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从源码分析Hystrix工作机制

作者：vivo互联网服务器团队-Pu Shuai


一、Hystrix解决了什么问题？


在复杂的分布式应用中有着许多的依赖，各个依赖都难免会在某个时刻失败，如果应用不隔离各个依赖，降低外部的风险，那容易拖垮整个应用。


举个电商场景中常见的例子，比如订单服务调用了库存服务、商品服务、积分服务、支付服务，系统均正常情况下，订单模块正常运行。



但是当积分服务发生异常时且会阻塞30s时，订单服务就会有部分请求失败，且工作线程阻塞在调用积分服务上。


从源码分析Hystrix工作机制


流量高峰时，问题会更加严重，订单服务的所有请求都会阻塞在调用积分服务上，工作线程全部挂起，导致机器资源耗尽，订单服务也不可用，造成级联影响，整个集群宕机，这种称为雪崩效应。


从源码分析Hystrix工作机制


所以需要一种机制，使得单个服务出现故障时，整个集群可用性不受到影响。Hystrix就是实现这种机制的框架，下面我们分析一下Hystrix整体的工作机制。


二、整体机制


从源码分析Hystrix工作机制


  • 【入口】Hystrix的执行入口是HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象，通常在Spring应用中会通过注解和AOP来实现对象的构造，以降低对业务代码的侵入性；


  • 【缓存】HystrixCommand对象实际开始执行后，首先是否开启缓存，若开启缓存且命中，则直接返回；


  • 【熔断】若熔断器打开，则执行短路，直接走降级逻辑；若熔断器关闭，继续下一步，进入隔离逻辑。熔断器的状态主要基于窗口期内执行失败率，若失败率过高，则熔断器自动打开；


  • 【隔离】用户可配置走线程池隔离或信号量隔离，判断线程池任务已满（或信号量），则进入降级逻辑；否则继续下一步，实际由线程池任务线程执行业务调用；


  • 【执行】实际开始执行业务调用，若执行失败或异常，则进入降级逻辑；若执行成功，则正常返回；


  • 【超时】通过定时器延时任务检测业务调用执行是否超时，若超时则取消业务执行的线程，进入降级逻辑；若未超时，则正常返回。线程池、信号量两种策略均隔离方式支持超时配置（信号量策略存在缺陷）；


  • 【降级】进入降级逻辑后，当业务实现了HystrixCommand.getFallback() 方法，则返回降级处理的数据；当未实现时，则返回异常；


  • 【统计】业务调用执行结果成功、失败、超时等均会进入统计模块，通过健康统计结果来决定熔断器打开或关闭。


都说源码里没有秘密，下面我们来分析下核心功能源码，看看Hystrix如何实现整体的工作机制。


三、熔断


家用电路中都有保险丝，保险丝的作用场景是，当电路发生故障或异常时，伴随着电流不断升高，并且升高的电流有可能损坏电路中的某些重要器件或贵重器件，也有可能烧毁电路甚至造成火灾。


若电路中正确地安置了保险丝，那么保险丝就会在电流异常升高到一定程度的时候，自身熔断切断电流，从而起到保护电路安全运行的作用。Hystrix提供的熔断器就有类似功能，应用调用某个服务提供者，当一定时间内请求总数超过配置的阈值，且窗口期内错误率过高，那Hystrix就会对调用请求熔断，后续的请求直接短路，直接进入降级逻辑，执行本地的降级策略。


Hystrix具有自我调节的能力，熔断器打开在一定时间后，会尝试通过一个请求，并根据执行结果调整熔断器状态，让熔断器在closed,open,half-open三种状态之间自动切换。


