03、Hystrix 教程-Hystrix降级/线程池隔离-小郑聊编程

1、添加@HystrixCommand后，Hystrix是如何实现超时和降级功能？；

2、线程池隔离；

3、 Hystrix工作流程；

思考：当活动服务出现性能问题以后，我们只能眼睁睁看着活动服务被压垮吗？

1、添加@HystrixCommand后，Hystrix是如何实现超时和降级功能？

1、在某个方法上添加了@HystrixCommand后，该方法会被包裹在Hystrix里，并将该方法放到线程池中类似切面；

分析：用户的请求会到达一个带有@HystrixCommand注解的方法，则该方法被放到线程池中进行执行【Hystrix的线程池中默认有10个线程】，该线程池会调用活动服务。

此时如果用户的其他请求到达该另一个被@HystrixCommand修饰的方法时，方法1已经有10个请求占据了10个线程，则方法2的请求会等待。

以上模式的问题：所有带有@HystrixCommand注解的方法都用的同一个线程池，而这个线程池的线程数量是有限的，所以，当线程池被方法1占满以后，方法2就无法请求到X服务。

2、启动服务直观查看线程数量；

1⃣️、启动

2⃣️、打印启动的进程。jps:当前用户下的java进程

3⃣️、进行多次请求fallback接口

4⃣️、查看线程数。jstack：查看指定进程（pid）的堆栈信息

5⃣️、多次请求timeout接口

6⃣️、查看仍只有10个线程

结论：用户请求的两个方法公用一个线程池。此时有性能问题的服务，当请求过多时，会导致正常的服务无法访问。

如何解决这个问题？

1、增加线程数：不可行，因为如果将线程数从10增加到100，而请求方法1的请求有10000个，此时仍然影响方法2的调用；

2、方法间的线程池隔离：以下隔离方式Hystrix称为舱壁模式即(bulkhead)![ ][nbsp7]；

2、线程池隔离

1、通过使用@HystrixCommand使每个方法单独设置线程池；

@HystrixCommand(
            threadPoolKey = "firstLoginFallback",
            threadPoolProperties = {
                    @HystrixProperty(name = "coreSize",value = "1"),
                    @HystrixProperty(name="maxQueueSize",value = "20")
            },
            fallbackMethod = "firstLoginFallback0")

@Service
public class ActivityServiceBulkhead {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    /**
     *  调用活动服务，完成初次登陆，奖励发放
     **/
    public String firstLogin(Long userId){
        //使用服务名，实际上Spring会将服务名转为对应ip
        return restTemplate.postForObject("http://activity/firstLoginActivity", userId, String.class);
    }

    /**
     *  调用活动服务，完成初次登陆，奖励发放
     *  定义超时时间，让用户服务不再等待活动服务的响应
     *  这样的话，可以及时释放资源。
     *  使用hystrix，设置超时时间超过2s时则不继续等待调用，直接返回
     *  HystrixThreadPoolProperties类中Setter中（可以进去找配置）
     *  threadPoolKey：该属性为方法单独定义线程池，当key存在时直接使用定义过的线程池，不存在时新创建线程池
     *  threadPoolProperties：为线程池定义属性
     *  coreSize:允许有多少个线程
     *  maxQueueSize:当线程占满，允许排队的请求数量
     **/
    @HystrixCommand(
            threadPoolKey = "firstLoginTimeout",
            threadPoolProperties = {
                    @HystrixProperty(name = "coreSize",value = "2"),
                    @HystrixProperty(name="maxQueueSize",value = "20")
            },
            commandProperties = {
            @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "2000")
    })
    public String firstLoginTimeout(Long userId){
        //使用服务名，实际上Spring会将服务名转为对应ip
        return restTemplate.postForObject("http://activity/firstLoginActivityTimeout", userId, String.class);
    }

    /**
     *  需要提供一个备用方案，当活动服务不可用时，执行备用方案,即降级
     **/
    @HystrixCommand(
            threadPoolKey = "firstLoginFallback",
            threadPoolProperties = {
                    @HystrixProperty(name = "coreSize",value = "1"),
                    @HystrixProperty(name="maxQueueSize",value = "20")
            },
            fallbackMethod = "firstLoginFallback0")
    public String firstLoginFallback(Long userId){
        //使用服务名，实际上Spring会将服务名转为对应ip
        return restTemplate.postForObject("http://activity/firstLoginActivityError", userId, String.class);
    }

    public String firstLoginFallback0(Long userId){
        return "活动备用方案--降级";
    }
}

2、启动成功；

3、发请求；

4、实际线程数：此时只有3个；

3、Hystrix工作流程

思考：当活动服务出现性能问题以后，我们只能眼睁睁看着活动服务被压垮吗？

我们希望是什么样子呢？

如果活动服务出现性能问题，如果用户服务不继续请求，那么活动服务肯定不会被压垮；如果用户服务继续请求，很可能会压垮，而且是无意义的压垮。

1、当调用出现错误时，；