本篇文章给大家分享的是有关如何进行Hystrix开源框架,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
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Spring Cloud集成了Hystrix,Hystrix在很多大公司里都在广泛的使用,我写了一个开源框架,叫Jboot(开源网址git.oschina.net/fuhai/jboot ),它也集成了Hystrix,同时以Hystrix为核心穿插在整个框架内部。
我有一些之前的同事在阿里、百度、腾讯、滴滴等大公司,他们也都在广泛的使用Hystrix,但是,却没有太好的文章能介绍Hystrix到底是什么?它为什么这么流行?在什么场景下用?解决什么痛点?
Hystrix的介绍:
“Hystrix 供分布式系统使用,提供延迟和容错功能,隔离远程系统、访问和第三方程序库的访问点,防止级联失败,保证复杂的分布系统在面临不可避免的失败时,仍能有其弹性。”
实际上,这样的解释及其笼统,对于不了解Hystrix的同学来说还是一头雾水。
在传统的项目中,一般的架构如下:
在高爆发情况下,如果没有采用适当的缓存,浏览器的请求会直接被web应用传送到数据库去,也就说当有多少个浏览器请求,就会有多少个数据库查询,这个的时候,数据库往往会不堪重负,出现异常情况。
比如说:
当数据库查询过大,导致数据库服务器内存占用过高。
当SQL较为复杂,导致数据库CPU占用过高,或者返回结果较慢。
连接数过多,导致链接超时。
等等。
在我们整个web应用在,不同的逻辑(或页面)对数据库的查询造成的压力往往是不一样的。
比如说:
查看文章详情页面,可能是根据文章的主键进行查询,命中数据库主键索引,效率非常高。
某个文章统计页面,根据复杂的SQ语句查询数据库才会得到的结果,效率很第,同时占用数据库内存和CPU。
如果当“某个文章统计页面”被大量访问,数据库出现异常情况,有新的请求的时候,总会返回数据库连接超时,同时也包括“查看文章详情页面”。此时,对于访问文章详情的用户来说可能会出现500错误。
也就是说,“查看文章详情页面”和“某个文章统计页面”两个不同的页面(或者说两个不同的逻辑)会相互影响。
如何解决此类的问题呢?
这就涉及到我们这篇文章要降到的Hystrix,Hystrix能够对“查看文章详情页面”和“某个文章统计页面”这两个不同的页面进行隔离,当任何一个出现问题的时候,不会影响到其他的页面。
也就说当“某个文章统计页面”被大量访问,出现了数据库异常情况,导致web应用出现500,那么Hystrix要极力去保证“查看文章详情页面”是正常的。
如何做到呢?
Hystrix提供了两种解决方案:
线程池。
信号量。
在“web应用”访问“数据库”的时候,Hystrix会把不同的逻辑放到不同的线程池里去,同时会启用一个“线程池管理员”来查看线程池里所有线程的执行情况,如果某个连接池异常出现达到一定的量,那么此时,所有的请求都不会再请求到数据库,直接被Hystrix拦截,并会调用一个本地方法来处理“异常达到一定量”的这种情况,这个过程也叫“降级”。
在上述的业务描述中,“某个文章统计页面”和“查看文章详情页面”是两个不同的逻辑,会被Hystrix放到两个不同的线程池里,当“某个文章统计页面”的错误率(异常情况)达到一定的量(这个量可以配置),Hystrix立即切断了“某个文章统计页面”和数据库之间的连接,保证“某个文章统计页面”不会再继续消耗数据库资源。而“查看文章详情页面”的错误率极低或者系统延迟极低,Hystrix对其正常放行。从而达到了隔离的作用。
不过,Hystrix用得更多的是在RPC(Remote Procedure Call)的使用场景,在分布式架构下,不同的系统之间会相互调用,一旦某个子系统出现异常,Hystrix立即切断其他系统和异常子系统的联系。
如下图所示:
假设上图的顶部“User Request”是访问某在线商城的个人中心页面,个人中心页面里显示了:个人资料、推荐商品、购物车和我的快递信息等。
个人资料、推荐商品、购物车、我的快递信息分别来至于四个子系统。大概由如下代码组成:
public void userCenter(){ ListrecommendGoodsList = system1.queryGoodsList(); List myGoodsList = system2.queryMyGoodsList(); List myExpressInfoList = system3.queyrMyExpressList(); User myInfo = system4.queryMyInfo(); request.setAttribute(“recommendGoodsList”,recommendGoodsList); request.setAttribute(“myGoodsList”,myGoodsList); request.setAttribute(“myExpressInfoList”,myExpressInfoList); request.setAttribute(“myInfo”,myInfo); render(“userCenter.html”); }
