springcloud-断路器Hystrix

Posted 2020-12-28 小平1993

前面博客已搭建出服务注册中心、服务提供者和服务消费者三个微服务，本文的案例我们依然在这三个案例的基础上来实现

一：搭建hystrx步骤

　　1.pom

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

　　2.消费者入口

　　添加@EnableCircuitBreaker

@EnableCircuitBreaker
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class RibbonConsumerApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RibbonConsumerApplication.class, args);
    }
    @LoadBalanced
    @Bean
    RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

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　　3.Controller类

　　创建一个helloService来单独处理Controller的接口函数

@Service
public class HelloService {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "error")
    public String hello() {
        ResponseEntity<String> responseEntity = restTemplate.getForEntity("http://HELLO-SERVICE/hello", String.class);
        return responseEntity.getBody();
    }

    public String error() {
        return "error";
    }
}

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@RestController
public class ConsumerController {
    @Autowired
    private HelloService helloService;
    @RequestMapping(value = "/ribbon-consumer",method = RequestMethod.GET)
    public String helloController() {
        return helloService.hello();
    }
}

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　　再运行后，访问这个消费者的方法，当其中一个生产者服务关掉时，连续刷新方法，也不会出现服务请求不到的情况，这就是我们想要的负载均衡效果！

　　是Hystrix断路器启动的效果

二：Hystrix缓存

　　在原来的helloService有注解@HystrixCommand在加一个注解@CacheResult，当参数都一样的时不调用请求直接返回缓存值，否则调用服务

　　@CacheResult，@CacheKey,@CacheRemove

@CacheResult(cacheKeyMethod = "getCacheKey2")
@HystrixCommand
public Book test6(Integer id) {
    return restTemplate.getForObject("http://HELLO-SERVICE/getbook5/{1}", Book.class, id);
}
public String getCacheKey2(Integer id) {
    return String.valueOf(id);
}

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@CacheResult
@HystrixCommand
public Book test6(@CacheKey Integer id,String aa) {
    return restTemplate.getForObject("http://HELLO-SERVICE/getbook5/{1}", Book.class, id);
}

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 三：Hystrix请求合并（高并发请求这样的方案很棒）

　　高并发时通信次数增加会导致总的通信时间增加，线程池资源有限，高并发会有延迟，合拼请求能解决问题

　　原理：利用一个合并处理器，将对同一个服务发起的连续请求合并成一个请求进行处理(这些连续请求的时间窗默认为10ms)过程中涉及到的一个核心类就是HystrixCollapser

　　不怎么看懂，可以自行研究https://mp.weixin.qq.com/s/0QSKVLaDjBAscRaeccaXuA