java分布式面试降级组件Hystrix的功能特性

 更新时间:2022年03月09日 17:34:54   作者:Q.E.D  
这篇文章主要为大家介绍了java分布式面试关于降级组件Hystrix的功能特性回答,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步

引言

关于 Hystrix 的问题汇总后两点:

  • Hystrix主要功能覆盖考察。
  • Hystrix工作中使用经验考察。

Hystrix语义为“豪猪”,它后背带刺儿且具有自我保护的能力,这是不是就很好理解它的功能了。虽然我没有直接使用过Hystrix,但是类似的同样功能的框架功能和原理都大同小异,所以我决定针对 Hystrix 单独拆分开讲解。

同时我觉得Hystrix中有很多设计思想非常优秀,非常值得我们学习,学习这些设计思想,你可以从更高维度去思考如何让系统更加稳定。

1、面试官:能简单介绍下Hystrix有哪些功能吗?

问题分析:了解Hystrix的功能,同时也能从Hystrix优秀的设计理念中得到架构设计方面的启发。

答:我在项目里使用到,系统在 Hystrix 的保护下,可以长期处于高可用的状态,常用的功能有以下几点:

1.1、fail-fast(快速失败)

Hystrix设计中提供了 fail-fast(快速失败)和快速恢复机制。

Tip:不知道之前你是否了解过fail-fast机制,或者面试Java基础的时候,HashMap 中的 Iterator 迭代器,Iterator的设计就是 fail-fast 的,**快速失败(fail—fast)**是Java集合中的一种机制, 在用迭代器遍历一个集合对象时,如果遍历过程中对集合对象的内容进行了修改(增加、删除、修改),则会抛出Concurrent Modification Exception。

我第一次学习 HashMap 并不是很懂 fail-fast,觉得快速失败只是应用在Java集合类中,防止Java非线程安全集合的并发操作,学习使用 Hystrix 后,原来快速失败机制还可以应用在系统架构设计中,对无法及时处理的请求快速失败(fail-fast),降低系统负载,而不是排队。

1.2、Fallback优雅降级机制

Fallback 字面意思是遇到Fall就启动back,了解到Fallback的机制后,我马上在项目中用起来。

看真实例子:

 @Override
    @Degrade(key = "getOrderByParamFromES", fallBackMethod = "getOrderByParamFromMysql")
    public OrderResult getOrderByParamFromES(OrderSearchParam param) {
        //走ES查询
        ......
        return OrderResult;
    }
 		//fallBack后调用getOrderByParamFromMysql方法
 		public OrderResult getOrderByParamFromMysql(OrderSearchParam param) {
        //走mysql查询
        ......
        return OrderResult;
    }
 

代码解释:

fallBackMethod = "getOrderByParamFromMysql"

就是在ES查询故障失败后,系统自动降级调getOrderByParamFromMysql方法,走mysql查询,正常情况下,getOrderByParamFromMysql是不会被调用的,除非Fall。

1.3、线程/信号量隔离机制

线程隔离:

请求会根据自己的key获取对应线程池中的线程执行,动态设置线程池参数,这样自然地将不同的请求隔离开来,支持异步来提高接口性能。不同请求直接不影响,例如service1请求缓慢,但是service2和service3还是可以正常工作,缺点就是线程切换影响性能。

信号量隔离:

一个请求中访问了service1、service2、service3,其中service1请求超时,将导致整个信号量一直不释放,其他请求一直无法接受。

对于延迟小的请求(例如访问缓存或者本地访问数据库)来说,线程池带来的开销是非常高的,你可以考虑采用其他方法,例如非阻塞信号量(不支持超时)来实现依赖服务的隔离。但绝大多数情况下,Netflix 更偏向于使用线程池来隔离依赖服务,因为其带来的额外开销可以接受,并且能支持包括超时在内的所有功能。

2、面试官:刚刚说到线程隔离,那实际使用中是否打开超时线程中断开关?

问题分析:考察实际使用经验,根据线程本身的特点,线程超时,如果不及时中断,会浪费线程资源。

答:一般情况下我们会打开超时中断开关,目的是及时释放线程资源。

通过hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnTimeout = true 设置。

但是如果是写数据库命令,或者记录关键日志命令的情况下,需要命令执行完毕情况,可关闭超时中断。

(面试官点头满意,相信我确实有Hystrix的维护经验)

3、面试官:那你是如何估计线程池大小的?

