最近在学习Spring Cloud的知识,现将容错保护机制Spring Cloud Hystrix 的相关知识笔记整理如下.[采用 oneNote格式排版]

从<高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级>中的“自动降级”中,我们这边将系统遇到“危险”时采取的整套应急方案和措施统一称为降级或服务降级.想要帮助服务做到自动降级,需要先做到如下几个步骤: 可配置的降级策略:降级策略=达到降级的条件+降级后的处理方案,策略一定得可配置,因为不同的服务对服务的质量定义不一样,降级的方案也将不一样. 可识别的降级边界:一定要精确的知道需要对谁进行降级,可以是一个对外服务.对下游的一个依赖或者是内部一段处理逻辑.降级边界主要用来植入降级逻辑.

接着<服务容错保护断路器Hystrix之二:Hystrix工作流程解析>中的<2.8.关于配置>再列举重要的配置如下 一.hystrix在生产中的建议 1.保持timeout的默认值(1000ms),除非需要修改(其实通常会修改) 2.保持threadpool的的线程数为10个,除非需要更多 3.依赖标准的报警和监控系统来捕获问题 4.通过dashboards的实时监控来动态修改配置,直到满意为止 二.配置信息(default或HystrixCommandKey)最常用的几项 超时

turbine:英 [ˈtɜ:baɪn] 美 [ˈtɜ:rbaɪn] n.汽轮机;涡轮机;透平机 一.Hystrix Dashboard简介 在微服务架构中为了保证程序的可用性,防止程序出错导致网络阻塞,出现了断路器模型.断路器的状况反应了一个程序的可用性和健壮性,它是一个重要指标.Hystrix Dashboard是作为断路器状态的一个组件,提供了数据监控和友好的图形化界面. 本文我们将从两个方面来看Hystrix仪表盘的使用,一方面是监控单体应用,另一方面则整合Turbine,对集群进行监控

一.总运行流程 当你发出请求后,hystrix是这么运行的 红圈 :Hystrix 命令执行失败,执行回退逻辑.也就是大家经常在文章中看到的“服务降级”. 绿圈 :四种情况会触发失败回退逻辑( fallback ). 第一种 :short-circuit ,处理链路处于熔断的回退逻辑,在 「3. #handleShortCircuitViaFallback()」 详细解析. 第二种 :semaphore-rejection ,处理信号量获得失败的回退逻辑,在 「4. #handleShortCi

Spring Cloud(四):服务容错保护 Hystrix[Finchley 版]  发表于 2018-04-15 |  更新于 2018-05-07 |  分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况,这种现象被称为服务雪崩效应.为了应对服务雪崩,一种常见的做法是手动服务降级.而 Hystrix 的出现,给我们提供了另一种选择. Hystrix [hɪst’rɪks] 的中文含义是 “豪猪”,豪猪周身长满了刺,能保护自己不受天敌的伤害,代表了一种防御机制,这与 Hystr

我们在实践微服务架构时,通常会将业务拆分成一个个微服务,微服务之间通过网络进行通信,进行互相调用,造成了微服务之间存在依赖关系.我们知道由于网络原因或者自身的原因,服务并不能保证服务的100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现网络延迟甚至调用失败,而调用失败又会造成用户刷新页面并再次尝试调用,再加上其它服务调用,从而增加了服务器的负载,导致服务瘫痪,最终甚至会导致整个服务“雪崩”. Netflix为解决这个问题根据断路器模式创建了一个名为Hystrix的库.“断路器”本身是一种开关

限流知识<高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级> 在微服务架构中,我们将系统拆分成了一个个的服务单元,各单元间通过服务注册与订阅的方式互相依赖.由于每个单元都在不同的进程中运行,依赖通过远程调用的方式执行,这样就有可能因为网络原因或是依赖服务自身问题出现调用故障或延迟,而这些问题会直接导致调用方的对外服务也出现延迟,若此时调用方的请求不断增加,最后就会出现因等待出现故障的依赖方响应而形成任务积压,最终导致自身服务的瘫痪. 举个例子,在一个电商网站中,我们可能会将系统拆分成

