SpringCloud分布式微服务b2b2c电子商务docker-hystrix-dashboard

时间 2020-01-14

标签 springcloud 分布式微服务 b2b2c 电子商务 docker hystrix dashboard 栏目 C&C++ 繁體版

原文原文链接

Hystrix的主要优势之一是它收集关于每一个HystrixCommand的一套指标。Hystrix仪表板以有效的方式显示每一个断路器的运行情况，经过Hystrix Dashboard咱们能够在直观地看到各Hystrix Command的断路器是否打开，请求响应时间, 请求失败率，请求超时个数等等数据。可是只使用Hystrix Dashboard的话, 你只能看到单个应用内的服务信息, 这明显不够. 咱们须要一个工具能让咱们汇总系统内多个服务的数据并显示到Hystrix Dashboard上, 这个工具就是Turbine，了解springcloud架构能够加求求：三五三六二四七二五九，这节咱们讨论一下，怎么用turbine+hystrix-dashboard监听两个消费者服务java

1、监听模块microservice-consumer-movie-feign-with-hystrix断路器的运行情况
2、监听模块microservice-consumer-movie-ribbon-with-hystrix1断路器的运行情况
2.一、建立模块microservice-consumer-movie-ribbon-with-hystrix1git

项目结构以下：

2.二、pom.xml文件github

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>microservice-spring-cloud</artifactId>
        <groupId>com.jacky</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>microservice-consumer-movie-ribbon-with-hystrix1</artifactId>
    <packaging>jar</packaging>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>com.spotify</groupId>
                <artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
                <executions>
                    <!--设置在执行maven 的install时构建镜像-->
                    <execution>
                        <id>build-image</id>
                        <phase>install</phase>
                        <goals>
                            <goal>build</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
                <configuration>
                    <!--安装了docker的主机，而且打开了api remote接口设置-->
                    <dockerHost>http://192.168.6.130:5678</dockerHost>
                    <pushImage>true</pushImage><!--设置上传镜像到私有仓库，须要docker设置指定私有仓库地址-->
                    <!--镜像名称-->
                    <imageName>${docker.repostory}/${docker.image.prefix}/${project.artifactId}:${project.version}</imageName>
                    <!--镜像的基础版本-->
                    <baseImage>java:openjdk-8-jdk-alpine</baseImage>
                    <!--镜像启动参数-->
                    <entryPoint>["java", "-jar", "/${project.build.finalName}.jar"]</entryPoint>
                    <resources>
                        <resource>
                            <targetPath>/</targetPath>
                            <directory>${project.build.directory}</directory>
                            <include>${project.build.finalName}.jar</include>
                        </resource>
                    </resources>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

2.三、配置文件application.ymlweb

spring:
  application:
    name: microservice-consumer-movie-ribbon-with-hystrix1
  sleuth:
    sampler:
      percentage: 1.0
  #zipkin:
    #base-url: http://localhost:7788
server:
  port: 8010
eureka:
  client:
    healthcheck:
      enabled: true
    serviceUrl:
      defaultZone: http://jacky:admin@peer1:8761/eureka/,http://jacky:admin@peer2:8762/eureka/,http://jacky:admin@peer3:8763/eureka/
  instance:
    prefer-ip-address: true
    instance-id: ${spring.application.name}:${spring.cloud.client.ipAddress}:${spring.application.instance_id:${server.port}}
hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds: 5000
#security:
  #oauth2:
   # resource:
    #  id: microservice-consumer-movie-ribbon-with-hystrix1
     # user-info-uri: http://localhost:9999/uaa/user
      #prefer-token-info: false

2.四、实体类User.javaspring

package com.jacky.cloud.entity;

import java.math.BigDecimal;

public class User {
  private Long id;

  private String username;

  private String name;

  private Short age;

  private BigDecimal balance;

  public Long getId() {
    return this.id;
  }

  public void setId(Long id) {
    this.id = id;
  }

  public String getUsername() {
    return this.username;
  }

  public void setUsername(String username) {
    this.username = username;
  }

  public String getName() {
    return this.name;
  }

  public void setName(String name) {
    this.name = name;
  }

  public Short getAge() {
    return this.age;
  }

  public void setAge(Short age) {
    this.age = age;
  }

  public BigDecimal getBalance() {
    return this.balance;
  }

  public void setBalance(BigDecimal balance) {
    this.balance = balance;
  }

}

2.五、控制层MovieController.javadocker

hystrix.command.default和hystrix.threadpool.default中的default为默认CommandKey

Command Properties
Execution相关的属性的配置：
hystrix.command.default.execution.isolation.strategy 隔离策略，默认是Thread, 可选Thread｜Semaphore

hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds 命令执行超时时间，默认1000ms

hystrix.command.default.execution.timeout.enabled 执行是否启用超时，默认启用true
hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnTimeout 发生超时是是否中断，默认true
hystrix.command.default.execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests 最大并发请求数，默认10，该参数当使用ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE策略时才有效。若是达到最大并发请求数，请求会被拒绝。理论上选择semaphore size的原则和选择thread size一致，但选用semaphore时每次执行的单元要比较小且执行速度快（ms级别），不然的话应该用thread。
semaphore应该占整个容器（tomcat）的线程池的一小部分。
Fallback相关的属性
这些参数能够应用于Hystrix的THREAD和SEMAPHORE策略

