Hystrix 旨在通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点，从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix具备拥有回退机制和断路器功能的线程和信号隔离，请求缓存和请求打包，以及监控和配置等功能。
本文介绍在spring应用里，怎么把 Dubbo 和 Hystrix 结合起来使用。
Demo 地址： https://github.com/dubbo/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-spring-boot-hystrix
对于不熟悉dubbo 集成spring boot应用的同学，可以在这里直接生成dubbo + spring boot的工程： http://start.dubbo.apache.org/bootstrap.html/
spring boot官方提供了对hystrix的集成，直接在pom.xml里加入依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
<version>1.4.4.RELEASE</version>
</dependency>
然后在Application类上增加@EnableHystrix来启用hystrix starter：
@SpringBootApplication
@EnableHystrix
public class ProviderApplication {
在Dubbo的Provider上增加@HystrixCommand配置，这样子调用就会经过Hystrix代理。
@Service(version = "1.0.0")
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
@HystrixCommand(commandProperties = {
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "2000") })
@Override
public String sayHello(String name) {
// System.out.println("async provider received: " + name);
// return "annotation: hello, " + name;
throw new RuntimeException("Exception to show hystrix enabled.");
}
}
对于Consumer端，则可以增加一层method调用，并在method上配置@HystrixCommand。当调用出错时，会走到fallbackMethod = "reliable"的调用里。
@Reference(version = "1.0.0")
private HelloService demoService;
@HystrixCommand(fallbackMethod = "reliable")
public String doSayHello(String name) {
return demoService.sayHello(name);
}
public String reliable(String name) {
return "hystrix fallback value";
}
通过上面的配置，很简单地就完成了Spring Boot里Dubbo + Hystrix的集成。
Demo地址： https://github.com/dubbo/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-spring-hystrix 传统spring annotation应用的配置其实也很简单，和spring boot应用不同的是：
@EnableAspectJAutoProxy@Configuration配置HystrixCommandAspect Bean。 @Configuration
@EnableDubbo(scanBasePackages = "com.alibaba.dubbo.samples.annotation.action")
@PropertySource("classpath:/spring/dubbo-consumer.properties")
@ComponentScan(value = {"com.alibaba.dubbo.samples.annotation.action"})
@EnableAspectJAutoProxy
static public class ConsumerConfiguration {
@Bean
public HystrixCommandAspect hystrixCommandAspect() {
return new HystrixCommandAspect();
}
}
在上面的例子里可以看到，Hystrix对Spring的集成是通过Spring AOP来实现的。下面简单分析下实现。
@Aspect
public class HystrixCommandAspect {
@Pointcut("@annotation(com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand)")
public void hystrixCommandAnnotationPointcut() {
}
@Pointcut("@annotation(com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCollapser)")
public void hystrixCollapserAnnotationPointcut() {
}
@Around("hystrixCommandAnnotationPointcut() || hystrixCollapserAnnotationPointcut()")
public Object methodsAnnotatedWithHystrixCommand(final ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
Method method = getMethodFromTarget(joinPoint);
Validate.notNull(method, "failed to get method from joinPoint: %s", joinPoint);
if (method.isAnnotationPresent(HystrixCommand.class) && method.isAnnotationPresent(HystrixCollapser.class)) {
throw new IllegalStateException("method cannot be annotated with HystrixCommand and HystrixCollapser " +
"annotations at the same time");
}
MetaHolderFactory metaHolderFactory = META_HOLDER_FACTORY_MAP.get(HystrixPointcutType.of(method));
MetaHolder metaHolder = metaHolderFactory.create(joinPoint);
HystrixInvokable invokable = HystrixCommandFactory.getInstance().create(metaHolder);
ExecutionType executionType = metaHolder.isCollapserAnnotationPresent() ?
