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這篇文章將為大家詳細講解有關如何使用Hystrix實現容錯處理,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
創建一個新的 Maven 項目 hystrix-feign-demo,增加 Hystrix 的依賴,代碼如下所示。
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId></dependency>
在啟動類上添加 @EnableHystrix 或者 @EnableCircuitBreaker。注意,@EnableHystrix 中包含了 @EnableCircuitBreaker。
然后編寫一個調用接口的方法,在上面增加一個 @HystrixCommand 注解,用于指定依賴服務調用延遲或失敗時調用的方法,代碼如下所示。
@GetMapping("/callHello")@HystrixCommand(fallbackMethod = "defaultCallHello")public String callHello() { String result = restTemplate.getForObject("http://localhost:8088/house/hello", String.class);return result; }
當調用失敗觸發熔斷時會用 defaultCallHello 方法來回退具體的內容,定義 default-CallHello 方法的代碼如下所示。
public String defaultCallHello() {
return "fail";
}
只要不啟動 8088 端口所在的服務,調用 /callHello 接口,就可以看到返回的內容是“fail”,如圖 1 所示。
將啟動類上的 @EnableHystrix 去掉,重啟服務,再次調用 /callHello 接口可以看到返回的是 500 錯誤信息,這個時候就沒有用到回退功能了。
{ code: 500, message: "I/O error on GET request for "http://localhost:8088/house/hello": Connection refused; nested exception is java.net.ConnectException: Connection refused", data: null }
HystrixCommand 中除了 fallbackMethod 還有很多的配置,下面我們來看看這些配置,如下表所示:
HystrixCommand 配置詳解
名稱 | 說明 |
---|---|
hystrix.command.default.execution.isolation .strategy | 該配置用來指定隔離策略,具體策略有下面 2 種。
|
hystrix.command.default.execution.isolation .thread.timeoutInMilliseconds | 該配置用于 HystrixCommand 執行的超時時間設置,當 HystrixCommand 執行的時間超過了該配置所設置的數值后就會進入服務降級處理,單位是毫秒,默認值為 1000。 |
hystrix.command.default.execution .timeout.enabled | 該配置用于確定是否啟用 execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds 設置的超時時間,默認值為 true。設置為 false 后 execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds 配置也將失效。 |
hystrix.command.default.execution.isolation .thread.interruptOnTimeout | 該配置用于確定 HystrixCommand 執行超時后是否需要中斷它,默認值為 true。 |
hystrix.command.default.execution.isolation .thread.interruptOnCancel | 該配置用于確定 HystrixCommand 執行被取消時是否需要中斷它,默認值為 false。 |
hystrix.command.default.execution.isolation .semaphore.maxConcurrentRequests | 該配置用于確定 Hystrix 使用信號量策略時最大的并發請求數。 |
hystrix.command.default.fallback.isolation .semaphore.maxConcurrentRequests | 該配置用于如果并發數達到該設置值,請求會被拒絕和拋出異常并且 fallback 不會被調用,默認值為 10。 |
hystrix.command.default.fallback.enabled | 該配置用于確定當執行失敗或者請求被拒絕時,是否會嘗試調用 hystrixCommand.getFallback(),默認值為 true。 |
hystrix.command.default.circuitBreaker.enabled | 該配置用來跟蹤 circuit 的健康性,如果未達標則讓 request 短路,默認值為 true。 |
hystrix.command.default.circuitBreaker .requestVolumeThreshold | 該配置用于設置一個 rolling window 內最小的請求數。如果設為 20,那么當一個 rolling window 的時間內(比如說 1 個 rolling window 是 10 秒)收到 19 個請求,即使 19 個請求都失敗,也不會觸發 circuit break,默認值為 20。 |
hystrix.command.default.circuitBreaker .sleepWindowInMilliseconds | 該配置用于設置一個觸發短路的時間值,當該值設為 5000 時,則當觸發 circuit break 后的 5000 毫秒內都會拒絕 request,也就是 5000 毫秒后才會關閉 circuit。默認值為 5000。 |
hystrix.command.default.circuitBreaker .errorThresholdPercentage | 該配置用于設置錯誤率閾值,當錯誤率超過此值時,所有請求都會觸發 fallback,默認值為 50。 |
hystrix.command.default.circuitBreaker.forceOpen | 如果配置為 true,將強制打開熔斷器,在這個狀態下將拒絕所有請求,默認值為 false。 |
hystrix.command.default.circuitBreaker.forceClosed | 如果配置為 true,則將強制關閉熔斷器,在這個狀態下,不管錯誤率有多高,都允許請求,默認值為 false。 |