hystrix.command.default.fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests 若是并发数达到该设置值，请求会被拒绝和抛出异常而且fallback不会被调用。默认10
hystrix.command.default.fallback.enabled 当执行失败或者请求被拒绝，是否会尝试调用hystrixCommand.getFallback() 。默认true
Circuit Breaker相关的属性
hystrix.command.default.circuitBreaker.enabled 用来跟踪circuit的健康性，若是未达标则让request短路。默认true
hystrix.command.default.circuitBreaker.requestVolumeThreshold 一个rolling window内最小的请求数。若是设为20，那么当一个rolling window的时间内（好比说1个rolling window是10秒）收到19个请求，即便19个请求都失败，也不会触发circuit break。默认20
hystrix.command.default.circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds 触发短路的时间值，当该值设为5000时，则当触发circuit break后的5000毫秒内都会拒绝request，也就是5000毫秒后才会关闭circuit。默认5000
hystrix.command.default.circuitBreaker.errorThresholdPercentage错误比率阀值，若是错误率>=该值，circuit会被打开，并短路全部请求触发fallback。默认50
hystrix.command.default.circuitBreaker.forceOpen 强制打开熔断器，若是打开这个开关，那么拒绝全部request，默认false
hystrix.command.default.circuitBreaker.forceClosed 强制关闭熔断器 若是这个开关打开，circuit将一直关闭且忽略circuitBreaker.errorThresholdPercentage
Metrics相关参数
hystrix.command.default.metrics.rollingStats.timeInMilliseconds 设置统计的时间窗口值的，毫秒值，circuit break 的打开会根据1个rolling window的统计来计算。若rolling window被设为10000毫秒，则rolling window会被分红n个buckets，每一个bucket包含success，failure，timeout，rejection的次数的统计信息。默认10000
hystrix.command.default.metrics.rollingStats.numBuckets 设置一个rolling window被划分的数量，若numBuckets＝10，rolling window＝10000，那么一个bucket的时间即1秒。必须符合rolling window % numberBuckets == 0。默认10
hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.enabled 执行时是否enable指标的计算和跟踪，默认true
hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds 设置rolling percentile window的时间，默认60000
hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.numBuckets 设置rolling percentile window的numberBuckets。逻辑同上。默认6
hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.bucketSize 若是bucket size＝100，window＝10s，若这10s里有500次执行，只有最后100次执行会被统计到bucket里去。增长该值会增长内存开销以及排序的开销。默认100
hystrix.command.default.metrics.healthSnapshot.intervalInMilliseconds 记录health 快照（用来统计成功和错误绿）的间隔，默认500ms
Request Context 相关参数
hystrix.command.default.requestCache.enabled 默认true，须要重载getCacheKey()，返回null时不缓存
hystrix.command.default.requestLog.enabled 记录日志到HystrixRequestLog，默认true

Collapser Properties 相关参数
hystrix.collapser.default.maxRequestsInBatch 单次批处理的最大请求数，达到该数量触发批处理，默认Integer.MAX_VALUE
hystrix.collapser.default.timerDelayInMilliseconds 触发批处理的延迟，也能够为建立批处理的时间＋该值，默认10
hystrix.collapser.default.requestCache.enabled 是否对HystrixCollapser.execute() and HystrixCollapser.queue()的cache，默认true

ThreadPool 相关参数
线程数默认值10适用于大部分状况（有时能够设置得更小），若是须要设置得更大，那有个基本得公式能够follow：
requests per second at peak when healthy × 99th percentile latency in seconds + some breathing room
每秒最大支撑的请求数 (99%平均响应时间 + 缓存值)
好比：每秒能处理1000个请求，99%的请求响应时间是60ms，那么公式是：
（0.060+0.012）

基本得原则时保持线程池尽量小，他主要是为了释放压力，防止资源被阻塞。
当一切都是正常的时候，线程池通常仅会有1到2个线程激活来提供服务

hystrix.threadpool.default.coreSize 并发执行的最大线程数，默认10
hystrix.threadpool.default.maxQueueSize BlockingQueue的最大队列数，当设为－1，会使用SynchronousQueue，值为正时使用LinkedBlcokingQueue。该设置只会在初始化时有效，以后不能修改threadpool的queue size，除非reinitialising thread executor。默认－1。
hystrix.threadpool.default.queueSizeRejectionThreshold 即便maxQueueSize没有达到，达到queueSizeRejectionThreshold该值后，请求也会被拒绝。由于maxQueueSize不能被动态修改，这个参数将容许咱们动态设置该值。if maxQueueSize == -1，该字段将不起做用
hystrix.threadpool.default.keepAliveTimeMinutes 若是corePoolSize和maxPoolSize设成同样（默认实现）该设置无效。若是经过plugin（https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Plugins）使用自定义实现，该设置才有用，默认1.
hystrix.threadpool.default.metrics.rollingStats.timeInMilliseconds 线程池统计指标的时间，默认10000
hystrix.threadpool.default.metrics.rollingStats.numBuckets 将rolling window划分为n个buckets，默认10