斷器模式結合超時機制實現。
綜上所述，如果一個應用不能對來自依賴的故障進行隔離，那該應用本身就處在被拖垮的風險中。 因此，為了構建穩定、可靠的分佈式系統，我們的服務應當具有自我保護能力，當依賴服務不可用時，當前服務啟動自我保護功能，從而避免發生雪崩效應。本文將重點介紹使用Hystrix解決同步等待的雪崩問題。
初探Hystrix
Hystrix [hɪst'rɪks]，中文含義是豪豬，因其背上長滿棘刺，從而擁有了自我保護的能力。本文所說的Hystrix是Netflix開源的一款容錯框架，同樣具有自我保護能力。為了實現容錯和自我保護，下面我們看看Hystrix如何設計和實現的。
Hystrix設計目標：
- 對來自依賴的延遲和故障進行防護和控制——這些依賴通常都是通過網絡訪問的
- 阻止故障的連鎖反應
- 快速失敗並迅速恢復
- 回退並優雅降級
- 提供近實時的監控與告警
Hystrix遵循的設計原則：
- 防止任何單獨的依賴耗盡資源（線程）
- 過載立即切斷並快速失敗，防止排隊
- 儘可能提供回退以保護用戶免受故障
- 使用隔離技術（例如隔板，泳道和斷路器模式）來限制任何一個依賴的影響
- 通過近實時的指標，監控和告警，確保故障被及時發現
- 通過動態修改配置屬性，確保故障及時恢復
- 防止整個依賴客戶端執行失敗，而不僅僅是網絡通信。
Hystrix如何實現這些設計目標？
- 使用命令模式將所有對外部服務（或依賴關係）的調用包裝在HystrixCommand或HystrixObservableCommand對象中，並將該對象放在單獨的線程中執行；
- 每個依賴都維護著一個線程池（或信號量），線程池被耗盡則拒絕請求（而不是讓請求排隊）。
- 記錄請求成功，失敗，超時和線程拒絕。
- 服務錯誤百分比超過了閾值，熔斷器開關自動打開，一段時間內停止對該服務的所有請求。
- 請求失敗，被拒絕，超時或熔斷時執行降級邏輯。
- 近實時地監控指標和配置的修改。
Hystrix入門
Hystrix簡單示例
開始深入Hystrix原理之前，我們先簡單看一個示例。
第一步，繼承HystrixCommand實現自己的command，在command的構造方法中需要配置請求被執行需要的參數，並組合實際發送請求的對象，代碼如下：
<code>public class QueryOrderIdCommand extends HystrixCommand<integer> {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(QueryOrderIdCommand.class);
private OrderServiceProvider orderServiceProvider;
public QueryOrderIdCommand(OrderServiceProvider orderServiceProvider) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("orderService"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("queryByOrderId"))
.andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(10)//至少有10個請求，熔斷器才進行錯誤率的計算
.withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000)//熔斷器中斷請求5秒後會進入半打開狀態,放部分流量過去重試
.withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//錯誤率達到50開啟熔斷保護
.withExecutionTimeoutEnabled(true))
.andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties
.Setter().withCoreSize(10)));
this.orderServiceProvider = orderServiceProvider;
}
@Override
protected Integer run() {
return orderServiceProvider.queryByOrderId();
}
@Override
protected Integer getFallback() {
return -1;
}
}
/<integer>/<code>第二步，調用HystrixCommand的執行方法發起實際請求。
<code>@Test
public void testQueryByOrderIdCommand() {
Integer r = new QueryOrderIdCommand(orderServiceProvider).execute();
logger.info("result:{}", r);
}
/<code>
Hystrix處理流程
Hystrix流程圖如下：
Hystrix整個工作流如下：
- 構造一個 HystrixCommand或HystrixObservableCommand對象，用於封裝請求，並在構造方法配置請求被執行需要的參數；
- 執行命令，Hystrix提供了4種執行命令的方法，後面詳述；
- 判斷是否使用緩存響應請求，若啟用了緩存，且緩存可用，直接使用緩存響應請求。Hystrix支持請求緩存，但需要用戶自定義啟動；
- 判斷熔斷器是否打開，如果打開，跳到第8步；
- 判斷線程池/隊列/信號量是否已滿，已滿則跳到第8步；
- 執行HystrixObservableCommand.construct()或HystrixCommand.run()，如果執行失敗或者超時，跳到第8步；否則，跳到第9步；
- 統計熔斷器監控指標；
- 走Fallback備用邏輯
- 返回請求響應
從流程圖上可知道，第5步線程池/隊列/信號量已滿時，還會執行第7步邏輯，更新熔斷器統計信息，而第6步無論成功與否，都會更新熔斷器統計信息。
執行命令的幾種方法
Hystrix提供了4種執行命令的方法，execute()和queue() 適用於HystrixCommand對象，而observe()和toObservable()適用於HystrixObservableCommand對象。
execute()
