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在dubbo中对于消费者的保护提供了actives进行并发控制保护,但是功能相对薄弱,下面我们探讨下如何使用Netflix提供的服务容错组件Hystrix对dubo消费者提供线程隔离保护
在dubbo中对于消费者的保护提供了actives进行并发控制保护,但是功能相对薄弱,下面我们探讨下如何使用Netflix提供的服务容错组件Hystrix对dubo消费者提供线程隔离保护
为什么需要Hystrix?
在大中型分布式系统中,通常我们需要依赖很多dubbo服务,如下图:
在高并发访问下,这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢、资源繁忙、暂时不可用、服务脱机等。
如下图:QPS为50的依赖 "I" 出现不可用、但是其他依赖仍然可用。
当依赖I 阻塞时,大多数服务器的线程池就出现阻塞,影响整个线上服务的稳定性。如下图:
当高并发的依赖失败时如果没有隔离措施,当前应用服务就有被拖垮的风险!
例如:一个依赖30个SOA服务的系统,每个服务99.99%可用。
99.99%的30次方 ≈ 99.7%
0.3% 意味着一亿次请求 会有 3,000,00次失败
换算成时间大约每月有2个小时服务不稳定
随着服务依赖数量的变多,服务不稳定的概率会成指数性提高。
解决问题方案:对依赖做隔离,Hystrix就是处理依赖隔离的框架,同时也是可以帮我们做依赖服务的治理和监控。
Hystrix如何解决依赖隔离
Hystrix使用命令模式HystrixCommand(Command)包装依赖调用逻辑,每个命令在单独线程中/信号授权下执行。
可配置依赖调用超时时间,当调用超时时,直接返回或执行fallback逻辑。
为每个依赖提供一个小的线程池(或信号),如果线程池已满调用将被立即拒绝,默认不采用排队,加速失败判定时间。
请求失败(异常,拒绝,超时,短路)时执行fallback(降级)逻辑。
提供熔断器组件,可以自动运行或手动调用,停止当前依赖一段时间(10秒),熔断器默认错误率阈值为50%,超过将自动运行。
提供近实时依赖的统计和监控
Hystrix依赖的隔离架构,如下图:
Hystrix实时依赖统计、监控如下:
、
Dubbo消费者引入
dubbo可以通过扩展Filter的方式引入Hystrix,具体代码如下:
package com.netease.hystrix.dubbo.rpc.filter;
import com.alibaba.dubbo.common.Constants;
import com.alibaba.dubbo.common.extension.Activate;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Filter;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Result;
import com.alibaba.dubbo.rpc.RpcException;
@Activate(group = Constants.CONSUMER)
public class HystrixFilter implements Filter {
@Override
public Result invoke(Invoker invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
DubboHystrixCommand command = new DubboHystrixCommand(invoker, invocation);
return command.execute();
}
}
DubboHystrixCommand代码如下:
package com.netease.hystrix.dubbo.rpc.filter;
import org.apache.log4j.Logger;
import com.alibaba.dubbo.common.URL;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Result;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;
import com.netflix.hystrix.HystrixThreadPoolProperties;
public class DubboHystrixCommand extends HystrixCommand {
private static Logger logger = Logger.getLogger(DubboHystrixCommand.class);
private static final int DEFAULT_THREADPOOL_CORE_SIZE = 30;
private Invoker invoker;
private Invocation invocation;
public DubboHystrixCommand(Invoker invoker,Invocation invocation){
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey(invoker.getInterface().getName()))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey(String.format("%s_%d", invocation.getMethodName(),
invocation.getArguments() == null ? 0 : invocation.getArguments().length)))
.andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(20)//10秒钟内至少19此请求失败,熔断器才发挥起作用
.withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(30000)//熔断器中断请求30秒后会进入半打开状态,放部分流量过去重试
.withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//错误率达到50开启熔断保护
.withExecutionTimeoutEnabled(false))//使用dubbo的超时,禁用这里的超时
.andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(getThreadPoolCoreSize(invoker.getUrl()))));//线程池为30
this.invoker=invoker;
this.invocation=invocation;
}
/**
* 获取线程池大小
*
* @param url
* @return
*/
private static int getThreadPoolCoreSize(URL url) {
if (url != null) {
int size = url.getParameter("ThreadPoolCoreSize", DEFAULT_THREADPOOL_CORE_SIZE);
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("ThreadPoolCoreSize:" + size);
}
return size;
}
return DEFAULT_THREADPOOL_CORE_SIZE;
}
@Override
protected Result run() throws Exception {
return invoker.invoke(invocation);
}
}
线程池大小可以通过dubbo参数进行控制,当前其他的参数也可以通过类似的方式进行配置
<dubbo:parameter key="ThreadPoolCoreSize" value="20" />
代码添加好后在,resource添加加载文本
|-resources
|-META-INF
|-dubbo
|-com.alibaba.dubbo.rpc.Filter (纯文本文件,内容为:hystrix=com.netease.hystrix.dubbo.rpc.filter.HystrixFilter
由于Filter定义为自动激活的,所以启动代码所有消费者都被隔离起来啦!
