【Spring Cloud 7】限流、降级和熔断Hystrix

水深无声 2021-08-31 04:54 433阅读 0赞

# 一、前言 #

分布式系统环境中，服务间类似依赖非常常见，一个业余调用通常依赖多个基础服务。如下图，对于同步调用，当库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象称为雪崩效应。

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# 二、雪崩效应 #

## 1、常见场景 ##

### （1）硬件故障 ###

如服务器宕机，机房断电，光纤被挖断等。

### （2）流量激增 ###

如异常流量，重试加大流量等。

### （3）缓存穿透 ###

一般发生在应用重启，所有缓存失效时，以及短时间内大量缓存失效时。大量的缓存不命中，使请求直击后端服务，造成服务提供者超负荷运行，引起服务不可用。

### （4）程序bug ###

如程序逻辑导致内存泄漏，JVM长时间FullGC等。

### （5）同步等待 ###

服务间采用同步调用模式，同步等待造成的资源耗尽。

## 2、应对策略 ##

针对造成雪崩效应的不同场景，可以使用不同的应对策略，没有一种通用所有场景的策略。

### （1）硬件故障 ###

多机房容灾、异地多活等。

### （2）流量激增 ###

服务自动扩容、流量控制（限流、关闭重试）等。

### （3）缓存穿透 ###

缓存预加载、缓存异步加载等。

### （4）程序bug ###

修改程序bug、及时释放资源等。

### （5）同步等待 ###

资源隔离、MQ解耦。、不可用服务调用快速失败等。资源隔离通常指不同服务调用采取不同的线程池；不可用服务调用快速失败一般通过熔断模式结合超时机制实现。

综上所述，如果一个应用不能对来自依赖的故障进行隔离，那该应用本身就处在被拖垮的风险中。因此，为了构建稳定、可靠的分布式系统，我们的服务应当具有自我保护能力，当依赖服务不可用时，当前服务启动自我保护功能，从而避免发生雪崩效应。本文将重点介绍使用Hystrix解决同步等待的雪崩问题。

# 三、初探Hystrix #

Hystrix，中文含义是豪猪，因其背上长满荆棘，从而拥有了自我保护的能力。本文所说的Hystrix是Netflix公司开源的一款容错框架，同样具有自我保护能力。为了实现容错和自我保护，下面我们看看Hystrix如何设计和实现的。

## 1、Hystrix设计目标 ##

*  对来自依赖的延迟和故障进行防护和控制，这些依赖通常都是通过网络访问的。
 *  阻止失败并迅速恢复
 *  回退并优雅降级
 *  提供近实时的监控与告警

## 2、Hystrix遵循的设计原则 ##

*  防止任何单独的依赖耗尽资源（线程）
 *  过载立即切断并快速失败，防止排队
 *  尽可能提供回退以保护用户免受故障
 *  使用隔离技术（例如隔板、泳道和断路器模式）来限制任何一个依赖的影响
 *  通过近实时的指标，监控和告警，确保故障被及时发现
 *  通过动态修改配置属性，确保故障及时恢复
 *  防止整个依赖客户端执行失败，而不仅仅是网络通信

## 3、Hystrix如何实现这些设计目标 ##

*  使用命令模式将所有对外部服务（或依赖关系）的调用包装在HystrixCommand或 HystrixObservableCommand对象中，并将该对象放在单独的线程中执行。
 *  每个依赖都维护着一个线程池（或信号量），线程池被耗尽则拒绝请求（而不是让请求排队）。
 *  记录请求成功，失败，超时和线程拒绝。
 *  服务错误百分比超过了阈值，熔断器开关自动打开，一段时间内停止对该服务的所有请求。
 *  请求失败，被拒绝，超时或熔断时执行降级逻辑。
 *  近实时地监控指标和配置的修改。

# 四、Hystrix处理流程 #

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## 1、Hystrix 整个工作流程如下 ##

（1）构造一个 HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象， 用于封装请求，并在构造方法配置请求被执行需要的参数；

（2）执行命令， Hystrix 提供了4种执行命令的方法，后面详述；

（3）判断是否使用缓存响应请求，若启用了缓存，且缓存可用，直接使用缓存响应请求。 Hystrix 支持请求缓存，但需要用户自定义启动；

（4）判断熔断器是否打开，如果打开，调到第8步；

（5）判断线程池、队列、信号量是否已满，已满则调到第8步；

（6）执行 HystrixObservableCommand.construct()或HystrixCommand.run()， 如果执行失败或者超时，跳到第8步；否者，跳到第9步；