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【HystrixCircuitBreaker】

boolean attemptExecution()：

每次HystrixCommand执行，都要调用这个方法，判断是否可以继续执行，若熔断器状态为打开且超过休眠窗口，更新熔断器状态为half-open；通过CAS原子变更熔断器状态来保证只放过一条业务请求实际调用提供方，并根据执行结果调整状态。


public boolean attemptExecution() { //判断配置是否强制打开熔断器 if (properties.circuitBreakerForceOpen().get()) { return false; } //判断配置是否强制关闭熔断器 if (properties.circuitBreakerForceClosed().get()) { return true; } //判断熔断器开关是否关闭 if (circuitOpened.get() == -1) { return true; } else { //判断请求是否在休眠窗口后 if (isAfterSleepWindow()) { //更新开关为半开，并允许本次请求通过 if (status.compareAndSet(Status.OPEN, Status.HALF_OPEN)) { return true; } else { return false; } } else { //拒绝请求 return false; } }}


【HystrixCircuitBreaker】

void markSuccess()：HystrixCommand执行成功后调用，当熔断器状态为half-open，更新熔断器状态为closed。此种情况为熔断器原本为open，放过单条请求实际调用服务提供者，并且后续执行成功，Hystrix自动调节熔断器为closed。


public void markSuccess() { //更新熔断器开关为关闭 if (status.compareAndSet(Status.HALF_OPEN, Status.CLOSED)) { //重置订阅健康统计 metrics.resetStream(); Subscription previousSubscription = activeSubscription.get(); if (previousSubscription != null) { previousSubscription.unsubscribe(); } Subscription newSubscription = subscribeToStream(); activeSubscription.set(newSubscription); //更新熔断器开关为关闭 circuitOpened.set(-1L); }}


【HystrixCircuitBreaker】

void markNonSuccess()：HystrixCommand执行成功后调用，若熔断器状态为half-open，更新熔断器状态为open。此种情况为熔断器原本为open，放过单条请求实际调用服务提供者，并且后续执行失败，Hystrix继续保持熔断器打开，并把此次请求作为休眠窗口期开始时间。


public void markNonSuccess() { //更新熔断器开关，从半开变为打开 if (status.compareAndSet(Status.HALF_OPEN, Status.OPEN)) { //记录失败时间，作为休眠窗口开始时间 circuitOpened.set(System.currentTimeMillis()); } }


【HystrixCircuitBreaker】

void subscribeToStream()：熔断器订阅健康统计结果，若当前请求数据大于一定值且错误率大于阈值，自动更新熔断器状态为opened，后续请求短路，不再实际调用服务提供者，直接进入降级逻辑。


 private Subscription subscribeToStream() { //订阅监控统计信息 return metrics.getHealthCountsStream() .observe() .subscribe(new Subscriber<HealthCounts>() { @Override public void onCompleted() {} @Override public void onError(Throwable e) {} @Override public void onNext(HealthCounts hc) { // 判断总请求数量是否超过配置阈值，若未超过，则不改变熔断器状态 if (hc.getTotalRequests() < properties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold().get()) {  } else { //判断请求错误率是否超过配置错误率阈值，若未超过，则不改变熔断器状态；若超过，则错误率过高，更新熔断器状态未打开，拒绝后续请求 if (hc.getErrorPercentage() < properties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage().get()) {  } else { if (status.compareAndSet(Status.CLOSED, Status.OPEN)) { circuitOpened.set(System.currentTimeMillis()); } } } } });}


四、资源隔离


在货船中，为了防止漏水和火灾的扩散，一般会将货仓进行分割，避免了一个货仓出事导致整艘船沉没的悲剧。同样的，在Hystrix中，也采用了这样的舱壁模式，将系统中的服务提供者隔离起来，一个服务提供者延迟升高或者失败，并不会导致整个系统的失败，同时也能够控制调用这些服务的并发度。如下图，订单服务调用下游积分、库存等服务使用不同的线程池，当积分服务故障时，只会把对应线程池打满，而不会影响到其他服务的调用。Hystrix隔离模式支持线程池和信号量两种方式。


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4.1 信号量模式


信号量模式控制单个服务提供者执行并发度，比如单个CommondKey下正在请求数为N，若N小于maxConcurrentRequests，则继续执行；若大于等于maxConcurrentRequests，则直接拒绝，进入降级逻辑。信号量模式使用请求线程本身执行，没有线程上下文切换，开销较小，但超时机制失效。


