服务熔断（过载保护、断路保护）和服务降级

转载自http://blog.csdn.net/z69183787/article/details/54667579

服务熔断（过载保护、断路保护）和服务降级（不要太在意名称，理解意思就行）

伴随着微服务架构被宣传得如火如荼，一些概念也被推到了我们面前（管你接受不接受），其实大多数概念以前就有，但很少被提的这么频繁（现在好像不提及都不好意思交流了）。想起有人总结的一句话，微服务架构的特点就是：“一解释就懂，一问就不知，一讨论就吵架”。

其实对老外的总结能力一直特别崇拜，Kevin Kelly、Martin Fowler、Werner Vogels……，都是著名的“演讲家”。正好这段时间看了些微服务、容器的相关资料，也在我们新一代产品中进行了部分实践，回过头来，再来谈谈对一些概念的理解。

今天先来说说“服务熔断”和“服务降级”。为什么要说这个呢，因为我很长时间里都把这两个概念同质化了，不知道这两个词大家怎么理解，一个意思or有所不同？现在的我是这么来看的：

在股票市场，熔断这个词大家都不陌生，是指当股指波幅达到某个点后，交易所为控制风险采取的暂停交易措施。相应的，服务熔断一般是指软件系统中，由于某些原因使得服务出现了过载现象，为防止造成整个系统故障，从而采用的一种保护措施，所以很多地方把熔断亦称为过载保护。
大家都见过女生旅行吧，大号的旅行箱是必备物，平常走走近处绰绰有余，但一旦出个远门，再大的箱子都白搭了，怎么办呢？常见的情景就是把物品拿出来分分堆，比了又比，最后一些非必需品的就忍痛放下了，等到下次箱子够用了，再带上用一用。而服务降级，就是这么回事，整体资源快不够了，忍痛将某些服务先关掉，待渡过难关，再开启回来。

所以从上述分析来看，两者其实从有些角度看是有一定的相似性的：

目的很一致，都是从可用性可靠性着想，为防止系统的整体缓慢甚至崩溃，采用的技术手段；
最终表现类似，对于两者来说，最终让用户体验到的是某些功能暂时不可达或不可用；
粒度一般都是服务级别，当然，业界也有不少更细粒度的做法，比如做到数据持久层（允许查询，不允许增删改）；
自治性要求很高，熔断模式一般都是服务基于策略的自动触发，降级虽说可人工干预，但在微服务架构下，完全靠人显然不可能，开关预置、配置中心都是必要手段；

而两者的区别也是明显的：

触发原因不太一样，服务熔断一般是某个服务（下游服务）故障引起，而服务降级一般是从整体负荷考虑；
管理目标的层次不太一样，熔断其实是一个框架级的处理，每个微服务都需要（无层级之分），而降级一般需要对业务有层级之分（比如降级一般是从最外围服务开始）
实现方式不太一样，这个区别后面会单独来说；

    当然这只是我个人对两者的理解，外面把两者归为完全一致的也不在少数，或者把熔断机制理解为应对降级目标的一种实现也说的过去，可能“一讨论就吵架”也正是这个原因吧！
概念算是说完了，避免空谈，我再总结下对常用的实现方法的理解。对于这两个概念，号称支持的框架可不少，Hystrix当属其中的佼佼者。
    先说说最裸的熔断器的设计思路，下面这张图大家应该不陌生（我只是参考着又画了画），简明扼要的给出了好的熔断器实现的三个状态机：

Closed：熔断器关闭状态，调用失败次数积累，到了阈值（或一定比例）则启动熔断机制；
Open：熔断器打开状态，此时对下游的调用都内部直接返回错误，不走网络，但设计了一个时钟选项，默认的时钟达到了一定时间（这个时间一般设置成平均故障处理时间，也就是MTTR），到了这个时间，进入半熔断状态；
Half-Open：半熔断状态，允许定量的服务请求，如果调用都成功（或一定比例）则认为恢复了，关闭熔断器，否则认为还没好，又回到熔断器打开状态；

