java分布式面试降级组件Hystrix的功能特性

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。

Hystrix语义为“豪猪”，它后背带刺儿且具有自我保护的能力，这是不是就很好理解它的功能了。虽然我没有直接使用过Hystrix，但是类似的同样功能的框架功能和原理都大同小异，所以我决定针对 Hystrix 单独拆分开讲解。

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？

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

@Service

public class OrderQueryService {

/**

* 订单查询接口

*/

@HystrixCommand(fallbackMethod = "queryOrderBack")

public List queryOrderFromRedis(String userId) {

// todo reids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 TypeException classException.cause触发fallbackFAILUREHystrixRuntimeExceptionunderlying exception (user-controlled)YESSEMAPHORE_REJECTEDHystrixRuntimeExceptionj.l.RuntimeExceptionYESSHORT_CIRCUITEDHystrixRuntimeExceptionj.l.RuntimeExceptionYESTHREAD_POOL_REJECTEDHystrixRuntimeExceptionj.u.c.RejectedExecutionExceptionYESTIMEOUTHystrixRuntimeExceptionj.u.c.TimeoutExceptionYES

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: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;http://

//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.intehttp://rrupt()）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

//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;

/* 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

SentinelHystrixresilience4j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++JavaJava开源社区状态活跃停止维护较活跃

至于如何选择，个人觉得，只要满足需求掌握使用理念，选技术文档最多最全的一种即可，你最熟悉的就是最适合你的。

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的资料请关注我们其它相关文章！

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