Hystrix 实现资源隔离的“两把利器”

zhangzhicheng 2020-01-10

Hystrix 实现资源隔离的“两把利器”

小型电商网站的商品详情页系统架构

小型电商网站的页面展示采用页面全量静态化的思想。数据库中存放了所有的商品信息,页面静态化系统,将数据填充进静态模板中,形成静态化页面,推入 Nginx 服务器。用户浏览网站页面时,取用一个已经静态化好的 html 页面,直接返回回去,不涉及任何的业务逻辑处理。

Hystrix 实现资源隔离的“两把利器”

下面是页面模板的简单 Demo 。

<html> <body> 商品名称:#{productName}<br> 商品价格:#{productPrice}<br> 商品描述:#{productDesc} </body></html> 

这样做,好处在于,用户每次浏览一个页面,不需要进行任何的跟数据库的交互逻辑,也不需要执行任何的代码,直接返回一个 html 页面就可以了,速度和性能非常高。

对于小网站,页面很少,很实用,非常简单,Java 中可以使用 velocity、freemarker、thymeleaf 等等,然后做个 cms 页面内容管理系统,模板变更的时候,点击按钮或者系统自动化重新进行全量渲染。

坏处在于,仅仅适用于一些小型的网站,比如页面的规模在几十到几万不等。对于一些大型的电商网站,亿级数量的页面,你说你每次页面模板修改了,都需要将这么多页面全量静态化,靠谱吗?每次渲染花个好几天时间,那你整个网站就废掉了。

大型电商网站的商品详情页系统架构

大型电商网站商品详情页的系统设计中,当商品数据发生变更时,会将变更消息压入 MQ 消息队列中。缓存服务从消息队列中消费这条消息时,感知到有数据发生变更,便通过调用数据服务接口,获取变更后的数据,然后将整合好的数据推送至 redis 中。Nginx 本地缓存的数据是有一定的时间期限的,比如说 10 分钟,当数据过期之后,它就会从 redis 获取到最新的缓存数据,并且缓存到自己本地。

用户浏览网页时,动态将 Nginx 本地数据渲染到本地 html 模板并返回给用户。

Hystrix 实现资源隔离的“两把利器”

虽然没有直接返回 html 页面那么快,但是因为数据在本地缓存,所以也很快,其实耗费的也就是动态渲染一个 html 页面的性能。如果 html 模板发生了变更,不需要将所有的页面重新静态化,也不需要发送请求,没有网络请求的开销,直接将数据渲染进最新的 html 页面模板后响应即可。

在这种架构下,我们需要保证系统的高可用性。

如果系统访问量很高,Nginx 本地缓存过期失效了,redis 中的缓存也被 LRU 算法给清理掉了,那么会有较高的访问量,从缓存服务调用商品服务。但如果此时商品服务的接口发生故障,调用出现了延时,缓存服务全部的线程都被这个调用商品服务接口给耗尽了,每个线程去调用商品服务接口的时候,都会卡住很长时间,后面大量的请求过来都会卡在那儿,此时缓存服务没有足够的线程去调用其它一些服务的接口,从而导致整个大量的商品详情页无法正常显示。

这其实就是一个商品接口服务故障导致缓存服务资源耗尽的现象。

基于 Hystrix 线程池技术

上文提到,如果从 Nginx 开始,缓存都失效了,Nginx 会直接通过缓存服务调用商品服务获取最新商品数据(我们基于电商项目做个讨论),有可能出现调用延时而把缓存服务资源耗尽的情况。这里,我们就来说说,怎么通过 Hystrix 线程池技术实现资源隔离。

资源隔离,就是说,你如果要把对某一个依赖服务的所有调用请求,全部隔离在同一份资源池内,不会去用其它资源了,这就叫资源隔离。哪怕对这个依赖服务,比如说商品服务,现在同时发起的调用量已经到了 1000,但是分配给商品服务线程池内就 10 个线程,最多就只会用这 10 个线程去执行。不会因为对商品服务调用的延迟,将 Tomcat 内部所有的线程资源全部耗尽。