项目地址:https://github.com/yskgood/dubbo-hystrix-support.git
http://my.oschina.net/yangshaokai/blog/674685
摘自:http://m635674608.iteye.com/blog/2312328
在dubbo中对于消费者的保护提供了actives进行并发控制保护,但是功能相对薄弱,下面我们探讨下如何使用Netflix提供的服务容错组件Hystrix对dubo消费者提供线程隔离保护
为什么需要Hystrix?
在大中型分布式系统中,通常我们需要依赖很多dubbo服务,如下图:
在高并发访问下,这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢、资源繁忙、暂时不可用、服务脱机等。
如下图:QPS为50的依赖 "I" 出现不可用、但是其他依赖仍然可用。
当依赖I 阻塞时,大多数服务器的线程池就出现阻塞,影响整个线上服务的稳定性。如下图:
当高并发的依赖失败时如果没有隔离措施,当前应用服务就有被拖垮的风险!
例如:一个依赖30个SOA服务的系统,每个服务99.99%可用。
99.99%的30次方 ≈ 99.7%
0.3% 意味着一亿次请求 会有 3,000,00次失败
换算成时间大约每月有2个小时服务不稳定
随着服务依赖数量的变多,服务不稳定的概率会成指数性提高。
解决问题方案:对依赖做隔离,Hystrix就是处理依赖隔离的框架,同时也是可以帮我们做依赖服务的治理和监控。
Hystrix如何解决依赖隔离
Hystrix使用命令模式HystrixCommand(Command)包装依赖调用逻辑,每个命令在单独线程中/信号授权下执行。
可配置依赖调用超时时间,当调用超时时,直接返回或执行fallback逻辑。
为每个依赖提供一个小的线程池(或信号),如果线程池已满调用将被立即拒绝,默认不采用排队,加速失败判定时间。
请求失败(异常,拒绝,超时,短路)时执行fallback(降级)逻辑。
提供熔断器组件,可以自动运行或手动调用,停止当前依赖一段时间(10秒),熔断器默认错误率阈值为50%,超过将自动运行。
提供近实时依赖的统计和监控
Hystrix依赖的隔离架构,如下图:
Hystrix实时依赖统计、监控如下:
、
Dubbo消费者引入
dubbo可以通过扩展Filter的方式引入Hystrix,具体代码如下:
package com.netease.hystrix.dubbo.rpc.filter;
import com.alibaba.dubbo.common.Constants;
import com.alibaba.dubbo.common.extension.Activate;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Filter;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Result;
import com.alibaba.dubbo.rpc.RpcException;
@Activate(group = Constants.CONSUMER)
public class HystrixFilter implements Filter {
@Override
public Result invoke(Invoker invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
DubboHystrixCommand command = new DubboHystrixCommand(invoker, invocation);
return command.execute();
}
}
DubboHystrixCommand代码如下:
package com.netease.hystrix.dubbo.rpc.filter;
import org.apache.log4j.Logger;
import com.alibaba.dubbo.common.URL;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Result;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;
import com.netflix.hystrix.HystrixThreadPoolProperties;
public class DubboHystrixCommand extends HystrixCommand {
private static Logger logger = Logger.getLogger(DubboHystrixCommand.class);
private static final int DEFAULT_THREADPOOL_CORE_SIZE = 30;
private Invoker invoker;
private Invocation invocation;
public DubboHystrixCommand(Invoker invoker,Invocation invocation){
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey(invoker.getInterface().getName()))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey(String.format("%s_%d", invocation.getMethodName(),
invocation.getArguments() == null ? 0 : invocation.getArguments().length)))
.andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(20)//10秒钟内至少19此请求失败,熔断器才发挥起作用
.withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(30000)//熔断器中断请求30秒后会进入半打开状态,放部分流量过去重试
.withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//错误率达到50开启熔断保护
.withExecutionTimeoutEnabled(false))//使用dubbo的超时,禁用这里的超时
.andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(getThreadPoolCoreSize(invoker.getUrl()))));//线程池为30
this.invoker=invoker;
this.invocation=invocation;
}
/**
* 获取线程池大小
*
* @param url
* @return
*/
private static int getThreadPoolCoreSize(URL url) {
if (url != null) {
int size = url.getParameter("ThreadPoolCoreSize", DEFAULT_THREADPOOL_CORE_SIZE);
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("ThreadPoolCoreSize:" + size);
}
return size;
}
return DEFAULT_THREADPOOL_CORE_SIZE;
}
@Override
protected Result run() throws Exception {
return invoker.invoke(invocation);
}
}
线程池大小可以通过dubbo参数进行控制,当前其他的参数也可以通过类似的方式进行配置
<dubbo:parameter key="ThreadPoolCoreSize" value="20" />
代码添加好后在,resource添加加载文本
|-resources
|-META-INF
|-dubbo
|-com.alibaba.dubbo.rpc.Filter (纯文本文件,内容为:hystrix=com.netease.hystrix.dubbo.rpc.filter.HystrixFilter
由于Filter定义为自动激活的,所以启动代码所有消费者都被隔离起来啦!
项目地址:https://github.com/yskgood/dubbo-hystrix-support.git
http://my.oschina.net/yangshaokai/blog/674685
摘自:http://m635674608.iteye.com/blog/2312328
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