（7）统计熔断器监控指标；

（8）走Fallback降级方法；

（9）返回请求响应。

从流程图上可知道，第5步线程池、队列、信号量已满时，还会执行第7步逻辑，更新熔断器统计信息，而第6步无论成功与否，都会更新熔断器统计信息。

## 2、执行命令的几种方法 ##

Hystrix提供了4种执行命令的方法，execute()和queue()适用于 HystrixCommand 对象，而observer()和toObservable()适用于 HystrixObservableCommand对象。

### （1）execute() ###

以同步阻塞方法执行run()，只支持接收一个值对象。 Hystrix会从线程池中取一个线程来执行run()，并等待返回值。

### （2）queue() ###

以异步非阻塞方法执行run()，只支持接收一个值对象。调用queue()就直接返回一个Future对象。可通过Future.get()拿到run()的返回结果，但 Future.get() 是阻塞执行的。若执行成功， Future.get() 返回单个返回值。当执行失败时，如果没有重写fallback， Future.get() 抛出异常。

### （3）observe() ###

事件注册前执行run()/construct()，支持接收多个值对象，取决于发射源。调用observe()会返回一个hot Observable，也就是说，调用 observe()自动触发执行run()/construct()，无论是否存在订阅者。

如果继承的是HystrixCommand，hystrix会从线程池中取一个线程以非阻塞方式执行run()；如果继承的是HystrixObservableCommand，将以调用线程阻塞执行construct()。

observe()使用方法：

*  调用 observe()会返回一个Observable对象
 *  调用这个 Observable对象的subscribe()方法完成事件注册，从而获取结果

### （4）toObservable() ###

事件注册后执行run()/construct()，支持接收多个值对象，取决于发射源。调用 toObservable() 会返回一个cold  Observable，也就是说，调用 toObservable() 不会立即触发执行run()/construct()，必须有订阅者订阅 Observable 时才会执行。

如果继承的是 HystrixComman，hystrix会从线程池中取一个线程以非阻塞方式执行run()，调用线程不必等待run()；如果继承的是 HystrixObservableCommand ，将以调用线程堵塞执行construct()，调用线程需等待construct()执行完才能继续往下走。

toObservable()使用方法：

*  调用observe()会返回一个Observable对象
 *  调用这个 Observable对象的subscribe()方法完成事件注册，从而获取结果

需注意的是， HystrixCommand也支持 toObservable()和observe()， 但是即使将 HystrixCommand 转换成Observable，它也只能发射一个值对象。只有 HystrixObservableCommand才支持发射多个值对象。

## 3、几种方法的关系 ##

![2020070712485573.png][]

*  execute()实际是调用了queue().get()
 *  queue()实际调用了toObservable().toBlocking().toFuture()
 *  observe()实际调用toObservable()获得一个cold Observable，再创建一个ReplaySubject对象订阅Observable，将源Observable转化为hot Observable。因此调用observe()会自动触发执行run()/construct()。

Hystrix 总是以Observable的形式作为相应返回，不同执行命令的方法只是进行了相应的转换。

# 五、 Hystrix 容错 #

Hystrix 的容错主要是通过添加容许延迟和容错方法，帮助控制这些分布式服务之间的交互。还通过隔离服务之间的访问点，阻止它们之间的级联故障以及提供退回选项来实现这一点，从而提高系统的整体弹性。 Hystrix主要提供了一下几种容错方法：

*  资源隔离
 *  熔断
 *  降级

资源隔离主要指对线程的隔离。 Hystrix提供了两种线程隔离的方式：线程池和信号量。

## 1、线程隔离-线程池 ##

Hystrix还通过命令模式对发送请求的对象和执行请求的对象进行解耦，将不同类型的业务请求封装为对应的命令请求。如订单服务查询商品，查询商品请求->商品command；商品服务查询库存，查询库存请求->库存command。并且为每个类型的command配置一个线程池，当第一次创建command时，根据配置创建一个线程池，并放入ConcurrentHashMap，如商品command：

final static ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool> threadPools = new ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool>();
    ...
    if (!threadPools.containsKey(key)) {
        threadPools.put(key, new HystrixThreadPoolDefault(threadPoolKey, propertiesBuilder));
    }

后续查询商品的请求创建command时，将会重用已创建的线程池。线程池隔离之后的服务依赖关系：

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通过发送请求线程与执行请求的线程分离，可有效防止发生级联故障。当线程池或请求队列饱和时，Hystrix将拒绝服务，使得请求线程可以快速失败，从而避免依赖问题扩散。