以同步堵塞方式執行run()，只支持接收一個值對象。hystrix會從線程池中取一個線程來執行run()，並等待返回值。
queue()
以異步非阻塞方式執行run()，只支持接收一個值對象。調用queue()就直接返回一個Future對象。可通過 Future.get()拿到run()的返回結果，但Future.get()是阻塞執行的。若執行成功，Future.get()返回單個返回值。當執行失敗時，如果沒有重寫fallback，Future.get()拋出異常。
observe()
事件註冊前執行run()/construct()，支持接收多個值對象，取決於發射源。調用observe()會返回一個hot Observable，也就是說，調用observe()自動觸發執行run()/construct()，無論是否存在訂閱者。
如果繼承的是HystrixCommand，hystrix會從線程池中取一個線程以非阻塞方式執行run()；如果繼承的是HystrixObservableCommand，將以調用線程阻塞執行construct()。
observe()使用方法：
- 調用observe()會返回一個Observable對象
- 調用這個Observable對象的subscribe()方法完成事件註冊，從而獲取結果
toObservable()
事件註冊後執行run()/construct()，支持接收多個值對象，取決於發射源。調用toObservable()會返回一個cold Observable，也就是說，調用toObservable()不會立即觸發執行run()/construct()，必須有訂閱者訂閱Observable時才會執行。
如果繼承的是HystrixCommand，hystrix會從線程池中取一個線程以非阻塞方式執行run()，調用線程不必等待run()；如果繼承的是HystrixObservableCommand，將以調用線程堵塞執行construct()，調用線程需等待construct()執行完才能繼續往下走。
toObservable()使用方法：
- 調用observe()會返回一個Observable對象
- 調用這個Observable對象的subscribe()方法完成事件註冊，從而獲取結果
需注意的是，HystrixCommand也支持toObservable()和observe()，但是即使將HystrixCommand轉換成Observable，它也只能發射一個值對象。只有HystrixObservableCommand才支持發射多個值對象。
幾種方法的關係
通過將發送請求線程與執行請求的線程分離，可有效防止發生級聯故障。當線程池或請求隊列飽和時，Hystrix將拒絕服務，使得請求線程可以快速失敗，從而避免依賴問題擴散。
線程池隔離優缺點
優點：
- 保護應用程序以免受來自依賴故障的影響，指定依賴線程池飽和不會影響應用程序的其餘部分。
- 當引入新客戶端lib時，即使發生問題，也是在本lib中，並不會影響到其他內容。
- 當依賴從故障恢復正常時，應用程序會立即恢復正常的性能。
- 當應用程序一些配置參數錯誤時，線程池的運行狀況會很快檢測到這一點（通過增加錯誤，延遲，超時，拒絕等），同時可以通過動態屬性進行實時糾正錯誤的參數配置。
- 如果服務的性能有變化，需要實時調整，比如增加或者減少超時時間，更改重試次數，可以通過線程池指標動態屬性修改，而且不會影響到其他調用請求。
- 除了隔離優勢外，hystrix擁有專門的線程池可提供內置的併發功能，使得可以在同步調用之上構建異步門面（外觀模式），為異步編程提供了支持（Hystrix引入了Rxjava異步框架）。
注意：儘管線程池提供了線程隔離，我們的客戶端底層代碼也必須要有超時設置或響應線程中斷，不能無限制的阻塞以致線程池一直飽和。
缺點：
線程池的主要缺點是增加了計算開銷。每個命令的執行都在單獨的線程完成，增加了排隊、調度和上下文切換的開銷。因此，要使用Hystrix，就必須接受它帶來的開銷，以換取它所提供的好處。
通常情況下，線程池引入的開銷足夠小，不會有重大的成本或性能影響。但對於一些訪問延遲極低的服務，如只依賴內存緩存，線程池引入的開銷就比較明顯了，這時候使用線程池隔離技術就不適合了，我們需要考慮更輕量級的方式，如信號量隔離。
線程隔離-信號量
上面提到了線程池隔離的缺點，當依賴延遲極低的服務時，線程池隔離技術引入的開銷超過了它所帶來的好處。這時候可以使用信號量隔離技術來代替，通過設置信號量來限制對任何給定依賴的併發調用量。下圖說明了線程池隔離和信號量隔離的主要區別：
使用線程池時，發送請求的線程和執行依賴服務的線程不是同一個，而使用信號量時，發送請求的線程和執行依賴服務的線程是同一個，都是發起請求的線程。先看一個使用信號量隔離線程的示例：
<code>public class QueryByOrderIdCommandSemaphore extends HystrixCommand<integer> {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(QueryByOrderIdCommandSemaphore.class);
private OrderServiceProvider orderServiceProvider;
public QueryByOrderIdCommandSemaphore(OrderServiceProvider orderServiceProvider) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("orderService"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("queryByOrderId"))
.andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(10)////至少有10個請求，熔斷器才進行錯誤率的計算
.withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000)//熔斷器中斷請求5秒後會進入半打開狀態,放部分流量過去重試
.withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//錯誤率達到50開啟熔斷保護
.withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)
.withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(10)));//最大併發請求量
this.orderServiceProvider = orderServiceProvider;
}
@Override
protected Integer run() {
return orderServiceProvider.queryByOrderId();
}
@Override
protected Integer getFallback() {
return -1;
}
}
/<integer>/<code>由於Hystrix默認使用線程池做線程隔離，使用信號量隔離需要顯示地將屬性execution.isolation.strategy設置為ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE，同時配置信號量個數，默認為10。客戶端需向依賴服務發起請求時，首先要獲取一個信號量才能真正發起調用，由於信號量的數量有限，當併發請求量超過信號量個數時，後續的請求都會直接拒絕，進入fallback流程。
信號量隔離主要是通過控制併發請求量，防止請求線程大面積阻塞，從而達到限流和防止雪崩的目的。
線程隔離總結
線程池和信號量都可以做線程隔離，但各有各的優缺點和支持的場景，對比如下：
線程池和信號量都支持熔斷和限流。相比線程池，信號量不需要線程切換，因此避免了不必要的開銷。但是信號量不支持異步，也不支持超時，也就是說當所請求的服務不可用時，信號量會控制超過限制的請求立即返回，但是已經持有信號量的線程只能等待服務響應或從超時中返回，即可能出現長時間等待。線程池模式下，當超過指定時間未響應的服務，Hystrix會通過響應中斷的方式通知線程立即結束並返回。
熔斷
熔斷器簡介
現實生活中，可能大家都有注意到家庭電路中通常會安裝一個保險盒，當負載過載時，保險盒中的保險絲會自動熔斷，以保護電路及家裡的各種電器，這就是熔斷器的一個常見例子。Hystrix中的熔斷器(Circuit Breaker)也是起類似作用，Hystrix在運行過程中會向每個commandKey對應的熔斷器報告成功、失敗、超時和拒絕的狀態，熔斷器維護並統計這些數據，並根據這些統計信息來決策熔斷開關是否打開。如果打開，熔斷後續請求，快速返回。隔一段時間（默認是5s）之後熔斷器嘗試半開，放入一部分流量請求進來，相當於對依賴服務進行一次健康檢查，如果請求成功，熔斷器關閉。
熔斷器配置
Circuit Breaker主要包括如下6個參數：
1、circuitBreaker.enabled
是否啟用熔斷器，默認是TRUE。 2 、circuitBreaker.forceOpen
熔斷器強制打開，始終保持打開狀態，不關注熔斷開關的實際狀態。默認值FLASE。 3、circuitBreaker.forceClosed 熔斷器強制關閉，始終保持關閉狀態，不關注熔斷開關的實際狀態。默認值FLASE。
4、circuitBreaker.errorThresholdPercentage 錯誤率，默認值50%，例如一段時間（10s）內有100個請求，其中有54個超時或者異常，那麼這段時間內的錯誤率是54%，大於了默認值50%，這種情況下會觸發熔斷器打開。
5、circuitBreaker.requestVolumeThreshold
默認值20。含義是一段時間內至少有20個請求才進行errorThresholdPercentage計算。比如一段時間了有19個請求，且這些請求全部失敗了，錯誤率是100%，但熔斷器不會打開，總請求數不滿足20。
6、circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds
半開狀態試探睡眠時間，默認值5000ms。如：當熔斷器開啟5000ms之後，會嘗試放過去一部分流量進行試探，確定依賴服務是否恢復。
熔斷器工作原理
下圖展示了HystrixCircuitBreaker的工作原理：
熔斷器工作的詳細過程如下：
第一步，調用allowRequest()判斷是否允許將請求提交到線程池
- 如果熔斷器強制打開，circuitBreaker.forceOpen為true，不允許放行，返回。
- 如果熔斷器強制關閉，circuitBreaker.forceClosed為true，允許放行。此外不必關注熔斷器實際狀態，也就是說熔斷器仍然會維護統計數據和開關狀態，只是不生效而已。
第二步，調用isOpen()判斷熔斷器開關是否打開
- 如果熔斷器開關打開，進入第三步，否則繼續；
- 如果一個週期內總的請求數小於circuitBreaker.requestVolumeThreshold的值，允許請求放行，否則繼續；
- 如果一個週期內錯誤率小於circuitBreaker.errorThresholdPercentage的值，允許請求放行。否則，打開熔斷器開關，進入第三步。
第三步 ，調用allowSingleTest()判斷是否允許單個請求通行，檢查依賴服務是否恢復
- 如果熔斷器打開，且距離熔斷器打開的時間或上一次試探請求放行的時間超過circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds的值時，熔斷器器進入半開狀態，允許放行一個試探請求；否則，不允許放行。
此外，為了提供決策依據，每個熔斷器默認維護了10個bucket，每秒一個bucket，當新的bucket被創建時，最舊的bucket會被拋棄。其中每個blucket維護了請求成功、失敗、超時、拒絕的計數器，Hystrix負責收集並統計這些計數器。
熔斷器測試
1、以QueryOrderIdCommand為測試command
2、配置orderServiceProvider不重試且500ms超時
<code><reference>
timeout="500" retries="0"/>
/<reference>/<code>
3、OrderServiceProviderImpl實現很簡單，前10個請求，服務端休眠600ms，使得客戶端調用超時。
<code>@Service