【AbstractCommand】

Observable<R>applyHystrixSemantics(finalAbstractCommand<R> _cmd)：尝试获取信号量，若能获取到，则继续调用服务提供者；若不能获取到，则进入降级策略。


private Observable<R> applyHystrixSemantics(final AbstractCommand<R> _cmd) { executionHook.onStart(_cmd); //判断熔断器是否通过 if (circuitBreaker.attemptExecution()) { //获取信号量 final TryableSemaphore executionSemaphore = getExecutionSemaphore(); final AtomicBoolean semaphoreHasBeenReleased = new AtomicBoolean(false); final Action0 singleSemaphoreRelease = new Action0() { @Override public void call() { if (semaphoreHasBeenReleased.compareAndSet(false, true)) { executionSemaphore.release(); } } }; final Action1<Throwable> markExceptionThrown = new Action1<Throwable>() { @Override public void call(Throwable t) { eventNotifier.markEvent(HystrixEventType.EXCEPTION_THROWN, commandKey); } }; //尝试获取信号量 if (executionSemaphore.tryAcquire()) { try { //记录业务执行开始时间 executionResult = executionResult.setInvocationStartTime(System.currentTimeMillis()); //继续执行业务 return executeCommandAndObserve(_cmd) .doOnError(markExceptionThrown) .doOnTerminate(singleSemaphoreRelease) .doOnUnsubscribe(singleSemaphoreRelease); } catch (RuntimeException e) { return Observable.error(e); } } else { //信号量拒绝，进入降级逻辑 return handleSemaphoreRejectionViaFallback(); } } else { //熔断器拒绝，直接短路，进入降级逻辑 return handleShortCircuitViaFallback(); }}


【AbstractCommand】

TryableSemaphore getExecutionSemaphore()：

获取信号量实例，若当前隔离模式为信号量，则根据commandKey获取信号量，不存在时初始化并缓存；若当前隔离模式为线程池，则使用默认信号量TryableSemaphoreNoOp.DEFAULT，全部请求可通过。


protected TryableSemaphore getExecutionSemaphore() { //判断隔离模式是否为信号量 if (properties.executionIsolationStrategy().get() == ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE) { if (executionSemaphoreOverride == null) { //获取信号量 TryableSemaphore _s = executionSemaphorePerCircuit.get(commandKey.name()); if (_s == null) { //初始化信号量并缓存 executionSemaphorePerCircuit.putIfAbsent(commandKey.name(), new TryableSemaphoreActual(properties.executionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests())); //返回信号量 return executionSemaphorePerCircuit.get(commandKey.name()); } else { return _s; } } else { return executionSemaphoreOverride; } } else { //返回默认信号量，任何请求均可通过 return TryableSemaphoreNoOp.DEFAULT; }}


4.2 线程池模式


线程池模式控制单个服务提供者执行并发度，代码上都会先走获取信号量，只是使用默认信号量，全部请求可通过，然后实际调用线程池逻辑。线程池模式下，比如单个CommondKey下正在请求数为N，若N小于maximumPoolSize，会先从 Hystrix 管理的线程池里面获得一个线程，然后将参数传递给任务线程去执行真正调用，如果并发请求数多于线程池线程个数，就有任务需要进入队列排队，但排队队列也有上限，如果排队队列也满，则进去降级逻辑。线程池模式可以支持异步调用，支持超时调用，存在线程切换，开销大。