### 线程池隔离优点： ###

*  保护应用程序以免受来自依赖故障的影响，指定依赖线程池饱和不会影响应用程序的其余部分。
 *  当引入新客户端lib时，即使发生问题，也是在lib中，并不会影响其他内容。
 *  当依赖从故障恢复正常时，应用程序会立即恢复正常的性能。
 *  当应用程序一些配置参数错误时，线程池的运行状况会很快检测到这一点（通过增加错误、延迟、超时、拒绝等），同时可以通过动态属性进行实时纠正错误的参数配置。
 *  如果服务的性能有变化，需要实时调整，比如增加或减少超时时间，更改重试次数，可以通过线程池指标状态属性修改，而且不会影响到其它调用请求。
 *  除了隔离优势外， Hystrix 拥有专门的线程可提供内置的并发功能，使得可以在同步调用之上构建异步门面（外观模式），为异步编程提供了支持（ Hystrix 引入了R小Java异步框架）。

注意：尽管线程池提供了线程隔离，我们的客户端底层代码也必须要有超时设置或响应线程中断，不能无限制的阻塞以致线程池一直饱和。

### 缺点： ###

线程池的主要缺点是增加了计算开销。每个命令的执行都在单独的线程完成，增加了排队、调度和上下文切换的开销。因此，要使用 Hystrix ，就必须接受它带来的开销，以换取它所提供的的好处。

通常情况下，线程池引入的开销足够小，不会有重大的成本和性能影响。但对于一些访问延迟极低的服务，如只依赖内存缓存，线程池引入的开销就比较明显了，这时候使用线程池隔离技术就不合适了，我们需要考虑更轻量级的方式，如信号量隔离。

## 2、线程隔离-信号量 ##

上面提到了线程池隔离的缺点，当依赖延迟极低的服务时，线程池隔离技术引入的开销超过了它所带来的好处。这时候可以使用信号量隔离技术来代替，通过设置信号量来限制对任何给定依赖的并发调用量。下图说明了线程池隔离和信号量隔离的主要区别：

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使用线程池时，发送请求的线程和执行依赖服务的线程不是同一个，而使用信号量时，发送请求的线程和执行依赖服务的线程时同一个， 都是发起请求的线程。

## 3、线程隔离总结 ##

线程池和信号量都可以做线程隔离，但各有各的优缺点和支持的场景，对比如下：

线程池和信号量都支持熔断和限流。相比线程池，信号量不需要线程切换，因此避免了不必要的开销。但是信号量不支持异步，也不支持超时，也就是说当所请求的服务不可用时，信号量会控制超过限制的请求立即返回，但是已经持有信号量的线程只能等待服务响应或从超时中返回，即可能出现长时间等待。线程池模式下，当超过指定时间未响应的服务， Hystrix会通过响应中断的方式通知线程立即结束并返回。

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# 六、熔断器 #

现实生活中，可能大家都有注意到家庭电路中通常会安装一个保险盒，当负载过载时，保险盒中的保险丝会自动熔断，以保护电路及家里的各种电器，这就是熔断器的一个常见例子。Hystrix中的熔断器(Circuit Breaker)也是起类似作用，Hystrix在运行过程中会向每个commandKey对应的熔断器报告成功、失败、超时和拒绝的状态，熔断器维护并统计这些数据，并根据这些统计信息来决策熔断开关是否打开。如果打开，熔断后续请求，快速返回。隔一段时间（默认是5s）之后熔断器尝试半开，放入一部分流量请求进来，相当于对依赖服务进行一次健康检查，如果请求成功，熔断器关闭。

## 熔断器配置，Circuit Breaker主要包括如下6个参数： ##

1、circuitBreaker.enabled

是否启用熔断器，默认是TRUE。  
2 、circuitBreaker.forceOpen

熔断器强制打开，始终保持打开状态，不关注熔断开关的实际状态。默认值FLASE。  
3、circuitBreaker.forceClosed  
熔断器强制关闭，始终保持关闭状态，不关注熔断开关的实际状态。默认值FLASE。

4、circuitBreaker.errorThresholdPercentage  
错误率，默认值50%，例如一段时间（10s）内有100个请求，其中有54个超时或者异常，那么这段时间内的错误率是54%，大于了默认值50%，这种情况下会触发熔断器打开。

5、circuitBreaker.requestVolumeThreshold

默认值20。含义是一段时间内至少有20个请求才进行errorThresholdPercentage计算。比如一段时间了有19个请求，且这些请求全部失败了，错误率是100%，但熔断器不会打开，总请求数不满足20。

6、circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds

半开状态试探睡眠时间，默认值5000ms。如：当熔断器开启5000ms之后，会尝试放过去一部分流量进行试探，确定依赖服务是否恢复。

# 七、熔断器工作原理 #

下图展示了HystrixCircuitBreaker的工作原理：

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## 熔断器工作的详细过程如下： ##

### 第一步，调用 allowRequest() 判断是否允许将请求提交到线程池 ###

1、允许熔断器强制打开， circuitBreaker.forceOpen为true，不允许放行，返回。

2、如果熔断器强制关闭， circuitBreaker.forceOpen为true，允许放行。 此外不必关注熔断器实际状态，也就是说熔断器仍然会维护统计数据和开关状态，只是不生效而已。

