容错框架之Hystrix小记

微服务框架下，一个服务依赖于很多服务。在高并发访问下，系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大，依赖有很多不可控的因素，比如网络连接变慢，资源突然繁忙，暂时不可用，服务脱机等，一个被调用服务出问题可能导致调用者不能正常调用其他服务。我们要构建稳定、可靠的分布式系统，就必须要有一套容错方法来应对这些情况。

Hystrix是Netflix开源的一款容错框架，包含常用的容错方法：线程池隔离、信号量隔离、熔断（Circuit Breaker）、降级回退（Fallback），还支持请求缓存（Request Caching）、请求合并（Request Collapsing）等。应用场景如网关服务调用订单服务、商品服务、用户服务。

Hystrix is a latency and fault tolerance library designed to isolate points of access to remote systems, services and 3rd party libraries, stop cascading failure and enable resilience in complex distributed systems where failure is inevitable.

 

Dependency

指的是在当前服务中所调用的服务，如若当前服务为网关服务，则其所调用的订单服务是其一个Dependency。

 

HystrixCommand、HystrixObservableCommand

Hystrix中用命令模式来包装对所依赖的服务的调用，如将对订单服务的调用包装成一个commond，示例：

public class GetOrderCommand extends HystrixCommand<List> {

    OrderService orderService;

    public GetOrderCommand(String name){
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ThreadPoolTestGroup"))
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("testCommandKey"))
                .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey(name))
                .andCommandPropertiesDefaults(
                        HystrixCommandProperties.Setter()
                                .withExecutionTimeoutInMilliseconds(5000)
                )
                .andThreadPoolPropertiesDefaults(
                        HystrixThreadPoolProperties.Setter()
                                .withMaxQueueSize(10)   //配置队列大小
                                .withCoreSize(2)    // 配置线程池里的线程数
                )
        );
    }

    @Override
    protected List run() throws Exception {
        return orderService.getOrderList();
    }

    public static class UnitTest {
        @Test
        public void testGetOrder(){
//            new GetOrderCommand("hystrix-order").execute();
            Future<List> future =new GetOrderCommand("hystrix-order").queue();
        }

    }
}

View Code

每个服务对应的commond都有单独的线程池来负责执行。这样当调用者调用多个服务时，某个服务发生异常不会影响调用者对其他服务的调用。

Commond可同步或异步执行：execute()、queue()、observe()、toObservable()