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- 前言
Springcloud框架中,超时时间的设置通常有三个层面:
zuul网关
#默认1000
zuul.host.socket-timeout-millis=2000
#默认2000
zuul.host.connect-timeout-millis=4000
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ribbon
ribbon:
OkToRetryOnAllOperations: false #对所有操作请求都进行重试,默认false
ReadTimeout: 5000 #负载均衡超时时间，默认值5000
ConnectTimeout: 3000 #ribbon请求连接的超时时间，默认值2000
MaxAutoRetries: 0 #对当前实例的重试次数，默认0
MaxAutoRetriesNextServer: 1 #对切换实例的重试次数，默认1
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熔断器Hystrix
hystrix:
command:
default: #default全局有效，service id指定应用有效
execution:
timeout:
#如果enabled设置为false，则请求超时交给ribbon控制,为true,则超时作为熔断根据
enabled: true
isolation:
thread:
timeoutInMilliseconds: 1000 #断路器超时时间，默认1000ms
feign.hystrix.enabled: true
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2.测试各个配置的效果
这里我开了一个Eureka服务中心
开了两个个服务eureka-client,端口分别为8087和8088,进行负载均衡
开了一个服务eureka-feign去调用eureka-client的方法,模拟eureka-client处理时间过长的时候出现的情况
eureka-client的方法:
/**
- 测试重试时间
- @return
*/
@RequestMapping("/timeOut")
public String timeOut(@RequestParam int mills) {
log.info("[client服务-{}] [timeOut方法]收到请求,阻塞{}ms", port, mills);
try {
Thread.sleep(mills);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("[client服务-{}] [timeOut]返回请求",port);
return String.format(“client服务-%s 请求ok!!!”, port);
}
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eureka-feign调用client的方法,通过传参数mills来控制client线程休眠的时间
/**
* 测试重试时间
* @return
*/
@RequestMapping("/timeOut")
public String timeOut(@RequestParam int mills){
log.info(“开始调用”);
return feignService.timeOut( mills );
}
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service:
/**
* 测试springcloud的超时机制
* @param mills
* @return
*/
@RequestMapping(value = “/timeOut”,method = RequestMethod.GET)
String timeOut(@RequestParam(value = “mills”) int mills);
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熔断方法:
@Override
public String timeOut(int mills) {
System.out.println(“熔断”);
return “熔断了”;
}
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测试1
ribbon:
OkToRetryOnAllOperations: false #对所有操作请求都进行重试,默认false
ReadTimeout: 1000 #负载均衡超时时间，默认值5000
ConnectTimeout: 3000 #ribbon请求连接的超时时间，默认值2000
MaxAutoRetries: 0 #对当前实例的重试次数，默认0
MaxAutoRetriesNextServer: 1 #对切换实例的重试次数，默认1
hystrix:
command:
default: #default全局有效，service id指定应用有效
execution:
timeout:
#如果enabled设置为false，则请求超时交给ribbon控制,为true,则超时作为熔断根据
enabled: true
isolation:
thread:
timeoutInMilliseconds: 5000 #断路器超时时间，默认1000ms
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测试 900ms
请求正常.
