Hystrix浅入浅出：（二）断路器和滑动窗口

最新推荐文章于 2022-06-01 17:52:36 发布
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分类专栏： Hystrix 文章标签： Hystrix浅入浅出：（二）断路器和滑动窗口 Hystrix Hystrix断路器 Hystrix滑动窗口
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本文讨论了如何处理包含敏感词汇的内容，并提供了一个外部链接以供进一步阅读。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

内容中包含敏感词汇！！！！无法在iteye发布。。。。

请移步：https://blog.youkuaiyun.com/manzhizhen/article/details/80296655

[享学Hystrix] 九、Hystrix在滑动窗口内统计：BucketedRollingCounterStream、HealthCountsStream
架构师：通透，才能写出好代码！
03-02 1661
上篇文章介绍了桶计数器`BucketedCounterStream`，它提出了桶的概念并且提供了事件到桶的归约操作，可以说为滑动窗口实现打好了基础。 当然，基于`BucketedCounterStream`桶的实现**并不要求必须是滑动窗口**，比如你也可以是固定窗口，也可以是累计计算等。在Hystrix里，基于桶实现的一共有两种统计方式： - 在滑动窗口内统计，子类是`BucketedRollingCounterStream`体系 - 持续累计统计：子类是`BucketedCumulativeCount
[享学Hystrix] 十二、Hystrix何为断路器的半开状态？HystrixCircuitBreaker详解
架构师：通透，才能写出好代码！
03-03 5668
断路器的思想来源于生活：家中的保险丝、保险盒。而Java程序中的断路器模式的思想**貌似**首次来源于Netflix这家公司。需要纠正一点：因为很多Java程序员首次听说断路器是源自`Spring Cloud`，并且恰好`Spring Cloud`也“不要脸的”有个接口：`org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.CircuitBreaker`，且还有个实现类就恰好也叫`HystrixCircuitBreaker`（和本文所讲同名），所以不少小伙伴误以为
Hystrix数据收集及滑动窗口机制解析
Lisam Blog
09-27 1575
依赖如下 <dependency> <groupId>com.netflix.hystrix</groupId> <artifactId>hystrix-core</artifactId> <version>1.5.18</version> </dependency> 什么是Hystrix 2018.11发布了最后一个版本，目前处理维护阶段，不再升级版本 用途： 停止级联故障。
Hystrix 1.5 滑动窗口实现原理总结
刘本龙的专栏
01-23 4841
文章目录总览BucketedCounterStream总览事件流的写入共享的事件流事件流聚合为桶BucketedRollingCounterStreamHealthCountsStream总结 本文转载自：Hystrix 1.5 滑动窗口实现原理总结 总览 Netflix Hystrix 通过类似滑动窗口的数据结构来统计调用的指标数据。Hystrix 1.5 将滑动窗口设计成了数据流（reacti...
有空就来学Hystrix RPC保护的原理，RPC监控之滑动窗口的实现原理
公众号：该用户快成仙了
08-30 303
RPC监控之滑动窗口的实现原理 Hystrix通过滑动窗口的数据结构来统计调用的指标数据，并且大量使用了RxJava响应式编程操作符。滑动窗口的本质就是不断变换的数据流，因此滑动窗口的实现非常适合使用观察者模式以及响应式编程模式去完成。最终，RxJava便成了Hystrix滑动窗口实现的框架选择。Hystrix滑动窗口的核心实现是使用RxJava的window操作符（算子）来完成的。使用RxJava实现滑动窗口还有一大好处就是可以依赖RxJava的线程模型来保证数据写入和聚合的线程安全。 Hystrix
滑动窗口动态示意图
10-02
图形描述TCP/IP 滑动窗口机制和示意图
Hystrix断路器详解
这很张扬的博客
05-20 976
分布式系统面临的问题: 复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。 服务雪崩： 多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”. 对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序
[享学Hystrix] 七、Hystrix事件源与事件流：HystrixEvent和HystrixEventStream
架构师：通透，才能写出好代码！
03-02 1310
`HystrixCommand`在执行过程中会持续不断的产生数据，Hystrix会收集到这些数据后做运算，进而按策略做出仲裁。数据的发送方为命令执行方，接收方为指标数据收集方，那么这些数据的传输通道是什么？以什么样的方式进行传输呢？这将是本文讲解的主要内容。 `Hystrix`自从1.5版本开始便通过数据流`HystrixEventStream`的方式持续不断的收集数据，而该数据流里面的内容便用`HystrixEvent`数据源俩表示。
[享学Hystrix] 二十、Hystrix执行过程集大成者：AbstractCommand详解
架构师：通透，才能写出好代码！
03-09 1465
Hystrix的源码因为是基于RxJava来书写的，一方面是很多小伙伴对RxJava并不熟悉，另一方面是基于观察者模式实现的代码绕来绕去就是不好理解，所以总的来说Hystrix的源码是比较难啃的。 前面我们已经把Hystrix的**正常执行 + 异常fallback执行**都“逐个击破”了，有了良好的知识铺垫，本文主要仅需做归并即可捋出其执行原理。另外，虽然我们最常使用的是`HystrixCommand`，而真正的执行逻辑`99%`都是在`AbstractCommand`里，它才是集大成者。
Spring - Hystrix 1.5 滑动窗口实现原理总结
迦南的专栏
03-15 735
总览 Netflix Hystrix 通过类似滑动窗口的数据结构来统计调用的指标数据。Hystrix 1.5 将滑动窗口设计成了数据流（reactive stream, RxJava 中的Observable）的形式。通过消费数据流的形式利用滑动窗口，并对数据流进行变换后进行后续的操作，可以让开发者更加灵活地去使用。由于 Hystrix 里大量使用了 RxJava，再加上滑动窗口本质就是不断变换的数据流，滑动窗口中每个桶的数据都来自于源源不断的事件，因此滑动窗口非常适合用观察者模式和响应式编程思想的 R.
