使用 Hystrix 实现自动降级与依赖隔离

摘要

本文是记录了自己的一次集成Hystrix的经验，原本写在公司内部wiki里，所以里面有一些内容为了避免重复，直接引用了其他同事的wiki，而发布到外网，这部分就不能直接引用了，因此可能不会太完整，后续

原文出处： 高广超

这篇文章是记录了自己的一次集成Hystrix的经验，原本写在公司内部wiki里，所以里面有一些内容为了避免重复，直接引用了其他同事的wiki，而发布到外网，这部分就不能直接引用了，因此可能不会太完整，后续会补充进去。

1.背景

目前对于一些非核心操作，如增减库存后保存操作日志 发送异步消息时（具体业务流程），一旦出现MQ服务异常时，会导致接口响应超时，因此可以考虑对非核心操作引入服务降级、服务隔离。

2.Hystrix说明

官方文档 [https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki]

hystrix是netflix开源的一个容灾框架，解决当外部依赖故障时拖垮业务系统、甚至引起雪崩的问题。

2.1为什么需要Hystrix?

在大中型分布式系统中，通常系统很多依赖(HTTP,hession,Netty,Dubbo等)，在高并发访问下,这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢，资源繁忙，暂时不可用，服务脱机等。

当依赖阻塞时,大多数服务器的线程池就出现阻塞(BLOCK),影响整个线上服务的稳定性，在复杂的分布式架构的应用程序有很多的依赖，都会不可避免地在某些时候失败。高并发的依赖失败时如果没有隔离措施，当前应用服务就有被拖垮的风险。

例如:一个依赖30个SOA服务的系统,每个服务99.99%可用。
99.99%的30次方 ≈ 99.7%
0.3% 意味着一亿次请求 会有 3,000,00次失败
换算成时间大约每月有2个小时服务不稳定.
随着服务依赖数量的变多，服务不稳定的概率会成指数性提高.

解决问题方案:对依赖做隔离。

2.2Hystrix设计理念

想要知道如何使用，必须先明白其核心设计理念，Hystrix基于命令模式，通过UML图先直观的认识一下这一设计模式

可见，Command是在Receiver和Invoker之间添加的中间层，Command实现了对Receiver的封装。那么Hystrix的应用场景如何与上图对应呢？

API既可以是Invoker又可以是reciever，通过继承Hystrix核心类HystrixCommand来封装这些API（例如，远程接口调用，数据库查询之类可能会产生延时的操作）。就可以为API提供弹性保护了。

2.3 Hystrix如何解决依赖隔离

1: Hystrix使用命令模式HystrixCommand(Command)包装依赖调用逻辑，每个命令在单独线程中/信号授权下执行。
2: 可配置依赖调用超时时间,超时时间一般设为比99.5%平均时间略高即可.当调用超时时，直接返回或执行fallback逻辑。
3: 为每个依赖提供一个小的线程池（或信号），如果线程池已满调用将被立即拒绝，默认不采用排队.加速失败判定时间。
4: 依赖调用结果分:成功，失败（抛出异常），超时，线程拒绝，短路。 请求失败(异常，拒绝，超时，短路)时执行fallback(降级)逻辑。
5: 提供熔断器组件,可以自动运行或手动调用,停止当前依赖一段时间(10秒)，熔断器默认错误率阈值为50%,超过将自动运行。
6: 提供近实时依赖的统计和监控

2.4Hystrix流程结构解析

流程说明:
1:每次调用创建一个新的HystrixCommand,把依赖调用封装在run()方法中.
2:执行execute()/queue做同步或异步调用.
3:判断熔断器(circuit-breaker)是否打开,如果打开跳到步骤8,进行降级策略,如果关闭进入步骤.
4:判断线程池/队列/信号量是否跑满，如果跑满进入降级步骤8,否则继续后续步骤.
5:调用HystrixCommand的run方法.运行依赖逻辑
5a:依赖逻辑调用超时,进入步骤8.
6:判断逻辑是否调用成功
6a:返回成功调用结果
6b:调用出错，进入步骤8.
7:计算熔断器状态,所有的运行状态(成功, 失败, 拒绝,超时)上报给熔断器，用于统计从而判断熔断器状态.
8:getFallback()降级逻辑.
  以下四种情况将触发getFallback调用：
 (1):run()方法抛出非HystrixBadRequestException异常。
 (2):run()方法调用超时
 (3):熔断器开启拦截调用
 (4):线程池/队列/信号量是否跑满
8a:没有实现getFallback的Command将直接抛出异常
8b:fallback降级逻辑调用成功直接返回
8c:降级逻辑调用失败抛出异常
9:返回执行成功结果

