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【黑猫影院源码】【影视app对接源码】【芋道源码下载】熔断hystris源码_熔断指令是什么意思啊

来源:下缺口指标源码 时间:2024-12-22 23:56:47

1.Hystrix详解
2.SpringCloud服务降级与服务熔断:Hystrix
3.Spring Cloud中Hystrix仪表盘学习(笔记)
4.Spring Boot 项目配合Hystrix 实现全局RestController超时熔断(api超过30秒返回timeout)
5.Hystrix断路器简介与工作原理
6.微服务保险机制!熔断服务熔断与服务降级全解析,源意思区别、码熔原理及实战

熔断hystris源码_熔断指令是熔断什么意思啊

Hystrix详解

       1、简介

       åœ¨å¾®æœåŠ¡ä¸­ï¼ŒæœåŠ¡ä¸ŽæœåŠ¡ä¹‹é—´çš„调用经常出现两个不确定性因素:

       ç½‘络延迟

       æœåŠ¡å¼‚常

       å»¶è¿Ÿåœ¨å¾®æœåŠ¡ä¸­æ˜¯ä¸€ä¸ªéžå¸¸é‡è¦çš„性能指标,随着服务的增加,调用链越来越复杂,此时低延迟往往是微服务系统架构中首要目标;高网络延迟可能会拖垮整个微服务,这是不允出现的。此外服务内部可能会发生未知异常,或者未捕获的异常,这时异常如果没有得到正确的处理,将会沿着调用链往上抛出,这对上传调用链来说也是致命的,因为往往这个时候上层调用方它不知道该如何处理未知异常。

       å¯¹äºŽæœåŠ¡å¼‚常,我们应该在系统架构时满足维加斯规则(Vegas Rule) :在微服务中发生的事情,就留在该微服务中。通俗点说,微服务中发生的异常要自己处理,不应该给其他微服务返回非约定交互报文之外的任何信息。

       å¯¹äºŽç½‘络延迟,这是无法避免的,CAP理论中也谈到过分布式架构中网络分区无法避免,用于可能发生;因此我们只能在可能发生网络延迟的地方,做超时设置、超时后的副本处理等操作。

       Hystrix用于解决上面两个问题。( 注意,它并不能让错误不发生或者让网络延迟不发生,它只是提供了后备行为和自校正功能,可以用于优雅的处理错误和网络延迟。 )Hystrix的工作原理很简单,被保护的方法可以设定失败阈值,在给定的失败阈值内方法发生失败(异常/延迟),通过调用一个预先准备的后备方法来返回预先准备的数据报文(本质上仍然是通过切面实现)。Hystrix有三种状态,分别是关闭状态、打开状态、半开状态。

       å…³é—­çŠ¶æ€ï¼ˆclosed),Hystrix默认为关闭状态

       æ‰“开状态(open),超过设定的失败阈值后,熔断机制打开,Hystrix进入打开状态,此时所有请求直接请求提供熔断方法,不再请求正常服务

       åŠå¼€çŠ¶æ€ï¼ˆhalf open),Hystrix进入打开状态之后,超过circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds时间周期,Hystrix进入半打开状态,此时尝试调用正常服务,如果服务调用失败会重置为失败状态

2、正文2.1 Hystrix使用场景

       Hystrix多用于有网络延时的场景,因此其使用场景也是那些容易出现网络延迟的方法,比如说:

       è¿œç¨‹æœåŠ¡è°ƒç”¨ï¼Œrest请求

       æ•°æ®åº“访问

       å¤æ‚且耗时的计算场景

2.2 Hystrix处理异常

       Hystrix用于微服中,因此使用Hystrix之前,需要准备一个简单的微服务环境,指定Spring Cloud版本和Spring Boot版本,此外引入web依赖用于模拟微服务间调用。

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.3.4.RELEASE</version></parent><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency></dependencies><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId><version>Hoxton.RELEASE</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement>

       Hystrix依赖导入

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

       é…ç½®æœåŠ¡å¯åŠ¨ç«¯å£

server:port:

