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。
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。
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。
默认配置都在HystrixCommandProperties类中。
先看两个metrics收集的配置。
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。
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。
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。
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
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。
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;
}
}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;
}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);
}
}
};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：
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