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熔断器(Hystrix,Resilience4j)

熔断器

核心原理​

熔断器通过监控服务调用失败率,在达到阈值时自动切断请求,进入熔断状态(类似电路保险丝)。其核心流程为:
关闭状态(Closed)​​:正常处理请求,统计失败率。
​​打开状态(Open)​​:触发熔断,直接拒绝请求,调用降级逻辑。
​​半开状态(Half-Open)​​:允许少量请求尝试恢复,若成功则关闭熔断。

状态流转

  1. 关闭状态(Closed)​​
    ​​行为​​:熔断器关闭,所有请求正常通过。
    ​​触发条件​​:
    初始默认状态。
    从半开状态恢复成功后切换至此状态。
    ​​核心规则​​:
    统计时间窗口内的请求失败率。
    当失败率超过阈值(如 50%)时,熔断器跳转到 ​​打开状态​​。
# Resilience4j 配置(失败率 ≥ 50% 触发熔断)
resilience4j.circuitbreaker:instances:serviceA:failureRateThreshold: 50minimumNumberOfCalls: 5  # 最少需要5次调用才计算失败率slidingWindowSize: 10     # 统计最近10次调用
  1. 打开状态(Open)​
    行为​​:熔断器打开,所有请求被快速拒绝,直接触发降级逻辑。
    ​​触发条件​​:
    关闭状态下失败率超过阈值。
    ​​核心规则​​:
    熔断器保持打开状态一段时间(如 10秒)。
    超时后自动进入 ​​半开状态​​。
  2. 半开状态(Half-Open)​
    行为​​:允许少量探测请求通过,若成功则恢复服务,否则重新熔断。
    ​​触发条件​​:
    熔断器从打开状态等待指定时间后自动切换。
    ​​核心规则​​:
    允许有限数量的请求(如 3次)试探性调用。
    若成功率达标(如 80%),则关闭熔断器。
    若失败率仍高,则重新进入 ​​打开状态​​。
# Resilience4j 半开状态配置
resilience4j.circuitbreaker:instances:serviceA:permittedNumberOfCallsInHalfOpenState: 3  # 允许3次探测请求failureRateThreshold: 20                  # 半开状态下失败率≥20%则重新熔断waitDurationInOpenState: 10s              # 打开状态持续10秒后进入半开

Hystrix使用

依赖

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId><version>2.2.10.RELEASE</version> <!-- 对应 Spring Cloud Hoxton.SR12 -->
</dependency>

启用 Hystrix​

@SpringBootApplication
@EnableHystrix          // 启用 Hystrix
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}
}

全局默认配置

hystrix:command:default:execution:isolation:strategy: THREAD  # 隔离策略(THREADSEMAPHORE)thread:timeoutInMilliseconds: 2000  # 超时时间(默认1秒)circuitBreaker:enabled: true                   # 是否启用熔断requestVolumeThreshold: 5       # 触发熔断的最小请求数errorThresholdPercentage: 50    # 失败率阈值(%)sleepWindowInMilliseconds: 10000 # 熔断持续时间(ms)threadpool:default:coreSize: 10       # 线程池核心线程数maxQueueSize: 100  # 最大队列容量(-1表示禁用队列)queueSizeRejectionThreshold: 20  # 队列拒绝阈值

使用示例

基础熔断与降级​

@Service
public class UserService {@HystrixCommand(fallbackMethod = "getUserFallback",commandProperties = {// 自定义熔断规则(覆盖全局配置)@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "3"),@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "5000")})public String getUser(String userId) {if ("error".equals(userId)) {throw new RuntimeException("模拟服务失败");}return "User:" + userId;}// 降级方法(参数必须与原方法一致)public String getUserFallback(String userId) {return "Fallback User:" + userId;}
}

异步调用​

@HystrixCommand(fallbackMethod = "asyncFallback")
public Future<String> asyncGetUser(String userId) {return new AsyncResult<String>() {@Overridepublic String invoke() {return "Async User:" + userId;}};
}public String asyncFallback(String userId) {return "Async Fallback:" + userId;
}

忽略特定异常​

@HystrixCommand(fallbackMethod = "validateFallback",ignoreExceptions = { IllegalArgumentException.class }  # 此异常不触发熔断
)
public String validate(String input) {if (input.isEmpty()) {throw new IllegalArgumentException("输入为空");}return "Valid:" + input;
}

