如何在SpringBoot中使用Hystrix实现接口限流操作？

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Hystrix是由Netflix公司开发的用来完成分布式系统容错和稳定性管理工具，通过断路器的方式来增强系统的容错能力，从而防止因为单个服务故障而影响到整个系统的的情况，于此同时还支持了对于服务限流、降级等的控制，从而提高了系统的稳定性。

Hystrix的核心概念

根据上面的介绍，我们知道Hystrix的核心功能就是断路器，也就是说当一个服务在一定时间内连续的出现故障的时候，Hystrix就会触发断路器机制，系统可以返回默认值或执行降级逻辑，等到服务恢复正常后再重新尝试调用。这样可以有效的防止服务继续调用故障服务从而导致前置系统崩溃。

当然在上面我们还提到了Hystrix还可以用来完成限流的操作，通过设置请求的最大并发连接数来避免因为系统过载导致服务崩溃的情况发生。

在服务调用失败或超时的情况下，Hystrix还提供了服务隔离和服务降级的操作，也就是说Hystrix会执行一个备用逻辑，一般情况下，可以返回一个默认值或调用一个后备服务来替代原本的服务调用，从而保证服务能够正常执行。

下面我们就来详细看看如何在Spring Boot应用中使用Hystrix实现接口限流。

如何在Spring Boot中使用Hystrix实现接口限流操作

引入Hystrix依赖

在Spring Boot项目中，想要使用Hystrix实现接口限流，就需要引入spring-cloud-starter-netflix-hystrix依赖配置，如下所示。在POM文件中添加下面的配置依赖，这样Spring Cloud中的Hystrix库会自动提供相关的功能，开发者只需要简单的配置就可以完成接口限流操作。

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

启用Hystrix

配置依赖引入完成之后，接下来需要在主类上通过@EnableCircuitBreaker注解，来启动Hystrix的支持，如下所示。

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

使用Hystrix进行接口限流

接下来，就来具体看看如何使用Hystrix进行限流。

我们可以通过@HystrixCommand注解来定义服务调用的隔离策略、断路器、降级逻辑等操作，如下所示。

@RestController public class MyController { private final Random random = new Random(); @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod", commandProperties = { @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"), // 使用线程隔离 @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "1000"), // 超时设置 @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"), // 断路器请求数量阈值 @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"), // 断路器错误百分比阈值 @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "5000"), // 断路器恢复时间 @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeInMilliseconds", value = "10000"), // 统计窗口时间 @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "10") // 统计桶数 }) @RequestMapping("/test") public String testEndpoint() { // 模拟请求的延迟，造成超时 if (random.nextInt(10) < 8) { try { Thread.sleep(1500); // 模拟请求超时 } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } return "Service is working fine!"; } // 降级方法 public String fallbackMethod() { return "Service is temporarily unavailable. Please try again later."; } }

其中execution.isolation.strategy配置项主要是用来指定隔离的策略，例如上面所示THREAD就表示通过独立的线程来执行Hystrix的命令，然后通过SEMAPHORE则表示通过信号量的方式来进行并发流量的请求控制。

execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds配置项主要的作用是设置超时时间，这个超时时间的意思就是可以理解为请求的超时时间，单位是毫秒。

circuitBreaker.requestVolumeThreshold配置项的意思是用来设置触发断路器的最小的请求量，也就是说只有当请求的量级超过了这个阈值的时候，才会判断服务是否调用失败。

circuitBreaker.errorThresholdPercentage这个配置项的意思是设置错误百分比的阈值，也就是当系统的错误超过这个阈值的时候，就会触发断路器机制，例如100个请求中有95个请求都是错的，那么就表示该服务确实出现了问题，这个时候就需要进行熔断了。

circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds这个配置项是用来设置断路器的休眠的时间，也就是说断路器会在这段时间后尝试恢复。

metrics.rollingStats.timeInMilliseconds和 metrics.rollingStats.numBuckets两个参数主要是用来设置Hystrix进行数据统计的窗口的大小和统计的时间的大小。主要是用来计算错误率用来触发熔断机制。

配置完成之后，我们就可以调用/test请求来模拟请求延迟等场景来测试Hystrix的熔断策略。

监控

与Resilience4j类似Hystrix也可以通过actuator来进行监控，也需要引入spring-boot-starter-actuator依赖，如下所示。

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

然后就可以通过下面的配置来开启监控

management.endpoints.web.exposure.include=health,hystrix.stream

总结

相比较而言Hystrix还是一个很不错的分布式容错框架，可以实现实现断路器模式、限流和降级等策略，帮助我们有效的增强微服务系统的稳定性，通过与Spring Boot的整合可以快速高效的实现接口限流操作，我们可以通过Hystrix提供的各种配置方式，来确保确保系统在高并发和故障情况下依然能够正常运行。