Hystrix 进行资源隔离,其实是提供了一个抽象,叫做 Command。这也是 Hystrix 最最基本的资源隔离技术。

利用 HystrixCommand 获取单条数据

我们通过将调用商品服务的操作封装在 HystrixCommand 中,限定一个 key,比如下面的 GetProductInfoCommandGroup,在这里我们可以简单认为这是一个线程池,每次调用商品服务,就只会用该线程池中的资源,不会再去用其它线程资源了。

public class GetProductInfoCommand extends HystrixCommand<ProductInfo> { 
 private Long productId; 
 public GetProductInfoCommand(Long productId) { super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetProductInfoCommandGroup")); this.productId = productId; } 
 @Override protected ProductInfo run() { String url = "http://localhost:8081/getProductInfo?productId=" + productId; // 调用商品服务接口 String response = HttpClientUtils.sendGetRequest(url); return JSONObject.parseObject(response, ProductInfo.class); }} 

我们在缓存服务接口中,根据 productId 创建 Command 并执行,获取到商品数据。

@RequestMapping("/getProductInfo")@ResponseBodypublic String getProductInfo(Long productId) { HystrixCommand<ProductInfo> getProductInfoCommand = new GetProductInfoCommand(productId); 
 // 通过command执行,获取最新商品数据 ProductInfo productInfo = getProductInfoCommand.execute(); System.out.println(productInfo); return "success";} 

上面执行的是 execute() 方法,其实是同步的。也可以对 command 调用 queue() 方法,它仅仅是将 command 放入线程池的一个等待队列,就立即返回,拿到一个 Future 对象,后面可以继续做其它一些事情,然后过一段时间对 Future 调用 get() 方法获取数据。这是异步的。

利用 HystrixObservableCommand 批量获取数据

只要是获取商品数据,全部都绑定到同一个线程池里面去,我们通过 HystrixObservableCommand 的一个线程去执行,而在这个线程里面,批量把多个 productId 的 productInfo 拉回来。

public class GetProductInfosCommand extends HystrixObservableCommand<ProductInfo> { 
 private String[] productIds; 
 public GetProductInfosCommand(String[] productIds) { // 还是绑定在同一个线程池 super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetProductInfoGroup")); this.productIds = productIds; } 
 @Override protected Observable<ProductInfo> construct() { return Observable.unsafeCreate((Observable.OnSubscribe<ProductInfo>) subscriber -> { 
 for (String productId : productIds) { // 批量获取商品数据 String url = "http://localhost:8081/getProductInfo?productId=" + productId; String response = HttpClientUtils.sendGetRequest(url); ProductInfo productInfo = JSONObject.parseObject(response, ProductInfo.class); subscriber.onNext(productInfo); } subscriber.onCompleted(); 
 }).subscribeOn(Schedulers.io()); }} 

在缓存服务接口中,根据传来的 id 列表,比如是以 , 分隔的 id 串,通过上面的 HystrixObservableCommand,执行 Hystrix 的一些 API 方法,获取到所有商品数据。

public String getProductInfos(String productIds) { String[] productIdArray = productIds.split(","); HystrixObservableCommand<ProductInfo> getProductInfosCommand = new GetProductInfosCommand(productIdArray); Observable<ProductInfo> observable = getProductInfosCommand.observe(); 
 observable.subscribe(new Observer<ProductInfo>() { @Override public void onCompleted() { System.out.println("获取完了所有的商品数据"); } 
 @Override public void onError(Throwable e) { e.printStackTrace(); } 
 /** * 获取完一条数据,就回调一次这个方法 * @param productInfo */ @Override public void onNext(ProductInfo productInfo) { System.out.println(productInfo); } }); return "success";} 

我们回过头来,看看 Hystrix 线程池技术是如何实现资源隔离的。

Hystrix 实现资源隔离的“两把利器”

从 Nginx 开始,缓存都失效了,那么 Nginx 通过缓存服务去调用商品服务。缓存服务默认的线程大小是 10 个,最多就只有 10 个线程去调用商品服务的接口。即使商品服务接口故障了,最多就只有 10 个线程会 hang 死在调用商品服务接口的路上,缓存服务的 Tomcat 内其它的线程还是可以用来调用其它的服务,干其它的事情。

