前言:目前我們的項目是微服務(wù)架構(gòu),基于dubbo框架,服務(wù)之間的調(diào)用是通過rpc調(diào)用的。剛開始沒有任何問題，項目運行健康、良好。可是過了一段時間，線上總有人反應(yīng)查詢訂單失敗，等過了一段時間才能查到。這是怎么回事呢?打開后臺的日志一看出現(xiàn)了一些RpcException和TimeOutException,原來是遠程調(diào)用超時了，可能某個服務(wù)在請求的高發(fā)期訪問數(shù)據(jù)庫異常，IO阻塞,返回接口異常了。后來這個問題越來越頻繁，如何解決這個棘手的問題呢？

一：Hystrix是什么？

1.1:基本解釋

Hystrix最開始由Netflix(看過美劇的都知道,它是一個美劇影視制作的巨頭公司)開源的，后來由Spring Cloud Hystrix基于這款框架實現(xiàn)了斷路器、線程隔離等一系列服務(wù)保護功能,該框架的目標在于通過控制訪問遠程系統(tǒng)、服務(wù)和第三方庫的節(jié)點，從而延遲和故障提供更強大的容錯能力。hystrix具備服務(wù)降級、服務(wù)熔斷、線程和信號隔離、請求緩存、請求合并以及服務(wù)監(jiān)控等強大功能。起到了微服務(wù)的保護機制,防止某個單元出現(xiàn)故障.從而引起依賴關(guān)系引發(fā)故障的蔓延，最終導(dǎo)致整個系統(tǒng)的癱瘓。

1.2:斷路器的概念

斷路器本身是一個開關(guān)裝置，用在電路上保護線路過載，當(dāng)線路中有電器發(fā)生短路的時候?！皵嗦菲鳌蹦軌蚣皶r切斷故障，防止發(fā)生過載、發(fā)熱甚至起火等嚴重后果。當(dāng)分布式架構(gòu)中，斷路器模式起到的作用也是類似的。當(dāng)某個服務(wù)發(fā)生故障的時候，通過斷路器的故障監(jiān)控向調(diào)用方返回一個錯誤響應(yīng)，而不是長時間的線程掛機，無限等待。這樣就不會使線程因故障服務(wù)被長時間占用不釋放，避免了故障在分布式系統(tǒng)中的蔓延。如下圖是現(xiàn)實中的斷路器，它是一個開關(guān)裝置：

二：Hystrix解決超時問題

2.1：問題

假設(shè)我們前端提供了用戶查詢訂單的功能，首先請求映射到OrderController，控制器通過調(diào)用服務(wù)orderService獲取訂單信息，前端傳過來兩個參數(shù)：一個是訂單id,一個是用戶id,orderService需要通過用戶id調(diào)取用戶服務(wù)來獲取用戶的相關(guān)信息返回給訂單服務(wù)去組裝信息，假設(shè)這里是通過http請求的，我們有一個單獨的工程叫做：userService部署在其他的服務(wù)器上。但是這個服務(wù)器宕機了，這時候訂單服務(wù)調(diào)取用戶信息就失敗了，然后查詢訂單整個請求就失敗了！由一個服務(wù)的宕機就導(dǎo)致整個查詢都失敗了，牽一發(fā)而動全身。流程見下圖：

2.2：使用Hystrix進行服務(wù)降級

2.2.1:引入hystrix依賴 這里引入了spring-cloud-starter-netflix-hystrix，springboot的starter里面整合了hystrix

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <spring-cloud.version>Greenwich.SR1</spring-cloud.version>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>cn.hutool</groupId>
      <artifactId>hutool-all</artifactId>
      <version>4.5.1</version>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
  </dependencies>

  <dependencyManagement>
    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
        <version>${spring-cloud.version}</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
      </dependency>
    </dependencies>
  </dependencyManagement>

2.2.2:模擬訂單請求

首先通過OrderController映射/order請求，獲取前端傳入的參數(shù)orderId和useId,然后調(diào)用orderDetailService方法,

@RestController
public class OrderController {

  @Resource
  private OrderService orderService;


  /**
   * 獲取訂單信息
   *
   * @param orderNo
   * @return
   */
  @PostMapping("/order")
  public ResultVo<OrderDetail> getOrderInfo(@RequestParam("orderId") Long orderNo, @RequestParam("userId") Long userId) {

    OrderDetail orderDetail = orderService.orderDetailService(orderNo, userId);
    ResultVo resultVo = new ResultVo<>();
    resultVo.setCode(100);
    resultVo.setMessage("請求成功");
    resultVo.setData(orderDetail);
    return resultVo;
  }
}

2.2.3:訂單服務(wù)調(diào)取其他服務(wù)