【AbstractCommand】Observable<R>executeCommandWithSpecifiedIsolation(final AbstractCommand<R> _cmd)：从线程池中获取线程，并执行，过程中记录线程状态。


private Observable<R> executeCommandWithSpecifiedIsolation(final AbstractCommand<R> _cmd) { //判断是否为线程池隔离模式 if (properties.executionIsolationStrategy().get() == ExecutionIsolationStrategy.THREAD) { return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() { @Override public Observable<R> call() { executionResult = executionResult.setExecutionOccurred(); if (!commandState.compareAndSet(CommandState.OBSERVABLE_CHAIN_CREATED, CommandState.USER_CODE_EXECUTED)) { return Observable.error(new IllegalStateException("execution attempted while in state : " + commandState.get().name())); } //统计信息 metrics.markCommandStart(commandKey, threadPoolKey, ExecutionIsolationStrategy.THREAD); //判断是否超时，若超时，直接抛出异常 if (isCommandTimedOut.get() == TimedOutStatus.TIMED_OUT) { return Observable.error(new RuntimeException("timed out before executing run()")); } //更新线程状态为已开始 if (threadState.compareAndSet(ThreadState.NOT_USING_THREAD, ThreadState.STARTED)) { HystrixCounters.incrementGlobalConcurrentThreads(); threadPool.markThreadExecution(); endCurrentThreadExecutingCommand = Hystrix.startCurrentThreadExecutingCommand(getCommandKey()); executionResult = executionResult.setExecutedInThread(); //执行hook，若异常，则直接抛出异常 try { executionHook.onThreadStart(_cmd); executionHook.onRunStart(_cmd); executionHook.onExecutionStart(_cmd); return getUserExecutionObservable(_cmd); } catch (Throwable ex) { return Observable.error(ex); } } else { //空返回 return Observable.empty(); } } }).doOnTerminate(new Action0() { @Override public void call() { //结束逻辑，省略 } }).doOnUnsubscribe(new Action0() { @Override public void call() { //取消订阅逻辑，省略 } //从线程池中获取业务执行线程 }).subscribeOn(threadPool.getScheduler(new Func0<Boolean>() { @Override public Boolean call() { //判断是否超时 return properties.executionIsolationThreadInterruptOnTimeout().get() && _cmd.isCommandTimedOut.get() == TimedOutStatus.TIMED_OUT; } })); } else { //信号量模式 //省略 } }


【HystrixThreadPool】

Subscription schedule(final Action0 action)：HystrixContextScheduler是Hystrix对rx中Scheduler调度器的重写，主要为了实现在Observable未被订阅时，不执行命令，以及支持在命令执行过程中能够打断运行。在rx中，Scheduler将生成对应的Worker给Observable用于执行命令，由Worker具体负责相关执行线程的调度，ThreadPoolWorker是Hystrix自行实现的Worker，执行调度的核心方法。


public Subscription schedule(final Action0 action) { //若无订阅，则不执行直接返回 if (subscription.isUnsubscribed()) { return Subscriptions.unsubscribed(); } ScheduledAction sa = new ScheduledAction(action); subscription.add(sa); sa.addParent(subscription); //获取线程池 ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) threadPool.getExecutor(); //提交执行任务 FutureTask<?> f = (FutureTask<?>) executor.submit(sa); sa.add(new FutureCompleterWithConfigurableInterrupt(f, shouldInterruptThread, executor)); return sa;}


五、超时检测


从源码分析Hystrix工作机制


Hystrix超时机制降低了第三方依赖项延迟过高对调用方的影响，使请求快速失败。主要通过延迟任务机制实现，包括注册延时任务过程和执行延时任务过程。


当隔离策略为线程池时，主线程订阅执行结果，线程池中任务线程调用提供者服务端，同时会有定时器线程在一定时间后检测任务是否完成，若未完成则表示任务超时，抛出超时异常，并且后续任务线程的执行结果也会跳过不再发布；若已完成则表示任务在超时时间内完成执行完成，定时器检测任务结束。


当隔离策略为信号量时，主线程订阅执行结果并实际调用提供者服务端（没有任务线程），当超出指定时间，主线程仍然会执行完业务调用，然后抛出超时异常。信号量模式下超时配置有一定缺陷，不能取消在执行的调用，并不能限制主线程返回时间。


【AbstractCommand】

Observable<R>executeCommandAndObserve(finalAbstractCommand<R> _cmd)：超时检测入口，执行lift(new HystrixObservableTimeout

