一、服务熔断
官方文档:https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/spring-cloud-netflix/1.3.5.RELEASE/single/spring-cloud-netflix.html#_circuit_breaker_hystrix_clients
我们知道,微服务之间是可以进行相互调用的,那么如果出现了下面的情况会导致什么问题?
由于位于最底端的服务提供者E发生故障,那么此时会直接导致服务ABCD全线崩溃,就像雪崩了一样。
这种问题实际上是不可避免的,由于多种因素,比如网络卡顿、系统故障、硬件问题等,都存在一定可能,会导致这种极端的情况发生。因此,我们需要寻找一个应对这种极端情况的解决方案。
为了解决分布式系统的雪崩问题,SpringCloud提供了Hystrix熔断器组件,他就像我们家中的保险丝一样,当电流过载就会直接熔断,防止危险进一步发生,从而保证家庭用电安全。可以想象一下,如果整条链路上的服务已经全线崩溃,这时还在不断地有大量的请求到达,需要各个服务进行处理,肯定是会使得情况越来越糟糕的。
我们来详细看看它的工作机制。
1.服务降级
服务降级,注意一定要区分开服务降级和服务熔断的区别,服务降级并不会直接返回错误,而是可以提供一个补救措施,正常响应给请求者。这样相当于服务依然可用,但是服务能力肯定是下降了的。
我们就基于借阅管理服务来进行讲解,我们不开启用户服务和图书服务,表示用户服务和图书服务已经挂掉了。
这里我们导入Hystrix的依赖(此项目已经停止维护,SpringCloud依赖中已经不自带了,所以说需要自己单独导入):
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
<version>2.2.10.RELEASE</version>
</dependency>
接着我们需要在启动类添加注解开启:
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableHystrix //启用Hystrix
public class BorrowApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(BorrowApplication.class, args);
}
}
那么现在,由于用户服务和图书服务不可用,所以查询借阅信息的请求肯定是没办法正常响应的,这时我们可以提供一个备选方案,也就是说当服务出现异常时,返回我们的备选方案:
BorrowController
@RestController
@RequestMapping("/borrow")
public class BorrowController {
@Resource
private BorrowService borrowService;
//使用@HystrixCommand来指定备选方案
@HystrixCommand(fallbackMethod = "onError")
@GetMapping("/getBorrowById/{uid}")
public UserBorrowDto getBorrowById(@PathVariable("uid") Integer uid){
return borrowService.getUserBorrowDtoByUid(uid);
}
//备选方案,这里直接返回空列表了
//注意参数和返回值要和上面的一致
public UserBorrowDto onError(Integer uid){
return new UserBorrowDto(null, Collections.emptyList());
}
}
可以看到,虽然我们的服务无法正常运行了,但是依然可以给浏览器正常返回响应数据:
服务降级是一种比较温柔的解决方案,虽然服务本身的不可用,但是能够保证正常响应数据。
2.服务熔断
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制,当检测出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时,会进行服务的降级,进而熔断该节点微服务的调用,快速返回”错误”的响应信息。当检测到该节点微服务响应正常后恢复调用链路。
实际上,熔断就是在降级的基础上进一步升级形成的,也就是说,在一段时间内多次调用失败,那么就直接升级为熔断。
加入两条语句打印
//使用@HystrixCommand来指定备选方案
@HystrixCommand(fallbackMethod = "onError")
@GetMapping("/getBorrowById/{uid}")
public UserBorrowDto getBorrowById(@PathVariable("uid") Integer uid){
System.out.println("正常执行方法");
return borrowService.getUserBorrowDtoByUid(uid);
}
//备选方案,这里直接返回空列表了
//注意参数和返回值要和上面的一致
public UserBorrowDto onError(Integer uid){
System.out.println("服务器错误,进入备选方法");
return new UserBorrowDto(null, Collections.emptyList());
}
}
一开始的时候,会正常地去调用Controller对应的方法findUserBorrows
,发现失败然后进入备选方法,但是我们发现在持续请求一段时间之后,没有再调用这个方法,而是直接调用备选方案,这便是升级到了熔断状态。
我们可以继续不断点击,继续不断地发起请求:
可以看到,过了一段时间之后,会尝试正常执行一次findUserBorrows,但是依然是失败状态,所以继续保持熔断状态。
所以得到结论,它能够对一段时间内出现的错误进行侦测,当侦测到出错次数过多时,熔断器会打开,所有的请求会直接响应失败,一段时间后,只执行一定数量的请求,如果还是出现错误,那么则继续保持打开状态,否则说明服务恢复正常运行,关闭熔断器。
