Hystrix使用

Hystrix是Netflix开源的一款容错系统，能帮助使用者码出具备强大的容错能力和鲁棒性的程序。如果某程序或class要使用Hystrix，只需简单继承HystrixCommand/HystrixObservableCommand并重写run()/construct()，然后调用程序实例化此class并执行execute()/queue()/observe()/toObservable()。

// HelloWorldHystrixCommand要使用Hystrix功能
public class HelloWorldHystrixCommand extends HystrixCommand {
    private final String name;
    public HelloWorldHystrixCommand(String name) {
        super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));
        this.name = name;
    }
    // 如果继承的是HystrixObservableCommand，要重写Observable construct()
    @Override
    protected String run() {
        return "Hello " + name;
    }
}

/* 调用程序对HelloWorldHystrixCommand实例化，执行execute()即触发HelloWorldHystrixCommand.run()的执行 */
String result = new HelloWorldHystrixCommand("HLX").execute();
System.out.println(result);  // 打印出Hello HLX

pom.xml加上以下依赖。spring cloud也集成了hystrix，不过本文只介绍原生hystrix。

<dependency>
  <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
  <artifactId>hystrix-core</artifactId>
  <version>1.5.8</version>
</dependency>

本文重点介绍的是Hystrix各项基础能力的用法及其效果，不从零介绍hystrix，要了解基础知识推荐官网wiki或民间blog

1、HystrixCommand vs HystrixObservableCommand

要想使用hystrix，只需要继承HystrixCommand或HystrixObservableCommand，简单用法见上面例子。两者主要区别是：

• 前者的命令逻辑写在run()；后者的命令逻辑写在construct()

• 前者的run()是由新创建的线程执行；后者的construct()是由调用程序线程执行

• 前者一个实例只能向调用程序发送（emit）单条数据，比如上面例子中run()只能返回一个String结果；后者一个实例可以顺序发送多条数据，比如demo中顺序调用多个onNext()，便实现了向调用程序发送多条数据，甚至还能发送一个范围的数据集

2、4个命令执行方法

execute()、queue()、observe()、toObservable()这4个方法用来触发执行run()/construct()，一个实例只能执行一次这4个方法，特别说明的是HystrixObservableCommand没有execute()和queue()。

4个方法的主要区别是：

• execute()：以同步堵塞方式执行run()。以demo为例，调用execute()后，hystrix先创建一个新线程运行run()，接着调用程序要在execute()调用处一直堵塞着，直到run()运行完成

• queue()：以异步非堵塞方式执行run()。以demo为例，一调用queue()就直接返回一个Future对象，同时hystrix创建一个新线程运行run()，调用程序通过Future.get()拿到run()的返回结果，而Future.get()是堵塞执行的

• observe()：事件注册前执行run()/construct()。以demo为例，第一步是事件注册前，先调用observe()自动触发执行run()/construct()（如果继承的是HystrixCommand，hystrix将创建新线程非堵塞执行run()；如果继承的是HystrixObservableCommand，将以调用程序线程堵塞执行construct()），第二步是从observe()返回后调用程序调用subscribe()完成事件注册，如果run()/construct()执行成功则触发onNext()和onCompleted()，如果执行异常则触发onError()

• toObservable()：事件注册后执行run()/construct()。以demo为例，第一步是事件注册前，一调用toObservable()就直接返回一个Observable<String>对象，第二步调用subscribe()完成事件注册后自动触发执行run()/construct()（如果继承的是HystrixCommand，hystrix将创建新线程非堵塞执行run()，调用程序不必等待run()；如果继承的是HystrixObservableCommand，将以调用程序线程堵塞执行construct()，调用程序等待construct()执行完才能继续往下走），如果run()/construct()执行成功则触发onNext()和onCompleted()，如果执行异常则触发onError()

3、fallback（降级）

使用fallback机制很简单，继承HystrixCommand只需重写getFallback()，继承HystrixObservableCommand只需重写resumeWithFallback()，比如HelloWorldHystrixCommand加上下面代码片段：

@Override
protected String getFallback() {
    return "fallback: " + name;
}

fallback实际流程是当run()/construct()被触发执行时或执行中发生错误时，将转向执行getFallback()/resumeWithFallback()。结合下图，4种错误情况将触发fallback：

• 非HystrixBadRequestException异常：以demo为例，当抛出HystrixBadRequestException时，调用程序可以捕获异常，没有触发getFallback()，而其他异常则会触发getFallback()，调用程序将获得getFallback()的返回

• run()/construct()运行超时：以demo为例，使用无限while循环或sleep模拟超时，触发了getFallback()

