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在微服务架构中#xff0c;我们将系统拆分成了一个个的服务单元#xff0c;各单元应用间通过服务注册与订阅的方式互相依赖。由于每个单元都在不同的进程中运行#xff0c;依赖通过远程调用的方式执行#xff0c;这样就有可能因为网络原因或是依赖服务自身问题出现调…前言
在微服务架构中我们将系统拆分成了一个个的服务单元各单元应用间通过服务注册与订阅的方式互相依赖。由于每个单元都在不同的进程中运行依赖通过远程调用的方式执行这样就有可能因为网络原因或是依赖服务自身问题出现调用故障或延迟而这些问题会直接导致调用方的对外服务也出现延迟若此时调用方的请求不断增加最后就会出现因等待出现故障的依赖方响应而形成任务积压线程资源无法释放最终导致自身服务的瘫痪进一步甚至出现故障的蔓延最终导致整个系统的瘫痪。如果这样的架构存在如此严重的隐患那么相较传统架构就更加的不稳定。为了解决这样的问题因此产生了断路器等一系列的服务保护机制。
针对上述问题在Spring Cloud Hystrix中实现了线程隔离、断路器等一系列的服务保护功能。它也是基于Netflix的开源框架 Hystrix实现的该框架目标在于通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix具备了服务降级、服务熔断、线程隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。
接下来我们就从一个简单示例开始对Spring Cloud Hystrix的学习与使用。
动手试一试
在开始使用Spring Cloud Hystrix实现断路器之前我们先拿之前实现的一些内容作为基础其中包括
eureka-server工程服务注册中心端口1001eureka-client工程服务提供者两个实例启动端口分别为2001
下面我们可以复制一下之前实现的一个服务消费者eureka-consumer-ribbon命名为eureka-consumer-ribbon-hystrix。下面我们开始对其进行改在
第一步pom.xml的dependencies节点中引入spring-cloud-starter-hystrix依赖
dependency groupIdorg.springframework.cloud/groupId artifactIdspring-cloud-starter-hystrix/artifactId/dependency第二步在应用主类中使用EnableCircuitBreaker或EnableHystrix注解开启Hystrix的使用
EnableCircuitBreakerEnableDiscoveryClientSpringBootApplicationpublic class Application { Bean LoadBalanced public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); } public static void main(String[] args) { new SpringApplicationBuilder(Application.class).web(true).run(args); }}注意这里我们还可以使用Spring Cloud应用中的SpringCloudApplication注解来修饰应用主类该注解的具体定义如下所示。我们可以看到该注解中包含了上我们所引用的三个注解这也意味着一个Spring Cloud标准应用应包含服务发现以及断路器。
Target({ElementType.TYPE})Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)DocumentedInheritedSpringBootApplicationEnableDiscoveryClientEnableCircuitBreakerpublic interface SpringCloudApplication {}第三步改造服务消费方式新增ConsumerService类然后将在Controller中的逻辑迁移过去。最后在为具体执行逻辑的函数上增加HystrixCommand注解来指定服务降级方法比如
RestControllerpublic class DcController { Autowired ConsumerService consumerService; GetMapping(/consumer) public String dc() { return consumerService.consumer(); } class ConsumerService { Autowired RestTemplate restTemplate; HystrixCommand(fallbackMethod fallback) public String consumer() { return restTemplate.getForObject(http://eureka-client/dc, String.class); } public String fallback() { return fallback; } }}下面我们来验证一下上面Hystrix带来的一些基础功能。我们先把涉及的服务都启动起来然后访问localhost:2101/consumer此时可以获取正常的返回比如Services: [eureka-consumer-ribbon-hystrix, eureka-client]。
为了触发服务降级逻辑我们可以将服务提供者eureka-client的逻辑加一些延迟比如
GetMapping(/dc)public String dc() throws InterruptedException { Thread.sleep(5000L); String services Services: discoveryClient.getServices(); System.out.println(services); return services;}重启eureka-client之后再尝试访问localhost:2101/consumer此时我们将获得的返回结果为fallback。我们从eureka-client的控制台中可以看到服务提供方输出了原本要返回的结果但是由于返回前延迟了5秒而服务消费方触发了服务请求超时异常服务消费者就通过HystrixCommand注解中指定的降级逻辑进行执行因此该请求的结果返回了fallback。这样的机制对自身服务起到了基础的保护同时还为异常情况提供了自动的服务降级切换机制。
更多Spring Cloud内容请持续关注我的博客更新或在《Spring Cloud微服务实战》中获取。
代码示例
样例工程将沿用之前在码云和GitHub上创建的SpringCloud-Learning项目重新做了一下整理。通过不同目录来区分Brixton和Dalston的示例。
码云点击查看GitHub点击查看
具体工程说明如下
eureka的服务注册中心eureka-servereureka的服务提供方eureka-clienteureka的服务消费者eureka-consumer-ribbon-hystrix
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