我们可以测试一下,开启另外两个服务之后,继续点击:
可以看到,当另外两个服务正常运行之后,当再次尝试调用findUserBorrows
之后会成功,于是熔断机制就关闭了,服务恢复运行。
总结
二、OpenFign实现降级
Hystrix也可以配合Feign进行降级,我们可以对应接口中定义的远程调用单独进行降级操作。
比如我们还是以用户服务挂掉为例,那么这个时候肯定是会远程调用失败的,也就是说我们的Controller中的方法在执行过程中会直接抛出异常,进而被Hystrix监控到并进行服务降级。
而实际上导致方法执行异常的根源就是远程调用失败,所以我们换个思路,既然用户服务调用失败,那么我就给这个远程调用添加一个替代方案,如果此远程调用失败,那么就直接上替代方案。那么怎么实现替代方案呢?我们知道Feign都是以接口的形式来声明远程调用,那么既然远程调用已经失效,我们就自行对其进行实现,创建一个实现类,对原有的接口方法进行替代方案实现:
package com.example.service.client;
import com.example.entity.User;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class UserFallbackClient implements UserClient {
@Override
public User getUserById(Integer uid) {
User user = new User();
user.setName("我是补救措施");
return user;
}
}
实现完成后,我们只需要在原有的接口中指定失败替代实现即可:
//声明为userservice服务的HTTP请求客户端
@FeignClient(value = "userservice",fallback = UserFallbackClient.class)
public interface UserClient {
//路径保证和其他微服务提供的一致即可
@GetMapping("/user/getUserById/{uid}")
User getUserById(@PathVariable("uid") Integer uid);
}
现在去掉BorrowController
的@HystrixCommand
注解和备选方法:
@RestController
@RequestMapping("/borrow")
public class BorrowController {
@Resource
private BorrowService borrowService;
@GetMapping("/getBorrowById/{uid}")
public UserBorrowDto getBorrowById(@PathVariable("uid") Integer uid){
return borrowService.getUserBorrowDtoByUid(uid);
}
}
最后我们在配置文件中开启熔断支持:
feign:
circuit breaker:
enabled: true
可以看到,现在已经采用我们的替代方案作为结果。
三、监控页面部署
除了对服务的降级和熔断处理,我们也可以对其进行实时监控,只需要安装监控页面即可,这里我们创建一个新的项目,导入依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
<version>2.2.10.RELEASE</version>
</dependency>
接着添加配置文件:
server:
port: 8900
hystrix:
dashboard:
# 将localhost添加到白名单,默认是不允许的
proxy-stream-allow-list: "localhost"
接着创建主类,注意需要添加@EnableHystrixDashboard
注解开启管理页面:
@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class HystrixDashBoardApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(HystrixDashBoardApplication.class, args);
}
}
启动Hystrix管理页面服务,然后我们需要在要进行监控的服务中添加Actuator依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
Actuator是SpringBoot程序的监控系统,可以实现健康检查,记录信息等。在使用之前需要引入spring-boot-starter-actuator,并做简单的配置即可。
然后在配置文件中配置Actuator添加暴露:
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
接着我们打开刚刚启动的管理页面,地址为:http://localhost:8900/hystrix/
在中间填写要监控的服务:比如借阅服务:http://localhost:8301/actuator/hystrix.stream,注意后面要添加/actuator/hystrix.stream
,然后点击Monitor Stream即可进入监控页面:
可以看到5次访问都是正常的,所以显示为绿色,接着我们来尝试将图书服务关闭,这样就会导致服务降级甚至熔断,然后再多次访问此服务看看监控会如何变化:
可以看到,错误率直接飙升到100%,并且一段时间内持续出现错误,中心的圆圈也变成了红色,在出现大量错误的情况下保持持续访问,可以看到此时已经将服务熔断,Circuit
更改为Open状态,并且图中的圆圈也变得更大,表示压力在持续上升。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-580567.html
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