Hystrix 实现资源隔离的“两把利器”
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小型电商网站的商品详情页系统架构
小型电商网站的页面展示采用页面全量静态化的思想。数据库中存放了所有的商品信息，页面静态化系统，将数据填充进静态模板中，形成静态化页面，推入 Nginx 服务器。用户浏览网站页面时，取用一个已经静态化好的 html 页面，直接返回回去，不涉及任何的业务逻辑处理。
下面是页面模板的简单 Demo 。
<html> <body> 商品名称：#{productName}<br> 商品价格：#{productPrice}<br> 商品描述：#{productDesc} </body></html>
这样做，好处在于，用户每次浏览一个页面，不需要进行任何的跟数据库的交互逻辑，也不需要执行任何的代码，直接返回一个 html 页面就可以了，速度和性能非常高。
对于小网站，页面很少，很实用，非常简单，Java 中可以使用 velocity、freemarker、thymeleaf 等等，然后做个 cms 页面内容管理系统，模板变更的时候，点击按钮或者系统自动化重新进行全量渲染。
坏处在于，仅仅适用于一些小型的网站，比如页面的规模在几十到几万不等。对于一些大型的电商网站，亿级数量的页面，你说你每次页面模板修改了，都需要将这么多页面全量静态化，靠谱吗?每次渲染花个好几天时间，那你整个网站就废掉了。
大型电商网站的商品详情页系统架构
大型电商网站商品详情页的系统设计中，当商品数据发生变更时，会将变更消息压入 MQ 消息队列中。缓存服务从消息队列中消费这条消息时，感知到有数据发生变更，便通过调用数据服务接口，获取变更后的数据，然后将整合好的数据推送至 redis 中。Nginx 本地缓存的数据是有一定的时间期限的，比如说 10 分钟，当数据过期之后，它就会从 redis 获取到最新的缓存数据，并且缓存到自己本地。
用户浏览网页时，动态将 Nginx 本地数据渲染到本地 html 模板并返回给用户。
虽然没有直接返回 html 页面那么快，但是因为数据在本地缓存，所以也很快，其实耗费的也就是动态渲染一个 html 页面的性能。如果 html 模板发生了变更，不需要将所有的页面重新静态化，也不需要发送请求，没有网络请求的开销，直接将数据渲染进最新的 html 页面模板后响应即可。
在这种架构下，我们需要保证系统的高可用性。
如果系统访问量很高，Nginx 本地缓存过期失效了，redis 中的缓存也被 LRU 算法给清理掉了，那么会有较高的访问量，从缓存服务调用商品服务。但如果此时商品服务的接口发生故障，调用出现了延时，缓存服务全部的线程都被这个调用商品服务接口给耗尽了，每个线程去调用商品服务接口的时候，都会卡住很长时间，后面大量的请求过来都会卡在那儿，此时缓存服务没有足够的线程去调用其它一些服务的接口，从而导致整个大量的商品详情页无法正常显示。
这其实就是一个商品接口服务故障导致缓存服务资源耗尽的现象。
基于 Hystrix 线程池技术
上文提到，如果从 Nginx 开始，缓存都失效了，Nginx 会直接通过缓存服务调用商品服务获取最新商品数据(我们基于电商项目做个讨论)，有可能出现调用延时而把缓存服务资源耗尽的情况。这里，我们就来说说，怎么通过 Hystrix 线程池技术实现资源隔离。
资源隔离，就是说，你如果要把对某一个依赖服务的所有调用请求，全部隔离在同一份资源池内，不会去用其它资源了，这就叫资源隔离。哪怕对这个依赖服务，比如说商品服务，现在同时发起的调用量已经到了 1000，但是分配给商品服务线程池内就 10 个线程，最多就只会用这 10 个线程去执行。不会因为对商品服务调用的延迟，将 Tomcat 内部所有的线程资源全部耗尽。
Hystrix 进行资源隔离，其实是提供了一个抽象，叫做 Command。这也是 Hystrix 最最基本的资源隔离技术。
利用 HystrixCommand 获取单条数据
我们通过将调用商品服务的操作封装在 HystrixCommand 中，限定一个 key，比如下面的 GetProductInfoCommandGroup，在这里我们可以简单认为这是一个线程池，每次调用商品服务，就只会用该线程池中的资源，不会再去用其它线程资源了。
public class GetProductInfoCommand extends HystrixCommand<ProductInfo> {
private Long productId;
public GetProductInfoCommand(Long productId) { super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetProductInfoCommandGroup")); this.productId = productId; }
@Override protected ProductInfo run() { String url = "http://localhost:8081/getProductInfo?productId=" + productId; // 调用商品服务接口 String response = HttpClientUtils.sendGetRequest(url); return JSONObject.parseObject(response, ProductInfo.class); }}
我们在缓存服务接口中，根据 productId 创建 Command 并执行，获取到商品数据。