       å¯åŠ¨ç±»å¢žåŠ  @EnableHystrix注解

@SpringBootApplication@EnableHystrixpublicclassServiceApplication{ publicstaticvoidmain(String[]args){ SpringApplication.run(ServiceApplication.class,args);}}

       æ–¹æ³•ä¸€ï¼š

       ç¼–写使用Hystrix保护的方法,这里使用@HystrixCommand注解注释需要受Hystrix保护的方法,并且指定fallbackMethod属性的值为fallback,fallback是一个提前预置的方法,该方法与受保护的方法返回值一致,用于服务断路器打开时备用。我在demo方法中,直接抛出了一个RuntimeException,模拟服务调用失败。

@RestController@RequestMapping("/fallback")publicclassFallbackMethodController{ @GetMapping@HystrixCommand(fallbackMethod="fallback")publicResponseEntity<String>demo(){ //模拟服务异常thrownewRuntimeException("Error.");}privateResponseEntity<String>fallback(){ returnnewResponseEntity<>("HelloWorld!",HttpStatus.OK);}}

       å¯¹è¯¥rest接口发起请求,此时无论请求多少次都会得到Hello World!返回值。

       æ–¹æ³•äºŒï¼š

       é™¤äº†ä¸Šé¢è¿™ç§ç›´æŽ¥åœ¨æ–¹æ³•æŒ‡å®šåŽå¤‡æ–¹æ³•ä¹‹å¤–,还可以采用另外一种方法,直接在Controller类上定义默认的后备方法,这样整个Controller需要受保护的方法,无需每个都明确指定后备方法了。(区别:@HystrixCommand无需再指定fallbackMethod)

@RestController@RequestMapping("/defaultFallback")//整体定义后备方法@DefaultProperties(defaultFallback="defaultFallback")publicclassDefaultFallbackMethodController{ @GetMapping@HystrixCommandpublicResponseEntity<String>demo(){ thrownewRuntimeException("Error.");}publicResponseEntity<String>defaultFallback(){ returnnewResponseEntity<>("HelloWorld.",HttpStatus.OK);}}2.3 Hystrix处理超时

       Hystrix除了能优雅的处理未知异常之外,其另外一个能力就是方法执行延迟的处理, @HystrixCommand注解默认情况下设置了1秒的超时时间,如果1秒内方法未返回,将会执行预置的后备方法。1秒的超时时间不一定满足所有的业务场景,或者有些方法它就是硬不要设置超时时间,关于这些需求Hystrix都提供了相应的配置项。

       @HystrixCommand注解中提供了commandProperties属性,它是一个HystrixProperty数组,因此@HystrixProperty可以定义多个;其中name指定要配置的项,value指定对应配置项的值。

@RestController@RequestMapping("/timeout")publicclassTimeoutController{ @GetMapping@HystrixCommand(fallbackMethod="fallback",commandProperties={ @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="")})publicResponseEntity<String>demo(){ try{ //模拟接口请求,时间设置为3秒TimeUnit.SECONDS.sleep(3);}catch(InterruptedExceptione){ e.printStackTrace();}returnnewResponseEntity<>("Hello!",HttpStatus.OK);}privateResponseEntity<String>fallback(){ returnnewResponseEntity<>("Timeout!",HttpStatus.OK);}}

       æŽ¥å£å¹¶æœªè¿”回Hello!,而是返回了后备方法的返回值Timeout!,这是因为我们设值的超时时间是2秒,而 TimeUnit.SECONDS.sleep(3)睡眠了3秒,导致熔断器打开,返回了后备方法。

       Hystrix的方法超时时间也可以关闭, @HystrixProperty提供了关闭的开关如下所示:

@RestController@RequestMapping("/closeTimeout")publicclassTimeoutDisableController{ @GetMapping@HystrixCommand(fallbackMethod="fallback",commandProperties={ @HystrixProperty(name="execution.timeout.enabled",value="false")})publicResponseEntity<String>demo(){ try{ //模拟接口请求TimeUnit.SECONDS.sleep(3);}catch(InterruptedExceptione){ e.printStackTrace();}returnnewResponseEntity<>("Hello!",HttpStatus.OK);}privateResponseEntity<String>fallback(){ returnnewResponseEntity<>("Timeout!",HttpStatus.OK);}}

       æ­¤æ—¶/closeTimeout接口无论多久多不会触发超时保护(理论上不会这样玩儿!)