滑动窗口集合
KDLin‘s Blog
02-07 260
概述 一种非常典型的编程思想，滑动窗口。 专门针对滑动窗口的问题，框架更是一看就懂。 while (right < s.length()) { //移动窗口右边时机，向窗口添加元素 w.add(s.charAt(right++)); // 判断是否需要移动窗口坐标，移除元素 while (w.check()) { w.remove(s.charAt(left++)); } // debug时机，查看当前窗口，或打印窗口内容 //
滑动窗口框架
Xurui_Luo的博客
08-20 233
int left = 0, right = 0; while (right < s.size()) { window.add(s[right]); right++; while (valid) { window.remove(s[left]); left++; } } 关键就在于valid条件设计，可能设计到很多的代码
Hystrix
qq_42435514的博客
02-28 347
服务熔断 fallbackMethod="",commandproperties={ @HystrixProperty(name="",value="true"),//是否开启断路器 @HystrixProperty(name="",value="10"),//请求次数 @HystrixProperty(name="",value="10000"),//时间窗口10秒 @HystrixProperty(name="",value="60"),//失败率达到多少后跳闸 } ) ...
hystrix 页面_Hystrix指标窗口实现原理
weixin_32024145的博客
01-14 247
一、引子Hystrix是一个熔断中间件，能够实现fast-fail并走备用方案。Hystrix基于滑动窗口判定服务失败占比选择性熔断。滑动窗口的实现方案有很多种，指标计数也有很多种实现常见的就是AtomicInteger进行原子增减维护计数，具体的方案就不探讨了。Hystrix是基于Rxjava去实现的，那么如何利用RxJava实现指标的汇聚和滑动窗口实现呢？当然本篇不是作为教程去介绍RxJava...
Hystrix断路器
FireCode的博客
07-12 196
分布式系统面临的问题   复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系,每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。 服务雪崩   多个微服务之间调用的时候,假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其它的微服务,这就是所谓的“扇出”。   如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃,所谓的“雪崩效应”.   对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。比失败更糟糕的是，这些应
简单聊聊限流（Sentinel vs Hystrix ；滑动窗口 vs 漏桶 vs 令牌桶）
黄老师的博客
02-10 3292
文章目录1、限流需求场景2、Sentinel vs Hystrix3、Sentinel功能介绍3.1、如何使用3.2、关于隔离的设计3.3、业务实践分享4、限流算法分析4.1、滑动窗口算法4.2、漏桶算法4.3、令牌桶算法4.4、三者对比 1、限流需求场景 （本文主要讲述服务端限流，不涉及客户端和网关限流策略） 大家经常会在2C互联网公司的技术场景上听到高并发，说到限流、熔断、降级。 其实，在2B领域同样也用“限流、熔断、降级”。任何生产级的平台型系统，线上稳定性都是生命线，都要防范于未然。 .
