欢迎访问陈同学博客原文
文中源码基于 Spring Cloud Finchley.SR1、Spring Boot 2.0.6.RELEASE.

本文学习了Hystrix熔断器的原理、配置和源码，包含滑动窗口、状态变化等。

简介

circuit-breaker： circuit表示电路，大家译为熔断器非常精准。

回想起小时候，家里保险丝突然被烧断，需 手工更换一根新的保险丝；后来，保险丝被取代，电流过大时会跳闸，闸拉上去后立马恢复供电；等到上大学时，只要打开功率高一点的电吹风，砰的一声就断电，但过10分钟就自动来电。在电流过大时，通过熔断机制以保护电路和家电。

Hystrix 属于上面的第三种，一种自动恢复的智能熔断器，区别在于它保护的是系统，且判断 "电流过大" 的方式是：不断收集请求指标信息(sucess、failure、timeout、rejection)，当达到设定熔断条件时(默认是请求失败率达到50%)进行熔断。

在 Spring Cloud 源码学习之 Hystrix Metrics 收集 一文中，学习了 Metrics 收集，这是上文的图。

Hystrix Command 执行过程中，各种情况都以事件形式发出，再封装成特定的数据结构，最后汇入到事件流中(HystrixEventStream)。事件流提供了 observe() 方法，摇身一变，事件流把自己变成了一个数据源(各小溪汇入成河，消费者从河里取水)，其他消费者可以从这里获取数据，而 circuit-breaker 就是消费者之一。

原理

在统计中，会使用一定数量的样本，并将样本进行分组，最后进行统计分析。

Hystrix 有点类似，例如：以秒为单位来统计请求的处理情况(成功请求数量、失败请求数、超时请求数、被拒绝的请求数)，然后每次取最近10秒的数据来进行计算，如果失败率超过50%，就进行熔断，不再处理任何请求。

这是Hystrix官网的一张图：

它演示了 Hystrix 滑动窗口 策略，假定以秒为单位来统计请求处理情况，上面每个格子代表1秒，格子中的数据就是1秒内各处理结果的请求数量，格子称为 Bucket(译为桶)。

若每次的决策都以10个Bucket的数据为依据，计算10个Bucket的请求处理情况，当失败率超过50%时就熔断。10个Bucket就是10秒，这个10秒就是一个 滑动窗口(Rolling window)。

为什么叫滑动窗口？因为在没有熔断时，每当收集好一个新的Bucket后，就会丢弃掉最旧的一个Bucket。上图中的深色的(23 5 2 0)就是被丢弃的桶，这和拿着放大镜从左到右看书有点类似，视野永远是放大镜那一部分。

下面是官方完整的流程图，策略是：不断收集数据，达到条件就熔断；熔断后拒绝所有请求一段时间(sleepWindow)；然后放一个请求过去，如果请求成功，则关闭熔断器，否则继续打开熔断器。

相关配置

默认配置都在HystrixCommandProperties类中。

先看两个metrics收集的配置。

• metrics.rollingStats.timeInMilliseconds

表示滑动窗口的时间(the duration of the statistical rolling window)，默认10000(10s)，也是熔断器计算的基本单位。

• metrics.rollingStats.numBuckets

滑动窗口的Bucket数量(the number of buckets the rolling statistical window is divided into)，默认10. 通过timeInMilliseconds和numBuckets可以计算出每个Bucket的时长。

metrics.rollingStats.timeInMilliseconds % metrics.rollingStats.numBuckets 必须等于 0，否则将抛异常。

再看看熔断器的配置。

• circuitBreaker.requestVolumeThreshold

滑动窗口触发熔断的最小请求数。如果值是20，但滑动窗口的时间内请求数只有19，那即使19个请求全部失败，也不会熔断，必须达到这个值才行，否则样本太少，没有意义。

• circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds

这个和熔断器自动恢复有关，为了检测后端服务是否恢复，可以放一个请求过去试探一下。sleepWindow指的发生熔断后，必须隔sleepWindow这么长的时间，才能放请求过去试探下服务是否恢复。默认是5s

• circuitBreaker.errorThresholdPercentage

错误率阈值，表示达到熔断的条件。比如默认的50%，当一个滑动窗口内，失败率达到50%时就会触发熔断。

源码学习

HystrixCircuitBreaker的创建

circuitBreaker是AbstractCommand的成员变量，AbstractCommand是HystrixCommand和HystrixObservableCommand的父类，因此每个command都有个circuitBreaker属性。

abstract class AbstractCommand<R> implements HystrixInvokableInfo<R>, HystrixObservable<R> {
    protected final HystrixCircuitBreaker circuitBreaker;
}    

