SpringCloud学习笔记(13)----Spring Cloud Netflix之Hystrix断路器的隔离策略

时间:2023-03-09 17:49:51
SpringCloud学习笔记(13)----Spring Cloud Netflix之Hystrix断路器的隔离策略

  SpringCloud学习笔记(13)----Spring Cloud Netflix之Hystrix断路器的隔离策略

  说明 :

    1、Hystrix通过舱壁模式来隔离限制依赖的并发量和阻塞扩散

    2、 Hystrix提供了两种隔离策略:线程池(THREAD)和信号量隔离SEMAPHORE)。

1. 线程池隔离(默认策略模式)

  线程池隔离把执行依赖代码的线程与请求线程(如tomcat线程)分离,请求线程可以*控制离开时间。

  通过线程池大小可以控制并发量,当线程池饱和时可以提前拒绝服务,防止依赖问题扩散。

  生产环境建议线程池(默认是10个线程)不要设置过大,否则大量堵塞线程可能会拖慢服务器。

优点:

  1. 使用线程池隔离可以完全隔离第三方运用,请求线程可以快速放回。

  2. 请求线程可以继续接受新的请求,如果出现问题线程池隔离是独立的不会影响其他应用。

  3. 当失败的应用在次变得可用时,线程池将清理并可立即恢复,而不需要一个长时间的恢复。

  4. 独立的线程提高了并发性。

  注意:尽管线程池隔离是由一个单独的线程提供,客户端代码(异常方法里面的请求)应该也有超时机制,不能让响应的线程无限期等待,应该适时的去中断它,阻止Hystrix线程池的饱和

  缺点:

    线程池隔离的主要缺点是它们增加计算开销(CPU)。每个命令的执行涉及到排队,调度和上下文切换都是在一个单独的线程上运行的。

    Netflix在设计这个系统时认为可以接受此开销的费用换取它提供的好处。Netflix内部API每天10+亿的HystrixCommand依赖请求使用线程隔离,每个应用大约40多个线程池,每个线程池大约5—20个线程(大多数都设置为10)。

2. 信号量隔离

  使用一个原子计数器(或信号量)来记录当前多少个线程在运行,当请求进来时先判断计数器的数值,若超过设置的最大线程个数则拒绝该请求,若不超过则同行,这时候计数器+1,请求返回成功后计数器-1.

  与线程池隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程。

  tips:信号量的大小可以动态调整,线程池不可以。

3. 信号量隔离的使用

  在@HystrixCommand里面添加commandProperties配置,如下:

  

 @HystrixCommand(fallbackMethod="findByIdFallback",commandProperties={@HystrixProperty(name="execution.isolation.strategy", value="SEMAPHORE")})

4. 应用场景

  线程池隔离:

    1.第三方应用或者接口

    2. 并发量大

  信号量隔离

    1. 内部应用或者中间件(redis)

    2. 并发需求不大