基于 Hystrix 信号量

Hystrix 里面核心的一项功能,其实就是所谓的资源隔离,要解决的最最核心的问题,就是将多个依赖服务的调用分别隔离到各自的资源池内。避免说对某一个依赖服务的调用,因为依赖服务的接口调用的延迟或者失败,导致服务所有的线程资源全部耗费在这个服务的接口调用上。一旦说某个服务的线程资源全部耗尽的话,就可能导致服务崩溃,甚至说这种故障会不断蔓延。

Hystrix 实现资源隔离,主要有两种技术:

•线程池•信号量

默认情况下,Hystrix 使用线程池模式。

前面已经说过线程池技术了,这一小节就来说说信号量机制实现资源隔离,以及这两种技术的区别与具体应用场景。

信号量机制

信号量的资源隔离只是起到一个开关的作用,比如,服务 A 的信号量大小为 10,那么就是说它同时只允许有 10 个 tomcat 线程来访问服务 A,其它的请求都会被拒绝,从而达到资源隔离和限流保护的作用。

Hystrix 实现资源隔离的“两把利器”

线程池与信号量区别

线程池隔离技术,并不是说去控制类似 tomcat 这种 web 容器的线程。更加严格的意义上来说,Hystrix 的线程池隔离技术,控制的是 tomcat 线程的执行。Hystrix 线程池满后,会确保说,tomcat 的线程不会因为依赖服务的接口调用延迟或故障而被 hang 住,tomcat 其它的线程不会卡死,可以快速返回,然后支撑其它的事情。

线程池隔离技术,是用 Hystrix 自己的线程去执行调用;而信号量隔离技术,是直接让 tomcat 线程去调用依赖服务。信号量隔离,只是一道关卡,信号量有多少,就允许多少个 tomcat 线程通过它,然后去执行。

Hystrix 实现资源隔离的“两把利器”

适用场景:

•线程池技术,适合绝大多数场景,比如说我们对依赖服务的网络请求的调用和访问、需要对调用的 timeout 进行控制(捕捉 timeout 超时异常)。•信号量技术,适合说你的访问不是对外部依赖的访问,而是对内部的一些比较复杂的业务逻辑的访问,并且系统内部的代码,其实不涉及任何的网络请求,那么只要做信号量的普通限流就可以了,因为不需要去捕获 timeout 类似的问题。

信号量简单 Demo

业务背景里,比较适合信号量的是什么场景呢?

比如说,我们一般来说,缓存服务,可能会将一些量特别少、访问又特别频繁的数据,放在自己的纯内存中。

举个栗子。一般我们在获取到商品数据之后,都要去获取商品是属于哪个地理位置、省、市、卖家等,可能在自己的纯内存中,比如就一个 Map 去获取。对于这种直接访问本地内存的逻辑,比较适合用信号量做一下简单的隔离。

优点在于,不用自己管理线程池啦,不用 care timeout 超时啦,也不需要进行线程的上下文切换啦。信号量做隔离的话,性能相对来说会高一些。

假如这是本地缓存,我们可以通过 cityId,拿到 cityName。

public class LocationCache { private static Map<Long, String> cityMap = new HashMap<>(); 
 static { cityMap.put(1L, "北京"); } 
 /** * 通过cityId 获取 cityName * * @param cityId 城市id * @return 城市名 */ public static String getCityName(Long cityId) { return cityMap.get(cityId); }} 

写一个 GetCityNameCommand,策略设置为信号量。run() 方法中获取本地缓存。我们目的就是对获取本地缓存的代码进行资源隔离。

public class GetCityNameCommand extends HystrixCommand<String> { 
 private Long cityId; 
 public GetCityNameCommand(Long cityId) { // 设置信号量隔离策略 super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetCityNameGroup")) .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter() .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE))); 
 this.cityId = cityId; } 
 @Override protected String run() { // 需要进行信号量隔离的代码 return LocationCache.getCityName(cityId); }} 

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kuihan0 / 0评论 2016-07-30