2.5 熔断器:Circuit Breaker

每个熔断器默认维护10个bucket,每秒一个bucket,每个bucket记录成功,失败,超时,拒绝的状态，

默认错误超过50%且10秒内超过20个请求进行中断拦截.

2.6 Hystrix隔离分析

Hystrix隔离方式采用线程/信号的方式,通过隔离限制依赖的并发量和阻塞扩散.

(1)线程隔离

把执行依赖代码的线程与请求线程(如:jetty线程)分离，请求线程可以自由控制离开的时间(异步过程)。

通过线程池大小可以控制并发量，当线程池饱和时可以提前拒绝服务,防止依赖问题扩散。

线上建议线程池不要设置过大，否则大量堵塞线程有可能会拖慢服务器。

(2)线程隔离的优缺点

  • 线程隔离的优点:

[1]:使用线程可以完全隔离第三方代码,请求线程可以快速放回。
[2]:当一个失败的依赖再次变成可用时，线程池将清理，并立即恢复可用，而不是一个长时间的恢复。
[3]:可以完全模拟异步调用，方便异步编程。

  • 线程隔离的缺点:

[1]:线程池的主要缺点是它增加了cpu，因为每个命令的执行涉及到排队(默认使用SynchronousQueue避免排队)，调度和上下文切换。
[2]:对使用ThreadLocal等依赖线程状态的代码增加复杂性，需要手动传递和清理线程状态。

  • NOTE: Netflix公司内部认为线程隔离开销足够小，不会造成重大的成本或性能的影响。
  • Netflix 内部API 每天100亿的HystrixCommand依赖请求使用线程隔，每个应用大约40多个线程池，每个线程池大约5-20个线程。

(3)信号隔离

  • 信号隔离也可以用于限制并发访问，防止阻塞扩散, 与线程隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程（该线程需要通过信号申请）,
  • 如果客户端是可信的且可以快速返回，可以使用信号隔离替换线程隔离,降低开销.
  • 信号量的大小可以动态调整, 线程池大小不可以.

线程隔离与信号隔离区别如下图:

3.接入方式

本文会重点介绍基于服务化项目（thrift服务化项目）的接入方式。

3.1添加hystrix依赖

关于版本问题：由于不同版本Compile Dependencies不同，在使用过程中可以针对具体情况修改版本，具体依赖关系http://mvnrepository.com/artifact/com.netflix.hystrix/hystrix-javanica

<hystrix-version>1.4.22</hystrix-version>

<dependency>
    <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
    <artifactId>hystrix-core</artifactId>
    <version>${hystrix-version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
    <artifactId>hystrix-metrics-event-stream</artifactId>
    <version>${hystrix-version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
    <artifactId>hystrix-javanica</artifactId>
    <version>${hystrix-version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
    <artifactId>hystrix-servo-metrics-publisher</artifactId>
    <version>${hystrix-version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.meituan.service.us</groupId>
    <artifactId>hystrix-collector</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

3.2引入Hystrix Aspect

application-context.xml文件中

<aop:aspectj-autoproxy/>
<bean id="hystrixAspect" class="com.netflix.hystrix.contrib.javanica.aop.aspectj.HystrixCommandAspect"></bean>
<context:component-scan base-package="com.***.***"/>
<context:annotation-config/>

注意：

1）hystrixAspect的这两行配置一定要和下面的context:component-scan放在同一个文件
2）Hystrix依赖的一些jar需要解决冲突问题，例如guava为15.0版本

