Hystrix-服务容错处理：什么是Hystrix，2024年最新阿里的面试题

public static void main(String[] args)throws InterruptedException, ExecutionException {
Futurefuture = new MyHystrixCommand(“yinjihuan”).queue();
System.out.println( future.get());
}

二、 回退支持

下面我们通过增加执行时间模拟调用失败的情况，首先改造MyHystrixCommand，增加getFallback方法返回回退内容，如以下代码所示：

public class MyHystrixCommand extends HystrixCommand {
private final String name ;
pub1ic MyHystrixCommand( String name) {
super (HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey(“MyGroup”));
this.name = name;
}
@Override
protected String run() {
try {
Thread. sleep(1000 * 10);
} catch (InterruptedExceptione) {
e.printStackTrace();
}
return this.name + “:” + Thread.currentThread() . getName();
@Override
protected String getFallback() {
return"失败了";
}
}

重新执行调用代码，可以发现返回的内容是“失败了”，证明已经触发了回退。

三、 信号量策略配置

信号量策略配置方法如以下代码所示：

public MyHystrixCommand(String name) {
super ( HystrixCommand . Setter
.Wi thGroupKey(Hystr ixCommandGroupKey .Factory .asKey( “MyGroup”))
. andCommandPropertiesDefaults (
Hystr ixCommandProperties . Setter( )
. withExecut ionIsolationStrategy(
Hystr ixCommandProperties
. ExecutionIsolat ionStrategy . SEMAPHORE
)
)
);
this.name = name;
}

之前在run方法中特意输出了线程名称，通过这个名称就可以确定当前是线程隔离还是信号量隔离。

四、 线程隔离策略配置

系统默认采用线程隔离策略，我们可以通过andThreadPoolPropertiesDefaults配置线程池的一些参数，如以下代码所示：

public MyHystrixCommand(String name) {
super(HystrixCommand.Setter.withGroupKey (
HystrixCommandGroupKey.Factory .asKey( “MyGroup”))
.andCommandPropertiesDefaults (
HystrixCommandProperties.Setter()
.withExecutionIsolationStrategy (
HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD
)
) . andThreadPoolPropertiesDefaults (
HystrixThreadPoolProperties. Setter()
. withCoreSize(10 )
. withMaxQueueSize(100)
.withMax. imumSize(100)
)
);
this.name = name ;
}

五、 结果缓存

缓存在开发中经常用到，我们常用Redis这种第三方的缓存数据库来对数据进行缓存处理。Hystrix 中也为我们提供了方法级别的缓存。通过重写getCacheKey来判断是否返回缓存的数据，getCacheKey 可以根据参数来生成，这样同样的参数就可以都用到缓存了。

改造之前的 MyHystrixCommand ，在其中增加 getCacheKey 的重写实现，如以下代码所示：

@verride
protected String getCacheKey() {
return String.valueOf(this.name);
}

在上面的代码中，我们创建对象时传进来的name参数作为缓存的key。

为了证明能够用到缓存，在run方法中加一行输出，在调用多次的情况下，如果控制台只输出了一次，那么可以知道后面的都是走的缓存逻辑，如以下代码所示：

@override
protected String run() {
System.err.print1n(“get data”);
return this.name + “:” + Thread. currentThread().getName();
}

执行main方法，发现报错了：

根据错误提示可以知道，缓存的处理取决于请求的上下文，我们必须初始化Hystrix-RequestContext。

改造main方法中的调用代码，初始化HystrixRequestContext，如以下代码所示：

public static void main(String[] args)throws InterruptedException, ExecutionException {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext. initializeContext();
String result = new MyHystrixCommand(“yinjihuan”).execute();
System.out.println(result);
Futurefuture = new MyHystrixCommand(“yinjihuan”) .queue();
System.out.println(future.get());
context . shutdown() ;
}

改造完之后重写执行main方法，可以做正常运行了，输出结果如下

可以看到只输出一次 get data ，缓存生效。

六、 缓存清除

在上一节中我们学习了如何使用Hystrix来实现数据缓存功能。有缓存必然就有清除缓存的动作，当数据发生变动时，必须将缓存中的数据也更新掉，不然就会产生脏数据的问题。同样，Hystrix 也有清除缓存的功能。

增加一个支持缓存清除的类，如以下代码所示：

public class ClearCacheHystrixCommand extends HystrixCommand {
private final String name ;
private static final HystrixCommandKey GETTER_ KEY =
HystrixCommandKey.Factory . asKey(“MyKey”);
public ClearCacheHystrixCommand (String name) {
super ( HystrixCommand . Setter .withGroupKey ( HystrixCommandGroupKey .
Factory .asKey( “MyGroup” )) . andCommandKey (GETTER_ KEY )
);
this.name = name;
}
public static void fushCache(String name) {
HystrixRequestCache.getInstance ( GETTER_ KEY ,HystrixConcurrencyStrategyDefault. getInstance()). clear (name);
}

@Override
protected String getCacheKey() {
return String.valueOf(this.name);
}

@Override
protected String run() {
System.err.println(“get data”);
return this.name + “:” + Thread.currentThread(). getName();
}
@Override
protected String getFallback() {
return “失败了”;
}
}

flushCache方法就是清除缓存的方法，通过HystrixRequestCache来执行清除操作，根据getCacheKey返回的key来清除。

修改调用代码来验证清除是否有效果，如以下代码所示：

HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
String result = new ClearCacheHystrixCommand(“yinjihuan”). execute();
System.out.println(result);
ClearCacheHystrixCommand.flushCache(“yinjihuan”);
Future future = new ClearCacheHystrixCommand(“yinjihuan”).queue();
System.out.println( future.get());

执行两次相同的key,在第二次执行之前调用缓存清除的方法，也就是说第二次用不到缓存，输出结果如下:

由上可以看到，输出两次get data，这证明缓存确实被清除了。可以把ClearCache-HystrixCommandflushCache这行代码注释掉再执行一次，就会发现只输出了一次get data，缓存是有效的，输入结果如下:

get data
yinjihuan:hystrix-MyGroup-1
yinjihuan:hystrix-MyGroup-1

七、 合并请求

Hystrix支持将多个请求自动合并为一个请求(见下方代码)，利用这个功能可以节省网络开销，比如每个请求都要通过网络访问远程资源。如果把多个请求合并为一个一起执行，将多次网络交互变成一次，则会极大节省开销。

public class MyHystrixCollapser extends HystrixCollapser<List,String, String>{
private final String name;
public MyHystrixCollapser(String name) {
this.name = name;
}

@Override
public String getRequestArgument() {
return name;
}

@Override
protected HystrixCommand<List>createCommand( final Collection<CollapsedRequest<String,String>> requests){
return new BatchCommand(requests);
}

@override
protected void mapResponseToRequests(ListbatchResponse,Collection<CollapsedRequest<string, String>> requests){
int count = 0;
for (CollapsedRequest<string, String> request : requests) {
request.setResponse(batchResponse.get(count++));
}
}

atchResponse,Collection<CollapsedRequest<string, String>> requests){
int count = 0;
for (CollapsedRequest<string, String> request : requests) {
request.setResponse(batchResponse.get(count++));
}
}