此时,若“快递信息”子系统出现了问题,如下图所示:
public void userCenter(){
List
recommendGoodsList = system1.queryGoodsList(); List
myGoodsList = system2.queryMyGoodsList(); List
myExpressInfoList = system3.queyrMyExpressList(); User myInfo = system4.queryMyInfo();
request.setAttribute(“recommendGoodsList”,recommendGoodsList);
request.setAttribute(“myGoodsList”,myGoodsList);
request.setAttribute(“myExpressInfoList”,myExpressInfoList);
request.setAttribute(“myInfo”,myInfo);
render(“userCenter.html”);
}
那么此时,第四行代码“ system3.queyrMyExpressList();”会出现等待情况,从而导致所有的请求都会出现等待情况,如下图:
更加可怕的是,当所有的请求都在等待的时候,系统资源会很快被耗尽,从而导致系统奔溃,甚至连重启系统都不行(因为重启后,请求又立即进来消耗资源)。一个服务器的等待,也可能会导致其他服务器出现等待(不同的服务器之间往往都会有相互调用数据的情况),此时所有的业务系统全部奔溃,又称:雪崩效应。
当有了Hystrix的隔离之后,每个业务都会在自己的线程池里被管理,当List
我们回头来看下Hystrix的定义:
“Hystrix 供分布式系统使用,提供延迟和容错功能,隔离远程系统、访问和第三方程序库的访问点,防止级联失败,保证复杂的分布系统在面临不可避免的失败时,仍能有其弹性。”
此时,你是否对Hystrix的定义有所理解了呢?
值得赞赏的是,Hystrix对线程池的管理,还提供了一个可视化的监控系统 hystrix-dashboard 来查看每个线程池的情况。如果你的电脑上安装有docker,可以通过以下命令来启动 hystrix-dashboard:
docker run --rm -ti -p 7979:7979 kennedyoliveira/hystrix-dashboard
如果没有docker环境也没关系,你也可以执行通过以下方法来编译启动 hystrix-dashboard:
$ git clone https://github.com/Netflix/Hystrix.git
$ cd Hystrix/hystrix-dashboard
$ ../gradlew appRun
> Building > :hystrix-dashboard:appRun > Running at http://localhost:7979/hystrix-dashboard
启动 hystrix-dashboard 成功后,可以通过浏览器访问http://localhost:7979/hystrix-dashboard 来查看 hystrix-dashboard 。
如下图所示:
填写“web应用”的Hystrix的stream地址后,点击“monitor stream”按钮,我们就可以看到Hystrix对整个应用的监控情况了。
备注:在Jboot框架开发的应用中,我们需要在jboot.properties配置“jboot.hystrix.url = /hystrix.stream”,此时Hystrix的stream地址为:http://host:port/hystrix.stream 。
Srping Cloud等要做的事情比较多,不像Jboot一行配置就可以使用,请自行查看其帮助文档。
到此,Hystrix的介绍就完毕了,这篇文章并没有涉及到Hystrix如何去使用,网上有非常多的文章来讲解如何使用Hystrix,但是却没有一篇文章来系统介绍什么是Hystrix。我觉得对任何技术,理解要比使用重要很多,这也是我为什么写这篇文章的原因。
以上就是如何进行Hystrix开源框架,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
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