@RequestMapping("/getProductInfo")@ResponseBodypublic String getProductInfo(Long productId) { HystrixCommand<ProductInfo> getProductInfoCommand = new GetProductInfoCommand(productId);
// 通过command执行，获取最新商品数据 ProductInfo productInfo = getProductInfoCommand.execute(); System.out.println(productInfo); return "success";}
上面执行的是 execute() 方法，其实是同步的。也可以对 command 调用 queue() 方法，它仅仅是将 command 放入线程池的一个等待队列，就立即返回，拿到一个 Future 对象，后面可以继续做其它一些事情，然后过一段时间对 Future 调用 get() 方法获取数据。这是异步的。
利用 HystrixObservableCommand 批量获取数据
只要是获取商品数据，全部都绑定到同一个线程池里面去，我们通过 HystrixObservableCommand 的一个线程去执行，而在这个线程里面，批量把多个 productId 的 productInfo 拉回来。
public class GetProductInfosCommand extends HystrixObservableCommand<ProductInfo> {
private String[] productIds;
public GetProductInfosCommand(String[] productIds) { // 还是绑定在同一个线程池 super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetProductInfoGroup")); this.productIds = productIds; }
@Override protected Observable<ProductInfo> construct() { return Observable.unsafeCreate((Observable.OnSubscribe<ProductInfo>) subscriber -> {
for (String productId : productIds) { // 批量获取商品数据 String url = "http://localhost:8081/getProductInfo?productId=" + productId; String response = HttpClientUtils.sendGetRequest(url); ProductInfo productInfo = JSONObject.parseObject(response, ProductInfo.class); subscriber.onNext(productInfo); } subscriber.onCompleted();
}).subscribeOn(Schedulers.io()); }}
在缓存服务接口中，根据传来的 id 列表，比如是以 , 分隔的 id 串，通过上面的 HystrixObservableCommand，执行 Hystrix 的一些 API 方法，获取到所有商品数据。
public String getProductInfos(String productIds) { String[] productIdArray = productIds.split(","); HystrixObservableCommand<ProductInfo> getProductInfosCommand = new GetProductInfosCommand(productIdArray); Observable<ProductInfo> observable = getProductInfosCommand.observe();
observable.subscribe(new Observer<ProductInfo>() { @Override public void onCompleted() { System.out.println("获取完了所有的商品数据"); }
@Override public void onError(Throwable e) { e.printStackTrace(); }
/** * 获取完一条数据，就回调一次这个方法 * @param productInfo */ @Override public void onNext(ProductInfo productInfo) { System.out.println(productInfo); } }); return "success";}
我们回过头来，看看 Hystrix 线程池技术是如何实现资源隔离的。
从 Nginx 开始，缓存都失效了，那么 Nginx 通过缓存服务去调用商品服务。缓存服务默认的线程大小是 10 个，最多就只有 10 个线程去调用商品服务的接口。即使商品服务接口故障了，最多就只有 10 个线程会 hang 死在调用商品服务接口的路上，缓存服务的 Tomcat 内其它的线程还是可以用来调用其它的服务，干其它的事情。
基于 Hystrix 信号量
Hystrix 里面核心的一项功能，其实就是所谓的资源隔离，要解决的最最核心的问题，就是将多个依赖服务的调用分别隔离到各自的资源池内。避免说对某一个依赖服务的调用，因为依赖服务的接口调用的延迟或者失败，导致服务所有的线程资源全部耗费在这个服务的接口调用上。一旦说某个服务的线程资源全部耗尽的话，就可能导致服务崩溃，甚至说这种故障会不断蔓延。
