vlambda博客
学习文章列表

Hystrix系列之执行原理分析

上文《》介绍了Hystrix的由来,本文会深入分析Hystrix的执行过程。

Hystrix的大部分逻辑基于RxJava进行实现,让很热多人望而却步,停留在了仅仅使用的地步,今天从一个简单的HelloWorld开始。

 
   
   
 
  1. public class CommandHelloWorld extends HystrixCommand<String> {

  2.    private final String name;

  3.    public CommandHelloWorld(String name) {

  4.        super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));

  5.        this.name = name;

  6.    }

  7.    @Override

  8.    protected String run() {

  9.        // 省略业务逻辑

  10.        // 该方法可能会抛出异常

  11.        return "Hello " + name + "!";

  12.    }

  13.    @Override

  14.    protected String getFallback() {

  15.        return "Hello Failure " + name + "!";

  16.    }

  17. }

通过简单的实现run方法和getFallback 方法, CommandHelloWorld具备了熔断降级的功能,其中 HystrixCommand提供了4个方法:execute(),queue(),observe(),toObservable(),平时只需要关注execute和queue即可。

  • queue(): 异步调用,返回一个Future对象,后面可以通过Future获取结果。

  • execute() 同步调用,调用后直接block住,直到依赖服务返回结果,或者抛出异常。

 
   
   
 
  1. public R execute() {

  2.    try {

  3.        return queue().get();

  4.    } catch (Exception e) {

  5.        throw Exceptions.sneakyThrow(decomposeException(e));

  6.    }

  7. }

其实同步方式是通过直接执行Future的get方法进行实现的,这里需要知道这个返回的Future对象到底是什么?

通过实现可以发现,返回的Futrue对象只是对 toObservable返回结果的封装代理,把注意力转移到 toObservable方法的实现。

第一次看到这个方法的实现,也许会很崩溃,方法内部初始化了一系列的Action0对象,这是RxJava的内部对象,可以看作是订阅一个事件后的回调。

一开始,不要太过在意这些Action,不然会陷入迷失,在debug的时候,通过不断的回调,经常会不知身处何处。

直接看到 toObservable方法的return处,又是一坨回调,崩溃。

Hystrix系列之执行原理分析

如果不熟悉RxJava语法,看这种代码真心的累,call方法的前面部分主要做两件事。 1、记录请求日志(日志功能开启) 2、从缓存中返回结果(定义了cacheKey方法,并且缓存功能开启)

如果缓存没有开启,或者返回null,那只能执行正常逻辑从下游服务拿取数据,这里通过上面定义的 applyHystrixSemantics Action进行回调,最终执行的是 applyHystrixSemantics方法,这个方法才是精华所在,想调试的同学,直接在这个方法入口打个断点,事半功倍。

Hystrix系列之执行原理分析

其中 circuitBreaker.attemptExecution()的返回结果,决定了接下去是执行正常逻辑、还是降级逻辑,这才是精华的精华。

Hystrix系列之执行原理分析

看一下熔断器的 attemptExecution方法,内部涉及了多个开关

  • forceOpen 强制开启,所以请求都执行降级逻辑

  • forceClose 强制关闭,所以请求都执行正常逻辑

  • circuitOpened 熔断开关,默认为-1,请求执行正常逻辑,如果发生熔断,该值会被修改成0,请求执行降级逻辑

  • HALF_OPEN 熔断半开,即熔断之后,每隔一段会进行试探

个人觉得,这里的实现过于复杂。

如果没有发生熔断,还有一道门槛,Hystrix提供了一个信号量限流器,限制进入熔断器最大并发数,可以控制请求下游的并发量,如果超过这个阈值,会被降级处理,有效的保护下游服务不会被突发流量给攻击。

通过的请求,继续调用 executeCommandAndObserve方法,在该方法中,又定义了一堆让人迷惑的Action,不过这次通过名字和实现,可以知道个大概,先把这些Action放一边,看看接下去会执行的方法。

 
   
   
 
  1. private Observable<R> executeCommandAndObserve(final AbstractCommand<R> _cmd) {

  2.     // 忽略一堆Action的定义

  3.    Observable<R> execution;

  4.    if (properties.executionTimeoutEnabled().get()) {

  5.        execution = executeCommandWithSpecifiedIsolation(_cmd)

  6.                .lift(new HystrixObservableTimeoutOperator<R>(_cmd));

  7.    } else {

  8.        execution = executeCommandWithSpecifiedIsolation(_cmd);

  9.    }

  10.    return execution.doOnNext(markEmits)

  11.        .doOnCompleted(markOnCompleted)

  12.        .onErrorResumeNext(handleFallback)

  13.        .doOnEach(setRequestContext);

  14. }

Hystrix内部提供了超时检查的机制,如果参数 executionTimeoutEnabled开启,则每次请求都会提交一个任务到线程池中延迟执行。由于Hystrix实现中考虑的东西太多,所以在实现上还是很复杂。

Hystrix系列之执行原理分析

这里只给出了关键逻辑,如果配置了超时时间10ms,会提交一个延迟10ms执行的任务,其中 tick方法会通过CAS机制保证超时状态的变更,最终对应command的会执行onError方法,这里加入的 HystrixContextRunnable主要为了跨线程的上下文数据传递。

在执行正常逻辑的实现中,Hystrix内部提供了信号量、线程池两种模式,默认使用线程池模式。在 executeCommandWithSpecifiedIsolation方法中,分别对这两种模式进行了处理,而且可以根据参数随时进行切换,这就是为什么线程池一开始就要初始化的原因,虽然有资源的消耗,但是带来了更好的灵活性,在需要的时候可以从信号量模式变成线程池模式进行隔离。

下面以信号量的方式为例,分析下如何执行用户自定义的 run方法.

Hystrix系列之执行原理分析

又想吐槽Hystrix的代码,又是这种回调,在call实现中,暂时忽略前面的一大坨逻辑,跟进 getUserExecutionObservable方法。

Hystrix系列之执行原理分析

继续查看 getExecutionObservable方法,该方法在 HystrixCommand中被重写实现。

run方法终于执行了。 run方法执行之后,如果正常返回、抛出异常、或者其它情况,都需要对应的后续处理,这时之前 executeCommandAndObserve方法中定义的Action,就开始起作用了。

 
   
   
 
  1. execution.doOnNext(markEmits)

  2.    .doOnCompleted(markOnCompleted)

  3.    .onErrorResumeNext(handleFallback)

  4.    .doOnEach(setRequestContext);

  • markEmits run方法正常返回时执行,主要记录执行耗时;触发执行成功的通知事件,可以通过扩展插件做更多事情;如果当前是熔断状态,则关闭熔断。

  • handleFallback run方法发生异常时执行,最终执行降级逻辑,但是整个过程实现还是很复杂的。


后续文章

1、Hystrix的自动熔断和恢复实现机制

2、Hystrix的插件实现


更多精彩问题,欢迎加入知识星球

500小伙伴正在讨论


人比较多,需要涨价一波



 《》   

《》

《》

《》

《》

《》

《》

《》

《》

来个↓↓