关于hystrix:hystrix使用示例

hystrix三种降级策略，别离是：

• 熔断触发降级
• 超时触发降级
• 资源隔离触发降级，又分了线程池与信号量两种

上面联合示例别离介绍下。

一，熔断触发降级

1，当某个服务失败率达到肯定限度时将开启熔断器，这个服务后续再被调用时会被间接拒绝执行fallback逻辑（被调用方服务呈现了问题，调用方进行熔断）
2，熔断器关上的两个条件

1. 申请数达到设定的阀值
2. 申请谬误占比达到设定的阀值

3，示例

    /**
     * HystrixProperty的参数可参考 hystrixCommandProperties
     * 熔断触发降级
     * @return
     * 10s内当发动了超过5次申请，且失败率超过50%，熔断主动开启，
     * 从熔断开启到后续5s之内的申请，都不会进入到办法里，并
     * 且间接触发fallback这个回调办法返回。
     */
    @GetMapping("/circuitBreaker/{num}")
    @HystrixCommand(commandProperties  = {
            //开启熔断器性能
            @HystrixProperty (name = "circuitBreaker.enabled" ,value = "true"),
            //设置最小申请数
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value ="5"),
            //熔断工夫5秒
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds" , value ="5000"), 
            //谬误流程比例
             @HystrixProperty(name="circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "50") 

    } ,fallbackMethod = "fallback")
    public String circuitBreaker(@PathVariable("num")int num){
        if(num%2==0){
            return "失常拜访";
        }

        throw new RuntimeException("");
    }
    //入参加申请办法入参需统一
    public String fallback(int num){
        return "熔断触发降级";
    }

关上熔断器开关

@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
public class App {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(App.class,args);
    }

}

这个示例当申请次数超过5次也就是第6次的时候，如果错误率超过了50%则会关上熔断器并进入fallback逻辑，且熔断器在关上的5s内都会执行ballback逻辑。

二，超时触发降级

1，当某个服务拜访工夫超过指定工夫，可认为这个服务曾经失败而不会持续期待，而后降级返回。

2，示例

    /**
     * 超时工夫触发降级
     * @return
     */
    @GetMapping("/timeOut")
    @HystrixCommand(commandProperties  = {
        //启动超时触发降级
        @HystrixProperty(name = "execution.timeout.enabled" , value = "true"),
        //超过1s就触发降级
        @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds" , value = "1000"),
    } ,fallbackMethod = "fallback")
    public String timeOut() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(3000) ;
        return "失常拜访";

    }


    public String fallback(){
        return "触发降级";
    }

三，资源隔离触发降级

1，资源隔离触发降级分两种：线程池与信号量，hystrix默认应用的是线程池

再来看下信号量

信号量是限度申请并发数，如果超过了设定的值则触发降级。信号量的特点是应用容器(如tomcat)的线程解决申请，不波及线程的高低切换，因为没有超时机制，所以适宜不依赖内部服务的场景。

     public String fallback(){
        return "触发降级";
    }

    @GetMapping("/semaphore")
    @HystrixCommand(
            commandProperties = {
                    //隔离形式，有信号量与线程池两种
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy" , value = "SEMAPHORE"),
                    //信号量大小，默认为10，倡议500-1000.
                    //这里示意这个服务同时不能超过2个并发申请
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests" , value = "2") 
            },
            fallbackMethod = "fallback"
    )
    public String semaphore() throws InterruptedException {
        return "semaphore失常拜访";
    }

再来看下线程池的形式

hystrix将须要被隔离的资源或服务形象成一个command对象，而后应用设定好的且独立的线程池执行，这样就不会影响到其它的服务。
线程池隔离的一个特点是在容器(如tomcat)线程之外创立了新的线程池，也就须要额定的保护这个线程池，这会有肯定的开销(但官网的测试报告说开销并不大)。

 private int num1 = 1;
   
@HystrixCommand(
            commandProperties = {
                    //应用线程池的隔离
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy" , value = "THREAD"),  
                    //超时设置为3秒
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds" , value = "3000"),  

            },
            threadPoolProperties = {
                    //线程池大小
                    @HystrixProperty(name = "coreSize" , value = "20"), 
                    //期待队列长度
                    @HystrixProperty(name = "maxQueueSize" , value = "1000"),     
                    //线程存活工夫
                    @HystrixProperty(name = "keepAliveTimeMinutes", value = "2"),
                    /**
                     * 即便maxQueueSize没有达到，达到
                     * queueSizeRejectionThreshold该值后，
                     * 申请也会被回绝。因为maxQueueSize不能被动静批改，
                     * 这个参数将容许咱们动静设置该值
                     */
                    @HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold" , value = "800"),  
            },
            groupKey = "ThreadService", commandKey = "thread" ,threadPoolKey = "ThreadService",
            fallbackMethod = "fallback"
            )
    public void  thread() throws  Exception  {
        Thread.sleep(1000);
        System.out.println(Thread.currentThread() + "失常拜访" + num1++);
    }



    public void fallback(){
        System.out.println("熔断工夫：" + new Date());
    }

须要留神下的是‘超时工夫’timeoutInMilliseconds，示例中设置的是3s，应用的时候可能会在第4s的时候才熔断，这个和线程启动无关，工夫上会略有出入。