hystrix总结

hystrix封装依赖调用架构如下所示:

流程图:


四种调用方式,前两种只适用于HystrixCommand,不适用于HystrixObservableCommand

  • execute() — blocks, then returns the single response received from the dependency (or throws an exception in case of an error)
  • queue() — returns a Future with which you can obtain the single response from the dependency
  • observe() — subscribes to the Observable that represents the response(s) from the dependency and returns an Observable that replicates that source Observable
  • toObservable() — returns an Observable that, when you subscribe to it, will execute the Hystrix command and emit its responses
K             value   = command.execute();
Future<K>     fValue  = command.queue();
Observable<K> ohValue = command.observe();         //hot observable
Observable<K> ocValue = command.toObservable();    //cold observable
缓存流程示意图:


没有办法强制使超时的线程停止执行,hystrix可以抛出一个InterruptException异常,如果这个包装类InterruptException异常。

对于线程中断,Hystrix不能保证中断实际发生。像在JVM上运行的所有其他代码一样,您只能抛出一个InterruptedException,您不能强制包装的代码来捕获它。


### Hystrix 使用指南和最佳实践 Hystrix 是 Netflix 开源的一款用于处理分布式系统的延迟和容错的库,主要应用于微服务架构中的断路器模式实现。以下是有关 Hystrix 的使用方法、配置以及一些最佳实践。 #### 基本概念 Hystrix 提供了一种机制,在远程调用失败或者超时时保护并控制依赖的服务交互。它通过隔离点之间的访问来防止级联故障,并提供回退选项以增强系统的弹性[^1]。 #### 配置与使用 为了集成 Hystrix 到项目中,通常需要引入相应的 Maven 或 Gradle 依赖项。下面是一个简单的 Spring Cloud 中使用的例子: ```xml <dependency> <groupId>com.netflix.hystrix</groupId> <artifactId>hystrix-core</artifactId> <version>1.5.18</version> </dependency> ``` 接着可以通过 `@EnableCircuitBreaker` 注解启用断路器功能,并在具体的方法上标注 `@HystrixCommand` 来定义命令行为及其回退逻辑。 ```java import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class MyService { @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallback") public String callExternalService() { // 调用外部服务的代码 return externalCall(); } private String fallback() { return "Fallback response"; } } ``` 上述代码展示了如何设置一个带有默认回退方法的基础 Hystrix 命令。如果主业务逻辑执行过程中出现问题,则会触发指定的回退函数。 #### 性能优化与监控 除了基础的功能外,还需要关注性能调整方面的工作。比如可以自定义线程池大小、请求超时时间等参数;同时利用 Turbine 收集多个实例上的指标数据进行集中化展示以便于实时监测整个集群的状态变化情况[^4]。 另外值得注意的是随着技术栈的发展趋势,Hystrix 已经逐渐被 Resilience4j 所取代,后者更加轻量级且易于维护,特别是在响应式编程场景下表现尤为突出[^2]. #### 最佳实践总结 - **合理划分模块**: 将不同类型的请求分配到独立的资源组里运行,这样即使某个部分出了差错也不会影响其他正常工作的组件. - **设定恰当阈值**: 根据实际情况调整熔断条件(如错误百分比),既不过早也不过晚地激活防护措施. - **定期测试恢复能力**: 不仅要验证常规操作流程下的正确性还要模拟各种异常状况下来评估整体健壮程度. ---
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