3.3统计数据

需要注册plugin，直接从plugin中获取统计数据

新增初始化Bean

import com.meituan.service.us.collector.notifier.CustomEventNotifier;
import com.netflix.hystrix.contrib.servopublisher.HystrixServoMetricsPublisher;
import com.netflix.hystrix.strategy.HystrixPlugins;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;

/**
 * Created by gaoguangchao on 16/7/1.
 */
public class HystrixMetricsInitializingBean {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(HystrixMetricsInitializingBean.class);

    public void init() throws Exception {
        LOGGER.info("HystrixMetrics starting...");
        HystrixPlugins.getInstance().registerEventNotifier(CustomEventNotifier.getInstance());
        HystrixPlugins.getInstance().registerMetricsPublisher(HystrixServoMetricsPublisher.getInstance());
    }
}

application-context.xml文件中

<bean id="hystrixMetricsInitializingBean" class="com.***.HystrixMetricsInitializingBean" init-method="init"/>

3.4添加注解

本文使用同步执行方式，因此注解及方法实现都为同步方式，如果有异步执行、反应执行的需求，可以参考：官方注解说明[https://github.com/Netflix/Hystrix/tree/master/hystrix-contrib/hystrix-javanica]

@HystrixCommand(groupKey = "productStockOpLog", commandKey = "addProductStockOpLog", fallbackMethod = "addProductStockOpLogFallback",
        commandProperties = {
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "400"),//指定多久超时，单位毫秒。超时进fallback
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),//判断熔断的最少请求数，默认是10；只有在一个统计窗口内处理的请求数量达到这个阈值，才会进行熔断与否的判断
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "10"),//判断熔断的阈值，默认值50，表示在一个统计窗口内有50%的请求处理失败，会触发熔断
        }
)
public void addProductStockOpLog(Long sku_id, Object old_value, Object new_value) throws Exception {
    if (new_value != null && !new_value.equals(old_value)) {
        doAddOpLog(null, null, sku_id, null, ProductOpType.PRODUCT_STOCK, old_value != null ? String.valueOf(old_value) : null, String.valueOf(new_value), 0, "C端", null);
    }
}

public void addProductStockOpLogFallback(Long sku_id, Object old_value, Object new_value) throws Exception {
    LOGGER.warn("发送商品库存变更消息失败,进入Fallback,skuId:{},oldValue:{},newValue:{}", sku_id, old_value, new_value);
}

示例：

@HystrixCommand(groupKey="UserGroup", commandKey = "GetUserByIdCommand"，
                commandProperties = {
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "100"),//指定多久超时，单位毫秒。超时进fallback
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),//判断熔断的最少请求数，默认是10；只有在一个统计窗口内处理的请求数量达到这个阈值，才会进行熔断与否的判断
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "10"),//判断熔断的阈值，默认值50，表示在一个统计窗口内有50%的请求处理失败，会触发熔断
                },
                threadPoolProperties = {
                        @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "30"),
                        @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "101"),
                        @HystrixProperty(name = "keepAliveTimeMinutes", value = "2"),
                        @HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "15"),
                        @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "12"),
                        @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeInMilliseconds", value = "1440")
        })

说明：
hystrix函数必须为public，fallback函数可以为private。两者需要返回值和参数相同 详情。

hystrix函数需要放在一个service中，并且，在类本身的其他函数中调用hystrix函数，是无法达到监控的目的的。

3.5参数配置

4.参数说明

其他参数可参见 https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Con

5.性能测试

5.1测试情况

去除Cold状态的第一个异常点后，1-10测试场景的Hystrix平均耗时如上图所示， 可以得出结论：

  1. 单个HystrixCommand的额外耗时基本稳定处于0.3ms左右，和线程池大小无关，和client数量无关
  2. hystrix的额外耗时和执行的HystrixCommand数量有关系，随着command数量增多，耗时增加，但是增量较小，没有比例关系
  3. App刚启动时，第一个请求耗时300+ms，随后请求的耗时降低至1ms以下；刚启动的一小段时间内耗时略大于Hot状态时耗时，总体不超过1ms。
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