hystrix-go 사용법과 원리에 대한 자세한 설명

다음 칼럼에서는 golang tutorial에서 bash 명령 분석을 실행하기 위한 bash 함수를 캡슐화한 golang에 대해 소개하겠습니다. 도움이 필요한 친구들에게 도움이 되길 바랍니다!

                                                        재 이번 주 초에 내부 퓨즈 제한 패키지를 살펴보니 오픈 소스 프로젝트인 Hystrix-GO 를 기반으로 한 것으로 밝혀져 이 글에 이런 글이 있습니다.

Hystrix

Hystrix는 Netflex에서 개발되었으며 오픈 소스입니다. 기본적인 회로 차단기 기능을 제공하는 구성 요소입니다. Hystrix는 Command에 다운그레이드 전략을 캡슐화하고 run 및 fallback이라는 두 가지 방법을 제공합니다. 전자는 일반 논리를 나타냅니다. 마이크로서비스 간 호출 등... 실패가 발생하면 fallback 메서드가 실행되어 결과를 반환하는 것을 보장된 작업으로 이해할 수 있습니다. 짧은 시간 내에 정상적인 로직이 자주 실패하는 경우 단락이 발생할 수 있습니다. 즉, 후속 요청은 더 이상 run을 실행하지 않고 fallback을 직접 실행합니다. Hystrix에 대한 자세한 내용은 https://github.com/NETFLIX/Hystrix에서 확인할 수 있으며, hystrix-go를 사용합니다. code>go hystrix 구현, 더 정확하게는 단순화된 버전입니다. 단지 마지막 업데이트인가요, 아니면 2018년에 졸업했다는 pr인가요?
왜 이러한 도구가 필요한가요?

예를 들어, 마이크로서비스 기반 제품 라인에서 각 서비스는 자체 비즈니스에 초점을 맞추고 해당 서비스 인터페이스를 외부 세계에 제공하거나 아래와 같이 외부 서비스의 특정 논리적 인터페이스에 의존합니다.

hystrix-go 实现了，因此有了这篇文章。

Hystrix

Hystrix 是由 Netflex 开发的一款开源组件，提供了基础的熔断功能。 Hystrix 将降级的策略封装在 Command 中，提供了 run 和 fallback 两个方法，前者表示正常的逻辑，比如微服务之间的调用……，如果发生了故障，再执行 fallback方法返回结果，我们可以把它理解成保底操作。如果正常逻辑在短时间内频繁发生故障，那么可能会触发短路，也就是之后的请求不再执行 run,而是直接执行  fallback。更多关于 Hystrix 的信息可以查看 https://github.com/Netflix/Hystrix，而
hystrix-go 则是用 go 实现的 hystrix 版，更确切的说，是简化版。只是上一次更新还是 2018年 的一次 pr,也就毕业了？

为什么需要这些工具？
比如一个微服务化的产品线上，每一个服务都专注于自己的业务，并对外提供相应的服务接口，或者依赖于外部服务的某个逻辑接口，就像下面这样。

假设我们当前是 服务A，有部分逻辑依赖于 服务C，服务C 又依赖于 服务E,当前微服务之间进行 rpc或者 http通信，假设此时 服务C 调用 服务E 失败,比如由于网络波动导致超时或者服务E由于过载，系统E 已经down掉了。

调用失败，一般会有失败重试等机制。但是再想想，假设服务E已然不可用的情况下，此时新的调用不断产生，同时伴随着调用等待和失败重试，会导致 服务C对服务E的调用而产生大量的积压，慢慢会耗尽服务C的资源，进而导致服务C也down掉，这样恶性循环下，会影响到整个微服务体系，产生雪崩效应。

虽然导致雪崩的发生不仅仅这一种，但是我们需要采取一定的措施，来保证不让这个噩梦发生。而 hystrix-go就很好的提供了 熔断和降级的措施。它的主要思想在于，设置一些阀值，比如最大并发数(当并发数大于设置的并发数，拦截)，错误率百分比(请求数量大于等于设置 的阀值，并且错误率达到设置的百分比时，触发熔断)以及熔断尝试恢复时间等 。

使用

hystrix-go 的使用非常简单，你可以调用它的 Go 或者 Do方法，只是 Go 方法是异步的方式。而 Do  方法是同步方式。我们从一个简单的例子开启。

_ = hystrix.Do("wuqq", func() error {
        // talk to other services
        _, err := http.Get("https://www.baidu.com/")
        if err != nil {
            fmt.Println("get error:%v",err)
            return err        }
        return nil
    }, func(err error) error {
        fmt.Printf("handle  error:%v\n", err)
        return nil
    })

Do 函数需要三个参数，第一个参数 commmand 名称，你可以把每个名称当成一个独立当服务，第二个参数是处理正常的逻辑，比如 http 调用服务，返回参数是 err

현재 서비스 A, 일부 로직은 <code>서비스 C에 종속되고, 서비스 C는 서비스 E에 종속되며, 현재 마이크로서비스는 rpc입니다. 또는 http 통신, 네트워크 변동으로 인한 시간 초과 또는 과부하로 인한 서비스 E 등 현재 서비스 C가 서비스 E 호출에 실패했다고 가정하면, 시스템 E가 다운되었습니다.