2.4 Hystrix断路器阈值设置

       ä¸Šé¢æœ‰è¯´åˆ°Hystrix断路器的三个状态,在默认情况下,Hystrix保护的方法,在秒内,请求次数超过了次,%以上的请求发生失败, 断路器将会进入打开状态,5秒后断路器进入半开状态,尝试重新调用原始的方法,如果调用失败,断路器直接变为打开状态。

       Hystrix断路器阈值,默认配置:\ 在给定的时间范围内,方法应该被调用的次数

       circuitBreaker.requestVolumeThreshold =

       åœ¨ç»™å®šæ—¶é—´èŒƒå›´å†…,方法调用产生失败的百分比

       circuitBreaker.errorThresholdPercentage = %

       è¯·æ±‚量和错误百分比的滚动时间周期

       metrics.rollingStats.timeInMilliseconds =

       å¤„于打开状态的断路器,要经过多长时间才会进入半开状态,进入半开状态之后,将会再次尝试原始方法

       circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds =

       å¦‚下将默认断路器阈值进行修改,修改后秒内,请求次数超过4次,%以上的请求失败,断路器就会进入打开状态,并且秒后断路器才会进入半开状态,尝试调用原始方法。我这里设置成这样是为了方便测试。

@RestController@RequestMapping("/circuitBreaker")publicclassCircuitBreakConfigController{ @GetMapping@HystrixCommand(fallbackMethod="fallback",commandProperties={ @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value=""),@HystrixProperty(name="circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value="4"),@HystrixProperty(name="circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value=""),@HystrixProperty(name="metrics.rollingStats.timeInMilliseconds",value=""),@HystrixProperty(name="circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value="")})publicResponseEntity<String>demo(){ try{ //模拟接口请求TimeUnit.SECONDS.sleep(2);}catch(InterruptedExceptione){ e.printStackTrace();}returnnewResponseEntity<>("Hello!",HttpStatus.OK);}privateResponseEntity<String>fallback(){ returnnewResponseEntity<>("Timeout!",HttpStatus.OK);}}

       å°†è¶…时时间设置为1秒,方法中执行TimeUnit.SECONDS.sleep(2);使得线程阻塞2秒,显然每次调用都会失败,因此在第四之后(s内)的请求,都会直接执行后备方法。

2.5 Hystrix与Fegin集成

       å¾ˆå¤šæ—¶å€™æˆ‘们会使用Open Fegin来向服务端请求数据,这个时候我们可以使用Hystrix来包含Fegin Client,集成方式也十分简单。

       OpenFeign中已经集成了Hystrix,因此不需要再单独导入Hystrix的依赖

<!--openfeign中已经依赖了Hystrix--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId></dependency>

       å¯åŠ¨ç±»ä¸­æ·»åŠ @EnableFeignClients注解,该注解默认支持Hystrix

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId></dependency></dependencies>0

       å¼€å¯Feign对Hystix的支持,此外由于Feign集成的Ribbon,Ribbon也有默认的请求超时时间,因此我们要想正确的使用Hystrix带来的熔断保护,就应该将Ribbon的超时时间设定的比Hystrix的超时时间大。(两者默认超时时间都是1秒)

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId></dependency></dependencies>1

       å®šä¹‰ä¸€ä¸ªFeign Client,并指定fallback类,该类需要实现Feign Client才能提供熔断服务。注意,Feign Client的实现类需要添加到容器中。

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId></dependency></dependencies>2

       å®šä¹‰ä¸€ä¸ªæµ‹è¯•controller,我们不启动服务,模拟服务端不可用的情况!

