4Hystrix 线程隔离 · SpringCloud微服务实战

4. Hystrix 线程隔离

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前面说了Hystrix 隔离机制中的一种信号量机制，现在我们来说一下线程隔离的机制。

4.1 线程池隔离的优缺点

本节代码地址

GitHub: https://github.com/xuyisu/fw-sping-cloud/tree/master/fw-cloud-hystrix/fw-cloud-hystrix-without-springcloud

4.1.2 线程池的好处

应用程序会被完全保护起来，即使依赖的一个服务的线程池满了，也不会影响到应用程序的其他部分。
我们给应用程序引入一个新的风险较低的客户端lib的时候，如果发生问题，也是在本lib中，并不会影响到其他内容，因此我们可以大胆的引入新lib库。
当依赖的一个失败的服务恢复正常时，应用程序会立即恢复正常的性能。
如果我们的应用程序一些参数配置错误了，线程池的运行状况将会很快显示出来，比如延迟、超时、拒绝等。同时可以通过动态属性实时执行来处理纠正错误的参数配置。
如果服务的性能有变化，从而需要调整，比如增加或者减少超时时间，更改重试次数，就可以通过线程池指标动态属性修改，而且不会影响到其他调用请求。
除了隔离优势外，hystrix拥有专门的线程池可提供内置的并发功能，使得可以在同步调用之上构建异步的外观模式，这样就可以很方便的做异步编程（Hystrix引入了Rxjava异步框架）

注意：尽管有单独的线程提供了隔离，但您的基础客户端代码也应具有超时和/或对线程中断的响应，因此它不能无限期地阻塞并使Hystrix线程池饱和。

4.1.2 线程池的缺点

线程池的主要缺点是它们增加了计算开销。每个命令执行都涉及在单独的线程上运行命令所涉及的队列，调度和上下文切换。
Netflix在设计此系统时，决定接受此方式，以换取其提供的好处，并认为它很小，不会对成本或性能造成重大影响。

4.1.3 线程成本

Hystrix测量在子线程上执行construct()orrun()方法时的延迟以及父线程上的总的端到端时间。这样，您可以看到Hystrix开销（线程，度量，日志记录，断路器等）的成本。

Netflix API使用线程隔离每天处理10+亿次Hystrix Command执行。每个API实例有40多个线程池，每个线程池中有5-20个线程（大多数设置为10）。

下图表示一个HystrixCommand在单个API实例上以每秒60个请求的速度执行的情况（每个服务器每秒约350个线程执行总数）：

4.2 新建FwHystrixCommondThread 类

在这里我们需要设置隔离级别为THREAD，并且为线程池的大小为3，但是在代码里面运行了6个线程，所以只可能有3个成功，剩下的回退。


@Slf4j
public class FwHystrixCommondThread extends HystrixCommand<String> {
    private final String name;

    protected FwHystrixCommondThread(String name) {
        super(Setter
                .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("myGroup"))
                .andCommandPropertiesDefaults(
                        HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(
                                HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD
                        )
                ).andThreadPoolPropertiesDefaults(
                        HystrixThreadPoolProperties.Setter()
                                .withCoreSize(3)
                ));
        this.name = name;
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        log.info(this.name+":"+Thread.currentThread().getName()+"异常");
        return this.name+":"+Thread.currentThread().getName();
    }

    @Override
    protected String run() throws Exception {
        log.info(this.name+":"+Thread.currentThread().getName()+"成功");
        return this.name + ":" + Thread.currentThread().getName();
    }

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        for (int i = 0; i <6 ; i++) {
            final int index=i;
            Thread t =new Thread() {
                @Override
                public void run() {
                    FwHystrixCommondThread test = new FwHystrixCommondThread("test" + index);
                    test.execute();
                }
            };
            t.start();
        }
        Thread.sleep(5000);
    }
}

4.3 运行main方法

可以看到如下日志输出，跟我们预想的一样。

13:49:12.782 [Thread-0] INFO com.yisu.hystrix.without.FwHystrixCommondThread - test0:Thread-0异常
13:49:12.782 [Thread-1] INFO com.yisu.hystrix.without.FwHystrixCommondThread - test1:Thread-1异常
13:49:12.782 [Thread-2] INFO com.yisu.hystrix.without.FwHystrixCommondThread - test2:Thread-2异常
13:49:12.798 [hystrix-myGroup-2] INFO com.yisu.hystrix.without.FwHystrixCommondThread - test4:hystrix-myGroup-2成功
13:49:12.798 [hystrix-myGroup-1] INFO com.yisu.hystrix.without.FwHystrixCommondThread - test3:hystrix-myGroup-1成功
13:49:12.798 [hystrix-myGroup-3] INFO com.yisu.hystrix.without.FwHystrixCommondThread - test5:hystrix-myGroup-3成功

4.4 设置的参数

上线我设置了线程池的大小，当然其他的参数也可以设置，在这里就不介绍了，感兴趣的话自己试试，如下截图

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