metaHolder.getCollapserExecutionType() : metaHolder.getExecutionType();
Object result;
try {
if (!metaHolder.isObservable()) {
result = CommandExecutor.execute(invokable, executionType, metaHolder);
} else {
result = executeObservable(invokable, executionType, metaHolder);
}
} catch (HystrixBadRequestException e) {
throw e.getCause() != null ? e.getCause() : e;
} catch (HystrixRuntimeException e) {
throw hystrixRuntimeExceptionToThrowable(metaHolder, e);
}
return result;
}
HystrixCommandAspect里定义了两个注解的AspectJ Pointcut：@HystrixCommand, @HystrixCollapser。所有带这两个注解的spring bean都会经过AOP处理@Around AOP处理函数里，可以看到Hystrix会创建出HystrixInvokable，再通过CommandExecutor来执行@EnableHystrix 引入了@EnableCircuitBreaker，@EnableCircuitBreaker引入了EnableCircuitBreakerImportSelector@EnableCircuitBreaker
public @interface EnableHystrix {
}
@Import(EnableCircuitBreakerImportSelector.class)
public @interface EnableCircuitBreaker {
}
EnableCircuitBreakerImportSelector继承了SpringFactoryImportSelector<EnableCircuitBreaker>，使spring加载META-INF/spring.factories里的EnableCircuitBreaker声明的配置
在META-INF/spring.factories里可以找到下面的配置，也就是引入了HystrixCircuitBreakerConfiguration。org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.EnableCircuitBreaker=\
org.springframework.cloud.netflix.hystrix.HystrixCircuitBreakerConfiguration
HystrixCircuitBreakerConfiguration里可以发现创建了HystrixCommandAspect@Configuration
public class HystrixCircuitBreakerConfiguration {
@Bean
public HystrixCommandAspect hystrixCommandAspect() {
return new HystrixCommandAspect();
}
可见spring-cloud-starter-netflix-hystrix实际上也是创建了HystrixCommandAspect来集成Hystrix。
另外spring-cloud-starter-netflix-hystrix里还有metrics, health, dashboard等集成。
@Service是一个spring bean，直接在上面配置@HystrixCommand即可@Reference，可以通过加一层简单的spring method包装，配置@HystrixCommand即可HystrixCommandAspect来集成Spring AOP，配置了@HystrixCommand和@HystrixCollapser的spring method都会被Hystrix处理目前业界常用的熔断降级/隔离的库是 Netflix 的 Hystrix，那么 Sentinel 与 Hystrix 有什么异同呢？Hystrix 的关注点在于以 隔离 和 熔断 为主的容错机制，而 Sentinel 的侧重点在于多样化的流量控制、熔断降级、系统负载保护、实时监控和控制台，可以看到解决的问题还是有比较大的不同的。
Hystrix 采用命令模式封装资源调用逻辑，并且资源的定义与隔离规则是强依赖的，即在创建 HystrixCommand 的时候就要指定隔离规则（因其执行模型依赖于隔离模式）。Sentinel 的设计更为简单，不关注资源是如何执行的，资源的定义与规则的配置相分离。用户可以先定义好资源，然后在需要的时候配置规则即可。Sentinel 的原则非常简单：根据对应资源配置的规则来为资源执行相应的限流/降级/负载保护策略，若规则未配置则仅进行统计。从 0.1.1 版本开始，Sentinel 还引入了注解支持，可以更方便地定义资源。
隔离是 Hystrix 的核心功能。Hystrix 通过线程池或信号量的方式来对依赖（即 Sentinel 中对应的资源）进行隔离，其中最常用的是资源隔离。Hystrix 线程池隔离的好处是比较彻底，但是不足之处在于要开很多线程池，在应用本身线程数目比较多的时候上下文切换的 overhead 会非常大；Hystrix 的信号量隔离模式可以限制调用的并发数而不显式创建线程，这样的方式比较轻量级，但缺点是无法对慢调用自动进行降级，只能等待客户端自己超时，因此仍然可能会出现级联阻塞的情况。Sentinel 可以通过并发线程数模式的流量控制来提供信号量隔离的功能。并且结合基于响应时间的熔断降级模式，可以在不稳定资源的平均响应时间比较高的时候自动降级，防止过多的慢调用占满并发数，影响整个系统。
Hystrix 熔断降级功能采用熔断器模式，在某个服务失败比率高时自动进行熔断。Sentinel 的熔断降级功能更为通用，支持平均响应时间与失败比率两个指标。Sentinel 还提供各种调用链路关系和流量控制效果支持，同时还可以根据系统负载去实时地调整流量来保护系统，应用场景更为丰富。同时，Sentinel 还提供了实时的监控 API 和控制台，可以方便用户快速了解目前系统的状态，对服务的稳定性了如指掌。
更详细的对比请参见 Sentinel 与 Hystrix 的对比。