您现在的位置是:首页 > 文章详情

Hystrix 服务的隔离策略对比,信号量与线程池隔离的差异

日期:2018-09-21点击:704

hytrix支持线程池隔离和信号量隔离

  • 信号量隔离适应非网络请求,因为是同步的请求,无法支持超时,只能依靠协议本身
  • 线程池隔离,即,每个实例都增加个线程池进行隔离

 

先给个总结对比:

隔离方式 是否支持超时 是否支持熔断 隔离原理 是否是异步调用 资源消耗
线程池隔离 支持,可直接返回 支持,当线程池到达maxSize后,再请求会触发fallback接口进行熔断 每个服务单独用线程池 可以是异步,也可以是同步。看调用的方法 大,大量线程的上下文切换,容易造成机器负载高
信号量隔离 不支持,如果阻塞,只能通过调用协议(如:socket超时才能返回) 支持,当信号量达到maxConcurrentRequests后。再请求会触发fallback 通过信号量的计数器 同步调用,不支持异步

 

小,只是个计数器

 

看官网的定义引用理解

信号量的隔离:

  •  it executes on the calling thread and concurrent requests are limited by the semaphore count

 - 引自官网

自我理解:

每次调用线程,当前请求通过计数信号量进行限制,当信号大于了最大请求数(maxConcurrentRequests)时,进行限制,调用fallback接口快速返回。

 

最重要的是,信号量的调用是同步的,也就是说,每次调用都得阻塞调用方的线程,直到结果返回。这样就导致了无法对访问做超时(只能依靠调用协议超时,无法主动释放)

官网对信号量隔离的描述建议

  • Generally the only time you should use semaphore isolation for HystrixCommands is when the call is so high volume (hundreds per second, per instance) that the overhead of separate threads is too high; this typically only applies to non-network calls.

 理解下两点:

  1. 隔离的细粒度太高,数百个实例需要隔离,此时用线程池做隔离开销过大
  2. 通常这种都是非网络调用的情况下

线程池隔离:

  • it executes on a separate thread and concurrent requests are limited by the number of threads in the thread-pool

通过每次都开启一个单独线程运行。它的隔离是通过线程池,即每个隔离粒度都是个线程池,互相不干扰

  • Commands executed in threads have an extra layer of protection against latencies beyond what network timeouts can offer.

线程池隔离方式,等于多了一层的保护措施,可以通过hytrix直接设置超时,超时后直接返回。

 

 

 

 分享个以前的一个误解

 

以前对zuul网关的一个误解,以为网关用的是线程池隔离是属于异步调用的,以为只要用了线程池隔离,不需要去考虑本身具体的线程池大小了。

具体看源码:

 

调用的是hytrix command的excute方法,hytrix的官网原文说明如下:

  • execute() — blocks, then returns the single response received from the dependency (or throws an exception in case of an error)

 

execute是一个阻塞方法,也就是说,如果不合理的设置线程池的大小,和超时时间,还是有可能把zuul的线程消耗完。从而失去对服务的保护作用

 

公众号:

何锦彬 2018.09.21

 

 

 

原文链接:https://my.oschina.net/u/867417/blog/2120713
关注公众号

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。

持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。

文章评论

共有0条评论来说两句吧...

文章二维码

扫描即可查看该文章

点击排行

推荐阅读

最新文章