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服务雪崩 多个微服务之间调用的时候#xff0c;假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其它的微服务,这就是所谓的扇出”#xff0c;如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用#xff0c;对微服务A的调用就会…1 分布式系统面临的问题
服务雪崩 多个微服务之间调用的时候假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其它的微服务,这就是所谓的扇出”如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源进而引起系统崩溃所谓的“雪崩效应”对于高流量的应用来说单一 的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。比失败更糟糕的是,这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加备份队列线程和其他系统资源紧张导致整个系统发生更多的级联故障。这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理以便单个依赖关系的失败,不能取消整个应用程序或系统。所以, 通常当你发现一个模块下的某个实例失败后这时候这个模块依然还会接收流量,然后这个有问题的模块还调用了其他的模块,这样就会发生级联故障或者叫雪崩。
2 什么是hystrix 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,以提高分布式系统的弹性。 “断路器”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(类似熔断保险丝) , 向调用方返回一个符合 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调用方无法处理的异常,这样就保证了服务调用方的线程不会 被长时间、不必要地占用从而避免了故障在分布式系统中的蔓延乃至雪崩。 可以干嘛 https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use
1. 服务降级
2. 服务熔断
3. 实时监控3 服务降级熔断限流的区别
服务降级 服务器忙请稍候再试不让客户端等待并立刻返回一个友好提示fallback
哪些情况会触发降级:
超时异常宕机服务熔断线程池/信号量打满 服务熔断 保险丝关闭断开半开.
类比保险丝达到最大服务访问后直接拒绝访问拉闸限电
然后调用服务降级的方法并返回友好提示服务的降级-进而熔断-恢复调用链路断路器在什么情况下开始起作用 涉及到断路器的三个重要参数:快照时间窗、请求总数阀值、错误百分比阀值。 1:快照时间窗:断路器确定是否打开需要统计一 些请求和错误数据,而统计的时间范围就是快照时间窗,默认为最近的10秒。 2: 请求总数阀值:在快照时间窗内,必须满足请求总数阀值才有资格熔断。默认为20意味着在10秒内,如果该hystrix命令的调用次数不足20次, 即使所有的请求都超时或其他原因失败断路器都不会打开。 3:错误百分比阀值:当请求总数在快照时间窗内超过了阀值,比如发生了30次调用,如果在这30次调用中,有15次发生了超时异常,也就是超过 50%的错误百分比在默认设定50%阀值情况下,这时候就会将断路器打开。 断路器开启或者关闭的条件
1. 当满足一定阀值的时候默认10秒内超过20个请求次数
2. 当失败率达到一定的时候默认10秒内超过50%请求失败
3. 到达以上阀值断路器将会开启
4. 当开启的时候所有请求都不会进行转发
5. 一段时间之后默认是5秒这个时候断路器是半开状态会让其中一个请求进行转发。如果成功断路器会关闭若失败继续开启。重复4和5断路器打开后
1:再有请求调用的时候将不会调用主逻辑而是直接调用降级fallback.通过断路器实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑减少响
应延迟的效果。
2:原来的主逻辑要如何恢复呢?
对于这- -问题hystrix也为我们实现了 自动恢复功能。
当断路器打开,对主逻辑进行熔断之后
hystrix会启动一个休眠时间窗,在这个时间窗内,
降级逻辑是临时的成为主逻辑,当休眠时间窗到期断路器将进入半开状态,
释放一次请求到原来的主逻辑上,如果此次请求正常返回,
那么断路器将继续闭合,
主逻辑恢复如果这次请求依然有问题
断路器继续进入打开状态,休眠时间窗重新计时。 服务限流
秒杀高并发等操作严禁一窝蜂的过来拥挤大家排队一秒钟N个有序进行hystrix dashboard
除了隔离依赖服务的调用以外Hystrix还提供 了准实时的调用监控(Hystrix Dashboard)Hystrix会持续地记录所有通过Hystrix发
起的请求的执行信息拟统计报表和图形的形式展示给用户包括每秒执行多少请求多少成功多少失败等。Netflix通过
hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。
Spring Cloud也提供了Hystrix Dashboard的整合对监控内容转化成
可视化界面。
