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引出Hystrix — 分布式系统面临的问题

分布式系统面临的问题

复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系,每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。

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关于服务雪崩

服务雪崩

多个微服务之间调用的时候,假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其它的微服务,这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,进而引起系统崩溃,所谓的“雪崩效应”.

对于高流量的应用来说,单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。比失败更糟糕的是,这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加,备份队列,线程和其他系统资源紧张,导致整个系统发生更多的级联故障。这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理,以便单个依赖关系的失败,不能取消整个应用程序或系统。

所以,

通常当你发现一个模块下的某个实例失败后,这时候这个模块依然还会接收流量,然后这个有问题的模块还调用了其他的模块,这样就会发生级联故障,或者叫雪崩。

Hystrix

Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库,在分布式系统里,许多依赖不可避免的会调用失败,比如超时、异常等,Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下,不会导致整体服务失败,避免级联故障,以提高分布式系统的弹性。

“断路器”本身是一种开关装置,当某个服务单元发生故障之后,通过断路器的故障监控(类似熔断保险丝),向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应(FallBack),而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常,这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用,从而避免了故障在分布式系统中的蔓延,乃至雪崩。

  • 服务降级
  • 服务熔断
  • 接近实时的监控

Hystrix 的概念

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Hystrix 停更了 主要是借鉴学习作用 为后面学sentinel打基础~

演示Hystrix服务降级

Service 层一个正常方法 一个延时方法

package com.atguigu.springcloud.service;

import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
* Created with IntelliJ IDEA.
*
* @author: 风离
* @Date: 2021/12/24/22:20
* @Description:
*/
@Service
public class PaymentService {

public String getPaymentById(Integer id)
{
return "<h1>线程池:"+Thread.currentThread().getName()+"\t"+"paymentService:ok------ID = "+id+
"------Happy</h1>";
}


public String getTimeOutPaymentById(Integer id) {
try
{
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
return "<h1>线程池:"+Thread.currentThread().getName()+"paymentInfo_TimeOut,id: "+id+"\t"+"O(∩_∩)O,耗费3秒</h1>";
}
}

正常访问无压力

高并发测试

  • 下载安装Jmeter
  • 开启Jmeter 20万并发访问延时端口
  • 正常端口受影响 访问速度减慢

tomcat的默认的工作线程数被打满 了,没有多余的线程来分解压力和处理。

再来个微服务访问这个高并发下的微服务

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结论

某个微服务因为并发压力大 导致服务器处理速度变慢 如果此时另外一个微服务来调用这个微服务也会出现延迟现象 甚至 如果这个微服务挂掉了 那边也接收不到传来的反馈

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服务降级

@HystrixCommand

@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = {
@HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="5000")
})
public String paymentInfo_TimeOut(Integer id)
{
//int age = 10/0;
try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
return "线程池: "+Thread.currentThread().getName()+" id: "+id+"\t"+"O(∩_∩)O哈哈~"+" 耗时(秒): ";
}

public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id)
{
return "线程池: "+Thread.currentThread().getName()+" 8001系统繁忙或者运行报错,请稍后再试,id: "+id+"\t"+"o(╥﹏╥)o";
}

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客户端也可以降级

@DefaultProperties(defaultFallback = "")

1:1 每个方法配置一个服务降级方法,技术上可以,实际上很繁琐

1:N 除了个别重要核心业务有专属,其它普通的可以通过@DefaultProperties(defaultFallback = “”) 统一跳转到统一处理结果页面

通用的和独享的各自分开,避免了代码膨胀,合理减少了代码量,O(∩_∩)O哈哈~

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AOP 原则 Fallback应该与主业务分开

@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT",fallback = PaymentFallbackService.class)
package com.atguigu.springcloud.service;

import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentHystrixService
{
@Override
public String test1(Integer id) {
return null;
}

@Override
public String test2(Integer id) {
return null;
}

@Override
public String paymentInfo_OK(Integer id)
{
return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_OK ,o(╥﹏╥)o";
}

@Override
public String paymentInfo_TimeOut(Integer id)
{
return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_TimeOut ,o(╥﹏╥)o";
}
}

Controller层加入 @DefaultProperties(defaultFallback = "payment_Global_FallbackMethod")


// 下面是全局fallback方法
public String payment_Global_FallbackMethod()
{
return "Global异常处理信息,请稍后再试,/(ㄒoㄒ)/~~";
}

全局降级响应与某些特殊的需要单独降级的处理分开即可完成整个降级过程