高可用架构(10)-Hystrix隔离策略、Command及资源池大小控制

1 隔离策略 - ExecutionIsolationStrategy

执行HystrixCommand时使用

指定HystrixCommand.run()的资源隔离策略。

资源隔离，要解决的最核心的问题，就是将多个依赖服务的调用分别隔离到各自资源池内。避免对某个依赖服务的调用，因为依赖服务的接口调用的延迟或者失败，导致服务所有线程资源全部耗费在该服务的接口调用上。

1.1 THREAD - 线程池隔离

线程池隔离技术，并非指控制类似tomcat web容器的线程。严格意义说，hystrix的线程池隔离技

术，控制tomcat线程的执行。线程池满后，确保tomcat的线程不会因为依赖服务的接口调用延迟或故障，被hang住,fallback , ms。tomcat其他的线程不会卡死，快速返回，然后可以支撑其他的事情。

线程池和信号量做资源隔离、限流、容量的限制，默认的容量都是10。

线程池隔离技术是用自己的线程去执行调用的。

信号量隔离技术，是直接让tomcat的线程去调用依赖服务的。

默认的策略为线程池。

THREAD:在单独的线程上执行HystrixCommand#run方法，使用线程池大小限制并发

基于线程池

HystrixCommandProperties.Setter() .withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.THREAD)

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优点

支持排队和超时

支持异步调用

不足

线程调用会产生额外的性能开销。

容易由于创建大量线程而 OOM，所以 sentinel 只支持信号量隔离。

适用场景

适合绝大多数的场景，线程池，对依赖服务的网络请求的调用和访问，超时这种问题。

不受信客户

有限扇出

1.2 SEMAPHORE - 信号量隔离

SEMAPHORE:在调用线程上执行HystrixCommand#run方法，使用信号量许可计数限制

基于信号量

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，但是通过信号量的容量来进行限流

优点

轻量，无额外开销。

不足

不支持任务排队和主动超时

不支持异步调用

适用场景

适合访问不是对外部依赖的访问，而是对内部比较复杂业务逻辑的访问。

但像这种访问，系统内部代码，其实不涉及任何的网络请求，那么只要做信号量的普通限流即可。

因为不需要去捕获类似超时的问题，算法效率要求不是太高。并发量突然太高，因为这里稍微耗时一些，导致很多线程卡在这里的话，不太好，所以进行一个基本的资源隔离和访问，避免内部复杂的低效率代码，导致大量线程夯死。

受信客户

高扇出（网关）

高频高速调用

使用信号量场景，通常是针对超大并发量，每个服务实例每秒都几百QPS。

此时如果用线程池，线程一般不会太多，可能撑不住高并发。要撑住，可能要耗费大量线程资源，那么就用信号量，来限流保护。

一般用信号量常见于那种基于纯内存服务，而不涉及到任何网络访问请求。

netflix有100+的command运行在40+的线程池中，只有少数command是不运行在线程池中的，就是从纯内存中获取一些元数据，或者是对多个command包装起来的facacde command，是用信号量限流的。

比如缓存服务，可能会将部分量特别少，访问又特别频繁的一些数据，放在纯内存。

一般我们在获取到商品数据之后，都要去获取商品是属于哪个地理位置，省，市，卖家的

可能在自己的纯内存中，比如就一个Map去获取。对于这种直接访问本地内存的逻辑，比较适合用信号量做一下简单的隔离。

优点在于，不用自己管理线程池，不用担心超时，信号量做隔离的话，性能会相对高。

坑点

2 command名称 & command组

2.1 command名称

每个command，都可设置自己的名称，同时可以设置一个自己的组。

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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2.2 command group

默认情况下，因为就是通过command group来定义一个线程池，而且还会通过command group聚合一些监控和报警信息。

同一command group中的请求，都会进入同一个线程池中。

3 command线程池

ThreadPoolKey代表了一个HystrixThreadPool，用来进行统一监控，统计，缓存

默认的threadpool key就是command group名称

每个command都会跟它的ThreadPoolKey对应的ThreadPool绑定

如果不想直接用command group，也可以手动设置thread pool name

public CommandHelloWorld(String name) { super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup")) .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld")) .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("HelloWorldPool"))); this.name = name; }

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command threadpool => command group => command key

command key

代表了一类command，代表底层的依赖服务的一个接口

command group

代表了某一个底层的依赖服务，合理，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

在逻辑上去组织起来一堆command key的调用，统计信息，成功次数，timeout超时次数，失败次数，可以看到某一个服务整体的一些访问情况

推荐是根据一个服务去划分出一个线程池，command key默认都是属于同一个线程池的

比如说你以一个服务为粒度，估算出来这个服务每秒的所有接口加起来的整体QPS在100左右

你调用那个服务的当前服务，部署了10个服务实例，每个服务实例上，其实用这个command group对应这个服务，给一个线程池，量大概在10个左右，就可以了，你对整个服务的整体的访问QPS大概在每秒100左右

一般来说，command group是用来在逻辑上组合一堆command的

举个例子，对于一个服务中的某个功能模块来说，希望将这个功能模块内的所有command放在一个group中，那么在监控和报警的时候可以放一起看

command group，对应了一个服务，但是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command group内部，包含的对应多个接口的command key，做一些细粒度的资源隔离

对同一个服务的不同接口，都使用不同的线程池

command key -> command group command key -> 自己的threadpool 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

但对于thread pool资源隔离来说，可能是希望能够拆分的更加一致一些，比如在一个功能模块内，对不同的请求可以使用不同的thread pool

command group一般来说，可以是对应一个服务，多个command key对应这个服务的多个接口，多个接口的调用共享同一个线程池

如果说你的command key，要用自己的线程池，可以定义自己的threadpool key，就ok了

4 coreSize

设置线程池的大小，默认是10

HystrixThreadPoolProperties.Setter() .withCoreSize(int value)

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一般来说，用这个默认的10个线程大小就够了

5 queueSizeRejectionThreshold

控制queue满后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，控制队列的最大值

HystrixCommand在提交到线程池之前，其实会先进入一个队列中，这个队列满了之后，才会reject

默认值是5

HystrixThreadPoolProperties.Setter() .withQueueSizeRejectionThreshold(int value)

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线程池+queue的工作原理

6 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，设置的小一些，否则因为信号量是基于调用线程去执行command的，而且不能从timeout中抽离，因此一旦设置的太大，而且有延时发生，可能瞬间导致tomcat本身的线程资源本占满

Tomcat 任务调度

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