微服务Springcloud超详细教程+实战（十三）

Hystrix

为什么要学习Hystrix呢？
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在高并发领域，在分布式系统中，可能因为一个小小的功能扛不住压力，宕机了，导致其他服务也跟随宕机，最终导致整个系统宕机，所以在SpringCloud中采用Hystrix进行处理。

简介

Hystrix，即熔断器。

主页：https://github.com/Netflix/Hystrix/
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Hystrix是Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程服务、第三方库，防止出现级联失败。

熔断器的工作机制：

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正常工作的情况下，客户端请求调用服务API接口：

当有服务出现异常时，直接进行失败回滚，服务降级处理：

当服务繁忙时，如果服务出现异常，不是粗暴的直接报错，而是返回一个友好的提示，虽然拒绝了用户的访问，但是会返回一个结果。

这就好比去买鱼，平常超市买鱼会额外赠送杀鱼的服务。等到逢年过节，超市繁忙时，可能就不提供杀鱼服务了，这就是服务的降级。

系统特别繁忙时，一些次要服务暂时中断，优先保证主要服务的畅通，一切资源优先让给主要服务来使用，在双十一、618时，京东天猫都会采用这样的策略。

动手实践

引入依赖
首先在user-consumer（服务消费者）中引入Hystix依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

开启熔断
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改造消费者
我们改造user-consumer，添加一个用来访问的user服务的DAO，并且声明一个失败时的回滚处理函数：

@Component
public class UserDao {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "queryUserByIdFallback")
    public User queryUserById(Long id){
        long begin = System.currentTimeMillis();
        String url = "http://user-service/user/" + id;
        User user = this.restTemplate.getForObject(url, User.class);
        long end = System.currentTimeMillis();
        // 记录访问用时：
        System.out.println("访问用时：{}", end - begin);
        return user;
    }

    public User queryUserByIdFallback(Long id){
        User user = new User();
        user.setId(id);
        user.setName("用户信息查询出现异常！");
        return user;
    }
}

@HystrixCommand(fallbackMethod="queryUserByIdFallback")：声明一个失败回滚处理函数queryUserByIdFallback，当queryUserById执行超时（默认是1000毫秒），就会执行fallback函数，返回错误提示。
为了方便查看熔断的触发时机，我们记录请求访问时间。

在原来的业务逻辑中调用这个DAO：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserDao userDao;

    public List<User> queryUserByIds(List<Long> ids) {
        List<User> users = new ArrayList<>();
        ids.forEach(id -> {
            // 我们测试多次查询，
            users.add(this.userDao.queryUserById(id));
        });
        return users;
    }
}

改造服务提供者

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public User queryById(Long id) throws InterruptedException {
        // 为了演示超时现象，我们在这里然线程休眠,时间随机 0~2000毫秒
        Thread.sleep(new Random().nextInt(2000));
        return this.userMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }
}

启动测试
然后运行并查看日志：

id为9、10、11的访问时间分别是：
在这里插入图片描述
id为12的访问时间：

因此，只有12是正常访问，其它都会触发熔断，我们来查看结果：

优化
虽然熔断实现了，但是我们的重试机制似乎没有生效，是这样吗？

其实这里是因为我们的Ribbon超时时间设置的是1000ms:
在这里插入图片描述
而Hystix的超时时间默认也是1000ms，因此重试机制没有被触发，而是先触发了熔断。

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所以，Ribbon的超时时间一定要小于Hystix的超时时间。

我们可以通过hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds来设置Hystrix超时时间。

hystrix:
  command:
  	default:
        execution:
          isolation:
            thread:
              timeoutInMilliseconds: 6000 # 设置hystrix的超时时间为6000ms

在这里插入图片描述