在AbstractCommand构造器中初始化circuitBreaker。

private static HystrixCircuitBreaker initCircuitBreaker(boolean enabled, HystrixCircuitBreaker fromConstructor, HystrixCommandKey commandKey...) {
    // 如果启用了熔断器
    if (enabled) {
        // 若commandKey没有对应的CircuitBreaker,则创建
        if (fromConstructor == null) {
            return HystrixCircuitBreaker.Factory.getInstance(commandKey, groupKey, properties, metrics);
        } else {
            // 如果有则返回现有的
            return fromConstructor;
        }
    } else {
        return new NoOpCircuitBreaker();
    }
}

再看看 HystrixCircuitBreaker.Factory.getInstance(commandKey, groupKey, properties, metrics) 如何创建circuit-breakder？

circuitBreaker以commandKey为维度，每个commandKey都会有对应的circuitBreaker。

public static HystrixCircuitBreaker getInstance(HystrixCommandKey key, HystrixCommandGroupKey group, HystrixCommandProperties properties, HystrixCommandMetrics metrics) {
    // 如果有则返回现有的, key.name()即command的name作为检索条件
    HystrixCircuitBreaker previouslyCached = circuitBreakersByCommand.get(key.name());
    if (previouslyCached != null) {
        return previouslyCached;
    }
    
    // 如果没有则创建并cache
    HystrixCircuitBreaker cbForCommand = circuitBreakersByCommand.putIfAbsent(key.name(), new HystrixCircuitBreakerImpl(key, group, properties, metrics));
    if (cbForCommand == null) {
        return circuitBreakersByCommand.get(key.name());
    } else {
        return cbForCommand;
    }
}

如何订阅HystrixEventStream

本文最前面说到，HystrixEventStream提供了结构化的数据，提供了一个Observable对象，Hystrix只需要订阅它即可。

这HystrixCircuitBreaker接口实现类的构造器：

protected HystrixCircuitBreakerImpl(HystrixCommandKey key, HystrixCommandGroupKey commandGroup, final HystrixCommandProperties properties, HystrixCommandMetrics metrics) {
    this.properties = properties;
    // 这是Command中的metrics对象,metrics对象也是commandKey维度的
    this.metrics = metrics;
    // !!!重点:订阅事件流
    Subscription s = subscribeToStream();
    activeSubscription.set(s);
}

// 订阅事件流, 前面打的比方: 小溪汇成的河, 各事件以结构化数据汇入了Stream中
private Subscription subscribeToStream() {
    // HealthCountsStream是重点，下面会分析
    return metrics.getHealthCountsStream()
            .observe()
            // 利用数据统计的结果HealthCounts, 实现熔断器
            .subscribe(new Subscriber<HealthCounts>() {
                @Override
                public void onCompleted() {}

                @Override
                public void onError(Throwable e) {}

                @Override
                public void onNext(HealthCounts hc) {
                    // 检查是否达到最小请求数,默认20个; 未达到的话即使请求全部失败也不会熔断
                    if (hc.getTotalRequests() < properties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold().get()) {
                        // 啥也不做
                    } else {
                        // 错误百分比未达到设定的阀值
                        if (hc.getErrorPercentage() < properties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage().get()) {
                        } else {
                            // 错误率过高, 进行熔断
                            if (status.compareAndSet(Status.CLOSED, Status.OPEN)) {
                                circuitOpened.set(System.currentTimeMillis());
                            }
                        }
                    }
                }
            });
}

HealthCounts 属性如下，表示一个滑动窗口内的统计数据。

public static class HealthCounts {
    // rolling window 中请求总数量
    private final long totalCount;
    // 错误请求数(failure + success + timeout + threadPoolRejected + semaphoreRejected)
    private final long errorCount;
    // 错误率
    private final int errorPercentage;
}

滑动窗口的实现

跟进下 metrics.getHealthCountsStream().observe()，那熔断器是如何进行数据统计的？

首先看下HystrixCommandMetrics的构造器，会初始化healthCountsStream这个健康统计数据流。

private HealthCountsStream healthCountsStream;
HystrixCommandMetrics(final HystrixCommandKey key, ...) {
    // 又是以key为维度
    healthCountsStream = HealthCountsStream.getInstance(key, properties);
}

对于HealthCountsStream的部分注释如下，翻译过来不够准确，简单中英对照下：

Maintains a stream of rolling health counts for a given Command.
它是一份流数据, 承载了指定Command的健康统计数据

There is a rolling window abstraction on this stream.
基于这个stream, 抽象出了滑动窗口

The HealthCounts object is calculated over a window of t1 milliseconds.  This window has b buckets.
HealthCounts的数据是根据一个t1毫秒的滑动窗口计算得来,这个窗口有b个Buckets

