服务容错监控:Hystrix Dashboard

本文介绍了Hystrix Dashboard对服务容错情况进行监控的方法。先说明了其作用,接着给出环境信息并做准备工作,包括启动Eureka Server等。然后详细阐述在项目中引入、配置启动和访问入口,最后进行测试,展示不同操作下监控面板的变化。

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目录

 

一、前言

1、Hystrix Dashboard的作用?

2、本篇环境信息

3、准备工作

二、Hystrix Dashboard

1、项目中引入Hystrix Dashboard

2、配置Hystrix Dashboard启动

3、配置HystrixMetricsStream访问入口

4、Hystrix Dashboard测试

三、备注


一、前言

1、Hystrix Dashboard的作用?

上一篇我们介绍了Hystrix的基础使用,我们可以通过Hystrix做到依赖隔离和熔断等操作。但是只有工具的使用而没有监控,我们就无法在第一时间发现出现问题的依赖,也不能判断服务整体的健康状态/运行状态。所以我们还要做好相关的监控工作。

Hystrix提供了监控页面,本篇主要介绍如何使用Hystrix Dashboard对服务的容错情况进行监控。

2、本篇环境信息

框架版本
Spring Boot2.0.0.RELEASE
Spring CloudFinchley.BUILD-SNAPSHOT
JDK1.8.x

3、准备工作

  • 准备Eureka Server、服务提供者

参考:https://ken.io/note/spring-cloud-feign-quickstart
源码:https://github.com/ken-io/springcloud-course/tree/master/chapter-03/

启动Eureka Server: http://localhost:8800
启动Test Service:http://localhost:8602

  • 服务消费者准备

基于上一篇Feign+Hystrix:https://ken.io/note/spring-cloud-hystrix-quickstart
源码(feignclient):https://github.com/ken-io/springcloud-course/tree/master/chapter-04/feignclient

二、Hystrix Dashboard

基于feignclient项目使用Hystrix Dashboard

1、项目中引入Hystrix Dashboard

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>

2、配置Hystrix Dashboard启动

修改App.java,增加 @EnableHystrixDashboard 注解

package io.ken.springcloud.feignclient;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.dashboard.EnableHystrixDashboard;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;

@EnableHystrixDashboard
@EnableFeignClients
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class App {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(App.class, args);
    }

}

3、配置HystrixMetricsStream访问入口

新建package:configuration,然后在此package下创建HystrixConfiguration.java并添加hystrixRegistrationBean

package io.ken.springcloud.feignclient.configuration;

import com.netflix.hystrix.contrib.metrics.eventstream.HystrixMetricsStreamServlet;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class HystrixConfiguration {

    @Bean(name = "hystrixRegistrationBean")
    public ServletRegistrationBean servletRegistrationBean() {
        ServletRegistrationBean registration = new ServletRegistrationBean(
                new HystrixMetricsStreamServlet(), "/hystrix.stream");
        registration.setName("hystrixServlet");
        registration.setLoadOnStartup(1);
        return registration;
    }
}

4、Hystrix Dashboard测试

feignclient项目启动后,访问 http://localhost:8605/hystrix

将会看到Hystrix Dashboard导航页

image

Hystrix Dashboard导航页不会展示具体监控信息,而是提供三种选择:

  1. 默认的集群监控,通过URL:http://turbine-hostname:port/turbine.stream,查看默认集群的监控信息。

  2. 指定的集群监控,通过URL:http://turbine-hostname:port/turbine.stream?cluster=[clusterName],查看指定集群(clusterName)的监控信息。

  3. 单个实例的监控,通过URL:http://hystrix-app:port/hystrix.stream,查看具体某个服务实例的监控信息。

我们先通过Hystrix Dashboard看一下单个实例的监控信息
image

输入指定连接:http://localhost:8605/hystrix.stream
Delay(查询监控信息的延迟时间),Tile可以自定义,也可以默认。填写完毕点击 Monitor Stream 即可

image

此时Hystrix监控面板会显示Loanding…,这是因为我们还没通过feignclient访问外部接口,也就还没生成stream信息。
我们通过feignclient访问几个外部接口,stream信息生成后,监控面板会自动刷新。

image

在访问了 http://localhost:8605/ti ,http://localhost:8605/plus?numa=1&numb=2
这两个接口后,监控信息就自然刷新了。不同的接口默认会分开来记录。

监控图中用圆点来表示服务的健康状态,健康度从100%-0%分别会用绿色、黄色、橙色、红色来表示。
另外,这个圆点也会随着流量的增多而变大。
监控图中会用曲线(圆点旁边)来表示服务的流量情况,通过这个曲线可以观察单个接口的流量变化/趋势

上个图中是个非常小的绿色圆心,流量曲线也是个折现,是因为 ken.io 这里访问两个接口次数很少。
如果分别狂按F5快速访问这两个接口。这个圆心和曲线就会发生变化。

image

这时候这个圆点比着上一张图已经变大了,服务依旧是健康状态,所以圆点还是绿色。
另外流量曲线随着刚才的快速刷新访问也升了上去。

为了更好的展示服务不同健康状态下面板的变化,我们快速访问 http://localhost:8605/ti , http://localhost:8605/plus?numa=1&numb=2,然后关闭testservice,快速的访问 http://localhost:8605/plus?numa=1&numb=2 ,这首的面板会更丰富。

image

这时候TestService#plusService的圆点就变成了红色。由于停用testservice后我们没有访问 http://localhost:8605/ti ,所以这个时间点TestService#plusService的圆点还是绿色,尺寸也更小。两个Service的流量曲线变化也跟我们的操作相吻合。

image

上图是Hystrix Dashboard监控图表中各项指标的说明

三、备注

  • 本篇代码示例

https://github.com/ken-io/springcloud-course/tree/master/chapter-05

  • 延伸阅读

https://ken.io/note/netflix-hystrix-intro-principle

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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