호출이 실패하면 일반적으로 재시도 실패 등 메커니즘. 하지만 다시 생각해 보세요. 서비스 E를 이미 사용할 수 없다고 가정하면 이때 새로운 통화가 계속 생성되고 통화 대기 및 재시도 실패가 동반되어 서비스 C에서 서비스 E로의 통화 백로그가 크게 발생하게 됩니다. 천천히, 서비스 C의 리소스가 고갈되어 서비스 C가 중단될 수도 있습니다. 이 악순환은 전체 마이크로서비스 시스템에 영향을 미치고 눈사태 효과를 낳습니다.

🎜🎜이것이 눈사태의 유일한 원인은 아니지만, 하지만 우리는 이런 악몽이 일어나지 않도록 특정한 조치를 취해야 합니다. 그리고 hystrix-go는 매우 우수한 회로 차단기 및 다운그레이드 조치를 제공합니다. 주요 아이디어는 최대 동시성 수(동시성 수가 설정된 동시성 수보다 클 때 차단), 오류율 백분율(요청 수가 다음보다 크거나 같을 때)과 같은 일부 임계값을 설정하는 것입니다. 설정된 임계값 및 오류율이 설정된 백분율에 도달함, 퓨즈 트리거) 및 퓨즈 시도 복구 시간 등 🎜

사용법

🎜hystrix-go는 사용이 매우 간단하며 Go 또는 Do 메서드이지만 Go 메서드는 비동기식입니다. Do 메서드는 동기식입니다. 간단한 예부터 시작해 보겠습니다. 🎜

hystrix.ConfigureCommand("wuqq", hystrix.CommandConfig{
        Timeout:                int(3 * time.Second),
        MaxConcurrentRequests:  10,
        SleepWindow:            5000,
        RequestVolumeThreshold: 10,
        ErrorPercentThreshold:  30,
    })
    _ = hystrix.Do("wuqq", func() error {
        // talk to other services
        _, err := http.Get("https://www.baidu.com/")
        if err != nil {
            fmt.Println("get error:%v",err)
            return err        }
        return nil
    }, func(err error) error {
        fmt.Printf("handle  error:%v\n", err)
        return nil
    })

🎜Do 함수에는 세 개의 매개변수가 필요합니다. 첫 번째 매개변수는 commmand 이름입니다. 두 번째 매개변수는 정상적으로 처리됩니다. , 예를 들어 http 호출 서비스의 경우 반환 매개변수는 err입니다. 처리 | 호출이 실패하면 세 번째 매개변수 논리가 실행되며 이를 보장된 작업이라고 합니다. 서비스 오류율이 너무 높고 퓨즈가 열리기 때문에 후속 요청도 이 기능을 직접 콜백합니다. 🎜🎜구성된 규칙에 따라 퓨즈가 켜지거나 꺼지기 때문에 당연히 원하는 값을 설정할 수 있습니다. 🎜

package mainimport (
   "fmt"
 "github.com/afex/hystrix-go/hystrix" "net/http" "time")type Handle struct{}func (h *Handle) ServeHTTP(r http.ResponseWriter, request *http.Request) {
   h.Common(r, request)}func (h *Handle) Common(r http.ResponseWriter, request *http.Request) {
   hystrix.ConfigureCommand("mycommand", hystrix.CommandConfig{
      Timeout:                int(3 * time.Second),
      MaxConcurrentRequests:  10,
      SleepWindow:            5000,
      RequestVolumeThreshold: 20,
      ErrorPercentThreshold:  30,
   })
   msg := "success"

  _ = hystrix.Do("mycommand", func() error {
      _, err := http.Get("https://www.baidu.com")
      if err != nil {
         fmt.Printf("请求失败:%v", err)
         return err  }
      return nil
  }, func(err error) error {
      fmt.Printf("handle  error:%v\n", err)
      msg = "error"
  return nil
  })
   r.Write([]byte(msg))}func main() {
   http.ListenAndServe(":8090", &Handle{})}

🎜 위에서 구성한 값의 의미를 설명하세요.🎜

• Timeout: 执行 command 的超时时间。
• MaxConcurrentRequests：command 的最大并发量 。
• SleepWindow：当熔断器被打开后，SleepWindow 的时间就是控制过多久后去尝试服务是否可用了。
• RequestVolumeThreshold： 一个统计窗口10秒内请求数量。达到这个请求数量后才去判断是否要开启熔断
• ErrorPercentThreshold：错误百分比，请求数量大于等于RequestVolumeThreshold并且错误率到达这个百分比后就会启动熔断

