用 100 行代码手写一个 Hystrix

发布于: 2020 年 07 月 01 日
用100行代码手写一个Hystrix

熔断与降级

离小眼睛家不远的地方,开了一个熟食店。店内有两个窗口总能排起长龙,一个窗口是选好的凉菜让师傅调味,一个窗口是买到的扒鸡让胖师傅现场脱骨。顾客的正常的流程,大致是这个样子滴:

炎炎夏日,邀三五好友,喝杯啤酒吹吹牛皮,岂不美哉。可能大家跟小眼睛想法一致,小店的生意日渐火爆。这天,小眼睛选好了菜,付了钱,正准备排队让师傅调口味、脱骨。目测两个窗口排队时间不会少于 20 分钟,加之几个朋友轮番催促,果断放弃,拎着菜直接回家。于是我到流程就变成了:

当下游的服务(调料、脱骨)因为某种原因突然变得不可用或响应过慢(买菜3分钟排队半小时),上游服务为了保证自己整体服务的可用性(等不及了),不再继续调用目标服务,直接返回,快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。这就叫做服务熔断

小眼睛因为排队时间过长,果断放弃后续流程,提供了「降低品质」的菜品。这叫做服务降级

熔断有多种方式

服务降级的方式有很多种,比如限流、开关、熔断,熔断是降级的一种。

熔断,在 Spring Cloud 中有熔断降级库 Hystrix ,在分布式项目中也可以使用阿里开源的 Sentinel 达到熔断降级目的。无论是 Hystrix 还是 Sentinel 都需要引入第三方组件,搞明白实现原理,不适合简单场景下的使用。

手写熔断器的使用

本文介绍一种适合简单应用的熔断方法,核心代码不超过 100 行。使用方法大致如下:

// 初始化一个熔断器
private CircuitBreaker breaker = new CircuitBreaker(0.1, 10, true, "serviceDemo");
public void doSomething() {
// 每次调用都检查服务状态
breaker.checkStatus();
// 如果熔断器返回 true 认为服务可用,继续执行逻辑
if (breaker.isWorked()) {
try {
service.doSomething();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
// 出现调用失败,记录失败次数
breaker.addFailTimes();
} finally {
// 每一次调用,增加调用次数
breaker.addInvokeTimes();
}
}
// 服务不可用,执行降级逻辑
}

这段伪代码中,熔断器做了三件事儿:

  1. 检查服务状态,并且输出统计日志

  2. 返回服务状态 breaker.isWorked()

  3. 记录调用次数和失败次数,作为熔断依据

熔断器的实现

熔断器具体实现如下:

public class CircuitBreaker {
/**
* 记录失败次数
*/
private AtomicLong failTimes =
new AtomicLong(0);
/**
* 记录调用次数
*/
private AtomicLong invokeTimes =
new AtomicLong(0);
/**
* 降级阈值,比如 0.1
* 请求失败次数/请求总次数的比例
*/
private double failedRate = 0.1;
/**
* 降级最小条件,请求总次数大于该值
* 才会执行阈值判断
* 比如 设置为 10 ,
* 当请求次数大于10次时才会执行判断
*/
private double minTimes;
/**
* 熔断开关,默认关闭
*/
private boolean enabled;
/**
* 熔断后是否发送邮件告警
*/
private boolean mail;
/**
* 熔断后是否发送短信告警
*/
private boolean sms;
/**
* 熔断器名字
*/
private String name;
/**
* 保存上一次统计的时间戳,记录单位是分钟
*/
private AtomicLong currentTime =
new AtomicLong(
System.currentTimeMillis() / 60000);
/**
* 记录服务是否是不可用状态
*/
private AtomicBoolean isFailed =
new AtomicBoolean(false);
/**
* 服务宕掉的状态放到线程容器中
*/
private ThreadLocal<Boolean> fail =
new ThreadLocal<Boolean>();
private Logger log =
LoggerFactory.getLogger(getClass());
/**
* 构造熔断器
*
* @param failedRate 熔断的阈值,
* 请求失败次数/请求总次数
* @param minTimes 熔断的最小条件,
* 请求总次数大于该值才会根据阈值判断,
* 执行降级操作
* @param enabled 是否需开启熔断操作
*/
public CircuitBreaker(double failedRate,
double minTimes,
boolean enabled,
String name) {
fail.set(false);
this.failedRate = failedRate;
this.minTimes = minTimes;
this.enabled = enabled;
this.name = name;
}
/**
* 判断服务是否是失败状态
*
* @return
*/
public boolean isFailed() {
return isFailed.get();
}
/**
* 增加错误次数
*/
public void addFailTimes() {
fail.set(true);
if (enabled) {
failTimes.incrementAndGet();
}
}
/**
* 增加一次调用次数
*/
public void addInvokeTimes() {
if (enabled) {
invokeTimes.incrementAndGet();
}
}
/**
* 判断服务是否可用
*
* @return
*/
public boolean isWorked() {
if (!enabled) {
return true;
}
// 当服务不可用时,牺牲掉 1% 的流量做探活请求
if (isFailed.get() &&
System.currentTimeMillis() % 100 == 0) {
return true;
}
if (isFailed.get()) {
fail.set(true);
return false;
}
return true;
}
public void checkStatus() {
if (!enabled) {
return;
}
long newTime =
System.currentTimeMillis() / 60000;
if ((newTime > currentTime.get())
&& (invokeTimes.get() > minTimes)) {
double percent =
failTimes.get() * 1.0 /
invokeTimes.get();
if (percent > failedRate) {
if (isFailed.get()) {
// 日志输出
if (mail) {
// 发送邮件通知
}
} else {
// 日志输出
isFailed.set(true);
if (sms) {
// 发送短信通知
}
if (mail) {
// 发送邮件通知
}
}
} else { // 服务恢复
if (isFailed.get()) {
// 日志输出
if (sms) {
// 发送短信通知
}
if (mail) {
// 发送邮件通知
}
}
isFailed.set(false);
}
if (log.isInfoEnabled()) {
// 日志输出
}
currentTime.set(newTime);
failTimes.set(0);
invokeTimes.set(0);
}
}
}

总体思路:

  1. 基于统计信息做熔断,错误请求占比超过阈值做熔断

  2. 统计周期在分钟级别内(1 分钟内的统计达到阈值)

  3. 如果分钟内,总请求次数未达到 minTimes 次数不做熔断(请求频次太低,统计信息无意义)

  4. 即便是到达熔断条件,仍然牺牲 1% (可修改)的请求做探活

优缺点

  1. Hystrix 提供了服务熔断、线程隔离等一系列服务保护功能。我们手写的熔断器只能提供基于调用方的手工熔断方法。

  2. Hystrix 提供了线程池、信号量两种方式。手写熔断器功能相对单一只基于统计信息,且以分钟为维度的颗粒度较为粗糙。

  3. Hystrix 命令式编程和注册回调的方式,代码复杂度高。手写熔断器在侵入代码过程中,偏面向过程,理解成本低。

去掉注释和无效空行后实际有效代码不足 100 行,我们用了不到一百行代码实现了熔断功能。虽然应用到大型服务场景下会有诸多缺陷,也希望至少能为大家提供了一个思路。

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