java分布式面试降级组件Hystrix的功能特性
目录
- 引言
- 1、面试官:能简单介绍下Hystrix有哪些功能吗?
- 1.1、fail-fast(快速失败)
- 1.2、Fallback优雅降级机制
- 1.3、线程/信号量隔离机制
- 线程隔离:
- 信号量隔离:
- 2、面试官:刚刚说到线程隔离,那实际使用中是否打开超时线程中断开关?
- 3、面试官:那你是如何估计线程池大小的?
- 深入分析
- Hystrix历史
- Hystrix的主要功能特性
- HystrixDemo
- 哪些情况下会触发fallback?
- 附录:Hystrix策略配置
- Sentinel与Hystrixresilience4j对比
- 总结
引言 关于 Hystrix 的问题汇总后两点:
- Hystrix主要功能覆盖考察。
- Hystrix工作中使用经验考察。
同时我觉得Hystrix中有很多设计思想非常优秀,非常值得我们学习,学习这些设计思想,你可以从更高维度去思考如何让系统更加稳定。
1、面试官:能简单介绍下Hystrix有哪些功能吗? 问题分析:了解Hystrix的功能,同时也能从Hystrix优秀的设计理念中得到架构设计方面的启发。
答:我在项目里使用到,系统在 Hystrix 的保护下,可以长期处于高可用的状态,常用的功能有以下几点:
1.1、fail-fast(快速失败)
Hystrix设计中提供了 fail-fast(快速失败)和快速恢复机制。
Tip:不知道之前你是否了解过fail-fast机制,或者面试Java基础的时候,HashMap 中的 Iterator 迭代器,Iterator的设计就是 fail-fast 的,**快速失败(fail—fast)**是Java集合中的一种机制, 在用迭代器遍历一个集合对象时,如果遍历过程中对集合对象的内容进行了修改(增加、删除、修改),则会抛出Concurrent Modification Exception。
我第一次学习 HashMap 并不是很懂 fail-fast,觉得快速失败只是应用在Java集合类中,防止Java非线程安全集合的并发操作,学习使用 Hystrix 后,原来快速失败机制还可以应用在系统架构设计中,对无法及时处理的请求快速失败(fail-fast),降低系统负载,而不是排队。
1.2、Fallback优雅降级机制
Fallback 字面意思是遇到Fall就启动back,了解到Fallback的机制后,我马上在项目中用起来。
看真实例子:
@Override@Degrade(key = "getOrderByParamFromES", fallBackMethod = "getOrderByParamFromMysql")public OrderResult getOrderByParamFromES(OrderSearchParam param) {//走ES查询......return OrderResult; }//fallBack后调用getOrderByParamFromMysql方法public OrderResult getOrderByParamFromMysql(OrderSearchParam param) {//走mysql查询......return OrderResult; }
代码解释:
fallBackMethod = "getOrderByParamFromMysql"就是在ES查询故障失败后,系统自动降级调getOrderByParamFromMysql方法,走mysql查询,正常情况下,getOrderByParamFromMysql是不会被调用的,除非Fall。
1.3、线程/信号量隔离机制
线程隔离: 请求会根据自己的key获取对应线程池中的线程执行,动态设置线程池参数,这样自然地将不同的请求隔离开来,支持异步来提高接口性能。不同请求直接不影响,例如service1请求缓慢,但是service2和service3还是可以正常工作,缺点就是线程切换影响性能。
信号量隔离: 一个请求中访问了service1、service2、service3,其中service1请求超时,将导致整个信号量一直不释放,其他请求一直无法接受。
对于延迟小的请求(例如访问缓存或者本地访问数据库)来说,线程池带来的开销是非常高的,你可以考虑采用其他方法,例如非阻塞信号量(不支持超时)来实现依赖服务的隔离。但绝大多数情况下,Netflix 更偏向于使用线程池来隔离依赖服务,因为其带来的额外开销可以接受,并且能支持包括超时在内的所有功能。
2、面试官:刚刚说到线程隔离,那实际使用中是否打开超时线程中断开关? 【java分布式面试降级组件Hystrix的功能特性】问题分析:考察实际使用经验,根据线程本身的特点,线程超时,如果不及时中断,会浪费线程资源。
答:一般情况下我们会打开超时中断开关,目的是及时释放线程资源。
通过hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnTimeout = true 设置。
但是如果是写数据库命令,或者记录关键日志命令的情况下,需要命令执行完毕情况,可关闭超时中断。
(面试官点头满意,相信我确实有Hystrix的维护经验)
3、面试官:那你是如何估计线程池大小的? 答:要正确设置线程池的大小,需要分析所部署系统的CPU个数、内存大小、任务类型(计算密集、IO密集等),对于计算密集型任务,线程池大小和CPU个数相近通常能实现最优利用率,对于IO密集型任务,线程池的最优大小的计算公式:线程池大小=CPU个数* (1 + 任务等待时间/ 任务处理时间)。
深入分析
Hystrix历史
Hystrix源自Netflix API团队于2011年开始的项目。2012年,Hystrix不断发展和成熟,Netflix内部的许多团队都采用了它。如今,每天在Netflix上通过Hystrix执行数百亿个线程隔离和数千亿个信号量隔离的调用。这极大地提高了正常运行时间和弹性。
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。我们要构建稳定、可靠的分布式系统,就必须要有这样一套容错方法。
Hystrix的主要功能特性
熔断器机制:熔断器可以理解成保险丝,项目里使用Hystrix Command,当 Hystrix Command请求后,如果服务失败数量超过一定比例(比如默认50%),断路器自动熔断,该服务将进入熔断状态,后续请求都会进入fallback。
降级机制:通过fallbackMethod注解,当请求后端服务出现异常的时候, 为了避免影响到其他业务逻辑,可以使用fallback方法指定的方法快速返回,或启用“备胎方案”。