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId></dependency></dependencies>3

       æ­¤æ—¶è§¦å‘服务降级,直接返回Client FallBack!

SpringCloud服务降级与服务熔断:Hystrix

       SpringCloud服务降级与服务熔断:Hystrix的全面解析

       服务降级与服务熔断是SpringCloud Hystrix的重要特性,它们旨在应对服务器异常,源意思保护系统稳定。码熔黑猫影院源码服务降级在异常发生时提供备用方案,熔断而服务熔断则在多次降级后自动拒绝请求,源意思避免雪崩效应。码熔

       JMeter是熔断一个多线程压力测试工具,可以用于评估系统承受压力的源意思能力,但本文将主要关注Hystrix的码熔实现方法。服务降级在Hystrix中可客户端或服务器端实现,熔断以client端操作较为常见。源意思首先,码熔需要导入依赖,配置yaml文件,并在启动类和业务类中添加@EnableHystrix和相关注解来启用Hystrix功能。

       降级操作可通过三种方式实现:一是使用@HystrixCommand注解指定fallback方法和条件;二是使用@DefaultProperties配置默认降级方法和条件;三是为所有方法使用默认配置,仅指定一个默认的影视app对接源码fallback方法。需要注意的是,即使在使用默认配置,方法级别注解仍需保留。

       服务降级的其他实现方法包括在服务器端执行和使用Feign进行自定义降级。服务熔断的核心在于,当降级多次后,会跳过正常服务调用,直接执行fallback方法,而Hystrix的熔断机制还具备自动恢复功能,会在一段时间后尝试恢复部分请求。

       最后,Hystrix的图形化Dashboard提供了可视化监控,帮助我们直观地了解服务的运行状态和降级、熔断情况。通过Dashboard,我们可以实时监控系统的健康状态,及时调整和优化。

Spring Cloud中Hystrix仪表盘学习(笔记)

       Spring Cloud中的Hystrix是一个关键的故障管理和延迟处理工具,它由Netflix开源,芋道源码下载旨在增强系统可用性和容错性。核心功能包括请求包装、资源隔离、实时监控和回退机制。Hystrix Dashboard充当一个可视化平台,允许用户实时查看各Hystrix Command的性能数据,如响应时间、成功率等。

       在实践单体应用监控时,首先在Spring Boot项目中集成Hystrix依赖,并在启动类上启用HystrixDashboard。创建一个服务提供者,配置一个/actuator/hystrix.stream接口,以便Hystrix Dashboard进行监控。在消费者端,设置远程服务接口的超时以触发熔断。访问 Dashboard 的主页,通常需要先触发熔断服务,以生成监控数据。人民共享网膜源码监控过程中,可能遇到或访问权限问题,这时需要检查监控地址和运行访问配置。

       总的来说,Hystrix Dashboard是管理和监控微服务架构中复杂依赖关系的有效工具,通过它,开发者可以更好地理解和优化系统性能。不过,实际操作中还需注意一些配置和异常处理,确保仪表盘的正常运行。

Spring Boot 项目配合Hystrix 实现全局RestController超时熔断(api超过秒返回timeout)

       为了在Spring Boot项目中实现全局RestController的超时熔断,当API调用超过秒时返回timeout,我们需要寻找一种更高效的方法,避免手动为上百个控制器添加@HystrixCommand注解,这将是一项繁重的任务。起初,我尝试使用切面编程(AspectJ)包裹RestController,配置@HystrixCommand,但这似乎与HystrixCommand的目录网站程序源码特性产生了冲突。通过深入Hystrix源码分析和实例化HystrixCommand,我成功实现了全局的超时熔断策略,无需每个API都单独标注。

       实现的关键在于在pom文件中添加适当的Hystrix依赖,并确保返回值使用ResponseEntity以控制响应码。对于非ResponseEntity类型的返回值,通过优化处理,可以避免超时后返回的意外情况。这个过程虽然注解方式简洁,但控制不当可能引发问题。在遇到注解失效或效果不佳时,通过创建私有实例进行管理通常更易于调试和问题定位。

