SpringCloud斷路器Hystrix原理及用法解析

更新時間：2020年01月15日 14:28:24 作者：1994的地鐵

這篇文章主要介紹了SpringCloud斷路器Hystrix原理及用法解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下

在分布式環(huán)境中，許多服務(wù)依賴項(xiàng)中的一些必然會失敗。Hystrix是一個庫，通過添加延遲容忍和容錯邏輯，幫助你控制這些分布式服務(wù)之間的交互。Hystrix通過隔離服務(wù)之間的訪問點(diǎn)、停止級聯(lián)失敗和提供回退選項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，所有這些都可以提高系統(tǒng)的整體彈性

兩個比較重要的類

HystrixCommand
HystrixObservableCommand

注解@HystrixCommand（fallbackMethods="methods"）methods中可以添加降級策略

除了提供服務(wù)降級

還提供了請求緩存

@CacheResult
@CacheRemve

不過添加CacheResult的時候，說

HystrixRequestContext未初始化。

2020-01-13 16:12:10.273 ERROR 15348 --- [nio-8083-exec-1] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet]  : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is java.lang.reflect.UndeclaredThrowableException] with root cause

java.lang.IllegalStateException: Request caching is not available. Maybe you need to initialize the HystrixRequestContext?
  at com.netflix.hystrix.HystrixRequestCache.get(HystrixRequestCache.java:104) ~[hystrix-core-1.5.18.jar:1.5.18]
  at com.netflix.hystrix.AbstractCommand$7.call(AbstractCommand.java:478) ~[hystrix-core-1.5.18.jar:1.5.18]
  at com.netflix.hystrix.AbstractCommand$7.call(AbstractCommand.java:454) ~[hystrix-core-1.5.18.jar:1.5.18]
  at rx.internal.operators.OnSubscribeDefer.call(OnSubscribeDefer.java:46) ~[rxjava-1.3.8.jar:1.3.8]
  at rx.internal.operators.OnSubscribeDefer.call(OnSubscribeDefer.java:35) ~[rxjava-1.3.8.jar:1.3.8]

查看官方文檔https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use

Typically this context will be initialized and shut down via a ServletFilter that wraps a user request or some other lifecycle hook.

在同一用戶請求的上下文中，相同依賴服務(wù)的返回?cái)?shù)據(jù)始終保持一致。在當(dāng)次請求內(nèi)對同一個依賴進(jìn)行重復(fù)調(diào)用，只會真實(shí)調(diào)用一次。在當(dāng)次請求內(nèi)數(shù)據(jù)可以保證一致性。

初始化是在filter中進(jìn)行（官方建議），但是每一次請求都會進(jìn)行初始化。所以說和一般的緩存還是有去別的，可以解決高并發(fā)，保證的資源的線程安全。在某些場景很有用。

請求合并

/**
   * 建議： 服務(wù)提供方有較高的延遲?？梢钥紤]使用請求合并
   * HystrixCollapser 合并請求的時候會創(chuàng)建一個請求處理器。如果每次合并的請求量不大，只有很少的請求還要合并，會造成合并時間窗
   * 并發(fā)量增大，時間窗的創(chuàng)建和消耗增大。所以只有在時間窗內(nèi)有很大的并發(fā)量，推薦請求合并。
   *
   * batchMethod 請求合并后的替換方法com.gitee.munan56.cloud.hystrixconsumer.AService#findALl(java.util.List) 注意客戶端要有這個方法
   *HystrixProperty 一個屬性合并時間窗100s 這個時間結(jié)束后會發(fā)起請求，也就是指這個時間是合并處理的時間
   * @param id
   * @return
   */
  @HystrixCollapser(batchMethod = "findALl",collapserProperties = @HystrixProperty(name = "timerDelayInMilliseconds",value = "100"))
  public String doBFindOne(String id){

    System.out.println("begin do provider service");
    return restTemplate.getForEntity("http://service-provider:8081/api/v1/provider/do",String.class).getBody();
  }

全部代碼

package com.gitee.munan56.cloud.hystrixconsumer;

import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCollapser;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixProperty;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.cache.annotation.CacheResult;
import com.netflix.hystrix.strategy.concurrency.HystrixRequestContext;
import com.netflix.ribbon.proxy.annotation.Hystrix;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.util.List;

/**
 * @author munan
 * @version 1.0
 * @date 2020/1/13 10:41
 */
@Service
public class AService {

  @Autowired
  private RestTemplate restTemplate;

  public String doAService(){
    return "A Service is run";
  }

//  @Hystrix(fallbackHandler = )
  @HystrixCommand(fallbackMethod = "error")
  public String doBServiceOne(){
    System.out.println("begin do provider service");
    return restTemplate.getForEntity("http://service-provider:8081/api/v1/provider/do",String.class).getBody();
  }

  /**
   * CacheResult 請求緩存(針對request的緩存)，官方建議在serverlet filter 中初始化HystrixRequestContext
   * 在同一用戶請求的上下文中緩存在統(tǒng)一請求的上下文環(huán)境中有效。
   * @param id
   * @return
   */
  @CacheResult(cacheKeyMethod = "getKey")
  @HystrixCommand(fallbackMethod = "error")
  public String doBServiceTwo(String id){

    System.out.println("begin do provider service");
    return restTemplate.getForEntity("http://service-provider:8081/api/v1/provider/do",String.class).getBody();
  }

  /**
   * 建議： 服務(wù)提供方有較高的延遲。可以考慮使用請求合并
   * HystrixCollapser 合并請求的時候會創(chuàng)建一個請求處理器。如果每次合并的請求量不大，只有很少的請求還要合并，會造成合并時間窗
   * 并發(fā)量增大，時間窗的創(chuàng)建和消耗增大。所以只有在時間窗內(nèi)有很大的并發(fā)量，推薦請求合并。
   *
   * batchMethod 請求合并后的替換方法com.gitee.munan56.cloud.hystrixconsumer.AService#findALl(java.util.List) 注意客戶端要有這個方法
   *HystrixProperty 一個屬性合并時間窗100s 這個時間結(jié)束后會發(fā)起請求，也就是指這個時間是合并處理的時間
   * @param id
   * @return
   */
  @HystrixCollapser(batchMethod = "findALl",collapserProperties = @HystrixProperty(name = "timerDelayInMilliseconds",value = "100"))
  public String doBFindOne(String id){

    System.out.println("begin do provider service");
    return restTemplate.getForEntity("http://service-provider:8081/api/v1/provider/do",String.class).getBody();
  }

  @HystrixCommand()
  public String findALl(List<String> ids){
    System.out.println("begin do provider service");
    return restTemplate.getForEntity("http://service-provider:8081/api/v1/provider/do",String.class).getBody();
  }

  /**
   * 服務(wù)降級
   * 指定調(diào)用服務(wù)出錯的回調(diào)方法
   * @return
   */
  public String error(Throwable e){
    return "do provider error this is default result" + "the error is " + e.getMessage();
  }
  /**
   *  服務(wù)降級
   * 指定調(diào)用服務(wù)出錯的回調(diào)方法
   * @return
   */
  public String error(String id ,Throwable e){
    return "do provider error this is default result" + "the error is " + e.getMessage();
  }


  public String getKey(String id){
    return id;
  }
}

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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