Hystrix 隔离策略细粒度控制
# Hystrix 隔离策略细粒度控制
Hystrix 实现资源隔离,有两种策略:
- 线程池隔离
- 信号量隔离
对资源隔离这一块东西,其实可以做一定细粒度的一些控制。
# execution.isolation.strategy
指定了 HystrixCommand.run() 的资源隔离策略:THREAD
or SEMAPHORE
,一种基于线程池,一种基于信号量。
// to use thread isolation
HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.THREAD)
// to use semaphore isolation
HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)
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线程池机制,每个 command 运行在一个线程中,限流是通过线程池的大小来控制的;信号量机制,command 是运行在调用线程中(也就是 Tomcat 的线程池),通过信号量的容量来进行限流。
如何在线程池和信号量之间做选择?
默认的策略就是线程池。
线程池其实最大的好处就是对于网络访问请求,如果有超时的话,可以避免调用线程阻塞住。
而使用信号量的场景,通常是针对超大并发量的场景下,每个服务实例每秒都几百的 QPS
,那么此时你用线程池的话,线程一般不会太多,可能撑不住那么高的并发,如果要撑住,可能要耗费大量的线程资源,那么就是用信号量,来进行限流保护。一般用信号量常见于那种基于纯内存的一些业务逻辑服务,而不涉及到任何网络访问请求。
# command key & command group
我们使用线程池隔离,要怎么对依赖服务、依赖服务接口、线程池三者做划分呢?
每一个 command,都可以设置一个自己的名称 command key,同时可以设置一个自己的组 command group。
private static final Setter cachedSetter = Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"));
public CommandHelloWorld(String name) {
super(cachedSetter);
this.name = name;
}
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command group 是一个非常重要的概念,默认情况下,就是通过 command group 来定义一个线程池的,而且还会通过 command group 来聚合一些监控和报警信息。同一个 command group 中的请求,都会进入同一个线程池中。
# command thread pool
ThreadPoolKey 代表了一个 HystrixThreadPool,用来进行统一监控、统计、缓存。默认的 ThreadPoolKey 就是 command group 的名称。每个 command 都会跟它的 ThreadPoolKey 对应的 ThreadPool 绑定在一起。
如果不想直接用 command group,也可以手动设置 ThreadPool 的名称。
private static final Setter cachedSetter = Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"))
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("HelloWorldPool"));
public CommandHelloWorld(String name) {
super(cachedSetter);
this.name = name;
}
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# command key & command group & command thread pool
command key ,代表了一类 command,一般来说,代表了下游依赖服务的某个接口。
command group ,代表了某一个下游依赖服务,这是很合理的,一个依赖服务可能会暴露出来多个接口,每个接口就是一个 command key。command group 在逻辑上对一堆 command key 的调用次数、成功次数、timeout 次数、失败次数等进行统计,可以看到某一个服务整体的一些访问情况。一般来说,推荐根据一个服务区划分出一个线程池,command key 默认都是属于同一个线程池的。
比如说有一个服务 A,你估算出来服务 A 每秒所有接口加起来的整体 QPS
在 100 左右,你有一个服务 B 去调用服务 A。你的服务 B 部署了 10 个实例,每个实例上,用 command group 去对应下游服务 A。给一个线程池,量大概是 10 就可以了,这样服务 B 对服务 A 整体的访问 QPS 就大概是每秒 100 了。
但是,如果说 command group 对应了一个服务,而这个服务暴露出来的几个接口,访问量很不一样,差异非常之大。你可能就希望在这个服务对应 command group 的内部,包含对应多个接口的 command key,做一些细粒度的资源隔离。就是说,希望对同一个服务的不同接口,使用不同的线程池。
command key -> command group
command key -> 自己的 thread pool key
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逻辑上来说,多个 command key 属于一个 command group,在做统计的时候,会放在一起统计。每个 command key 有自己的线程池,每个接口有自己的线程池,去做资源隔离和限流。
说白点,就是说如果你的 command key 要用自己的线程池,可以定义自己的 thread pool key,就 ok 了。
# coreSize
设置线程池的大小,默认是 10。一般来说,用这个默认的 10 个线程大小就够了。
HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(int value);
# queueSizeRejectionThreshold
如果说线程池中的 10 个线程都在工作中,没有空闲的线程来做其它的事情,此时再有请求过来,会先进入队列积压。如果说队列积压满了,再有请求过来,就直接 reject,拒绝请求,执行 fallback 降级的逻辑,快速返回。
控制 queue 满了之后 reject 的 threshold,因为 maxQueueSize 不允许热修改,因此提供这个参数可以热修改,控制队列的最大大小。
HystrixThreadPoolProperties.Setter().withQueueSizeRejectionThreshold(int value);
# execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests
设置使用 SEMAPHORE 隔离策略的时候允许访问的最大并发量,超过这个最大并发量,请求直接被 reject。
这个并发量的设置,跟线程池大小的设置,应该是类似的,但是基于信号量的话,性能会好很多,而且 Hystrix 框架本身的开销会小很多。
默认值是 10,尽量设置的小一些,因为一旦设置的太大,而且有延时发生,可能瞬间导致 tomcat 本身的线程资源被占满。
HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(int value);