-Operator<R>(_cmd))关联超时检测任务。



private Observable<R> executeCommandAndObserve(final AbstractCommand<R> _cmd) { //省略 Observable<R> execution; //判断是否开启超时检测 if (properties.executionTimeoutEnabled().get()) { execution = executeCommandWithSpecifiedIsolation(_cmd) //增加超时检测操作 .lift(new HystrixObservableTimeoutOperator<R>(_cmd)); } else { //正常执行 execution = executeCommandWithSpecifiedIsolation(_cmd); } return execution.doOnNext(markEmits) .doOnCompleted(markOnCompleted) .onErrorResumeNext(handleFallback) .doOnEach(setRequestContext);}


【HystrixObservableTimeoutOperator】

Subscriber<? super R> call(final Subscriber<? super R> child)：创建检测任务，并关联延迟任务；若检测任务执行时仍未执行完成，则抛出超时异常；若已执行完成或异常，则清除检测任务。


 public Subscriber<? super R> call(final Subscriber<? super R> child) { final CompositeSubscription s = new CompositeSubscription(); child.add(s); final HystrixRequestContext hystrixRequestContext = HystrixRequestContext.getContextForCurrentThread(); //实列化监听器 TimerListener listener = new TimerListener() { @Override public void tick() { //若任务未执行完成，则更新为超时 if (originalCommand.isCommandTimedOut.compareAndSet(TimedOutStatus.NOT_EXECUTED, TimedOutStatus.TIMED_OUT)) { // 上报超时失败 originalCommand.eventNotifier.markEvent(HystrixEventType.TIMEOUT, originalCommand.commandKey); // 取消订阅 s.unsubscribe(); final HystrixContextRunnable timeoutRunnable = new HystrixContextRunnable(originalCommand.concurrencyStrategy, hystrixRequestContext, new Runnable() {  @Override public void run() { child.onError(new HystrixTimeoutException()); } }); //抛出超时异常 timeoutRunnable.run(); } } //超时时间配置 @Override public int getIntervalTimeInMilliseconds() { return originalCommand.properties.executionTimeoutInMilliseconds().get(); } }; //注册监听器，关联检测任务 final Reference<TimerListener> tl = HystrixTimer.getInstance().addTimerListener(listener); originalCommand.timeoutTimer.set(tl); Subscriber<R> parent = new Subscriber<R>() { @Override public void onCompleted() { if (isNotTimedOut()) { // 未超时情况下，任务执行完成，清除超时检测任务 tl.clear(); child.onCompleted(); } } @Override public void onError(Throwable e) { if (isNotTimedOut()) { // 未超时情况下，任务执行异常，清除超时检测任务 tl.clear(); child.onError(e); } } @Override public void onNext(R v) { //未超时情况下，发布执行结果；超时时则直接跳过发布执行结果 if (isNotTimedOut()) { child.onNext(v); } } //判断是否超时 private boolean isNotTimedOut() { return originalCommand.isCommandTimedOut.get() == TimedOutStatus.COMPLETED || originalCommand.isCommandTimedOut.compareAndSet(TimedOutStatus.NOT_EXECUTED, TimedOutStatus.COMPLETED); } }; s.add(parent); return parent; }}


【HystrixTimer】

Reference<TimerListener>addTimerListener(finalTimerListener listener)：addTimerListener通过java的定时任务服务scheduleAtFixedRate在延迟超时时间后执行。


public Reference<TimerListener> addTimerListener(final TimerListener listener) { //初始化xian startThreadIfNeeded(); //构造检测任务 Runnable r = new Runnable() {  @Override public void run() { try { listener.tick(); } catch (Exception e) { logger.error("Failed while ticking TimerListener", e); } } }; //延迟执行检测任务 ScheduledFuture<?> f = executor.get().getThreadPool().scheduleAtFixedRate(r, listener.getIntervalTimeInMilliseconds(), listener.getIntervalTimeInMilliseconds(), TimeUnit.MILLISECONDS); return new TimerReference(listener, f);}