环境隔离:包括线程隔离和信号量隔离。
cache:Hystrix支持将一个请求结果缓存起来,下一个具有相同key的请求将直接从缓存中取出结果,减少请求开销。
Hystrix Demo 通过一个demo快速理解Hystrix fallback 的使用
@Servicepublic class OrderQueryService {/*** 订单查询接口*/@HystrixCommand(fallbackMethod = "queryOrderBack")public ListqueryOrderFromRedis(String userId) {// todoreids查询逻辑return orderlist; }/*** 订单查询接口失败降级方案*/@SuppressWarnings("unused")private String queryOrderBack(String userId) {// todo如,走ES查询逻辑或者 直接提示用户“请稍后再试”// todo 通知维护人员处理故障return ""; }}
代码解释:
程序正常时,查询订单服务是走queryOrderFromRedis方法的逻辑,当queryOrderFromRedis方法抛出异常,根据设定的异常比例,或者指定哪个异常,达到阈值触法fallback开关,程序切换到queryOrderBack,设置程序走ES查询逻辑 或者 直接提示用户“请稍后再试”,根据业务自行设置。
哪些情况下会触发fallback?
Failure Type | Exception class | Exception.cause | 触发fallback |
---|---|---|---|
FAILURE | HystrixRuntimeException | underlying exception (user-controlled) | YES |
SEMAPHORE_REJECTED | HystrixRuntimeException | j.l.RuntimeException | YES |
SHORT_CIRCUITED | HystrixRuntimeException | j.l.RuntimeException | YES |
THREAD_POOL_REJECTED | HystrixRuntimeException | j.u.c.RejectedExecutionException | YES |
TIMEOUT | HystrixRuntimeException | j.u.c.TimeoutException | YES |
FAILURE
:任意RuntimeException异常都可以激活fallback。THREAD_POOL_REJECTED
:并发执行的任务数超过线程池和队列之和时,也就是Hystrix的线程隔离机制。SEMAPHORE_REJECTED
:类似 THREAD_POOL_REJECTED ,当服务的并发数大于信号量阈值时将进入fallback。比如配置程序执行并发数不能大于3,由于信号量隔离下无论调用哪种命令执行方法,Hystrix都不会创建新线程执行run()/construct()
,所以调用程序需要自己创建多个线程来模拟并发调用execute()
,最后看到一旦并发线程>3,后续请求都进入fallback。SHORT_CIRCUITED
:在一定时间内,用户请求超过一定的比例失败时,如超时,异常,线程并发达到限定最大值等,断路器都会打开;短路器打开后所有请求直接走fallback,可以通过。circuitBreakerErrorThresholdPercentage方法设置百分比,默认是50。TIMEOUT
:即超时请求。附录:Hystrix策略配置
/* --------------统计相关------------------*/ // 统计滚动的时间窗口,默认:5000毫秒(取自circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds)private final HystrixProperty metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds; // 统计窗口的Buckets的数量,默认:10个,每秒一个Buckets统计private final HystrixProperty metricsRollingStatisticalWindowBuckets; // number of buckets in the statisticalWindow// 是否开启监控统计功能,默认:trueprivate final HystrixProperty metricsRollingPercentileEnabled; /* --------------熔断器相关------------------*/ // 熔断器在整个统计时间内是否开启的阀值,默认20。也就是在metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds(默认10s)内至少请求20次,熔断器才发挥起作用private final HystrixProperty circuitBreakerRequestVolumeThreshold; // 熔断时间窗口,默认:5秒.熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态,放下一个请求进来重试,如果该请求成功就关闭熔断器,否则继续等待一个熔断时间窗口private final HystrixProperty circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds; //是否启用熔断器,默认true. 启动private final HystrixProperty circuitBreakerEnabled; //默认:50%。当出错率超过50%后熔断器启动private final HystrixProperty circuitBreakerErrorThresholdPercentage; //是否强制开启熔断器阻断所有请求,默认:false,不开启。