hystrix.command.default.metrics .rollingStats.timeInMilliseconds | 設置統計的時間窗口值,單位為毫秒。circuit break 的打開會根據 1 個 rolling window 的統計來計算。若 rolling window 被設為 10 000 毫秒,則 rolling window 會被分成多個 buckets,每個 bucket 包含 success、failure、timeout、rejection 的次數的統計信息。默認值為 10 000 毫秒。 |
hystrix.command.default.metrics .rollingStats.numBuckets | 設置一個 rolling window 被劃分的數量,若 numBuckets=10、rolling window=10 000,那么一個 bucket 的時間即 1 秒。必須符合 rolling window%numberBuckets==0。默認值為 10。 |
hystrix.command.default.metrics .rollingPercentile.enabled | 是否開啟指標的計算和跟蹤,默認值為 true。 |
hystrix.command.default.metrics .rollingPercentile.timeInMilliseconds | 設置 rolling percentile window 的時間,默認值為 60 000 毫秒 |
hystrix.command.default.metrics .rollingPercentile.numBuckets | 設置 rolling percentile window 的 numberBuckets,默認值為 6。 |
hystrix.command.default.metrics .rollingPercentile.bucketSize | 如果 bucket size=100、window=10 秒,若這 10 秒里有 500 次執行,只有最后 100 次執行會被統計到 bucket 里去。增加該值會增加內存開銷及排序的開銷。默認值為 100。 |
hystrix.command.default.metrics .healthSnapshot.intervalInMilliseconds | 用來計算影響斷路器狀態的健康快照的間隔等待時間,默認值為 500 毫秒。 |
hystrix.command.default.requestCache.enabled | 是否開啟請求緩存功能,默認值為 true。 |
hystrix.command.default.requestLog.enabled | 記錄日志到 HystrixRequestLog,默認值為 true。 |
hystrix.collapser.default.maxRequestsInBatch | 單次批處理的最大請求數,達到該數量觸發批處理,默認為 Integer.MAX_VALUE。 |
hystrix.collapser.default.timerDelayInMilliseconds | 觸發批處理的延遲,延遲也可以為創建批處理的時間與該值的和,默認值為 10 毫秒。 |
hystrix.collapser.default.requestCache.enabled | 是否啟用對 HystrixCollapser.execute() 和 HystrixCollapser.queue() 的請求緩存,默認值為 true。 |
hystrix.threadpool.default.coreSize | 并發執行的最大線程數,默認值為 10。 |
hystrix.threadpool.default.maxQueueSize | BlockingQueue 的最大隊列數。當設為 -1 時,會使用 SynchronousQueue;值為正數時,會使用 LinkedBlcokingQueue。該設置只會在初始化時有效,之后不能修改 threadpool 的 queue size。默認值為 -1。 |
hystrix.threadpool.default.queueSizeRejectionThreshold | 即使沒有達到 maxQueueSize,但若達到 queueSizeRejectionThreshold 該值后,請求也會被拒絕。因為 maxQueueSize 不能被動態修改,而 queueSizeRejectionThreshold 參數將允許我們動態設置該值。if maxQueueSize==-1,該字段將不起作用。 |
hystrix.threadpool.default.keepAliveTimeMinutes | 設置存活時間,單位為分鐘。如果 coreSize 小于 maximumSize,那么該屬性控制一個線程從實用完成到被釋放的時間。默認值為 1 分鐘。 |
hystrix.threadpool.default .allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize | 該屬性允許 maximumSize 的配置生效。那么該值可以等于或高于 coreSize。設置 coreSize 小于 maximumSize 會創建一個線程池,該線程池可以支持 maximumSize 并發,但在相對不活動期間將向系統返回線程。默認值為 false。 |
hystrix.threadpool.default.metrics .rollingStats.timeInMilliseconds | 設置滾動時間窗的時間,單位為毫秒,默認值是 10 000。 |
hystrix.threadpool.default.metrics .rollingStats.numBuckets | 設置滾動時間窗劃分桶的數量,默認值為 10。 |
官方的配置信息文檔請參考:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Configuration。
上面列出來的都是 Hystrix 的配置信息,那么在 Spring Cloud 中該如何使用呢?只需要在接口的方法上面使用 HystrixCommand 注解(如下代碼所示),指定對應的屬性即可。
@HystrixCommand(fallbackMethod = "defaultCallHello",commandProperties = { @HystrixProperty(name="execution.isolation.strategy", value = "THREAD")} )@GetMapping("/callHello")public String callHello() { String result = restTemplate.getForObject("http://localhost:8088/house/hello", String.class);return result; }
關于如何使用Hystrix實現容錯處理就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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