六、降级


Hystrix降级逻辑作为兜底的策略，当出现业务执行异常、线程池或信号量已满、执行超时等情况时，会进入降级逻辑。降级逻辑中应从内存或静态逻辑获取通用返回，尽量不依赖依赖网络调用，如果未实现降级方法或降级方法中也出现异常，则业务线程中会引发异常。


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【AbstractCommand】Observable<R> getFallbackOrThrowException(finalAbstractCommand<R> _cmd, final HystrixEventType eventType, final FailureType failureType, final String message, final Exception originalException)：首先判断是否为不可恢复异常，若是则不走降级逻辑，直接异常返回；其次判断是否能获取到降级信号量，然后走降级逻辑；当降级逻辑中也发生异常或者没有降级方法实现时，则异常返回。


private Observable<R> getFallbackOrThrowException(final AbstractCommand<R> _cmd, final HystrixEventType eventType, final FailureType failureType, final String message, final Exception originalException) { final HystrixRequestContext requestContext = HystrixRequestContext.getContextForCurrentThread(); long latency = System.currentTimeMillis() - executionResult.getStartTimestamp(); executionResult = executionResult.addEvent((int) latency, eventType); //判断是否为不可恢复异常，如栈溢出、OOM等 if (isUnrecoverable(originalException)) { logger.error("Unrecoverable Error for HystrixCommand so will throw HystrixRuntimeException and not apply fallback. ", originalException); Exception e = wrapWithOnErrorHook(failureType, originalException); //直接返回异常 return Observable.error(new HystrixRuntimeException(failureType, this.getClass(), getLogMessagePrefix() + " " + message + " and encountered unrecoverable error.", e, null)); } else { //判断为是否可恢复错误 if (isRecoverableError(originalException)) { logger.warn("Recovered from java.lang.Error by serving Hystrix fallback", originalException); } //判断降级配置是否打开 if (properties.fallbackEnabled().get()) { /** * 省略 */ final Func1<Throwable, Observable<R>> handleFallbackError = new Func1<Throwable, Observable<R>>() { @Override public Observable<R> call(Throwable t) { Exception e = wrapWithOnErrorHook(failureType, originalException); Exception fe = getExceptionFromThrowable(t);  long latency = System.currentTimeMillis() - executionResult.getStartTimestamp(); Exception toEmit; //是否是不支持操作异常，当业务中没有覆写getFallBack方法时，会抛出此异常 if (fe instanceof UnsupportedOperationException) { logger.debug("No fallback for HystrixCommand. ", fe); eventNotifier.markEvent(HystrixEventType.FALLBACK_MISSING, commandKey); executionResult = executionResult.addEvent((int) latency, HystrixEventType.FALLBACK_MISSING); toEmit = new HystrixRuntimeException(failureType, _cmd.getClass(), getLogMessagePrefix() + " " + message + " and no fallback available.", e, fe); } else { //执行降级逻辑时发生异常 logger.debug("HystrixCommand execution " + failureType.name() + " and fallback failed.", fe); eventNotifier.markEvent(HystrixEventType.FALLBACK_FAILURE, commandKey); executionResult = executionResult.addEvent((int) latency, HystrixEventType.FALLBACK_FAILURE); toEmit = new HystrixRuntimeException(failureType, _cmd.getClass(), getLogMessagePrefix() + " " + message + " and fallback failed.", e, fe); } //判断异常是否包装 if (shouldNotBeWrapped(originalException)) { //抛出异常 return Observable.error(e); } //抛出异常 return Observable.error(toEmit); } }; //获取降级信号量 final TryableSemaphore fallbackSemaphore = getFallbackSemaphore(); final AtomicBoolean semaphoreHasBeenReleased = new AtomicBoolean(false); final Action0 singleSemaphoreRelease = new Action0() { @Override public void call() { if (semaphoreHasBeenReleased.compareAndSet(false, true)) { fallbackSemaphore.release(); } } }; Observable<R> fallbackExecutionChain; // 尝试获取降级信号量 if (fallbackSemaphore.tryAcquire()) { try { //判断是否定义了fallback方法 if (isFallbackUserDefined()) { executionHook.onFallbackStart(this); //执行降级逻辑 fallbackExecutionChain = getFallbackObservable(); } else { //执行降级逻辑 fallbackExecutionChain = getFallbackObservable(); } } catch (Throwable ex) { fallbackExecutionChain = Observable.error(ex); } return fallbackExecutionChain .doOnEach(setRequestContext) .lift(new FallbackHookApplication(_cmd)) .lift(new DeprecatedOnFallbackHookApplication(_cmd)) .doOnNext(markFallbackEmit) .doOnCompleted(markFallbackCompleted) .onErrorResumeNext(handleFallbackError) .doOnTerminate(singleSemaphoreRelease) .doOnUnsubscribe(singleSemaphoreRelease); } else { //处理降级信号量拒绝异常 return handleFallbackRejectionByEmittingError(); } } else { //处理降级配置关闭时异常 return handleFallbackDisabledByEmittingError(originalException, failureType, message); } }}


