【推荐】Hystrix ，为什么说它是每个系统不可或缺的开源框架？

vlambda
2022-03-06

【推荐】Hystrix ，为什么说它是每个系统不可或缺的开源框架？

Spring Cloud集成了Hystrix，Hystrix在很多大公司里都在广泛的使用，我写了一个开源框架，叫Jboot（开源网址git.oschina.net/fuhai/jboot ），它也集成了Hystrix，同时以Hystrix为核心穿插在整个框架内部。

我有一些之前的同事在阿里、百度、腾讯、滴滴等大公司，他们也都在广泛的使用Hystrix，但是，却没有太好的文章能介绍Hystrix到底是什么？它为什么这么流行？在什么场景下用？解决什么痛点？

这篇文章，或许能帮助到你。

在开源中国（www.oschina.net）上，我们看到了Hystrix如下的介绍：

“Hystrix 供分布式系统使用，提供延迟和容错功能，隔离远程系统、访问和第三方程序库的访问点，防止级联失败，保证复杂的分布系统在面临不可避免的失败时，仍能有其弹性。”

实际上，这样的解释及其笼统，对于不了解Hystrix的同学来说还是一头雾水。

在传统的项目中，一般的架构如下：

在高爆发情况下，如果没有采用适当的缓存，浏览器的请求会直接被web应用传送到数据库去，也就说当有多少个浏览器请求，就会有多少个数据库查询，这个的时候，数据库往往会不堪重负，出现异常情况。

比如说：

1、当数据库查询过大，导致数据库服务器内存占用过高。

2、当SQL较为复杂，导致数据库CPU占用过高，或者返回结果较慢。

3、连接数过多，导致链接超时。

4、等等。

在我们整个web应用在，不同的逻辑（或页面）对数据库的查询造成的压力往往是不一样的。

比如说：

1、查看文章详情页面，可能是根据文章的主键进行查询，命中数据库主键索引，效率非常高。

2、某个文章统计页面，根据复杂的SQ语句查询数据库才会得到的结果，效率很第，同时占用数据库内存和CPU。

如果当“某个文章统计页面”被大量访问，数据库出现异常情况，有新的请求的时候，总会返回数据库连接超时，同时也包括“查看文章详情页面”。此时，对于访问文章详情的用户来说可能会出现500错误。

也就是说，“查看文章详情页面”和“某个文章统计页面”两个不同的页面（或者说两个不同的逻辑）会相互影响。

如何解决此类的问题呢？

这就涉及到我们这篇文章要降到的Hystrix，Hystrix能够对“查看文章详情页面”和“某个文章统计页面”这两个不同的页面进行隔离，当任何一个出现问题的时候，不会影响到其他的页面。

也就说当“某个文章统计页面”被大量访问，出现了数据库异常情况，导致web应用出现500，那么Hystrix要极力去保证“查看文章详情页面”是正常的。

如何做到呢？

Hystrix提供了两种解决方案：

1、线程池。

2、信号量。

在“web应用”访问“数据库”的时候，Hystrix会把不同的逻辑放到不同的线程池里去，同时会启用一个“线程池管理员”来查看线程池里所有线程的执行情况，如果某个连接池异常出现达到一定的量，那么此时，所有的请求都不会再请求到数据库，直接被Hystrix拦截，并会调用一个本地方法来处理“异常达到一定量”的这种情况，这个过程也叫“降级”。

在上述的业务描述中，“某个文章统计页面”和“查看文章详情页面”是两个不同的逻辑，会被Hystrix放到两个不同的线程池里，当“某个文章统计页面”的错误率（异常情况）达到一定的量（这个量可以配置），Hystrix立即切断了“某个文章统计页面”和数据库之间的连接，保证“某个文章统计页面”不会再继续消耗数据库资源。而“查看文章详情页面”的错误率极低或者系统延迟极低，Hystrix对其正常放行。从而达到了隔离的作用。