Hystrix+Feign Client 实现熔断

  1. 启用 Hystrix 和 Feign​
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients    // 启用 Feign Client
@EnableHystrix          // 启用 Hystrix
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}
}
  1. 定义 Feign 接口及降级类​
// Feign Client 接口
@FeignClient(name = "user-service",url = "http://localhost:8081",fallback = UserServiceFallback.class  // 指定降级类
)
public interface UserServiceClient {@GetMapping("/users/{userId}")User getUser(@PathVariable String userId);
}// 降级类实现 Feign 接口
@Component
public class UserServiceFallback implements UserServiceClient {@Overridepublic User getUser(String userId) {return new User(userId, "Fallback User");}
}
  1. 配置熔断参数 (application.yml)​
feign:hystrix:enabled: true  # 启用 Hystrix 支持(默认 true,可省略)hystrix:command:default:circuitBreaker:requestVolumeThreshold: 5       # 触发熔断的最小请求数errorThresholdPercentage: 50    # 失败率阈值(%)sleepWindowInMilliseconds: 10000 # 熔断持续时间(ms)execution:isolation:thread:timeoutInMilliseconds: 3000  # 超时时间
  1. 禁用 Hystrix 对特定 Feign Client​
@FeignClient(name = "order-service",url = "http://localhost:8082",configuration = FeignDisableHystrixConfig.class
)
public interface OrderServiceClient { ... }// 自定义配置类
public class FeignDisableHystrixConfig {@Beanpublic Feign.Builder feignBuilder() {return Feign.builder();  // 不使用 Hystrix}
}

注意

  1. Hystrix 熔断器在 ​​打开状态(Open)​​ 后,默认经过 ​​5秒​​ 进入 ​​半开状态(Half-Open)
    可以通过 circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds 参数调整等待时间。
@HystrixCommand(commandProperties = {@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "10000" // 10秒后进入半开状态)}
)
public String callService() { ... }
  1. Hystrix 的半开状态逻辑是固定不可配置​​的(Resilience4j可以进行配置),其行为如下:
    ​​探测请求数量​​:仅允许 ​​1次​​ 请求通过。
    ​​熔断关闭条件​​:
    如果探测请求 ​​成功​​,熔断器关闭,恢复服务。
    如果探测请求 ​​失败​​,熔断器重新打开,继续等待下一个 sleepWindowInMilliseconds 周期。

Resilience4j使用

依赖

<!-- Resilience4j 核心模块 -->
<dependency><groupId>io.github.resilience4j</groupId><artifactId>resilience4j-spring-boot2</artifactId><version>1.7.1</version>
</dependency>
<!-- 支持注解方式(需 Spring AOP-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

使用示例

熔断器

  1. 配置
resilience4j:circuitbreaker:instances:userService:failureRateThreshold: 50      # 失败率阈值(%)minimumNumberOfCalls: 5      # 触发统计的最小请求数slidingWindowType: COUNT_BASED  # 滑动窗口类型slidingWindowSize: 10         # 窗口大小(次数)waitDurationInOpenState: 10s  # 熔断持续时间permittedNumberOfCallsInHalfOpenState: 3  # 半开状态允许的请求数ignoreExceptions:             # 忽略特定异常(不触发熔断)- com.example.BusinessException
  1. 代码
@Service
public class UserService {@CircuitBreaker(name = "userService", fallbackMethod = "getUserFallback")public User getUser(String userId) {if (userId == null) {throw new RuntimeException("Invalid User ID");}return new User(userId, "Active");}// 降级方法(参数需一致,可添加异常参数)public User getUserFallback(String userId, Exception ex) {return new User(userId, "Fallback");}
}

Resilience4j+Feign Client 实现熔断

  1. 配置
resilience4j:circuitbreaker:instances:userService:  # 熔断器实例名(需与 Feign Client 名称对应)failureRateThreshold: 50     # 失败率阈值(%)minimumNumberOfCalls: 5    # 触发统计的最小请求数slidingWindowType: COUNT_BASED  # 滑动窗口类型slidingWindowSize: 10       # 窗口大小(次数)waitDurationInOpenState: 10s  # 熔断持续时间permittedNumberOfCallsInHalfOpenState: 3  # 半开状态允许的请求数recordExceptions:          # 触发熔断的异常类型- java.io.IOException- java.util.concurrent.TimeoutException
  1. 代码
@FeignClient(name = "userService",  // 与熔断器实例名一致url = "http://localhost:8081",fallback = UserServiceFallback.class // 直接指定降级类
)
public interface UserServiceClient {@GetMapping("/users/{userId}")User getUser(@PathVariable String userId);
}
  1. 熔断降级类
@Component
public class UserServiceFallback implements UserServiceClient {@Overridepublic User getUser(String userId) {// 熔断降级逻辑return new User(userId, "Fallback User");}
}
  1. 在降级方法中捕获异常
@Component
public class UserServiceFallback implements UserServiceClient {@Overridepublic User getUser(String userId, Throwable ex) {  // 添加 Throwable 参数log.error("Fallback triggered by: {}", ex.getMessage());return new User(userId, "Fallback User");}
}