前言 前一章节,我们知道了如何利用RestTemplate+Ribbon和Feign的方式进行服务的调用.在微服务架构中,一个服务可能会调用很多的其他微服务应用,虽然做了多集群部署,但可能还会存在诸如网络原因或者服务提供者自身处理的原因,或多或少都会出现请求失败或者请求延迟问题,若服务提供者长期未对请求做出回应,服务消费者又不断的请求下,可能就会造成服务提供者服务崩溃,进而服务消费者也一起跟着不可用,严重的时候就发生了系统雪崩了.鉴于此,产生了断路器等一系列的服务保护机制.本章节,就来说下如何利

依赖隔离 docker使用舱壁模式来实现进程的隔离,使容器与容器之间不会互相影响.而Hystrix则使用该模式实现线程池的隔离,它会为每一个Hystrix命令创建一个独立的线程池,这样就算在某个Hystrix命令包装下的依赖服务出现延迟过高的情况,也只是对该依赖服务的调用产生影响,而不会拖慢其他业务. 通过对依赖服务的线程池隔离实现,可以带来如下优势: 应用自身得到完全的保护,不会受不可控的依赖服务影响.即便给依赖服务分配的线程池填满,也不会影响应用自身的其余部分. 可以有效的降低接入新服务的风

在微服务架构中,根据业务来拆分成一个个的服务,服务与服务之间可以互相调用,在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用.为了保证其高可用,单个服务通常会集群部署.由于网络 原因或者自身原因,服务并不能保证100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现线程阻塞,此时若有大量的请求涌入,servlet容器的线程资源会被消耗完毕,导致服务瘫痪.服务与服务之间的依赖性,故障会传播,会对整个微服务造成灾难性的严重后果,这就是服务故障的雪崩效应. 在Sp

一.雪崩效应 在微服务架构中,通常有多个服务层调用,如果某个服务不可用,造成调用的服务也不可用,造成整个系统不可用的情况,叫做雪崩效应 二.Hystrix 放雪崩利器Hystrix,基于Netflix对应的Hystrix. Hystrix功能: 服务降级,服务熔断,依赖隔离, 监控(Hystrix Dashboard) Hystrix是线程池隔离,自动实现了依赖隔离. 1.服务降级 优先核心服务,非核心服务不可用或弱可用 通过HystrixCommand注解指定 fallbackMethod(回

在一个基于微服务的应用程序中,您通常需要调用多个微服务完成一个特定任务.不使用舱壁模式,这些调用默认是使用相同的线程来执行调用的,这些线程Java容器为处理所有请求预留的.在高服务器请求的情况下,一个性能较低的服务会“霸占”java容器中绝大多数线程,而其它性能正常的服务的请求则需要等待线程资源的释放.最后,整个java容器会崩溃.舱壁模式能将远程调用隔离在各个远程调用自己的线程池中,因此单个性能出问题的服务能得到控制,java容器也不会崩溃. Hystrix将远程服务的请求托管在一个线程池中.

高并发环境下如果能处理好缓存就可以有效的减小服务器的压力,Java中有许多非常好用的缓存工具,比如Redis.EHCache等,当然在Spring Cloud的Hystrix中也提供了请求缓存的功能,我们可以通过一个注解或者一个方法来开启缓存,进而减轻高并发环境下系统的压力. 请求缓存的整个生命周期 下图关于是请求缓存的整个生命周期 缓存优势 复用性:这里的复用性指的是代码复用性 一致性:也就是常说的幂等性,不管请求几次,得到的结果应该都是一样的 减少重复工作:由于请求缓存是在HystrixCo