### 第二步，调用isOpen()判断熔断器开关是否打开 ###

1、 如果熔断器开关打开，进入第三步，否则继续；

2、 如果一个周期内总的请求数小于circuitBreaker.requestVolumeThreshold的值，允许请求放行，否则继续；

3、 如果一个周期内错误率小于circuitBreaker.errorThresholdPercentage的值，允许请求放行。否则，打开熔断器开关，进入第三步。

### 第三步， 调用allowSingleTest()判断是否允许单个请求通行，检查依赖服务是否恢复 ###

如果熔断器打开，且距离熔断器打开的时间或上一次试探请求放行的时间超过circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds的值时，熔断器器进入半开状态，允许放行一个试探请求；否则，不允许放行。

此外，为了提供决策依据，每个熔断默认维护了10个bucket，每秒一个bucket，当心的bucket被创建时，最旧的bucket会被抛弃。其中每个bucket维护了请求、失败、超时、拒绝的计数器，Hystrix负责收集并统计这些计数器。

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# 八、回退降级 #

降级，通常指事务高峰期，为了保证核心服务正常运行，需要停掉一些不太重要的业务，或者某些服务不可用时，执行备用逻辑从故障服务中快速失败或快速返回，以保障主体业务不受影响。 Hystrix提供的降级主要是为了容错，保证当前服务不受依赖服务故障的影响，从而提高服务的健壮性。要支持回退或降级处理，可以重写 HystrixCommand的getFallBack方法或HystrixObservableCommand的resumeWithFallback方法。

## 1、Hystrix在以下几种情况下会走降级逻辑 ##

*  执行construct()或run()抛出异常
 *  熔断器打开导致命令短路
 *  命令的线程池和队列或信号量的容量超额，命令被拒绝
 *  命令执行超时

## 2、降级回退方式 ##

### （1）Fail Fast快速失败 ###

快速失败是最普通的命令执行方法，命令没有重写降级逻辑。 如果命令执行发生任何类型的故障，它将直接抛出异常。

### （2）Fail Fast无声失败 ###

指在降级方法中通过返回null，空Map，空List或其他类似的响应来完成。

### （3）FallBack：Static ###

指在降级方法中返回静态默认值。 这不会导致服务以“无声失败”的方式被删除，而是导致默认行为发生。如：应用根据命令执行返回true / false执行相应逻辑，但命令执行失败，则默认为true。

### （4）FallBack：Stubbed ###

当命令返回一个包含多个字段的复合对象时，适合以Stubbed 的方式回退。

### （5）FallBack：Cache via Network ###

有时，如果调用依赖服务失败，可以从缓存服务（如redis）中查询旧数据版本。由于又会发起远程调用，所以建议重新封装一个Command，使用不同的ThreadPoolKey，与主线程池进行隔离。

### （6）Primary+Secondary with FallBack ###

有时系统具有两种行为- 主要和次要，或主要和故障转移。主要和次要逻辑涉及到不同的网络调用和业务逻辑，所以需要将主次逻辑封装在不同的Command中，使用线程池进行隔离。为了实现主从逻辑切换，可以将主次command封装在外观HystrixCommand的run方法中，并结合配置中心设置的开关切换主从逻辑。由于主次逻辑都是经过线程池隔离的HystrixCommand，因此外观HystrixCommand可以使用信号量隔离，而没有必要使用线程池隔离引入不必要的开销。原理图如下：

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主次模型的使用场景还是很多的。如当系统升级新功能时，如果新版本的功能出现问题，通过开关控制降级调用旧版本的功能。

通常情况下，建议重写getFallBack或resumeWithFallback提供自己的备用逻辑，但不建议在回退逻辑中执行任何可能失败的操作。

# 九、总结 #

本文介绍了Hystrix及其工作原理，还介绍了Hystrix线程池隔离、信号量隔离和熔断器的工作原理，以及如何使用Hystrix的资源隔离，熔断和降级等技术实现服务容错，从而提高系统的整体健壮性。

虽然Hystrix已经停更很久了，Spring Cloud体系的使用者和拥护者一片哀嚎，实际上，spring作为java最大的家族，根本不需要担心其中一两个组件的废弃， Hystrix的停更，只会催生更多更好的组件替代它，但是 Hystrix既然存在过，就一定就它存在的价值，既然存在，我就必须搞懂它。

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[Eureka]: https://blog.csdn.net/guorui_java/article/details/106524578
[Spring Cloud Alibaba_Sentinel]: https://blog.csdn.net/guorui_java/article/details/104551146
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