• 熔断器启动：以demo为例，我们配置10s内请求数大于3个时就启动熔断器，请求错误率大于80%时就熔断，然后for循环发起请求，当请求符合熔断条件时将触发getFallback()。更多熔断策略见下文

• 线程池/信号量已满：以demo为例，我们配置线程池数目为3，然后先用一个for循环执行queue()，触发的run()sleep 2s，然后再用第2个for循环执行execute()，发现所有execute()都触发了fallback，这是因为第1个for的线程还在sleep，占用着线程池所有线程，导致第2个for的所有命令都无法获取到线程

 

来自hystrix github wiki

调用程序可以通过isResponseFromFallback()查询结果是由run()/construct()还是getFallback()/resumeWithFallback()返回的

4、隔离策略

hystrix提供了两种隔离策略：线程池隔离和信号量隔离。hystrix默认采用线程池隔离。

• 线程池隔离：不同服务通过使用不同线程池，彼此间将不受影响，达到隔离效果。以demo为例，我们通过andThreadPoolKey配置使用命名为ThreadPoolTest的线程池，实现与其他命名的线程池天然隔离，如果不配置andThreadPoolKey则使用withGroupKey配置来命名线程池

• 信号量隔离：线程隔离会带来线程开销，有些场景（比如无网络请求场景）可能会因为用开销换隔离得不偿失，为此hystrix提供了信号量隔离，当服务的并发数大于信号量阈值时将进入fallback。以demo为例，通过withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)配置为信号量隔离，通过withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests配置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

5、熔断机制

熔断机制相当于电路的跳闸功能，举个栗子，我们可以配置熔断策略为当请求错误比例在10s内>50%时，该服务将进入熔断状态，后续请求都会进入fallback。

以demo为例，我们通过withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold配置10s内请求数超过3个时熔断器开始生效，通过withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage配置错误比例>80%时开始熔断，然后for循环执行execute()触发run()，在run()里，如果name是小于10的偶数则正常返回，否则超时，通过多次循环后，超时请求占所有请求的比例将大于80%，就会看到后续请求都不进入run()而是进入getFallback()，因为不再打印"running run():" + name了。

除此之外，hystrix还支持多长时间从熔断状态自动恢复等功能，见下文附录。

6、结果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。要使用hystrix cache功能，第一个要求是重写getCacheKey()，用来构造cache key；第二个要求是构建context，如果请求B要用到请求A的结果缓存，A和B必须同处一个context。通过HystrixRequestContext.initializeContext()和context.shutdown()可以构建一个context，这两条语句间的所有请求都处于同一个context。

以demo的testWithCacheHits()为例，command2a、command2b、command2c同处一个context，前两者的cache key都是2HLX（见getCacheKey()），所以command2a执行完后把结果缓存，command2b执行时就不走run()而是直接从缓存中取结果了，而command2c的cache key是2HLX1，无法从缓存中取结果。此外，通过isResponseFromCache()可检查返回结果是否来自缓存。

7、合并请求collapsing

hystrix支持N个请求自动合并为一个请求，这个功能在有网络交互的场景下尤其有用，比如每个请求都要网络访问远程资源，如果把请求合并为一个，将使多次网络交互变成一次，极大节省开销。重要一点，两个请求能自动合并的前提是两者足够“近”，即两者启动执行的间隔时长要足够小，默认为10ms，即超过10ms将不自动合并。

以demo为例，我们连续发起多个queue请求，依次返回f1~f6共6个Future对象，根据打印结果可知f1~f5同处一个线程，说明这5个请求被合并了，而f6由另一个线程执行，这是因为f5和f6中间隔了一个sleep，超过了合并要求的最大间隔时长。

附录：各种策略配置

根据http://hot66hot.iteye.com/blog/2155036 整理而得。

• HystrixCommandProperties

/* --------------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:true
private 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:10
private 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:10
private final HystrixProperty fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests;
/* --------------其他------------------*/
//使用命令调用隔离方式,默认:采用线程隔离,ExecutionIsolationStrategy.THREAD
private 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:true
private 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:true
private final HystrixProperty executionIsolationThreadInterruptOnTimeout;
// 是否开启请求日志,默认:true
private final HystrixProperty requestLogEnabled;
//是否开启请求缓存,默认:true
private final HystrixProperty requestCacheEnabled; // Whether request caching is enabled.

• HystrixCollapserProperties

//请求合并是允许的最大请求数,默认: Integer.MAX_VALUE
private 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;

• HystrixThreadPoolProperties

/* 配置线程池大小,默认值10个. 建议值:请求高峰时99.5%的平均响应时间 + 向上预留一些即可 */
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;

参考文献

https://github.com/Netflix/Hystrix
https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use
http://hot66hot.iteye.com/blog/2155036