伴随着微服务架构被宣传得如火如荼,一些概念也被推到了我们面前(管你接受不接受),其实大多数概念以前就有,但很少被提的这么频繁(现在好像不提及都不好意思交流了).想起有人总结的一句话,微服务架构的特点就是:“一解释就懂,一问就不知,一讨论就吵架”. 其实对老外的总结能力一直特别崇拜,Kevin Kelly.Martin Fowler.Werner Vogels……,都是著名的“演讲家”.正好这段时间看了些微服务.容器的相关资料,也在我们新一代产品中进行了部分实践,回过头来,再来谈谈对一些概念的理解

turbine 英[ˈtɜ:baɪn] n. 汽轮机; 涡轮机; 透平机; OK,上文我们看了一个监控单体应用的例子,在实际应用中,我们要监控的应用往往是一个集群,这个时候我们就得采取Turbine集群监控了.Turbine有一个重要的功能就是汇聚监控信息,并将汇聚到的监控信息提供给Hystrix Dashboard来集中展示和监控.那我们就来看看Turbine集群监控如何使用.本文通过引入Turbine来聚合ribbon-consumer服务的监控信息,并输出给hystrix dashboar

在微服务架构中,我们将系统拆分成了很多服务单元,各单元的应用间通过服务注册与订阅的方式相互依赖.但由于每个单元都在不同的进程中运行,一来通过远程调用的方式执行,这样就有可能因为网络原因或是依赖服务自身问题出现调用故障或延迟,而这些问题会直接导致调用方的对外服务也出现延迟,若此时调用方的请求不断增加,最后就会因等待出现故障的依赖方响应形成任务积压,最终导致自身服务的瘫痪. 举个例子,在一个电商网站中,我们可能会将系统拆分成用户.订单.库存.积分.评论等一系列服务单元.当用户创建一个订单的时候,客户

断路器 断路器本身是一种开关装置,用于在电路上保护线路过载,当线路中又电路发生短路时,断路器能够及时的切断故障电路,放置发生过载.发热.甚至起火等严重后果. 在分布式架构中,断路器模式的作用也是类似,当某个服务发生故障之后,通过断路器的故障监控,直接切断原来的主逻辑调用.但是,在Hystrix中的断路器除了切断主逻辑的功能之外,还有更复杂的逻辑. 之前在ribbon项目中实现了服务降级,当我们吧服务提供者eureka-client关闭后,造成无法访问test方法,触发了降级逻辑. 断路器发挥作用

灾难性雪崩效应 如何解决灾难性雪崩效应 降级 超时降级.资源不足时(线程或信号量)降级,降级后可以配合降级接口返回托底数据.实现一个 fallback 方法, 当请求后端服务出现异常的时候, 可以使用 fallback 方法返回的值.   隔离(线程池隔离和信号量隔离) 限制调用分布式服务的资源使用,某一个调用的服务出现问题不会影响其他服务调用.熔断当失败率(如因网络故障/超时造成的失败率高)达到阀值自动触发降级,熔断器触发的快速失败会进行快速恢复.   缓存 提供了请求缓存.   请求合并 提

1.为什么要断路器 在微服务架构中通常会涉及到多个服务间调用,处于调用链路底层的基础服务故障可能会导致级联故障,进而造成整个系统不可用的情况,这种现象被称为服务雪崩效应.服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用范围逐渐放大的过程. 大家在开发过程中肯定都遇到了 HTTP Connection Timeout 异常,这其实也是一种熔断器概念,当连接请求一直连不上超时就结束了请求并抛出异常. 2.简单的断路器 添加pom依赖 <dependency> <

如果服务提供者响应非常缓慢,那么消费者对提供者的请求就会被强制等待,直接提供者响应或超时.在高负载场景下,如果不做任何处理,此类问题可能会导致服务消费者的资源耗竭甚至整个系统的崩溃.这时,就需要进行容错处理   雪崩效应:         ”基础服务故障“导致”级联故障“的现象称为雪崩效应.雪崩效应描述的是提供者不可用导致消费者不可能,并将不可用逐渐放大的过程.         如图,A作为服务提供者,B为A的服务消费者,C和D是B的服务消费者.当A不可用引起了B的不可用,并将不可用像滚雪球一样