Hystrix—熔断器

2023-02-25 03:35:01Python045

Hystrix—熔断器,第1张

Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时、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，已提高分布式系统的弹性。

在微服务架构中，我们将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用（RPC）。为了保证其高可用，单个服务有必须集群部署。由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证服务的100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入，会形成任务累计，导致服务瘫痪，甚至导致服务“雪崩”。为了解决这个问题出现了短路器，相当于现实生活中的保险丝。

多个服务之间调用的时候，假设服务A调用服务B和服务C，服务B和服务C又调用其他的服务，这就是所谓的“扇出”。如果“扇出”的链路上某个服务调用响应时间过长或者不可用，对服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，

要避免这样的级联故障，就需要有一种链路中断的方案：

服务降级、服务熔断

资源隔离主要指对线程的隔离。Hystrix提供了两种线程隔离方式：线程池和信号量。

Hystrix通过命令模式对发送请求的对象和执行请求的对象进行解耦，将不同类型的业务请求封装为对应的命令请求。如订单服务查询商品，查询商品请求->商品Command；商品服务查询库存，查询库存请求->库存Command。并且为每个类型的Command配置一个线程池，当第一次创建Command时，根据配置创建一个线程池。

通常情况下，线程池引入的开销足够小，不会有重大的成本或性能影响。但对于一些访问延迟极低的服务，如只依赖内存缓存，线程池引入的开销就比较明显了，这时候使用线程池隔离技术就不适合了，我们需要考虑更轻量级的方式，如信号量隔离。

线程池隔离技术引入的开销超过了它所带来的好处。这时候可以使用信号量隔离技术来代替，通过设置信号量来限制对任何给定依赖的并发调用量。

线程池和信号量都支持熔断和限流。相比线程池，信号量不需要线程切换，因此避免了不必要的开销。但是信号量不支持异步，也不支持超时，也就是说当所请求的服务不可用时，信号量会控制超过限制的请求立即返回，但是已经持有信号量的线程只能等待服务响应或从超时中返回，即可能出现长时间等待。线程池模式下，当超过指定时间未响应的服务，Hystrix会通过响应中断的方式通知线程立即结束并返回。

服务熔断的作用类似于我们家用的保险丝，当某服务出现不可用或响应超时的情况时，为了防止整个系统出现雪崩，暂时停止对该服务的调用。

服务降级是从整个系统的负荷情况出发和考虑的，对某些负荷会比较高的情况，为了预防某些功能（业务场景）出现负荷过载或者响应慢的情况，在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求，而直接返回一个提前准备好的fallback（退路）错误处理信息。这样，虽然提供的是一个有损的服务，但却保证了整个系统的稳定性和可用性。

目标一致都是从可用性和可靠性出发，为了防止系统崩溃；

用户体验类似最终都让用户体验到的是某些功能暂时不可用；

触发原因不同服务熔断一般是某个服务（下游服务）故障引起，而服务降级一般是从整体负荷考虑；

参考博文： https://blog.csdn.net/loushuiyifan/article/details/82702522

表示通道。

电路符号：

1、电流表 PA

2、电压表 PV

3、有功电度表 PJ

4、无功电度表 PJR

5、频率表 PF

电路图有原理图、方框图、装配图和印板图等。