【HystrixCommand】

R getFallback()：HystrixCommand默认抛出操作不支持异常，需要子类覆写getFalBack方法实现降级逻辑。


protected R getFallback() { throw new UnsupportedOperationException("No fallback available.");}


七、健康统计


Hystrix基于通过滑动窗口的数据统计判定服务失败占比选择性熔断，能够实现快速失败并走降级逻辑。步骤如下：


  • AbstractCommand执行完成后调⽤ handleCommandEnd⽅法将执行结果HystrixCommandCompletion事件发布到事件流中；


  • 事件流通过 Observable.window()⽅法将事件按时间分组，并通过 flatMap()⽅法将事件按类型（成功、失败等）聚合成桶，形成桶流；


  • 再将各个桶使⽤Observable.window()按窗口内桶数量聚合成滑动窗⼝数据；


  • 将滑动窗口数据聚合成数据对象（如健康数据流、累计数据等）；


  • 熔断器CircuitBreaker初始化时订阅健康数据流，根据健康情况修改熔断器的开关。


从源码分析Hystrix工作机制


【AbstractCommand】

void handleCommandEnd(boolean command

-ExecutionStarted)：在业务执行完毕后，会调用handleCommandEnd方法，在此方法中，上报执行结果executionResult，这也是健康统计的入口。



private void handleCommandEnd(boolean commandExecutionStarted) { Reference<TimerListener> tl = timeoutTimer.get(); if (tl != null) { tl.clear(); }
 long userThreadLatency = System.currentTimeMillis() - commandStartTimestamp; executionResult = executionResult.markUserThreadCompletion((int) userThreadLatency); //执行结果上报健康统计 if (executionResultAtTimeOfCancellation == null) { metrics.markCommandDone(executionResult, commandKey, threadPoolKey, commandExecutionStarted); } else { metrics.markCommandDone(executionResultAtTimeOfCancellation, commandKey, threadPoolKey, commandExecutionStarted); }
 if (endCurrentThreadExecutingCommand != null) { endCurrentThreadExecutingCommand.call(); }}


【BucketedRollingCounterStream】BucketedRollingCounterStream(HystrixEventStream<Event> stream, final int numBuckets, int bucketSizeInMs,final Func2<Bucket, Event, Bucket> appendRawEventToBucket,final Func2<Output, Bucket, Output> re-duceBucket)