Therefore, a new HealthCounts object is produced every t2 (=t1/b) milliseconds
因此, 每 t2 (=t1/b)毫秒就会产生一个HealthCounts作为统计结果

HealthCountsStream.getInstance如下：

public static HealthCountsStream getInstance(HystrixCommandKey commandKey, HystrixCommandProperties properties) {
    // 每个Bucket的时间长度
    final int healthCountBucketSizeInMs = properties.metricsHealthSnapshotIntervalInMilliseconds().get();
     // 滑动窗口的时间/每个Bucket的时间长度=滑动窗口内Bucket的数量
    final int numHealthCountBuckets = properties.metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds().get() / healthCountBucketSizeInMs;

    return getInstance(commandKey, numHealthCountBuckets, healthCountBucketSizeInMs);
}

// 以Key为维度,每个Key有自己唯一的一个HealthCountsStream
public static HealthCountsStream getInstance(HystrixCommandKey commandKey, int numBuckets, int bucketSizeInMs) {
    HealthCountsStream initialStream = streams.get(commandKey.name());
    if (initialStream != null) {
        return initialStream;
    } else {
        final HealthCountsStream healthStream;
        synchronized (HealthCountsStream.class) {
            HealthCountsStream existingStream = streams.get(commandKey.name());
            if (existingStream == null) {
                // appendEventToBucket是一个Func2,负责将Hystrix各个事件转换成一个Bucket
                HealthCountsStream newStream = new HealthCountsStream(commandKey, numBuckets, bucketSizeInMs,
                        HystrixCommandMetrics.appendEventToBucket);

                streams.putIfAbsent(commandKey.name(), newStream);
                healthStream = newStream;
            } else {
                healthStream = existingStream;
            }
        }
        healthStream.startCachingStreamValuesIfUnstarted();
        return healthStream;
    }
}

HealthCountsStream有两个父类，HealthCountsStream extends BucketedRollingCounterStream extends BucketedCounterStream，利用父类将stream的基础数据汇总成Bucket，再汇总成rolling window，最后得到统计结果HealthClounts.

下面按顺序看一下它和父类的调用情况：

首先是 BucketedCounterStream：

public abstract class BucketedCounterStream<Event extends HystrixEvent, Bucket, Output> {
    ...
    protected BucketedCounterStream(final HystrixEventStream<Event> inputEventStream, final int numBuckets, final int bucketSizeInMs,
                                    final Func2<Bucket, Event, Bucket> appendRawEventToBucket) {
        this.numBuckets = numBuckets;
        // 将Hystrix事件汇总成Bucket的处理者, 是一个Func1
        this.reduceBucketToSummary = new Func1<Observable<Event>, Observable<Bucket>>() {
            // 传入Event类型的数据源,汇总成Bucket类型的数据
            @Override
            public Observable<Bucket> call(Observable<Event> eventBucket) {
                ...
            }
        };
        ...
        this.bucketedStream = Observable.defer(new Func0<Observable<Bucket>>() {
            @Override
            public Observable<Bucket> call() {
                // inputEventStream 就是一直提到的HystrixEventStream, 通过observe()来获取数据源
                return inputEventStream
                        .observe()
                        // 利用窗口函数,收集一个Bucket时间内的数据
                        .window(bucketSizeInMs, TimeUnit.MILLISECONDS) 
                        // 将数据汇总成一个Bucket
                        .flatMap(reduceBucketToSummary)
                        .startWith(emptyEventCountsToStart);      
            }
        });
    }
}    

通过BucketedCounterStream，将数据汇总成了以Bucket为单位的stream. 然后，BucketedRollingCounterStream基于Bucket的stream，继续实现滑动窗口逻辑。

protected BucketedRollingCounterStream(HystrixEventStream<Event> stream, final int numBuckets, int bucketSizeInMs,
                                       final Func2<Bucket, Event, Bucket> appendRawEventToBucket,
                                       final Func2<Output, Bucket, Output> reduceBucket) {
    super(stream, numBuckets, bucketSizeInMs, appendRawEventToBucket);
    // Bucket汇总处理者
    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);
        }
    };
    // 基于父类BucketedCounterStream已经汇总的bucketedStream
    this.sourceStream = bucketedStream  
            // 将N个Bucket进行汇总
            .window(numBuckets, 1)      
            // 汇总成一个窗口
            .flatMap(reduceWindowToSummary)
            ...
            .share()                      
            .onBackpressureDrop();
}