    那Hystrix，作为Netflix开源框架中的最受喜爱组件之一，是怎么处理依赖隔离，实现熔断机制的呢，他的处理远比我上面说个实现机制复杂的多，一起来看看核心代码吧，我只保留了代码片段的关键部分：

public abstract class HystrixCommand<R> extends AbstractCommand<R> implements HystrixExecutable<R>, HystrixInvokableInfo<R>, HystrixObservable<R> {  
  
    protected abstract R run() throws Exception;  
  
    protected R getFallback() {  
        throw new UnsupportedOperationException("No fallback available.");  
    }  
  
    @Override  
    final protected Observable<R> getExecutionObservable() {  
        return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {  
            @Override  
            public Observable<R> call() {  
                try {  
                    return Observable.just(run());  
                } catch (Throwable ex) {  
                    return Observable.error(ex);  
                }  
            }  
        });  
    }  
  
    @Override  
    final protected Observable<R> getFallbackObservable() {  
        return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {  
            @Override  
            public Observable<R> call() {  
                try {  
                    return Observable.just(getFallback());  
                } catch (Throwable ex) {  
                    return Observable.error(ex);  
                }  
            }  
        });  
    }  
  
    public R execute() {  
        try {  
            return queue().get();  
        } catch (Exception e) {  
            throw decomposeException(e);  
        }  
    }

    HystrixCommand是重重之重，在Hystrix的整个机制中，涉及到依赖边界的地方，都是通过这个Command模式进行调用的，显然，这个Command负责了核心的服务熔断和降级的处理，子类要实现的方法主要有两个：

run方法：实现依赖的逻辑，或者说是实现微服务之间的调用；
getFallBack方法：实现服务降级处理逻辑，只做熔断处理的则可不实现；

使用时，可参考如下方式：

public class TestCommand extends HystrixCommand<String> {  
  
    protected TestCommand(HystrixCommandGroupKey group) {  
        super(group);  
    }  
  
    @Override  
    protected String run() throws Exception {  
        //这里需要做实际调用逻辑  
        return "Hello";  
    }  
      
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {  
        TestCommand command = new TestCommand(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("TestGroup"));  
          
        //1.这个是同步调用  
        command.execute();  
          
        //2.这个是异步调用  
        command.queue().get(500, TimeUnit.MILLISECONDS);  
          
        //3.异步回调  
        command.observe().subscribe(new Action1<String>() {  
            public void call(String arg0) {  
                  
            }  
        });  
    }  
}

    细心的同学肯定发现Command机制里大量使用了Observable相关的API，这个是什么呢？原来其隶属于RxJava，这个框架就不多介绍了 --- 响应式开发，也是Netflix的作品之一，具体大家可参考这系列博客，我觉得作者写的很通俗：http://blog.csdn.net/lzyzsd/article/details/41833541/

    接着呢，大家一定会问，那之前说的熔断阈值设置等，都在哪块做的呢？再来看看另一块核心代码：

public abstract class HystrixPropertiesStrategy {  
  
    public HystrixCommandProperties getCommandProperties(HystrixCommandKey commandKey, HystrixCommandProperties.Setter builder) {  
        return new HystrixPropertiesCommandDefault(commandKey, builder);  
    }  
  
    ......  
}

    这个类作为策略类，返回相关的属性配置，大家可重新实现。而在具体的策略中，主要包括以下几种策略属性配置：

circuitBreakerEnabled：是否允许熔断，默认允许；
circuitBreakerRequestVolumeThreshold：熔断器是否开启的阀值，也就是说单位时间超过了阀值请求数，熔断器才开；
circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds：熔断器默认工作时间，超过此时间会进入半开状态，即允许流量做尝试；
circuitBreakerErrorThresholdPercentage：错误比例触发熔断；
......

    属性很多，这里就不一一说明了，大家可参考HystrixCommandProperties类里的详细定义。还有一点要着重说明的，在熔断器的设计里，隔离采用了线程的方式（据说还有信号的方式，这两个区别我还没搞太明白），处理依赖并发和阻塞扩展，示意图如下：

    如上图，好处也很明显，对于每个依赖都有独立可控的线程池，当然高并发时，CPU切换较多，有一定的影响。

    啰嗦了一堆，最后总结一下，我认为服务熔断和服务降级两者是有区别的，同时通过对Hystrix的简单学习，了解了其实现机制，会逐步引入到我们的产品研发中。当然还有好多概念：服务限流、分流，请求与依赖分离等，后面有时间一一与大家分享。

来源：https://www.cnblogs.com/myfrank/p/7505108.html

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