当然你不设置的话，那么自动走的默认值。

我们再来看一个简单的例子:

package mainimport (
   "fmt"
 "github.com/afex/hystrix-go/hystrix" "net/http" "time")type Handle struct{}func (h *Handle) ServeHTTP(r http.ResponseWriter, request *http.Request) {
   h.Common(r, request)}func (h *Handle) Common(r http.ResponseWriter, request *http.Request) {
   hystrix.ConfigureCommand("mycommand", hystrix.CommandConfig{
      Timeout:                int(3 * time.Second),
      MaxConcurrentRequests:  10,
      SleepWindow:            5000,
      RequestVolumeThreshold: 20,
      ErrorPercentThreshold:  30,
   })
   msg := "success"

  _ = hystrix.Do("mycommand", func() error {
      _, err := http.Get("https://www.baidu.com")
      if err != nil {
         fmt.Printf("请求失败:%v", err)
         return err  }
      return nil
  }, func(err error) error {
      fmt.Printf("handle  error:%v\n", err)
      msg = "error"
  return nil
  })
   r.Write([]byte(msg))}func main() {
   http.ListenAndServe(":8090", &Handle{})}

我们开启了一个 http 服务，监听端口号 8090，所有请求的处理逻辑都在  Common 方法中，在这个方法中，我们主要是发起一次 http请求，请求成功响应success,如果失败，响应失败原因。

我们再写另一个简单程序，并发 11 次的请求 8090 端口。

package mainimport (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "sync"
    "time")var client *http.Clientfunc init() {
    tr := &http.Transport{
        MaxIdleConns:    100,
        IdleConnTimeout: 1 * time.Second,
    }
    client = &http.Client{Transport: tr}}type info struct {
    Data interface{} `json:"data"`}func main() {
    var wg sync.WaitGroup    for i := 0; i <p>由于我们配置 <code>MaxConcurrentRequests</code> 为10，那么意味着还有个 g 请求会失败:<br><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/020/a47bae3dcfa1730bb3b1136eddb4f59b-5.png" class="lazy" alt=""><br>和我们想的一样。</p><p>接着我们把网络断开，并发请求改成10次。再次运行程序并发请求 <code>8090</code> 端口，此时由于网络已关闭，导致请求百度失败：<br><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/020/a47bae3dcfa1730bb3b1136eddb4f59b-6.png" class="lazy" alt=""><br>接着继续请求：<br><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/020/a47bae3dcfa1730bb3b1136eddb4f59b-7.png" class="lazy" alt=""><br>熔断器已开启，上面我们配置的<code>RequestVolumeThreshold</code> 和 <code>ErrorPercentThreshold</code> 生效。</p><p>然后我们把网连上，五秒后 (<code>SleepWindow</code>的值)继续并发调用，当前熔断器处于半开的状态，此时请求允许调用依赖，如果成功则关闭，失败则继续开启熔断器。<br><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/020/a47bae3dcfa1730bb3b1136eddb4f59b-8.png" class="lazy" alt=""><br>可以看到，有一个成功了，那么此时熔断器已关闭，接下来继续运行函数并发调用：<br><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/020/24be5795ca6d697af3d1d7ffdfdafc03-9.png" class="lazy" alt=""><br>可以看到，10个都已经是正常成功的状态了。</p><p>那么问题来了，为什么最上面的图只有一个是成功的？5秒已经过了，并且当前网络正常，应该是10个请求都成功，但是我们看到的只有一个是成功状态。通过源码我们可以找到答案:<br>具体逻辑在判断当前请求是否可以调用依赖</p><pre class="brush:php;toolbar:false">if !cmd.circuit.AllowRequest() {
            ......
            return
        }

func (circuit *CircuitBreaker) AllowRequest() bool {
    return !circuit.IsOpen() || circuit.allowSingleTest()}func (circuit *CircuitBreaker) allowSingleTest() bool {
    circuit.mutex.RLock()
    defer circuit.mutex.RUnlock()

    now := time.Now().UnixNano()
    openedOrLastTestedTime := atomic.LoadInt64(&circuit.openedOrLastTestedTime)
    if circuit.open && now > openedOrLastTestedTime+getSettings(circuit.Name).SleepWindow.Nanoseconds() {
    /
        swapped := atomic.CompareAndSwapInt64(&circuit.openedOrLastTestedTime, openedOrLastTestedTime, now) //这一句才是关键
        if swapped {
            log.Printf("hystrix-go: allowing single test to possibly close circuit %v", circuit.Name)
        }
        return swapped    }

    return false}

这段代码首先判断了熔断器是否开启，并且当前时间大于 上一次开启熔断器的时间+ SleepWindow 的时间，如果条件都符合的话，更新此熔断器最新的 openedOrLastTestedTime ,是通过  CompareAndSwapInt64 原子操作完成的，意外着必然只会有一个成功。
此时熔断器还是半开的状态，接着如果能拿到令牌，执行run 函数（也就是Do传入的第二个简单封装后的函数），发起 http 请求，如果成功，上报成功状态，关闭熔断器。如果失败，那么熔断器依旧开启。

以上就是大体的流程讲解，下一篇文章将解读核心源码以及进一步当思考。

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