SpringCloud的限流降级和熔

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。..

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。

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。
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

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

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

（一）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；

1	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。
（二）执行命令的方法：

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： 
（1）调用 observe()会返回一个Observable对象 
（2）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： 
（1）调用observe()会返回一个Observable对象 
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。

（三）几种方法的关系

1
2
3

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

（一）资源熔断
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： 
 
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，不能无限制的阻塞导致线程池一直饱和。 
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： 
 
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： 
 
  
   线程切换 
   支持异步 
   支持超时 
   支持熔断 
   限流 
   开销 
   
   
   信号量 
   否 
   是 
   小 
   
   
   线程池 
   是 
   大 
   
  
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。 
 
（二）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。 
（三）熔断器工作原理 
下图展示了HystrixCircuitBreaker的工作原理： 
 
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
2

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
2
3

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。 
 
（四）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： 
 
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。 
 
六、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。 
  
每一篇博客都是一种经历，程序猿生涯的痕迹，知识改变命运，命运要由自己掌控，愿你游历半生，归来仍是少年。 
欲速则不达，欲达则欲速！

本文标题： SpringCloud的限流降级和熔

发布时间： 2019年05月12日 00:00

最后更新： 2025年12月30日 08:54

原始链接： https://haoxiang.eu.org/1e157905/

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