不过，Hystrix用得更多的是在RPC（Remote Procedure Call）的使用场景，在分布式架构下，不同的系统之间会相互调用，一旦某个子系统出现异常，Hystrix立即切断其他系统和异常子系统的联系。

如下图所示：

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假设上图的顶部“User Request”是访问某在线商城的个人中心页面，个人中心页面里显示了：个人资料、推荐商品、购物车和我的快递信息等。

个人资料、推荐商品、购物车、我的快递信息分别来至于四个子系统。大概由如下代码组成：

public void userCenter(){

List<Goods> recommendGoodsList = system1.queryGoodsList();

List<Goods> myGoodsList = system2.queryMyGoodsList();

List<ExpressInfo> myExpressInfoList = system3.queyrMyExpressList();

User myInfo = system4.queryMyInfo();

request.setAttribute(“recommendGoodsList”,recommendGoodsList);

request.setAttribute(“myGoodsList”,myGoodsList);

request.setAttribute(“myExpressInfoList”,myExpressInfoList);

request.setAttribute(“myInfo”,myInfo);

render(“userCenter.html”);

}

此时，若“快递信息”子系统出现了问题，如下图所示：

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public void userCenter(){

List<Goods> recommendGoodsList = system1.queryGoodsList();

List<Goods> myGoodsList = system2.queryMyGoodsList();

List<ExpressInfo> myExpressInfoList = system3.queyrMyExpressList();

User myInfo = system4.queryMyInfo();

request.setAttribute(“recommendGoodsList”,recommendGoodsList);

request.setAttribute(“myGoodsList”,myGoodsList);

request.setAttribute(“myExpressInfoList”,myExpressInfoList);

request.setAttribute(“myInfo”,myInfo);

render(“userCenter.html”);

}

那么此时，第四行代码“ system3.queyrMyExpressList();”会出现等待情况，从而导致所有的请求都会出现等待情况，如下图：

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更加可怕的是，当所有的请求都在等待的时候，系统资源会很快被耗尽，从而导致系统奔溃，甚至连重启系统都不行（因为重启后，请求又立即进来消耗资源）。一个服务器的等待，也可能会导致其他服务器出现等待（不同的服务器之间往往都会有相互调用数据的情况），此时所有的业务系统全部奔溃，又称：雪崩效应。

当有了Hystrix的隔离之后，每个业务都会在自己的线程池里被管理，当List<ExpressInfo> myExpressInfoList = system3.queyrMyExpressList(); 出现问题（延迟或错误）达到一定量的时候，system3.queyrMyExpressList();会立即返回数据（一般情况下是空数据，由降级函数执行返回结果）而不会出现等待的情况，从而保证系统正常运作。

我们回头来看下Hystrix的定义：

“Hystrix 供分布式系统使用，提供延迟和容错功能，隔离远程系统、访问和第三方程序库的访问点，防止级联失败，保证复杂的分布系统在面临不可避免的失败时，仍能有其弹性。”

此时，你是否对Hystrix的定义有所理解了呢？

值得赞赏的是，Hystrix对线程池的管理，还提供了一个可视化的监控系统 hystrix-dashboard 来查看每个线程池的情况。如果你的电脑上安装有docker，可以通过以下命令来启动 hystrix-dashboard：

docker run --rm -ti -p 7979:7979 kennedyoliveira/hystrix-dashboard

如果没有docker环境也没关系，你也可以执行通过以下方法来编译启动 hystrix-dashboard：

$ git clone https://github.com/Netflix/Hystrix.git

$ cd Hystrix/hystrix-dashboard

$ ../gradlew appRun

> Building > :hystrix-dashboard:appRun > Running at http://localhost:7979/hystrix-dashboard

启动 hystrix-dashboard 成功后，可以通过浏览器访问http://localhost:7979/hystrix-dashboard 来查看 hystrix-dashboard 。

如下图所示：

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