Hystrix的服务熔断和服务降级

一、服务熔断

　　Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统中，许多依赖不可避免的会调用失败，超时、异常等，Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，提高分布式系统的弹性

　　熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保户机制，当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的相应信息。当检测当该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路，熔断机制的注解是@HystrixCommand

　　“熔断器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控，，某个异常条件被触发，直接熔断整个服务。，向调用方法返回一个符合预期的、可处理的备选响应(FallBack),而不是长时间的等待或者抛出吊牌用方法无法处理的异常，就保证了服务调用方的线程不会被长时间占用，避免故障在分布式系统中蔓延，乃至雪崩

使用步骤：

　　1、导入maven依赖

<!-- 服务熔断的依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
            <version>1.2.3.RELEASE</version>
        </dependency>

　　2、在调用方法@HystrixCommand注解

　注意：

　　当查询数据库时，User是存在的，则正常返回，当不存在时User为null，我自定义了一个异常

　　 此时该方法出现异常，就会通过　@HystrixCommand(fallbackMethod ="hystrix_GET" )，找到下面的备选响应

    //正常的功能方法
    @GetMapping("/product/findone/{id}")
    @HystrixCommand(fallbackMethod ="hystrix_GET" )  //去找备选响应，进行服务降级
    public User findById(@PathVariable("id") Integer id) {
        User user = userService.findById(id);
        if (null == user){
            throw  new  RuntimeException("该"+id+"没有对应信息");
        }
        return user;
    }
    //备选响应，服务降级
    public User hystrix_GET(@PathVariable("id") Integer id){
        return  new User(id,"该ID："+id+"没有对应的数据","Hystrix服务降级");
    }

　　3、启动类上加@EnableCircuitBreaker注解，开启服务熔断机制

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.ghh.mapper")
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker   //开启服务熔断机制
public class ProductStart_8003 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProductStart_8003.class,args);
    }
}

　　4、运行页面

　　5，向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应的

此时：spring强调业务逻辑，处理异常信息，要分离，上面的方法会发生方法膨胀，耦合太严重，最终业务主逻辑和

　　熔断的处理方式，在接口绑定，实现与主逻辑解耦

二、服务降级

　　服务降级处理是在客户端实现完成的，与服务端没有关系

　　整体资源快不够了，忍痛将某些服务单元先关掉，关闭后还要返回一些可处理的备选方法，待渡过难关，再开启回来，

使用步骤：

　　1、在api层创建一个一个降级服务，并实现FallbackFactory接口，且泛型为Feign的调用接口

切记，必须在类上方加上@Component注解，

@Component
public class UserClientService implements FallbackFactory<UserService> { //Feign调用的接口
    @Override
    public UserService create(Throwable throwable) {
        //构建匿名
        return new UserService() {
            @Override
            public User findById(Integer id) {
               return  new User(id,"该ID："+id+"没有对应的数据","Hystrix此服务以关闭");
            }
            @Override
            public List<User> findAll() {
                return null;
            }
        };
    }
}

　2、在api的接口中（此处我的分布式项目中使用的是Feign的调用方法）

@FeignClient(value = "MICROSERVICE-PRODUCT",fallbackFactory = UserClientService.class) //指明服务关闭后，会返回方法的类的字节码
public interface UserService {
        @GetMapping("/product/findone/{id}")
        public User findById(@PathVariable("id") Integer id);
        @GetMapping("/product/list")
        public List<User> findAll();
}

 

　3、在消费者模块的配置文件yml中

feign:  #开启服务熔断服务降级
  hystrix:
    enabled: true

 　4、测试

　　　　开启eureka的集群，提供者，Feign的消费者，然后进行测试

 

 

 当我们的整体资源不快够用，需要关闭提供该服务，又不想整体资源因依赖这个服务而发生级联效应，我们使用了上面的技术进行了服务降级处理，

当我们关闭此服务后

 总结：

　　分布式项目中，有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候不可避免地失败，

　　服务雪崩：当A调用微服务B，B调C，和其他微服务，这是扇出，当扇出链路上某个微服务调用响应时间过长或者不可用，对微服务的A的调用就会占用越来越多的系统资源，导致系统崩溃，所谓的雪崩效应

　　服务熔断：一般是某个服务异常引起的，相当于“保险丝”，当某个异常条件被触发，直接熔断整个服务，不是等到此服务超时

 　  服务降级：降级一般是从整体负荷考虑，当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，客户端可自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值，虽然服务水平下降，当能用，比直接挂掉要强

springcloud是spring，采用AOP的思想，异常处理信息，我们某个服务的功能是每个方法，我们还可以使用AOP直接在api层通过接口设置服务降级