       Spring Boot的starter虽然提供了快速搭建项目的便利,但在精细化控制上可能面临挑战。因此,对于这类场景,注解的便利性和实例化管理的灵活性是需要权衡的。

Hystrix断路器简介与工作原理

       在分布式服务架构中,Netflix的Hystrix断路器扮演着关键角色。它是一种工具,旨在保护微服务架构免受雪崩效应的影响,确保服务可用性和稳定性。当应用依赖众多服务时,一旦某个服务出现延迟或故障,Hystrix能够介入并进行服务隔离,防止资源耗尽导致整个应用崩溃。

       首先,Hystrix的必要性源自分布式系统中的挑战。服务间的依赖可能导致请求阻塞,进而影响整个应用。如果故障在服务之间传播,可能会形成所谓的“服务雪崩”。Hystrix通过提供服务熔断、降级和失败回退机制,避免了这种链式故障的扩散。

       Hystrix的核心优点包括:快速失败,避免长时间等待;提供服务降级策略,确保在依赖异常时能快速切换到备用方案;以及有效的监控和运维支持。它将请求逻辑封装在独立线程中执行,并具备自动超时处理和线程池机制,当依赖服务超时或失败时,会立即执行回退策略,从而保护整体系统性能。

       工作原理上,Hystrix的流程包括创建命令对象,执行请求,检查熔断状态,执行命令逻辑,记录和统计结果。通过舱壁隔离模式,Hystrix隔离依赖之间的并发访问,同时为每个依赖维护独立线程池,以控制资源消耗。尽管这可能增加线程成本,但根据Netflix的数据,Hystrix的性能表现良好,尤其是在高并发情况下。

       总的来说,Hystrix通过其独特的设计,有效地解决了分布式服务中的问题,为微服务架构提供了强大的保护。对于深入理解Java服务架构的同学,尚学堂的Java教程和Python入门课程都是很好的学习资源。

微服务保险机制!服务熔断与服务降级全解析,区别、原理及实战

       服务熔断与服务降级是保障分布式系统稳定性和高可用性的关键机制。当系统某个部分的故障可能引发连锁反应时,这两种机制可以保护系统免受全局故障的影响。本文将深入解析服务熔断与服务降级的原理和区别,并通过Spring Cloud中的实际代码示例展示如何实现它们。

       服务熔断是一种主动保护措施。当特定服务的异常调用达到预设的阈值时,熔断器会阻止对该服务的调用,立即返回错误信息或执行降级处理,以避免系统整体崩溃。其核心目的是防止单个服务故障引发的级联效应,增强系统的鲁棒性。

       服务降级则是一种在服务不可用或响应过慢时,通过执行预设的降级逻辑来保障核心功能和服务可用性的策略。降级逻辑可以包括返回默认值、调用备用服务等。其目标是确保在某个服务异常情况下,系统至少能提供一部分功能,以提升用户体验。

       服务熔断与服务降级的区别主要体现在触发条件、实现目标和工作时机上。服务熔断通常在服务调用异常或超时时触发,旨在避免系统级联故障;服务降级则在服务不可用时触发,目的是确保关键功能的可用性。

       本文提供了基于Spring Cloud Netflix Hystrix的实现服务熔断与服务降级的示例,包括如何添加依赖项、启用Hystrix、创建服务和配置降级与熔断逻辑。通过@HystrixCommand注解,开发者可以在特定服务方法上实现熔断和降级逻辑,确保在服务异常时自动调用预设的降级方法,返回默认响应。

       通过熔断与降级机制,系统可以有效保护自己免受单点故障的影响,同时在不影响核心功能的情况下尽量保证用户体验。这些机制在高并发架构中对于确保系统的稳定性和高可用性至关重要。

       掌握服务熔断与服务降级的原理和技术,是每位后端开发者的必备技能。了解这些机制不仅能在面试中增加竞争力,也能在实际开发中提高系统的可靠性。希望本文提供的知识和示例能帮助你更好地理解和应用服务熔断与服务降级,提升你的技术能力和系统设计水平。