Welche Funktionen hat die heruntergestufte Java-Komponente Hystrix?

1. Interviewer: Können Sie die Funktionen von Hystrix kurz vorstellen?

Problemanalyse: Verstehen Sie die Funktionen von Hystrix und lassen Sie sich von den hervorragenden Designkonzepten von Hystrix für die Architektur inspirieren.

Antwort: Unter dem Schutz von Hystrix kann sich das System für lange Zeit in einem Hochverfügbarkeitszustand befinden:

1.1, ausfallsicher (schneller Ausfall). )

Hystrix wird entwickelt. Bietet Fail-Fast- (schneller Ausfall) und schnelle Wiederherstellungsmechanismen.

Tipp: Ich weiß nicht, ob Sie den Fail-Fast-Mechanismus schon einmal verstanden haben, oder ob der Iterator in HashMap bei einem Interview über Java-Grundlagen so konzipiert ist, dass er Fail-Fast ist, **Fast fast (fail—fast) ** Es handelt sich um einen Mechanismus in Java-Sammlungen. Wenn ein Iterator zum Durchlaufen eines Sammlungsobjekts verwendet wird und der Inhalt des Sammlungsobjekts während des Durchquerungsprozesses geändert (hinzugefügt, gelöscht, geändert) wird, wird eine gleichzeitige Änderungsausnahme ausgelöst.

Als ich HashMap zum ersten Mal lernte, wusste ich nicht viel über Fail-Fast. Ich dachte, Fast Fail würde nur in Java-Sammlungsklassen angewendet, um gleichzeitige Operationen von nicht-threadsicheren Java-Sammlungen zu verhindern. Es stellte sich heraus, dass der Fast-Fail-Mechanismus auch im Systemarchitekturdesign angewendet werden kann. Anforderungen, die nicht rechtzeitig verarbeitet werden können, schlagen schnell fehl (Fail-Fast), um die Systemlast zu reduzieren, anstatt in die Warteschlange zu kommen.

1.2. Fallback-Graceful-Degradation-Mechanismus

Fallback bedeutet wörtlich, bei einem Sturz von vorne anzufangen. Nachdem ich den Fallback-Mechanismus kennengelernt habe, habe ich ihn sofort im Projekt verwendet.

Sehen Sie sich ein reales Beispiel an:

 @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;
    }

Code-Erklärung:

fallBackMethod = "getOrderByParamFromMysql"

Das heißt, nachdem die ES-Abfrage fehlgeschlagen ist, stuft das System die getOrderByParamFromMysql-Methode automatisch herunter und verwendet unter normalen Umständen die MySQL-Abfrage , getOrderByParamFromMysql wird nicht aufgerufen, es sei denn, Fall.

1.3. Thread-/Semaphor-Isolationsmechanismus

Thread-Isolation:

Die Anforderung erhält die Thread-Ausführung im entsprechenden Thread-Pool gemäß ihrem eigenen Schlüssel und legt die Thread-Pool-Parameter dynamisch fest, um verschiedene Anforderungen auf natürliche Weise zu isolieren. Unterstützen Sie asynchron, um die Schnittstellenleistung zu verbessern. Unterschiedliche Anforderungen haben beispielsweise keine direkten Auswirkungen, Service2 und Service3 können jedoch weiterhin normal funktionieren. Der Nachteil besteht darin, dass der Thread-Wechsel die Leistung beeinträchtigt.

Semaphor-Isolation:

Auf Service1, Service2 und Service3 wird in einer Anfrage zugegriffen. Wenn die Service1-Anfrage abläuft, wird das gesamte Semaphor nicht freigegeben und andere Anfragen werden nicht akzeptiert.

Bei Anfragen mit geringer Latenz (z. B. Zugriff auf den Cache oder lokaler Zugriff auf die Datenbank) ist der durch den Thread-Pool verursachte Overhead sehr hoch. Sie können die Verwendung anderer Methoden in Betracht ziehen, z. B. nicht blockierende Semaphoren (unterstützt keine Zeitüberschreitungen). ), um Abhängigkeiten zu implementieren. Isolation von Diensten. In den meisten Fällen bevorzugt Netflix jedoch die Verwendung von Thread-Pools zur Isolierung abhängiger Dienste, da der damit verbundene zusätzliche Overhead akzeptabel ist und alle Funktionen einschließlich Timeouts unterstützt werden können.

2. Ich habe gerade die Thread-Isolation erwähnt. Ist der Timeout-Thread-Unterbrechungsschalter aktiviert?

Problemanalyse: Basierend auf der tatsächlichen Nutzungserfahrung und den Eigenschaften des Threads selbst kommt es zu einer Zeitüberschreitung des Threads, und wenn er nicht rechtzeitig unterbrochen wird, werden Thread-Ressourcen verschwendet.

Antwort: Unter normalen Umständen schalten wir den Timeout-Interrupt-Schalter ein, um Thread-Ressourcen rechtzeitig freizugeben.

Eingestellt durch hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnTimeout = true.

Aber wenn Sie Datenbankbefehle schreiben oder Schlüsselprotokollbefehle aufzeichnen, müssen Sie den Timeout-Interrupt deaktivieren, wenn Sie die Befehlsausführung abschließen müssen.

(Der Interviewer nickte zufrieden und glaubte, dass ich Erfahrung mit der Wartung von Hystrix habe)

3. Wie haben Sie die Thread-Pool-Größe geschätzt?

Antwort: Um die Größe des Thread-Pools richtig festzulegen, müssen Sie die Anzahl der CPUs, die Speichergröße und den Aufgabentyp (rechenintensiv, IO-intensiv usw.) des bereitgestellten Systems analysieren Bei Aufgaben ist die Thread-Pool-Größe ähnlich der Anzahl der CPUs. Normalerweise kann die optimale Auslastung für IO-intensive Aufgaben erreicht werden: Thread-Pool-Größe = Anzahl der CPUs * ( 1 + Aufgabenwartezeit / Aufgabenbearbeitungszeit).

Eingehende Analyse

Hystrix-Geschichte

Hystrix entstand aus einem Projekt, das 2011 vom Netflix-API-Team gestartet wurde. Im Jahr 2012 hat sich Hystrix weiterentwickelt und ausgereift, und viele Teams innerhalb von Netflix haben es übernommen. Heutzutage werden über Hystrix täglich zig Milliarden Thread-isolierte und Hunderte Milliarden Semaphor-isolierte Aufrufe auf Netflix durchgeführt. Dies verbessert die Betriebszeit und Ausfallsicherheit erheblich.

Bei hohem gleichzeitigen Zugriff hat die Stabilität der Dienste, auf die das System angewiesen ist, große Auswirkungen auf das System. Abhängigkeiten werden durch viele unkontrollierbare Faktoren verursacht, wie z. B. langsame Netzwerkverbindungen, plötzlich ausgelastete Ressourcen, vorübergehende Nichtverfügbarkeit und Offline-Dienst. Wenn wir ein stabiles und zuverlässiges verteiltes System aufbauen wollen, müssen wir über eine solche fehlertolerante Methode verfügen.

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<Order> 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 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: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
//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

	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

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