public class OrderServiceProviderImpl implements OrderServiceProvider {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OrderServiceProviderImpl.class);
private AtomicInteger OrderIdCounter = new AtomicInteger(0);
@Override
public Integer queryByOrderId() {
int c = OrderIdCounter.getAndIncrement();
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("OrderIdCounter:{}", c);
}
if (c < 10) {
try {
Thread.sleep(600);
} catch (InterruptedException e) {
}
}
return c;
}
@Override
public void reset() {
OrderIdCounter.getAndSet(0);
}
}/<code>
4、單測代碼
<code>@Test
public void testExecuteCommand() throws InterruptedException {
orderServiceProvider.reset();
int i = 1;
for (; i < 15; i++) {
HystrixCommand<integer> command = new QueryByOrderIdCommand(orderServiceProvider);
Integer r = command.execute();
String method = r == -1 ? "fallback" : "run";
logger.info("call {} times,result:{},method:{},isCircuitBreakerOpen:{}", i, r, method, command.isCircuitBreakerOpen());
}
//等待6s，使得熔斷器進入半打開狀態
Thread.sleep(6000);
for (; i < 20; i++) {
HystrixCommand<integer> command = new QueryByOrderIdCommand(orderServiceProvider);
Integer r = command.execute();
String method = r == -1 ? "fallback" : "run";
logger.info("call {} times,result:{},method:{},isCircuitBreakerOpen:{}", i, r, method, command.isCircuitBreakerOpen());
}
}/<integer>/<integer>/<code>
5、輸出結果
<code>2018-02-07 11:38:36,056 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 1 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:36,564 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 2 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:37,074 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 3 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:37,580 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 4 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:38,089 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 5 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:38,599 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 6 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:39,109 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 7 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:39,622 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 8 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:40,138 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 9 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:40,647 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 10 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,651 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 11 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,653 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 12 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,656 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 