Hystrix 实现资源隔离，主要有两种技术：
•线程池•信号量
默认情况下，Hystrix 使用线程池模式。
前面已经说过线程池技术了，这一小节就来说说信号量机制实现资源隔离，以及这两种技术的区别与具体应用场景。
信号量机制
信号量的资源隔离只是起到一个开关的作用，比如，服务 A 的信号量大小为 10，那么就是说它同时只允许有 10 个 tomcat 线程来访问服务 A，其它的请求都会被拒绝，从而达到资源隔离和限流保护的作用。
线程池与信号量区别
线程池隔离技术，并不是说去控制类似 tomcat 这种 web 容器的线程。更加严格的意义上来说，Hystrix 的线程池隔离技术，控制的是 tomcat 线程的执行。Hystrix 线程池满后，会确保说，tomcat 的线程不会因为依赖服务的接口调用延迟或故障而被 hang 住，tomcat 其它的线程不会卡死，可以快速返回，然后支撑其它的事情。
线程池隔离技术，是用 Hystrix 自己的线程去执行调用;而信号量隔离技术，是直接让 tomcat 线程去调用依赖服务。信号量隔离，只是一道关卡，信号量有多少，就允许多少个 tomcat 线程通过它，然后去执行。
适用场景：
•线程池技术，适合绝大多数场景，比如说我们对依赖服务的网络请求的调用和访问、需要对调用的 timeout 进行控制(捕捉 timeout 超时异常)。•信号量技术，适合说你的访问不是对外部依赖的访问，而是对内部的一些比较复杂的业务逻辑的访问，并且系统内部的代码，其实不涉及任何的网络请求，那么只要做信号量的普通限流就可以了，因为不需要去捕获 timeout 类似的问题。
信号量简单 Demo
业务背景里，比较适合信号量的是什么场景呢?
比如说，我们一般来说，缓存服务，可能会将一些量特别少、访问又特别频繁的数据，放在自己的纯内存中。
举个栗子。一般我们在获取到商品数据之后，都要去获取商品是属于哪个地理位置、省、市、卖家等，可能在自己的纯内存中，比如就一个 Map 去获取。对于这种直接访问本地内存的逻辑，比较适合用信号量做一下简单的隔离。
优点在于，不用自己管理线程池啦，不用 care timeout 超时啦，也不需要进行线程的上下文切换啦。信号量做隔离的话，性能相对来说会高一些。
假如这是本地缓存，我们可以通过 cityId，拿到 cityName。
public class LocationCache { private static Map<Long, String> cityMap = new HashMap<>();
static { cityMap.put(1L, "北京"); }
/** * 通过cityId 获取 cityName * * @param cityId 城市id * @return 城市名 */ public static String getCityName(Long cityId) { return cityMap.get(cityId); }}
写一个 GetCityNameCommand，策略设置为信号量。run() 方法中获取本地缓存。我们目的就是对获取本地缓存的代码进行资源隔离。
public class GetCityNameCommand extends HystrixCommand<String> {
private Long cityId;
public GetCityNameCommand(Long cityId) { // 设置信号量隔离策略 super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetCityNameGroup")) .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter() .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)));
this.cityId = cityId; }
@Override protected String run() { // 需要进行信号量隔离的代码 return LocationCache.getCityName(cityId); }}
在接口层，通过创建 GetCityNameCommand，传入 cityId，执行 execute() 方法，那么获取本地 cityName 缓存的代码将会进行信号量的资源隔离。
@RequestMapping("/getProductInfo")@ResponseBodypublic String getProductInfo(Long productId) { HystrixCommand<ProductInfo> getProductInfoCommand = new GetProductInfoCommand(productId);
// 通过command执行，获取最新商品数据 ProductInfo productInfo = getProductInfoCommand.execute();
Long cityId = productInfo.getCityId();
GetCityNameCommand getCityNameCommand = new GetCityNameCommand(cityId); // 获取本地内存(cityName)的代码会被信号量进行资源隔离 String cityName = getCityNameCommand.execute();
productInfo.setCityName(cityName);
System.out.println(productInfo); return "success";}
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