【SpringCloud总结】10 Hystrix断路器

本文介绍了服务降级和服务监控Hystrix Dashboard。服务降级是在资源不足时关闭某些服务,待情况好转再开启,处理在客户端完成。还给出了服务降级的修改工程、测试等步骤。Hystrix Dashboard能准实时监控请求执行信息,文章也给出了其实例步骤和测试方法。

一、服务降级

1. 简介

    整体资源快不够了,忍痛将某些服务先关掉,待渡过难关,再开启回来。

    服务降级处理是在客户端实现完成的,与服务端没有关系

2. 修改 microservicecloud-api 工程,根据已经有的DeptClientService接口新建一个实现了FallbackFactory接口的类   DeptClientServiceFallbackFactory

package com.atguigu.springcloud.service;
 
import java.util.List;
 
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import com.atguigu.springcloud.entities.Dept;
 
import feign.hystrix.FallbackFactory;
 
@Component//不要忘记添加,不要忘记添加
public class DeptClientServiceFallbackFactory implements FallbackFactory<DeptClientService>
{
  @Override
  public DeptClientService create(Throwable throwable)
  {
   return new DeptClientService() {
     @Override
     public Dept get(long id)
     {
       return new Dept().setDeptno(id)
               .setDname("该ID:"+id+"没有没有对应的信息,Consumer客户端提供的降级信息,此刻服务Provider已经关闭")
               .setDb_source("no this database in MySQL");
     }
 
     @Override
     public List<Dept> list()
     {
       return null;
     }
 
     @Override
     public boolean add(Dept dept)
     {
       return false;
     }
   };
  }
}

3. 修改microservicecloud-api工程,DeptClientService接口在注解@FeignClient中添加fallbackFactory属性值

package com.atguigu.springcloud.service;
 
import java.util.List;
 
import org.springframework.cloud.netflix.feign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
 
import com.atguigu.springcloud.entities.Dept;
 
@FeignClient(value = "MICROSERVICECLOUD-DEPT",fallbackFactory=DeptClientServiceFallbackFactory.class)
public interface DeptClientService
{
  @RequestMapping(value = "/dept/get/{id}",method = RequestMethod.GET)
  public Dept get(@PathVariable("id") long id);
 
  @RequestMapping(value = "/dept/list",method = RequestMethod.GET)
  public List<Dept> list();
 
  @RequestMapping(value = "/dept/add",method = RequestMethod.POST)
  public boolean add(Dept dept);
}

4. microservicecloud-api工程,mvn clean install

5. microservicecloud-consumer-dept-feign工程修改YML

feign: 
  hystrix: 
    enabled: true

6. 测试

(1)3个eureka先启动

(2)微服务microservicecloud-provider-dept-8001启动

(3)microservicecloud-consumer-dept-feign启动

(4)正常访问测试:http://localhost/consumer/dept/get/1

(5)故意关闭微服务microservicecloud-provider-dept-8001

(6)再次访问测试。虽然服务关掉了,但是再次访问时,不会出现error界面,而是给出友好的提示!提示的内容就是我们上面类中配置的!

【提示】throwable参数可以获取异常的信息,然后根据调用的方法出现的异常,返回相应的提示信息!我们可以看到,服务降级把异常处理的所有方法,放到了一个类下,而不是想服务熔断那样,把异常处理的方法和正常的方法放在一个类下。个人建议,熔断采用服务降级的形式,这样比较清晰明确!

 

二、服务监控hystrixDashboard

1. 简介

       除了隔离依赖服务的调用以外,Hystrix还提供了准实时的调用监控(Hystrix Dashboard),Hystrix会持续地记录所有通过Hystrix发起的请求的执行信息,并以统计报表和图形的形式展示给用户,包括每秒执行多少请求多少成功,多少失败等。Netflix通过hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。Spring Cloud也提供了Hystrix Dashboard的整合,对监控内容转化成可视化界面

2. 实例步骤

(1)新建工程microservicecloud-consumer-hystrix-dashboard

(2)pom文件

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  
  <parent>
   <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
   <artifactId>microservicecloud</artifactId>
   <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  </parent>
  
  <artifactId>microservicecloud-consumer-hystrix-dashboard</artifactId>
  
<dependencies>
   <!-- 自己定义的api -->
   <dependency>
     <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
     <artifactId>microservicecloud-api</artifactId>
     <version>${project.version}</version>
   </dependency>
   <dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
   </dependency>
   <!-- 修改后立即生效,热部署 -->
   <dependency>
     <groupId>org.springframework</groupId>
     <artifactId>springloaded</artifactId>
   </dependency>
   <dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
   </dependency>
   <!-- Ribbon相关 -->
   <dependency>
     <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
     <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
   </dependency>
   <dependency>
     <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
     <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>
   </dependency>
   <dependency>
     <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
     <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
   </dependency>
   <!-- feign相关 -->
   <dependency>
     <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
     <artifactId>spring-cloud-starter-feign</artifactId>
   </dependency>
   <!-- hystrix和 hystrix-dashboard相关-->
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboard</artifactId>
   </dependency> 
  </dependencies>
</project>
 

   主要是添加下面的依赖

   <!-- hystrix和 hystrix-dashboard相关-->
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboard</artifactId>
   </dependency> 

(3)yml文件

server:
  port: 9001

(4)主启动类

package com.atguigu.springcloud;
 
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.dashboard.EnableHystrixDashboard;
 
@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class DeptConsumer_DashBoard_App
{
  public static void main(String[] args)
  {
   SpringApplication.run(DeptConsumer_DashBoard_App.class,args);
  }
}

【提示】新注解@EnableHystrixDashboard

(5)所有Provider微服务提供类都需要监控依赖配置

   <!-- actuator监控信息完善 -->
   <dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
   </dependency>

(6)启动microservicecloud-consumer-hystrix-dashboard该微服务监控消费端

               http://localhost:9001/hystrix

         我们可以看到hystrix的web界面

(7)测试

         启动3个eureka集群

         启动microservicecloud-provider-dept-hystrix-8001

             http://localhost:8001/hystrix.stream

Caption

 

       启动消费者

       把http://localhost:8001/hystrix.stream放在上面web界面的第一个框里面,后面两个框是自定义的。

       多次刷新http://localhost:8001/dept/get/1,查看web界面

Caption

       

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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