健康统计类HealthCountsStream的滑动窗口实现主要是在父类BucketedRollingCounterStream，首先父类BucketedCounterStream将事件流处理成桶流，BucketedRollingCounterStream处理成滑动窗口，然后由HealthCountsStream传入的reduceBucket函数处理成健康统计信息



protected BucketedRollingCounterStream(HystrixEventStream<Event> stream, final int numBuckets, int bucketSizeInMs, final Func2<Bucket, Event, Bucket> appendRawEventToBucket, final Func2<Output, Bucket, Output> reduceBucket) { //调用父类，数据处理成桶流 super(stream, numBuckets, bucketSizeInMs, appendRawEventToBucket); //根据传入的reduceBucket函数，处理滑动窗口内数据 Func1<Observable<Bucket>, Observable<Output>> reduceWindowToSummary = new Func1<Observable<Bucket>, Observable<Output>>() { @Override public Observable<Output> call(Observable<Bucket> window) { return window.scan(getEmptyOutputValue(), reduceBucket).skip(numBuckets); } }; //对父类桶流数据进行操作 this.sourceStream = bucketedStream //窗口内桶数量为numBuckets，每次移动1个桶 .window(numBuckets, 1) //滑动窗口内数据处理 .flatMap(reduceWindowToSummary) .doOnSubscribe(new Action0() { @Override public void call() { isSourceCurrentlySubscribed.set(true); } }) .doOnUnsubscribe(new Action0() { @Override public void call() { isSourceCurrentlySubscribed.set(false); } }) .share() .onBackpressureDrop();}


【HealthCounts】

HealthCounts plus(long[] eventTypeCounts)：对桶内数据按事件类型累计，生成统计数据HealthCounts；


public HealthCounts plus(long[] eventTypeCounts) { long updatedTotalCount = totalCount; long updatedErrorCount = errorCount;
 long successCount = eventTypeCounts[HystrixEventType.SUCCESS.ordinal()]; long failureCount = eventTypeCounts[HystrixEventType.FAILURE.ordinal()]; long timeoutCount = eventTypeCounts[HystrixEventType.TIMEOUT.ordinal()]; long threadPoolRejectedCount = eventTypeCounts[HystrixEventType.THREAD_POOL_REJECTED.ordinal()]; long semaphoreRejectedCount = eventTypeCounts[HystrixEventType.SEMAPHORE_REJECTED.ordinal()]; //总数 updatedTotalCount += (successCount + failureCount + timeoutCount + threadPoolRejectedCount + semaphoreRejectedCount); //失败数 updatedErrorCount += (failureCount + timeoutCount + threadPoolRejectedCount + semaphoreRejectedCount); return new HealthCounts(updatedTotalCount, updatedErrorCount);}


八、总结


在分布式环境中，不可避免地会有许多服务的依赖项中有的失败。Hystrix作为一个库，可通过添加熔断、隔离、降级等逻辑来帮助用户控制分布式服务之间的交互，以提高系统的整体弹性。主要功能如下：


  • 保护系统，控制来自访问第三方依赖项（通常是通过网络）的延迟和失败

  • 阻止复杂分布式系统中的级联故障

  • 快速失败并快速恢复

  • 平滑降级

  • 近乎实时的监控，警报和控制


Hystrix使用过程中，有一些要注意的点：


  • 覆写的getFallback()方法，尽量不要有网络依赖。如果有网络依赖，建议采用多次降级，即在getFallback()内实例化 HystrixCommand，并执行Command。getFallback()尽量保证高性能返回，快速降级。

  • HystrixCommand 建议采用的是线程隔离策略。

  • hystrix.threadpool.default.allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize设置为true时，hystrix.threadpool.default.maximumSize才会生效。最大线程数需要根据业务自身情况和性能测试结果来考量，尽量初始时设置小一些，支持动态调整大小，因为它是减少负载并防止资源在延迟发生时被阻塞的主要工具。

  • 信号隔离策略下，执行业务逻辑时，使用的是应用服务的父级线程（如Tomcat容器线程）。所以，一定要设置好并发量，有网络开销的调用，不建议使用该策略，容易导致容器线程排队堵塞，从而影响整个应用服务。


另外Hystrix高度依赖RxJava这个响应式函数编程框架，简单了解RxJava的使用方式，有利于理解源码逻辑。


参考文档


Hystrix Github仓库：https://github.com


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