這里引入了RestTemplate,它是一個spring封裝的http映射請求工具類，然后通過http請求訪問url = "http://192.168.80.153:8070/user/getUser"獲取用戶名，將值給訂單對象。不過假如在這其中發(fā)生了調(diào)用異常，請求用戶服務(wù)異常的話，那么返回給前端就是一串空的訂單信息，導(dǎo)致用戶看到的訂單為空。在使用hystrix之后，可以用@HystrixCommand(fallbackMethod = "orderFallBack")注解，在fallbackMethod中指定回退的方法，這里必須注意在@HystrixCommand上的方法其指定的回調(diào)方法必須和原方法的參數(shù)保持一致，這里包括參數(shù)類型、參數(shù)個數(shù)、參數(shù)順序。我們在回調(diào)用法中模擬去查詢緩存數(shù)據(jù)，返回給訂單。有人又要問了，如果查詢緩存服務(wù)器再異常呢？不排除這種可能性。如果是這樣的話，依然可以使用@HystrixCommand注解在回調(diào)方法中，再指定其他的回調(diào)方法：

@Service
public class OrderService {
  @Autowired
  private RestTemplate restTemplate;
  /**
   * 根據(jù)訂單id獲取訂單詳情
   *
   * @param orderId
   * @param userId
   * @return
   */
  @HystrixCommand(fallbackMethod = "orderFallBack")
  public OrderDetail orderDetailService(Long orderId, Long userId) {

    if (Objects.isNull(orderId)) {
      return null;
    }

    OrderDetail orderDetail = OrderDBSource.getOrderDB().get(orderId);
    //調(diào)用user服務(wù)
    final String url = "http://192.168.80.153:8070/user/getUser";
    String userName = "";
    ResponseEntity<String> responseEntity = restTemplate.postForEntity(url, userId, String.class);
    String returnContent = responseEntity.getBody();
    if (Objects.nonNull(responseEntity) && StrUtil.isNotEmpty(returnContent)) {
      userName = returnContent;
    }
    if (ObjectUtil.isNotNull(orderDetail)){
      orderDetail.setUserName(userName);
    }
    return orderDetail;
  }
  /**
   * 異常調(diào)用的回調(diào)方法
   *
   * @return
   */
  public OrderDetail orderFallBack(Long orderId, Long userId) {
    OrderDetail orderDetail = OrderDBSource.getOrderCache().get(orderId);
    final String unknown = "未知用戶";
    orderDetail.setUserName(unknown);
    return orderDetail;
  }
}

2.3.4：模擬測試

為了方便測試，首先我們將請求服務(wù)暫時先注釋，然后用postman測試看正常的返回應(yīng)該是這樣的，這里使用了備注為數(shù)據(jù)庫獲取的訂單，表明它沒有走回調(diào)方法，因為這里沒有訪問用戶url獲取用戶信息，程序可以正常訪問。我再放開

加上獲取用戶服務(wù)的鏈接，實際上用戶服務(wù)是無法訪問到的，訪問的話就會超時，超時會被hystrix捕捉到，然后走fallBack指定的方法，我們來測試一下，可以看到實際上走的是緩存中查詢到的訂單，可以看到用戶服務(wù)已經(jīng)成功的降級了，降級后的訂單信息雖然是緩存獲取到的，可能會存在延時等問題（當(dāng)然只要維護好緩存就可以避免這個問題）。但是比沒有任何數(shù)據(jù)帶來的用戶一點會更好！

三：Hystrix的流程

Hystrix實際上的工作原理是這樣的:通過command來解耦請求與返回操作，在具體的實例中就是，Hystrix會對依賴的服務(wù)進行觀察,通過command.toObservable調(diào)用返回一個觀察的對象，同時發(fā)起一個事件，然后用Subscriber對接受到的事件進行處理。在command命令發(fā)出請求后，它通過一系列的判斷，順序依次是緩存是否命中、斷路器是否打開、線程池是否占滿，然后它才會開始對我們編寫的代碼進行實際的請求依賴服務(wù)的處理，也就是Hystrix.run方法，如果在這其中任一節(jié)點出現(xiàn)錯誤或者拋出異常，它都會返回到fallback方法進行服務(wù)降級處理，當(dāng)降級處理完成之后，它會將結(jié)果返回給,際的調(diào)用者,經(jīng)過一系列流程處理的，它的具體工作流程如下：

四：總結(jié)

本篇博客講述了Hystrix是什么？然后解釋了Hystrix如何進行服務(wù)降級處理以及簡單的處理流程,講到的內(nèi)容是最為常用的功能，還有一些關(guān)于Hystrix的緩存、線程池的隔離技術(shù)等由于篇幅的原因,沒有詳細的講解到，不過作為一篇入門級的Hystrix教程博客是基本夠的。在實際的開發(fā)中，如何保持服務(wù)的健壯性、服務(wù)的可用性、盡量的減少bug，提升用戶體驗都是我們開發(fā)者的使命，這條優(yōu)化和提升之路永遠沒有盡頭，go ahead!

參考資料《spring cloud微服務(wù)實戰(zhàn)》

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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