京東架構師-----解析Hystrix線程隔離技術

認識Hystrix

Hystrix是Netflix開源的一款容錯框架，包含經常使用的容錯方法：線程隔離、信號量隔離、降級策略、熔斷技術。
在高併發訪問下，系統所依賴的服務的穩定性對系統的影響很是大，依賴有不少不可控的因素，好比網絡鏈接變慢，資源忽然繁忙，暫時不可用，服務脫機等。咱們要構建穩定、可靠的分佈式系統，就必需要有這樣一套容錯方法。
本文主要討論線程隔離技術。

爲何要作線程隔離

好比咱們如今有3個業務調用分別是查詢訂單、查詢商品、查詢用戶，且這三個業務請求都是依賴第三方服務-訂單服務、商品服務、用戶服務。三個服務均是經過RPC調用。當查詢訂單服務，假如線程阻塞了，這個時候後續有大量的查詢訂單請求過來，那麼容器中的線程數量則會持續增長直致CPU資源耗盡到100%，整個服務對外不可用，集羣環境下就是雪崩。以下圖

 

訂單服務不可用.png

：

整個tomcat容器不可用.png

Hystrix是如何經過線程池實現線程隔離的

Hystrix經過命令模式，將每一個類型的業務請求封裝成對應的命令請求，好比查詢訂單->訂單Command，查詢商品->商品Command，查詢用戶->用戶Command。每一個類型的Command對應一個線程池。建立好的線程池是被放入到ConcurrentHashMap中，好比查詢訂單：

final static ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool> threadPools = new ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool>();
threadPools.put(「hystrix-order」, new HystrixThreadPoolDefault(threadPoolKey, propertiesBuilder));

當第二次查詢訂單請求過來的時候，則能夠直接從Map中獲取該線程池。具體流程以下圖：

hystrix線程執行過程和異步化.png

建立線程池中的線程的方法，查看源代碼以下：

public ThreadPoolExecutor getThreadPool(final HystrixThreadPoolKey threadPoolKey, HystrixProperty<Integer> corePoolSize, HystrixProperty<Integer> maximumPoolSize, HystrixProperty<Integer> keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
    ThreadFactory threadFactory = null;
    if (!PlatformSpecific.isAppEngineStandardEnvironment()) {
        threadFactory = new ThreadFactory() {
            protected final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(0);

            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                Thread thread = new Thread(r, "hystrix-" + threadPoolKey.name() + "-" + threadNumber.incrementAndGet());
                thread.setDaemon(true);
                return thread;
            }

        };
    } else {
        threadFactory = PlatformSpecific.getAppEngineThreadFactory();
    }

    final int dynamicCoreSize = corePoolSize.get();
    final int dynamicMaximumSize = maximumPoolSize.get();

    if (dynamicCoreSize > dynamicMaximumSize) {
        logger.error("Hystrix ThreadPool configuration at startup for : " + threadPoolKey.name() + " is trying to set coreSize = " +
                dynamicCoreSize + " and maximumSize = " + dynamicMaximumSize + ".  Maximum size will be set to " +
                dynamicCoreSize + ", the coreSize value, since it must be equal to or greater than the coreSize value");
        return new ThreadPoolExecutor(dynamicCoreSize, dynamicCoreSize, keepAliveTime.get(), unit, workQueue, threadFactory);
    } else {
        return new ThreadPoolExecutor(dynamicCoreSize, dynamicMaximumSize, keepAliveTime.get(), unit, workQueue, threadFactory);
    }
}

執行Command的方式一共四種，具體區別以下：

• execute()：以同步堵塞方式執行run()。調用execute()後，hystrix先建立一個新線程運行run()，接着調用程序要在execute()調用處一直堵塞着，直到run()運行完成。

• queue()：以異步非堵塞方式執行run()。調用queue()就直接返回一個Future對象，同時hystrix建立一個新線程運行run()，調用程序經過Future.get()拿到run()的返回結果，而Future.get()是堵塞執行的。

• observe()：事件註冊前執行run()/construct()。第一步是事件註冊前，先調用observe()自動觸發執行run()/construct()（若是繼承的是HystrixCommand，hystrix將建立新線程非堵塞執行run()；若是繼承的是HystrixObservableCommand，將以調用程序線程堵塞執行construct()），第二步是從observe()返回後調用程序調用subscribe()完成事件註冊，若是run()/construct()執行成功則觸發onNext()和onCompleted()，若是執行異常則觸發onError()。