答:要正确设置线程池的大小,需要分析所部署系统的CPU个数、内存大小、任务类型(计算密集、IO密集等),对于计算密集型任务,线程池大小和CPU个数相近通常能实现最优利用率,对于IO密集型任务,线程池的最优大小的计算公式:线程池大小=CPU个数* (1 + 任务等待时间/ 任务处理时间)。

深入分析

Hystrix历史

Hystrix源自Netflix API团队于2011年开始的项目。2012年,Hystrix不断发展和成熟,Netflix内部的许多团队都采用了它。如今,每天在Netflix上通过Hystrix执行数百亿个线程隔离和数千亿个信号量隔离的调用。这极大地提高了正常运行时间和弹性。

在高并发访问下,系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大,依赖有很多不可控的因素,比如网络连接变慢,资源突然繁忙,暂时不可用,服务脱机等。我们要构建稳定、可靠的分布式系统,就必须要有这样一套容错方法。

Hystrix的主要功能特性

熔断器机制:熔断器可以理解成保险丝,项目里使用Hystrix Command,当 Hystrix Command请求后,如果服务失败数量超过一定比例(比如默认50%),断路器自动熔断,该服务将进入熔断状态,后续请求都会进入fallback。

降级机制:通过fallbackMethod注解,当请求后端服务出现异常的时候, 为了避免影响到其他业务逻辑,可以使用fallback方法指定的方法快速返回,或启用“备胎方案”。

环境隔离:包括线程隔离和信号量隔离。

cache:Hystrix支持将一个请求结果缓存起来,下一个具有相同key的请求将直接从缓存中取出结果,减少请求开销。

Hystrix Demo

通过一个demo快速理解Hystrix fallback 的使用

@Service
public class OrderQueryService {
     /**
     * 订单查询接口
     */
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "queryOrderBack")
    public List<Order> queryOrderFromRedis(String userId) {
      // todo  reids查询逻辑
      return orderlist;
    }
     /**
     * 订单查询接口失败降级方案
     */
    @SuppressWarnings("unused")
    private String queryOrderBack(String userId) {
      // todo  如,走ES查询逻辑  或者 直接提示用户“请稍后再试”
      // todo 通知维护人员处理故障
      return "";
    }
}

代码解释:

程序正常时,查询订单服务是走queryOrderFromRedis方法的逻辑,当queryOrderFromRedis方法抛出异常,根据设定的异常比例,或者指定哪个异常,达到阈值触法fallback开关,程序切换到queryOrderBack,设置程序走ES查询逻辑 或者 直接提示用户“请稍后再试”,根据业务自行设置。

哪些情况下会触发fallback?

Failure TypeException classException.cause触发fallback
FAILUREHystrixRuntimeExceptionunderlying exception (user-controlled)YES
SEMAPHORE_REJECTEDHystrixRuntimeExceptionj.l.RuntimeExceptionYES
SHORT_CIRCUITEDHystrixRuntimeExceptionj.l.RuntimeExceptionYES
THREAD_POOL_REJECTEDHystrixRuntimeExceptionj.u.c.RejectedExecutionExceptionYES
TIMEOUTHystrixRuntimeExceptionj.u.c.TimeoutExceptionYES

FAILURE:任意RuntimeException异常都可以激活fallback。

THREAD_POOL_REJECTED:并发执行的任务数超过线程池和队列之和时,也就是Hystrix的线程隔离机制。

SEMAPHORE_REJECTED:类似 THREAD_POOL_REJECTED ,当服务的并发数大于信号量阈值时将进入fallback。比如配置程序执行并发数不能大于3,由于信号量隔离下无论调用哪种命令执行方法,Hystrix都不会创建新线程执行run()/construct(),所以调用程序需要自己创建多个线程来模拟并发调用execute(),最后看到一旦并发线程>3,后续请求都进入fallback。

SHORT_CIRCUITED:在一定时间内,用户请求超过一定的比例失败时,如超时,异常,线程并发达到限定最大值等,断路器都会打开;短路器打开后所有请求直接走fallback,可以通过。circuitBreakerErrorThresholdPercentage方法设置百分比,默认是50。