13 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,658 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 14 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:46,671 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 15 times,result:10,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,675 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 16 times,result:11,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,680 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 17 times,result:12,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,685 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 18 times,result:13,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,691 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 19 times,result:14,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
/<code>
前9個請求調用超時，走fallback邏輯；
10-14個請求，熔斷器開關打開，直接快速失敗走fallback邏輯；
15-19個請求，熔斷器進入半開狀態，放行一個試探請求調用成功，熔斷器關閉，後續請求恢復。
回退降級
降級，通常指務高峰期，為了保證核心服務正常運行，需要停掉一些不太重要的業務，或者某些服務不可用時，執行備用邏輯從故障服務中快速失敗或快速返回，以保障主體業務不受影響。Hystrix提供的降級主要是為了容錯，保證當前服務不受依賴服務故障的影響，從而提高服務的健壯性。要支持回退或降級處理，可以重寫HystrixCommand的getFallBack方法或HystrixObservableCommand的resumeWithFallback方法。
Hystrix在以下幾種情況下會走降級邏輯：
- 執行construct()或run()拋出異常
- 熔斷器打開導致命令短路
- 命令的線程池和隊列或信號量的容量超額，命令被拒絕
- 命令執行超時
降級回退方式
Fail Fast 快速失敗
快速失敗是最普通的命令執行方法，命令沒有重寫降級邏輯。 如果命令執行發生任何類型的故障，它將直接拋出異常。
Fail Silent 無聲失敗
指在降級方法中通過返回null，空Map，空List或其他類似的響應來完成。
<code>@Override
protected Integer getFallback() {
return null;
}
@Override
protected List<integer> getFallback() {
return Collections.emptyList();
}
@Override
protected Observable<integer> resumeWithFallback() {
return Observable.empty();
}
/<integer>/<integer>/<code>
Fallback: Static
指在降級方法中返回靜態默認值。 這不會導致服務以“無聲失敗”的方式被刪除，而是導致默認行為發生。如：應用根據命令執行返回true / false執行相應邏輯，但命令執行失敗，則默認為true
<code>@Override
protected Boolean getFallback() {
return true;
}
@Override
protected Observable<boolean> resumeWithFallback() {
return Observable.just( true );
}
/<boolean>/<code>
Fallback: Stubbed
當命令返回一個包含多個字段的複合對象時，適合以Stubbed 的方式回退。
<code>@Override
protected MissionInfo getFallback() {
return new MissionInfo("missionName","error");
}
/<code>
Fallback: Cache via Network
有時，如果調用依賴服務失敗，可以從緩存服務（如redis）中查詢舊數據版本。由於又會發起遠程調用，所以建議重新封裝一個Command，使用不同的ThreadPoolKey，與主線程池進行隔離。
<code>@Override
protected Integer getFallback() {
return new RedisServiceCommand(redisService).execute();
}
/<code>
Primary + Secondary with Fallback
有時系統具有兩種行為- 主要和次要，或主要和故障轉移。主要和次要邏輯涉及到不同的網絡調用和業務邏輯，所以需要將主次邏輯封裝在不同的Command中，使用線程池進行隔離。為了實現主從邏輯切換，可以將主次command封裝在外觀HystrixCommand的run方法中，並結合配置中心設置的開關切換主從邏輯。由於主次邏輯都是經過線程池隔離的HystrixCommand，因此外觀HystrixCommand可以使用信號量隔離，而沒有必要使用線程池隔離引入不必要的開銷。原理圖如下：
主次模型的使用場景還是很多的。如當系統升級新功能時，如果新版本的功能出現問題，通過開關控制降級調用舊版本的功能。示例代碼如下：
<code>public class CommandFacadeWithPrimarySecondary extends HystrixCommand<string> {