重试(Retry)

  1. 配置
resilience4j:retry:instances:paymentService:maxAttempts: 3              # 最大重试次数waitDuration: 500ms         # 重试间隔retryExceptions:            # 触发重试的异常类型- java.io.IOException
  1. 代码
@Service
public class PaymentService {@Retry(name = "paymentService", fallbackMethod = "processPaymentFallback")public String processPayment(String orderId) {if (Math.random() > 0.3) {throw new IOException("Payment Gateway Error");}return "Payment Success: " + orderId;}public String processPaymentFallback(String orderId, Exception ex) {return "Fallback: " + orderId;}
}

限流(Rate Limiter)​

限制单位时间内的请求速率​​:通过 ​​令牌桶算法​​ 或 ​​漏桶算法​​,控制请求的流量。
​​实现方式​​:
​​令牌桶算法​​:以固定速率生成令牌,请求需获取令牌才能执行。
​​漏桶算法​​:强制请求以恒定速率执行,平滑处理突发流量。

  1. 配置
resilience4j:ratelimiter:instances:orderService:limitForPeriod: 5           # 时间窗口内允许的请求数limitRefreshPeriod: 1s      # 时间窗口长度timeoutDuration: 100ms      # 等待令牌的超时时间
  1. 代码
@Service
public class OrderService {@RateLimiter(name = "orderService", fallbackMethod = "createOrderFallback")public String createOrder(String productId) {return "Order Created: " + productId;}public String createOrderFallback(String productId, Exception ex) {return "Too Many Requests: " + productId;}
}

隔板(Bulkhead)​

​​限制同一时间的最大并发请求数​​:通过控制 ​​并发执行数量​​,防止资源耗尽

  1. 隔板的两种实现
    ​​信号量隔离(SemaphoreBulkhead)​​
    ​​原理​​:基于信号量(Semaphore)控制​​并发请求的最大数量​​。
    ​​行为​​:当并发请求数超过阈值时,立即拒绝新请求(抛出BulkheadFullException),无等待队列。
    ​​适用场景​​:轻量级、低延迟的并发控制,适用于I/O密集型或快速响应的操作。
    ​​线程池隔离(FixedThreadPoolBulkhead,已弃用)​​
    ​​原理​​:通过有界线程池和任务队列限制并发(类似Hystrix的线程隔离)。
    ​​行为​​:任务提交到线程池执行,队列满时拒绝新任务。
    ​​状态​​:Resilience4j官方已弃用此实现,推荐使用信号量隔离或结合其他异步库(如CompletableFuture)管理线程资源。
  2. 配置
resilience4j:bulkhead:instances:reportService:maxConcurrentCalls: 10      # 最大并发调用数maxWaitDuration: 10ms      # 等待进入隔板的超时时间

maxWaitDuration:

当隔板的并发请求数已满(达到 maxConcurrentCalls 限制)时,​​新请求可以等待其他请求释放资源的最大时间​​。
​​默认值​​:0(即不等待,直接拒绝请求,抛出 BulkheadFullException)。
​​单位​​:毫秒(例如 Duration.ofSeconds(2) 表示最多等待 2 秒)。
  1. 代码
@Service
public class ReportService {@Bulkhead(name = "reportService", fallbackMethod = "generateReportFallback")public String generateReport(String reportId) {return "Report: " + reportId;}public String generateReportFallback(String reportId, Exception ex) {return "System Busy: " + reportId;}
}

组合使用多个容错机制​

@Service
public class ProductService {// 同时应用熔断 + 重试 + 限流@CircuitBreaker(name = "productService", fallbackMethod = "fallback")@Retry(name = "productService", fallbackMethod = "fallback")@RateLimiter(name = "productService", fallbackMethod = "fallback")public String getProduct(String productId) {if (Math.random() > 0.5) {throw new RuntimeException("Service Error");}return "Product: " + productId;}public String fallback(String productId, Exception ex) {return "Fallback: " + productId;}
}

Hystrix vs Resilience4j

  1. 核心特性对比​
    在这里插入图片描述
  2. 功能深度对比​
    熔断器
    在这里插入图片描述
    容错模式​
    在这里插入图片描述
  3. 性能对比​
    资源消耗​​
    ​​Hystrix​​:线程池隔离需要为每个服务分配独立线程池,线程上下文切换开销大,适合资源充足的中型系统。
    ​​Resilience4j​​:信号量隔离无需创建线程,内存占用低,适合高并发场景和云原生环境。
    吞吐量测试​​
    ​​场景​​:1000并发请求,熔断触发条件相同。
    ​​结果​​:
    Resilience4j 吞吐量比 Hystrix 高 ​​30%~50%​​。
    Resilience4j 的 GC 停顿时间更短。

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