服务降级之Hystrix豪猪（上）-吉桂权的个人主

一、Hystrix的基础概述

1、分布式系统面临的问题？

复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，某个依赖关系在某个时候将不可避免的失败。

以上图为例：

UserRequest请求需要调用A/P/H/I四个服务，如果一切顺利则没有什么问题，关键是如果I服务超时，会出现什么情况呢？

——服务雪崩

2、什么是服务雪崩？

多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C有吊用其他的服务，这就是所谓的“扇出”——像扇子一样打开；

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，进而导致系统崩溃，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服务器上的资源在几秒钟内饱和。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时增加，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。

这些都表示需要对故障和延时进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能拖垮整个应用程序或系统；

所以，通常当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，然后这个有问题的模块还调用了其他的模块，这样就发生了级联故障，即为服务雪崩！

3、什么是Hystrix？

Hystrix是一个用于处理分布式系统中的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的在某个时刻会出现调用失败的情况，比如超时、异常等；

Hystrix能够保证在一个依赖关系出现问题的情况下，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方无法处理的异常，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！

4、Hystrix能干嘛？

服务降级：FallBack——服务器忙，请稍后再试，不让客户端等待并立即返回一个符合预期的、可处理的友好提示fallback——可能还可用

程序运行异常、超时、服务熔断触发服务降级、线程池/信号量打满也会导致服务降级

服务熔断：Break——保险丝，达到服务最大访问量后，直接拒绝访问，拉闸限电，然后调用服务降级的方法并返回友好提示——比服务降级严重，直接不可用了
服务限流：FlowLimit——秒杀高并发等操作，严禁一窝蜂地过来拥挤，大家排队，一秒钟N个，有序进行
接近实时的监控：Hystrix Dashboard

二、Hystrix支付微服务构建 cloud-provider-hystrix-payment8001

1、pom.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>cloud2020</artifactId>
        <groupId>com.jiguiquan.springcloud</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>cloud-provider-hystrix-payment8001</artifactId>

    <dependencies>
        <!--hystrix-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <!--eureka-client-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <!--公共服务模块依赖-->
        <dependency>
            <groupId>com.jiguiquan.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>

        <!--springboot项目web和actuator最好一起走-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <!--热部署devtools-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <!--lombok-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <!--测试-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

2、配置文件application.yml：

server:
  port: 8001

spring:
  application:
    name: cloud-provider-hystrix-payment

eureka:
  client:
    register-with-eureka: true #表示向注册中心注册自己 默认为true
    fetch-registry: true #是否从EurekaServer抓取已有的注册信息，默认为true,单节点无所谓,集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka # 单机版 入驻的EurekaServer地址

3、主启动类PaymentHystrixMain8001.java

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class PaymentHystrixMain8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class, args);
    }
}

4、业务处理PaymentService：

@Service
public class PaymentService {

    //正常访问用的方法
    public String paymentInfo_OK(Integer id){
        return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + " PaymentInfo_OK, id：" + id;
    }

    //处理需要3秒钟，易造成超时的方法
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id){
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + " PaymentInfo_TimeOut, id：" + id + "耗时3秒钟";
    }
}

5、编写PaymentController

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {
    @Autowired
    private PaymentService paymentService;

    @GetMapping(value = "/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){
        String result = paymentService.paymentInfo_OK(id);
        log.info("****result: " + result);
        return result;
    }

    @GetMapping(value = "/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){
        String result = paymentService.paymentInfo_TimeOut(id);
        log.info("****result: " + result);
        return result;
    }
}

6、启动确保此8001服务可用！

7、使用JMeter进行压测时，当20000个请求同时进来时，连"payment/hystrix/ok/{id}"接口也很卡顿，显然受到了timeout方法的影响；

三、创建Hystrix消费者服务 cloud-consumer-feign-hystrix-order80

1、pom.xml: 就比上面的提供者服务多一个feign的依赖：

<!--openfeign-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

2、配置文件application.yml：

server:
  port: 80

eureka:
  client:
    register-with-eureka: false #表示向注册中心注册自己 默认为true
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka # 单机版 入驻的EurekaServer地址

3、主启动类：

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

4、Feign注解接口：

@Service
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT")
public interface PaymentHystrixService {
    @GetMapping(value = "/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);

    @GetMapping(value = "/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);
}

5、业务OrderHystrixController

@RestController
@Slf4j
public class OrderHystrixController {
    @Autowired
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){
        return paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
    }

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){
        return paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
    }
}

6、启动OrderHystrix80的服务，进行测试：

正常情况下毫无问题：

但是当压力很大的时候，比如20000个请求的时候，连最简单的ok接口都有事会报超时的错误（即访问时间超过了Ribbon默认的1秒钟）；

四、降级容错解决的维度要求

1、导致的原因：

8001统一层次的其他接口服务被困死，因为Tomcat线程池里面的工作线程已满

Order80此时调用8001中的接口，访问缓慢，运气不好就超时了；

2、解决的要求：

超时导致服务器变慢（转圈）——超时不再等待
出错（宕机或程序运行错误）——出错要有兜底

解决：

对方服务8001超时时，调用者80不能一直卡死等待，必须有服务降级；
对方服务8001宕机时，调用者80不能一直卡死等待，必须有服务降级；
对方服务8001OK时，调用者80自己出故障或有自我要求（自己能容忍的等待时间小于服务提供者80的响应时间，超时）

五、服务降级之服务提供者Payment侧Fallback

8001先从自身找原因，调节自己的超时时间峰值为3秒，超过了就需要Fallback，我们将8001的timeout方法时间设置为5秒；

1、业务类PaymentService 使用 @HystrixCommand 注解指定服务降级时的兜底方法：

@Service
public class PaymentService {

    //正常访问用的方法
    public String paymentInfo_OK(Integer id){
        return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + " PaymentInfo_OK, id：" + id;
    }

    //指定服务降级兜底方法，并传参自身调用超时时间峰值为3秒
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler", commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "3000")
    })
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id){
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + " PaymentInfo_TimeOut, id：" + id + "  耗时5秒钟";
    }

    public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){
        return "线程池：" + Thread.currentThread().getName() + " paymentInfo_TimeOutHandler, id：" + id + "  o(╥﹏╥)o";
    }
}

2、在主启动类上添加 @EnableCircuitBreaker

3、再次启动Payment8001服务，直接访问timeout接口：http://localhost:8001/payment/hystrix/timeout/2

很明显，Payment8001自身做了加强，实现了服务降级，而且服务降级使用的线程池是HystrixTimer提供的；

——这是服务提供者实现服务降级

六、服务降级之服务消费者Order侧Fallback

1、在配置文件中开始 feign_hystrix 的配置生效

feign:
  hystrix:
    enabled: true

2、主启动类增加注解：@EnableHystrix 开启功能

3、在 OrderHystrixController 中同样要增加一个兜底处理方法：

@RestController
@Slf4j
public class OrderHystrixController {
    @Autowired
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){
        return paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
    }

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler", commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "1500")
    })
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){
        return paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
    }

    public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){
        return "我是消费者Order80，对方Payment8001系统繁忙，请10秒钟后再试 o(╥﹏╥)o";
    }
}

4、重启Order80服务，访问： http://localhost/consumer/payment/hystrix/timeout/2

由此可见，服务消费者Order80侧的Fallback也可以正常工作！

服务提供者和服务消费者侧我们都做了服务降级Fallback处理，使得我们的系统更加的健壮！

个人此项目代码地址（持续更新）：

https://github.com/jiguiquan/cloud2020