CircuitBreaker断路器
OceanSky的专栏
05-07 3755
一、CircuitBreaker断路器介绍 CircuitBreaker断路器通过具有三种正常状态的有限状态机实现：CLOSED、OPEN、HALF_OPEN和两种特殊的状态DISABLED和FORCED_OPEN； CircuitBreaker断路器使用滑动窗口存储和汇总调用结果，你可以在基于时间（time-based）的滑动窗口和基于计数（count-based）的滑动窗口之间做选择。基于计数的滑动窗口会汇总最后N次调用的结果，基于时间的滑动窗口会汇总最后N秒的调用结果。 二、基于数量（count-b
SpringCloud断路器之Hystrix
博客
06-01 392
  在分布式环境中，许多服务依赖项中的一些不可避免地会失败。Hystrix 是一个库，它通过添加延迟容错和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。
hystrix 断路器配置
最新发布
07-26
Hystrix 是一个由 Netflix 开发的库，用于实现断路器模式，帮助系统在分布式环境中处理服务间的调用失败问题，防止级联故障并提高系统的容错能力。Hystrix 提供了多种配置选项，可以灵活地调整断路器的行为，以适应不同的业务场景。 ### Hystrix 断路器的核心配置参数 Hystrix 的断路器行为可以通过 `@HystrixCommand` 注解进行配置，该注解允许开发者指定降级方法（fallback）、超时时间、线程池配置等。以下是一些常用的配置参数： - **`fallbackMethod`**：指定当主方法执行失败时调用的降级方法。降级方法的签名需要与主方法保持一致，包括参数列表和返回类型。 - **`commandProperties`**：用于配置 Hystrix 命令的属性，如超时时间、断路器是否启用、滑动窗口大小等。 - **`execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds`**：设置命令执行的超时时间，单位为毫秒。如果命令执行时间超过此值，将触发超时处理机制。 - **`circuitBreaker.enabled`**：启用或禁用断路器功能。默认情况下，断路器是启用的。 - **`circuitBreaker.requestVolumeThreshold`**：设置断路器打开前所需的最小请求数量。只有当达到这个请求数量时，断路器才会评估是否应该打开。 - **`circuitBreaker.errorThresholdPercentage`**：设置错误阈值百分比，当请求的错误率超过此百分比时，断路器将自动打开。 - **`circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds`**：设置断路器打开后，等待多长时间再尝试重新闭合断路器，单位为毫秒。 ### Hystrix 的使用示例 在实际开发中，Hystrix 通常与 Spring Cloud 结合使用，特别是在微服务架构中。以下是一个简单的使用示例，展示了如何配置 Hystrix 断路器并实现服务降级： ```java import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand; import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixProperty; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class PaymentService { @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler", commandProperties = { @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "3000"), @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"), @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"), @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"), @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "5000") }) public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) { try { // 模拟服务调用耗时 Thread.sleep(5000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return "线程池: " + Thread.currentThread().getName() + " id: " + id + "\t" + "O(∩_∩)O哈哈~" + " 耗时(秒): "; } public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id) { return "线程池: " + Thread.currentThread().getName() + " 8001系统繁忙或者运行报错，请稍后再试,id: " + id + "\t" + "o(╥﹏╥)o"; } } ``` 在这个示例中，`paymentInfo_TimeOut` 方法被标记为 Hystrix 命令，当该方法执行时间超过 3000 毫秒时，将触发超时处理机制，并调用 `paymentInfo_TimeOutHandler` 方法作为降级方法。同时，断路器功能被启用，当请求的错误率达到 50% 且请求数量超过 20 时，断路器将自动打开，并在 5000 毫秒后尝试重新闭合[^2]。 ### Hystrix 在网关中的应用 除了在服务内部使用 Hystrix 进行服务降级外，Hystrix 还可以与 Spring Cloud Gateway 配合使用，作为网关层的断路器。通过 `HystrixGatewayFilter`，可以为网关路由引入断路器，保护后端服务免受级联故障的影响，并在下游服务失败时提供回退响应。 例如，在 Spring Cloud Gateway 中配置 Hystrix 断路器的方式如下： ```yaml spring: cloud: gateway: routes: - id: payment-service uri: lb://payment-service predicates: - Path=/payment/** filters: - Hystrix=paymentFallback, 3000ms ``` 在这个配置中，`Hystrix=paymentFallback, 3000ms` 表示为该路由添加了一个名为 `paymentFallback` 的 Hystrix 命令，超时时间为 3000 毫秒。当后端服务调用失败或超时时，将调用 `paymentFallback` 方法作为降级方法[^1]。 ### Hystrix 的优势与局限性 Hystrix 的优势在于其强大的容错能力和灵活的配置选项，能够有效防止级联故障并提高系统的稳定性。然而，Hystrix 也有一些局限性，例如： - **线程池隔离**：Hystrix 默认使用线程池隔离策略，每个 Hystrix 命令都会在一个独立的线程中执行。虽然这种方式可以有效隔离故障，但也可能导致资源浪费，尤其是在高并发场景下。 - **维护成本**：Hystrix 已经不再 actively maintained，Netflix 官方推荐使用 Resilience4j 等替代方案。Resilience4j 是一个轻量级的容错库，支持函数式编程风格，更适合现代微服务架构。 ### Hystrix 的替代方案 随着微服务架构的发展，越来越多的开发者开始转向其他更现代的容错库，如 Resilience4j 和 Spring Retry。这些库提供了类似的功能，但更加轻量级且易于集成。例如，Resilience4j 支持多种容错模式，包括断路器、重试、限流等，并且可以与 Spring Boot 和 Spring Cloud 无缝集成。 ### 总结 Hystrix 是一个功能强大的断路器库，广泛应用于微服务架构中，用于提高系统的容错能力和稳定性。通过合理配置 Hystrix 的参数，可以有效地防止级联故障并提供优雅的服务降级方案。尽管 Hystrix 不再 actively maintained，但它仍然是许多微服务项目中的重要组成部分。
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