置为true时,所有请求都将被拒绝,直接到fallback private final HystrixProperty circuitBreakerForceOpen; //是否允许熔断器忽略错误,默认false, 不开启private final HystrixProperty circuitBreakerForceClosed; /* --------------信号量相关------------------*/ //使用信号量隔离时,命令调用最大的并发数,默认:10private final HystrixProperty executionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests; //使用信号量隔离时,命令fallback(降级)调用最大的并发数,默认:10private final HystrixProperty fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests; /* --------------其他------------------*/ //使用命令调用隔离方式,默认:采用线程隔离,ExecutionIsolationStrategy.THREADprivate final HystrixProperty executionIsolationStrategy; //使用线程隔离时,调用超时时间,默认:1秒private final HystrixProperty executionIsolationThreadTimeoutInMilliseconds; //线程池的key,用于决定命令在哪个线程池执行private final HystrixProperty executionIsolationThreadPoolKeyOverride; //是否开启fallback降级策略 默认:trueprivate final HystrixProperty fallbackEnabled; // 使用线程隔离时,是否对命令执行超时的线程调用中断(Thread.interrupt())操作.默认:trueprivate final HystrixProperty executionIsolationThreadInterruptOnTimeout; // 是否开启请求日志,默认:trueprivate final HystrixProperty requestLogEnabled; //是否开启请求缓存,默认:trueprivate final HystrixProperty requestCacheEnabled; // Whether request caching is enabled//请求合并是允许的最大请求数,默认: Integer.MAX_VALUEprivate final HystrixProperty maxRequestsInBatch; //批处理过程中每个命令延迟的时间,默认:10毫秒private final HystrixProperty timerDelayInMilliseconds; //批处理过程中是否开启请求缓存,默认:开启private final HystrixProperty requestCacheEnabled; /* 配置线程池大小,默认值10个 */ private final HystrixProperty corePoolSize; /* 配置线程值等待队列长度,默认值:-1 建议值:-1表示不等待直接拒绝,测试表明线程池使用直接决绝策略+ 合适大小的非回缩线程池效率最高.所以不建议修改此值。 当使用非回缩线程池时,queueSizeRejectionThreshold,keepAliveTimeMinutes 参数无效 */private final HystrixProperty maxQueueSize;
其他常用限流降级组件
Sentinel
:阿里巴巴集团内部基础技术模块,覆盖了所有的核心场景。Sentinel 也因此积累了大量的流量归整场景以及生产实践。2018 年,Sentinel 开源,并持续演进。Resilience4j
:也是一个轻量级的容错组件,其灵感来自于 Hystrix,但主要为 Java 8 和函数式编程所设计。轻量级体现在其只用 Vavr库(前身是 Javaslang),没有任何外部依赖。而 Hystrix 依赖了 Archaius ,Archaius 本身又依赖很多第三方包,例如 Guava、Apache Commons Configuration 等。Sentinel 与 Hystrix resilience4j 对比
Sentinel | Hystrix | resilience4j | |
---|---|---|---|
隔离策略 | 信号量隔离(并发线程数限流) | 线程池隔离/信号量隔离 | 信号量隔离 |
熔断降级策略 | 基于响应时间、异常比率、异常数等 | 异常比率模式、超时熔断 | 基于异常比率、响应时间 |
实时统计实现 | 滑动窗口(LeapArray) | 滑动窗口(基于 RxJava) | Ring Bit Buffer |
动态规则配置 | 支持多种配置源 | 支持多种数据源 | 有限支持 |
扩展性 | 丰富的 SPI 扩展接口 | 插件的形式 | 接口的形式 |
基于注解的支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
限流 | 基于 QPS,支持基于调用关系的限流 | 有限的支持 | Rate Limiter |
集群流量控制 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
流量整形 | 支持预热模式、匀速排队模式等多种复杂场景 | 不支持 | 简单的 Rate Limiter 模式 |
系统自适应保护 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
控制台 | 提供开箱即用的控制台,可配置规则、查看秒级监控、机器发现等 | 简单的监控查看 | 不提供控制台,可对接其它监控系统 |
多语言支持 | Java / C++ | Java | Java |
开源社区状态 | 活跃 | 停止维护 | 较活跃 |
总结 Hystrix 框架提供了高可用相关的各种各样的功能,有了 Hystrix 的保护,整个系统可以长期处于高可用的状态。
这一小节的内容不仅仅是学会 Hystrix 这门工具的使用,更重要的是理解降级的设计理念,即便 Hystrix 官方已经停止维护更新,但不可否定 Hystrix 是一个优秀的生产力工具。
以上就是java分布式面试降级组件Hystrix的功能特性的详细内容,更多关于java分布式面试降级组件Hystrix的资料请关注脚本之家其它相关文章!
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