TIMEOUT:即超时请求。

附录:Hystrix策略配置

/* --------------统计相关------------------*/ 
// 统计滚动的时间窗口,默认:5000毫秒(取自circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds)   
private final HystrixProperty metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds;   
// 统计窗口的Buckets的数量,默认:10个,每秒一个Buckets统计   
private final HystrixProperty metricsRollingStatisticalWindowBuckets; // number of buckets in the statisticalWindow   
// 是否开启监控统计功能,默认:true   
private final HystrixProperty metricsRollingPercentileEnabled;   
/* --------------熔断器相关------------------*/ 
// 熔断器在整个统计时间内是否开启的阀值,默认20。也就是在metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds(默认10s)内至少请求20次,熔断器才发挥起作用   
private final HystrixProperty circuitBreakerRequestVolumeThreshold;   
// 熔断时间窗口,默认:5秒.熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态,放下一个请求进来重试,如果该请求成功就关闭熔断器,否则继续等待一个熔断时间窗口
private final HystrixProperty circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds;   
//是否启用熔断器,默认true. 启动   
private final HystrixProperty circuitBreakerEnabled;   
//默认:50%。当出错率超过50%后熔断器启动
private final HystrixProperty circuitBreakerErrorThresholdPercentage;  
//是否强制开启熔断器阻断所有请求,默认:false,不开启。置为true时,所有请求都将被拒绝,直接到fallback 
private final HystrixProperty circuitBreakerForceOpen;   
//是否允许熔断器忽略错误,默认false, 不开启   
private final HystrixProperty circuitBreakerForceClosed; 
/* --------------信号量相关------------------*/ 
//使用信号量隔离时,命令调用最大的并发数,默认:10   
private final HystrixProperty executionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests;   
//使用信号量隔离时,命令fallback(降级)调用最大的并发数,默认:10   
private final HystrixProperty fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests; 
/* --------------其他------------------*/ 
//使用命令调用隔离方式,默认:采用线程隔离,ExecutionIsolationStrategy.THREAD   
private final HystrixProperty executionIsolationStrategy;   
//使用线程隔离时,调用超时时间,默认:1秒   
private final HystrixProperty executionIsolationThreadTimeoutInMilliseconds;   
//线程池的key,用于决定命令在哪个线程池执行   
private final HystrixProperty executionIsolationThreadPoolKeyOverride;   
//是否开启fallback降级策略 默认:true   
private final HystrixProperty fallbackEnabled;   
// 使用线程隔离时,是否对命令执行超时的线程调用中断(Thread.interrupt())操作.默认:true   
private final HystrixProperty executionIsolationThreadInterruptOnTimeout; 
// 是否开启请求日志,默认:true   
private final HystrixProperty requestLogEnabled;   
//是否开启请求缓存,默认:true   
private final HystrixProperty requestCacheEnabled; // Whether request caching is enabled
//请求合并是允许的最大请求数,默认: Integer.MAX_VALUE   
private final HystrixProperty maxRequestsInBatch;   
//批处理过程中每个命令延迟的时间,默认:10毫秒   
private final HystrixProperty timerDelayInMilliseconds;   
//批处理过程中是否开启请求缓存,默认:开启   
private final HystrixProperty requestCacheEnabled; 
/* 配置线程池大小,默认值10个 */ 
private final HystrixProperty corePoolSize; 
/* 配置线程值等待队列长度,默认值:-1 建议值:-1表示不等待直接拒绝,测试表明线程池使用直接决绝策略+ 合适大小的非回缩线程池效率最高.所以不建议修改此值。 当使用非回缩线程池时,queueSizeRejectionThreshold,keepAliveTimeMinutes 参数无效 */
private final HystrixProperty maxQueueSize; 

其他常用限流降级组件

Sentinel:阿里巴巴集团内部基础技术模块,覆盖了所有的核心场景。Sentinel 也因此积累了大量的流量归整场景以及生产实践。2018 年,Sentinel 开源,并持续演进。

Resilience4j:也是一个轻量级的容错组件,其灵感来自于 Hystrix,但主要为 Java 8 和函数式编程所设计。轻量级体现在其只用 Vavr库(前身是 Javaslang),没有任何外部依赖。而 Hystrix 依赖了 Archaius ,Archaius 本身又依赖很多第三方包,例如 Guava、Apache Commons Configuration 等。

Sentinel 与 Hystrix resilience4j 对比

 SentinelHystrixresilience4j
隔离策略信号量隔离(并发线程数限流)线程池隔离/信号量隔离信号量隔离
熔断降级策略基于响应时间、异常比率、异常数等异常比率模式、超时熔断基于异常比率、响应时间
实时统计实现滑动窗口(LeapArray)滑动窗口(基于 RxJava)Ring Bit Buffer
动态规则配置支持多种配置源支持多种数据源有限支持
扩展性丰富的 SPI 扩展接口插件的形式接口的形式
基于注解的支持支持支持支持
限流基于 QPS,支持基于调用关系的限流有限的支持Rate Limiter
集群流量控制支持不支持不支持
流量整形支持预热模式、匀速排队模式等多种复杂场景不支持简单的 Rate Limiter 模式
系统自适应保护支持不支持不支持
控制台提供开箱即用的控制台,可配置规则、查看秒级监控、机器发现等简单的监控查看不提供控制台,可对接其它监控系统
多语言支持Java / C++JavaJava
开源社区状态活跃停止维护较活跃

至于如何选择,个人觉得,只要满足需求掌握使用理念,选技术文档最多最全的一种即可,你最熟悉的就是最适合你的。

总结

Hystrix 框架提供了高可用相关的各种各样的功能,有了 Hystrix 的保护,整个系统可以长期处于高可用的状态。

这一小节的内容不仅仅是学会 Hystrix 这门工具的使用,更重要的是理解降级的设计理念,即便 Hystrix 官方已经停止维护更新,但不可否定 Hystrix 是一个优秀的生产力工具。

以上就是java分布式面试降级组件Hystrix的功能特性的详细内容,更多关于java分布式面试降级组件Hystrix的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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