现在再回到熔断器的逻辑：

private Subscription subscribeToStream() {
    return metrics.getHealthCountsStream()
            .observe()
            .subscribe(new Subscriber<HealthCounts>() {
                ...
            }

metrics.getHealthCountsStream()拿到的是一个已经汇总成以 "rollingWindow" 为单位的统计数据，observe() 实际拿到的是BucketedRollingCounterStream的sourceStream。如下：

public abstract class BucketedRollingCounterStream<...> {
    private Observable<Output> sourceStream;
    protected BucketedRollingCounterStream(...)
        // sourceStream 已经是rollingWindow级别的统计数据
        this.sourceStream = bucketedStream     
                .window(numBuckets, 1)    
                .flatMap(reduceWindowToSummary)...
    }

    @Override
    public Observable<Output> observe() {
        return sourceStream;
    }
}

熔断器就是利用最终的统计结果HealthCounts来判断是否进行熔断。

熔断器状态变化

熔断器有三种状态，如下：

enum Status {
    CLOSED, OPEN, HALF_OPEN;
}

在Command的执行过程中，会调用HystrixCircuitBreaker的方法来更新状态。下面是几个重要的方法：

命令执行时，判断熔断器是否打开

Spring Cloud 源码学习之 Hystrix 工作原理 中有介绍 Hystrix 如何实现其防护机制。

// 是否允许执行
public boolean attemptExecution() {
    // 熔断器配置了强制打开, 不允许执行命令
    if (properties.circuitBreakerForceOpen().get()) {
        return false;
    }
    // 熔断器配置了强制关闭, 允许执行
    if (properties.circuitBreakerForceClosed().get()) {
        return true;
    }
    // AtomicLong circuitOpened, -1是表示熔断器未打开
    if (circuitOpened.get() == -1) {
        return true;
    } else {
        // 熔断后,会拒绝所有命令一段时间(默认5s), 称为sleepWindow
        if (isAfterSleepWindow()) {
            // 过了sleepWindow后,将熔断器设置为"HALF_OPEN",允许第一个请求过去
            if (status.compareAndSet(Status.OPEN, Status.HALF_OPEN)) {
                return true;
            } else {
                return false;
            }
        } else {
            return false;
        }
    }
}

当Command成功执行结束时，会调用HystrixCircuitBreaker.markSuccess()来标记执行成功.

public void markSuccess() {
    // 如果是HALF_OPEN状态,则关闭熔断器
    if (status.compareAndSet(Status.HALF_OPEN, Status.CLOSED)) {
        // 重新开始统计metrics,抛弃所有原先的metrics信息
        metrics.resetStream();
        Subscription previousSubscription = activeSubscription.get();
        if (previousSubscription != null) {
            previousSubscription.unsubscribe();
        }
        Subscription newSubscription = subscribeToStream();
        activeSubscription.set(newSubscription);
        // circuitOpened设置为-1表示关闭熔断器
        circuitOpened.set(-1L);
    }
}

当Command执行失败时, 如果熔断器属于HALF_OPEN状态,也就是熔断器刚过sleepWindow时间，尝试放一个请求过去，结果又失败了，于是马上打开熔断器，继续拒绝sleepWindow的时间。

public void markNonSuccess() {
    if (status.compareAndSet(Status.HALF_OPEN, Status.OPEN)) {
        circuitOpened.set(System.currentTimeMillis());
    }
}

这是调用markNonSuccess()的地方，handleFallback是所有失败情况的处理者.

final Func1<Throwable, Observable<R>> handleFallback = new Func1<Throwable, Observable<R>>() {
    @Override
    public Observable<R> call(Throwable t) {
        circuitBreaker.markNonSuccess();
        Exception e = getExceptionFromThrowable(t);
        executionResult = executionResult.setExecutionException(e);
        // 线程池拒绝
        if (e instanceof RejectedExecutionException) {
            return handleThreadPoolRejectionViaFallback(e);
        // 超时
        } else if (t instanceof HystrixTimeoutException) {
            return handleTimeoutViaFallback();
        // Bad Request    
        } else if (t instanceof HystrixBadRequestException) {
            return handleBadRequestByEmittingError(e);
        } else {
            if (e instanceof HystrixBadRequestException) {
                eventNotifier.markEvent(HystrixEventType.BAD_REQUEST, commandKey);
                return Observable.error(e);
            }
            return handleFailureViaFallback(e);
        }
    }
};

小结

断断续续写了好几天才写完，写作不易。Circuit-Breaker的设计、实现都很有意思：

• 滴水成河，收集每个命令的执行情况，汇总后通过滑动窗口，不断动态计算最新统计数据，基于统计数据来开启熔断器
• 巧妙的利用RxJava的window()函数来汇总数据，先汇总为Bucket， N Bucket组成Rolling Window
• 使用sleepWindow + 尝试机制，自动恢复 "供电"