private final static DynamicBooleanProperty usePrimary = DynamicPropertyFactory.getInstance().getBooleanProperty("primarySecondary.usePrimary", true);
private final int id;
public CommandFacadeWithPrimarySecondary(int id) {
super(Setter
.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("PrimarySecondaryCommand"))
.andCommandPropertiesDefaults(
// 由於主次command已經使用線程池隔離，Facade Command使用信號量隔離即可
HystrixCommandProperties.Setter()
.withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
if (usePrimary.get()) {
return new PrimaryCommand(id).execute();
} else {
return new SecondaryCommand(id).execute();
}
}
@Override
protected String getFallback() {
return "static-fallback-" + id;
}
@Override
protected String getCacheKey() {
return String.valueOf(id);
}
private static class PrimaryCommand extends HystrixCommand<string> {
private final int id;
private PrimaryCommand(int id) {
super(Setter
.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("PrimaryCommand"))
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("PrimaryCommand"))
.andCommandPropertiesDefaults( HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionTimeoutInMilliseconds(600)));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
return "responseFromPrimary-" + id;
}
}
private static class SecondaryCommand extends HystrixCommand<string> {
private final int id;
private SecondaryCommand(int id) {
super(Setter
.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("SecondaryCommand"))
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("SecondaryCommand"))
.andCommandPropertiesDefaults( HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionTimeoutInMilliseconds(100)));
this.id = id;
}
@Override
protected String run() {
return "responseFromSecondary-" + id;
}
}
public static class UnitTest {
@Test
public void testPrimary() {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty("primarySecondary.usePrimary", true);
assertEquals("responseFromPrimary-20", new CommandFacadeWithPrimarySecondary(20).execute());
} finally {
context.shutdown();
ConfigurationManager.getConfigInstance().clear();
}
}
@Test
public void testSecondary() {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
try {
ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty("primarySecondary.usePrimary", false);
assertEquals("responseFromSecondary-20", new CommandFacadeWithPrimarySecondary(20).execute());
} finally {
context.shutdown();
ConfigurationManager.getConfigInstance().clear();
}
}
}
}/<string>/<string>/<string>/<code>通常情況下，建議重寫getFallBack或resumeWithFallback提供自己的備用邏輯，但不建議在回退邏輯中執行任何可能失敗的操作。
總結
本文介紹了Hystrix及其工作原理，還介紹了Hystrix線程池隔離、信號量隔離和熔斷器的工作原理，以及如何使用Hystrix的資源隔離，熔斷和降級等技術實現服務容錯，從而提高系統的整體健壯性。
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