测试 2000ms
熔断
接着测试4000ms, 6000都熔断了
测试2
更换两个超时时间:
ReadTimeout: 3000 #负载均衡超时时间，默认值5000
ConnectTimeout: 1000 #ribbon请求连接的超时时间，默认值2000
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ribbon:
OkToRetryOnAllOperations: false #对所有操作请求都进行重试,默认false
ReadTimeout: 3000 #负载均衡超时时间，默认值5000
ConnectTimeout: 1000 #ribbon请求连接的超时时间，默认值2000
MaxAutoRetries: 0 #对当前实例的重试次数，默认0
MaxAutoRetriesNextServer: 1 #对切换实例的重试次数，默认1
hystrix:
command:
default: #default全局有效，service id指定应用有效
execution:
timeout:
#如果enabled设置为false，则请求超时交给ribbon控制,为true,则超时作为熔断根据
enabled: true
isolation:
thread:
timeoutInMilliseconds: 5000 #断路器超时时间，默认1000ms
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测试2000ms:
成功了
调用4000ms
熔断了
测试6000ms也是熔断
可见ReadTimeout和ConnectTimeout,当调用某个服务等待时间过长的时候, 对超时报错/熔断生效的是ReadTimeout,ConnectTimeout则表示连接服务的时间,一般不用配置太久,1~2秒左右就可以了
测试3
现在来测试ReadTimeout和timeoutInMilliseconds谁起作用
测试2中的配置如下:
ReadTimeout: 3000 #负载均衡超时时间，默认值5000
ConnectTimeout: 1000 #ribbon请求连接的超时时间，默认值2000
timeoutInMilliseconds: 5000 #断路器超时时间，默认1000ms
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在4000ms熔断了,2000ms正常,说明是ReadTimeout生效, 现在换成:
ReadTimeout: 5000 #负载均衡超时时间，默认值5000
ConnectTimeout: 1000 #ribbon请求连接的超时时间，默认值2000
timeoutInMilliseconds: 3000 #断路器超时时间，默认1000ms
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ribbon:
OkToRetryOnAllOperations: false #对所有操作请求都进行重试,默认false
ReadTimeout: 5000 #负载均衡超时时间，默认值5000
ConnectTimeout: 1000 #ribbon请求连接的超时时间，默认值2000
MaxAutoRetries: 0 #对当前实例的重试次数，默认0
MaxAutoRetriesNextServer: 1 #对切换实例的重试次数，默认1
hystrix:
command:
default: #default全局有效，service id指定应用有效
execution:
timeout:
#是否开启超时熔断
enabled: true
isolation:
thread:
timeoutInMilliseconds: 3000 #断路器超时时间，默认1000ms
feign.hystrix.enabled: true
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2000ms 正常
4000ms 熔断
说明熔断器timeoutInMilliseconds: 3000起作用了
测试4
这里再测一个配置:
这个enable如果为false, 则表示熔断器不根据自己配置的超时时间进行熔断,这样的话就会收到ribbon的ReadTimeout配置的影响了,超过这个时间,eureka-feign会抛出timeout的异常,这个时候熔断器就会因为这个异常而进行熔断
hystrix:
command:
default: #default全局有效，service id指定应用有效
execution:
timeout:
#是否开启超时熔断
enabled: false
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测试4000ms 正常
测试6000ms 熔断. 此处是因为ribbon的ReadTimeout: 5000
3.总结
由上面的测试可以得出:
如果hystrix.command.default.execution.timeout.enabled为true,则会有两个执行方法超时的配置,一个就是ribbon的ReadTimeout,一个就是熔断器hystrix的timeoutInMilliseconds, 此时谁的值小谁生效
如果hystrix.command.default.execution.timeout.enabled为false,则熔断器不进行超时熔断,而是根据ribbon的ReadTimeout抛出的异常而熔断,也就是取决于ribbon
ribbon的ConnectTimeout,配置的是请求服务的超时时间,除非服务找不到,或者网络原因,这个时间才会生效
ribbon还有MaxAutoRetries对当前实例的重试次数,MaxAutoRetriesNextServer对切换实例的重试次数, 如果ribbon的ReadTimeout超时,或者ConnectTimeout连接超时,会进行重试操作
由于ribbon的重试机制,通常熔断的超时时间需要配置的比ReadTimeout长,ReadTimeout比ConnectTimeout长,否则还未重试,就熔断了
为了确保重试机制的正常运作,理论上（以实际情况为准）建议hystrix的超时时间为:(1 + MaxAutoRetries + MaxAutoRetriesNextServer) * ReadTimeout
ribbon:
OkToRetryOnAllOperations: false #对所有操作请求都进行重试,默认false
ReadTimeout: 10000 #负载均衡超时时间，默认值5000
ConnectTimeout: 2000 #ribbon请求连接的超时时间，默认值2000
MaxAutoRetries: 0 #对当前实例的重试次数，默认0
MaxAutoRetriesNextServer: 1 #对切换实例的重试次数，默认1
hystrix:
command:
default: #default全局有效，service id指定应用有效
execution:
timeout:
enabled: true
isolation:
thread:
timeoutInMilliseconds: 20000 #断路器超时时间，默认1000ms
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4.微服务优化
4.1 什么是hystrix
我们先来看这么一个图,假如订单服务需要调用积分服务,库存服务,仓储服务,订单服务的线程池有100个线程,这个时候积分服务突然挂了.这时候同时有大量的请求来访问订单服务,最终的结果是这100个线程都会卡在积分服务这里,这时候订单服务也没有多余的线程处理请求了,所以订单服务也差不多挂了.
