如下为博主写Hystrix系列的文章列表以下:后端
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配置一个新电路的典型方法是使用自由配置(超时/线程数/信号量)发布到生产中,而后观察系统一个周期的峰值后,调整到一个更精准的配置。设计
在实践中典型的作法以下:
下面的图表明了一个典型的思考过程,它展现了如何选择线程池、队列和执行超时(或信号量大小)的大小
(来自官网)
对于大多数断路器,应该尽可能将它们的超时世间设置为接近正常健康系统的99.5% ,这样将隔离很差的请求,不让他们占用系统资源或影响用户体验。
必须对线程池和队列进行大小调整,让它们是整个应用程序资源的一小部分,不然它们将没法防止依赖于饱和的可用资源。
配置和调优断路器重要的事情以下:
hystrix使用的是毫秒粒度的策略和报表度量, “抖动”——被视为一阵阵的超时、线程池拒绝、系统缓慢等其余相似的事情。在一个大集群系统中对于一个高容量断路器,一般这些状况发生在任何特殊时刻。 这些被Hystrix捕获的度量粒度是许多软件系统没有的,所以这些报表可能会引发没必要要的担心。
在这个生产中监视Hystrix命令的Netflix API仪表板的屏幕截图中,能够看到在243个服务器统计窗口中显示了中10秒内超时和线程池拒绝的橙色和紫色数字。
大多数系统是基于至关高的水平标准测量的——即便是每分钟完成的百分比。并且,一般是为整个应用程序请求回路所作的,并非与之交互的单个依赖项。在Hystrix中,能够看到一个关于正在发生的事情的更精确的视图。一旦有了能够查看每一个依赖项正在发生什么的放大镜,就不须要惊讶之前可能看不到的抖动。
一些案例以下:
若是注意到超时,不要以从新配置去解决这个问题。若是一个Hystrix命令正在脱离负载,那么它就会作应该作的事情(假设在健康的时候正确地配置(请参阅上面的内容)了它)。
在早期在Netflix 采用Hystrix,一个断路器成为潜在的动态更改增长线程池,队列、超时等等属性,试着“给它一些喘息的空间“并让它再次工做。但这与应该作的偏偏相反。若是正确地为一个健康的系统配置了命令,如今出现拒绝、超时和/或短路,应该集中精力修复潜在的根本缘由。
不要犯经过给命令提供更多可用的资源的错误。(在极端状况下,若是这样作的话,能够经过增长线程池、队列、超时、信号量等来对本身进行DDOS攻击)。
例如,假设有一个100台服务器集群,每一个服务器有10个并发链接到一个服务,那就是:可能有1000个并发链接。健康的时候一般在任什么时候候使用200-300个。若是发生延迟并将它们所有备份,那么如今使用的是1000个链接。每一个服务器10个对于客户端不算多,因此咱们试着增长到20?最有可能的是,若是10个饱和,20个也会饱和。如今有2000个链接在后端,让事情变得更糟。
这就是断路器存在的缘由之一——在底层系统上“释放压力”让它们恢复,而不是重试循环、挂起链接等方面对服务器进行更多的请求。
例如,这里有一个例子,一个依赖项经历延迟致使超时,超时时长高到断路器在大约三分之一的集群上发生故障。它是系统中惟一存在健康问题的,Hystrix则阻止它在有延迟问题的状况下获取其余资源。
简而言之,让系统摆脱负载、短路、超时和拒绝,直到底层系统恢复健康,hystrix层将自行恢复到健康状态。Hystrix正好是为这个场景设计的,关键是要减小潜在系统的资源利用率,这样能够经过将大部分资源隔离起来以及远离那些挂在潜在链接上的资源,从而快速地恢复。
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