• toObservable()：事件註冊後執行run()/construct()。第一步是事件註冊前，調用toObservable()就直接返回一個Observable<String>對象，第二步調用subscribe()完成事件註冊後自動觸發執行run()/construct()（若是繼承的是HystrixCommand，hystrix將建立新線程非堵塞執行run()，調用程序沒必要等待run()；若是繼承的是HystrixObservableCommand，將以調用程序線程堵塞執行construct()，調用程序等待construct()執行完才能繼續往下走），若是run()/construct()執行成功則觸發onNext()和onCompleted()，若是執行異常則觸發onError()
  注：
  execute()和queue()是在HystrixCommand中，observe()和toObservable()是在HystrixObservableCommand 中。從底層實現來說，HystrixCommand其實也是利用Observable實現的（看Hystrix源碼，能夠發現裏面大量使用了RxJava），儘管它只返回單個結果。HystrixCommand的queue方法其實是調用了toObservable().toBlocking().toFuture()，而execute方法其實是調用了queue().get()。

如何應用到實際代碼中

package myHystrix.threadpool;

import com.netflix.hystrix.*;
import org.junit.Test;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.Future;

/**
 * Created by wangxindong on 2017/8/4.
 */
public class GetOrderCommand extends HystrixCommand<List> {

    OrderService orderService;

    public GetOrderCommand(String name){
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ThreadPoolTestGroup"))
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("testCommandKey"))
                .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey(name))
                .andCommandPropertiesDefaults(
                        HystrixCommandProperties.Setter()
                                .withExecutionTimeoutInMilliseconds(5000)
                )
                .andThreadPoolPropertiesDefaults(
                        HystrixThreadPoolProperties.Setter()
                                .withMaxQueueSize(10)   //配置隊列大小
                                .withCoreSize(2)    // 配置線程池裏的線程數
                )
        );
    }

    @Override
    protected List run() throws Exception {
        return orderService.getOrderList();
    }

    public static class UnitTest {
        @Test
        public void testGetOrder(){
//            new GetOrderCommand("hystrix-order").execute();
            Future<List> future =new GetOrderCommand("hystrix-order").queue();
        }

    }
}

總結

執行依賴代碼的線程與請求線程(好比Tomcat線程)分離，請求線程能夠自由控制離開的時間，這也是咱們一般說的異步編程，Hystrix是結合RxJava來實現的異步編程。經過設置線程池大小來控制併發訪問量，當線程飽和的時候能夠拒絕服務，防止依賴問題擴散。

線程隔離.png

 

線程隔離的優勢:
[1]:應用程序會被徹底保護起來，即便依賴的一個服務的線程池滿了，也不會影響到應用程序的其餘部分。
[2]:咱們給應用程序引入一個新的風險較低的客戶端lib的時候，若是發生問題，也是在本lib中，並不會影響到其餘內容，所以咱們能夠大膽的引入新lib庫。
[3]:當依賴的一個失敗的服務恢復正常時，應用程序會當即恢復正常的性能。
[4]:若是咱們的應用程序一些參數配置錯誤了，線程池的運行情況將會很快顯示出來，好比延遲、超時、拒絕等。同時能夠經過動態屬性實時執行來處理糾正錯誤的參數配置。
[5]:若是服務的性能有變化，從而須要調整，好比增長或者減小超時時間，更改重試次數，就能夠經過線程池指標動態屬性修改，並且不會影響到其餘調用請求。
[6]:除了隔離優點外，hystrix擁有專門的線程池可提供內置的併發功能，使得能夠在同步調用之上構建異步的外觀模式，這樣就能夠很方便的作異步編程（Hystrix引入了Rxjava異步框架）。

儘管線程池提供了線程隔離，咱們的客戶端底層代碼也必需要有超時設置，不能無限制的阻塞以至線程池一直飽和。

線程隔離的缺點:
[1]:線程池的主要缺點就是它增長了計算的開銷，每一個業務請求（被包裝成命令）在執行的時候，會涉及到請求排隊，調度和上下文切換。不過Netflix公司內部認爲線程隔離開銷足夠小，不會產生重大的成本或性能的影響。

The Netflix API processes 10+ billion Hystrix Command executions per day using thread isolation. Each API instance has 40+ thread-pools with 5–20 threads in each (most are set to 10).
Netflix API天天使用線程隔離處理10億次Hystrix Command執行。 每一個API實例都有40多個線程池，每一個線程池中有5-20個線程（大多數設置爲10個）。

對於不依賴網絡訪問的服務，好比只依賴內存緩存這種狀況下，就不適合用線程池隔離技術，而是採用信號量隔離，後面文章會介紹。

所以咱們能夠放心使用Hystrix的線程隔離技術，來防止雪崩這種可怕的致命性線上故障。

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