这就是微服务中的服务雪崩问题.
而这时你会发现,如果我只是看看这个商品还有多少库存,那么订单服务就只需要调用库存服务就可以了,并不受积分服务的影响.
这个时候就是Hystrix的时刻了,Hystrix是隔离、熔断以及降级的一个框架。
Hystrix的特点,就是针对不同的服务,会搞很多个小小的线程池,比如订单服务请求库存服务是一个单独的线程池,请求积分服务是一个单独的线程池. 这样虽然积分服务的线程池全部卡住了,但是不影响库存服务的调用.
4.2 服务降级和熔断
现在库存服务的问题解决了,积分服务还没解决啊. 比如积分服务网络很差,订单服务要一直傻等积分服务响应吗?单单看一个请求,用户等个几秒可能还没什么,如果100个线程都卡住几秒,后面的请求全部得不到处理.
所以我们可以让Hystrix在一定时间后主动返回,不再等待,这就是熔断.
降级,顾名思义,就是将不重要或者不紧急的任务,延迟处理,或者暂不处理.比如上面的超时熔断,熔断了怎么办?获取不到用户的积分,直接给用户提示网络繁忙,请稍后再试,就是一种延迟处理. 比如秒杀活动,为了防止并发量太大,通常会采取限流措施,降级后的处理方案可以是：排队页面（将用户导流到排队页面等一会重试）、无货（直接告知用户没货了）、错误页（如活动太火爆了，稍后重试）。
4.3 微服务优化
了解了Hystrix的特性和超时效果,再看看下面这个图,服务A调用服务B和服务C,服务C没有太复杂的逻辑处理,300毫秒内就处理返回了,服务B逻辑复杂,Sql语句就长达上百行,经常要卡个5,6秒返回,在大量请求调用到服务B的时候,服务A调用服务B的hystrix线程池已经不堪重负,全部卡住
这里的话,首先考虑的就是服务B的优化,优化SQL,加索引,加缓存, 优化流程,同步改异步,总之缩短响应时间
一个接口，理论的最佳响应速度应该在200ms以内，或者慢点的接口就几百毫秒。
a. 如何设置Hystrix线程池大小
Hystrix线程池大小默认为10
hystrix:
threadpool:
default:
coreSize: 10
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每秒请求数 = 1/响应时长(单位s) * 线程数 = 线程数 / 响应时长(单位s)
也就是
线程数 = 每秒请求数 * 响应时长(单位s) + (缓冲线程数)
标准一点的公式就是QPS * 99% cost + redundancy count
比如一台服务, 平均每秒大概收到20个请求,每个请求平均响应时长估计在500ms,
线程数 = 20 * 500 / 1000 = 10
为了应对峰值高并发,加上缓冲线程,比如这里为了好计算设为5,就是 10 + 5 = 15个线程
b. 如何设置超时时间
还拿上面的例子,比如已经配置了总线程是12个,每秒大概20个请求,那么极限情况,每个线程都饱和工作,也就是每个线程一秒内处理的请求为 20 / 15 = ≈ 1.3个 , 那每个请求的最大能接受的时间就是 1000 / 1.3 ≈ 769ms ,往下取小值700ms.
实际情况中,超时时间一般设为比99.5%平均时间略高即可,然后再根据这个时间推算线程池大小
作者：zzzgd_666
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/zzzgd_666/article/details/83314833
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