之前我写过一篇博文,,在这篇文章里,我们是通过Hystrix调用正常工作的服务,也就是说,Hytrix的保护机制并没有起作用,这里我们将在HystrixProtectDemo.java里演示调用不可用的服务时,hystrix启动保护机制的流程。这个类是基于NormalHystrixDemo.java改写的,只是在其中增加了getFallback方法,代码如下。
1 //省略必要的package和import代码2 public class HystrixProtectDemo extends HystrixCommand{3 RestClient client = null;4 HttpRequest request = null;5 //构造函数很相似6 public HystrixDemoProtectDemo() {7 super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));8 }9 //initRestClient方法没变10 private void initRestClient(){11 //和NormalHystrixDemo.java一样,具体请参考代码12 }13 //run方法也没变14 protected String run() {15 //和NormalHystrixDemo.java一样,具体请参考代码16 }17 //这次多个了getFallback方法,一旦出错,会调用其中的代码18 protected String getFallback() {19 //省略跳转到错误提示页面的动作20 return "Call Unavailable Service.";21 }22 //main函数23 public static void main(String[] args) {24 HystrixDemoProtectDemo normalDemo = new HystrixDemoProtectDemo();25 normalDemo.initRestClient();26 try {27 Thread.sleep(1000);28 } catch (InterruptedException e) {29 e.printStackTrace();30 } 31 String result = normalDemo.execute();32 System.out.println("Call available function, result is:" + result);33 }34 }
这个类里的构造函数和NormalHystrixDemo.java很相似,而initRestClient和run方法根本没变,所以就不再详细给出了。
在第18行里,我们重写了HystrixCommand类的getFallback方法,在其中定义了一旦访问出错的动作,这里仅仅是输出一段话,在实际的项目里,可以跳转到相应的错误提示页面。
而main函数里的代码和NormalHystrixDemo.java里的完全一样,只是,在运行这段代码前无需运行HystrixServerDemo项目的启动类,这样服务一定是调用不到的。运行本段代码后,我们能看到如下的结果。
In run
Call available function, result is:Call Unavailable Service.
从第2行的输出上,我们能确认,一旦调用服务出错,Hystrix处理类能自动地调用getFallback方法。
如果这里没有定义getFallback方法,那么一旦服务不可用,那么用户可能在连接超时之后,在浏览器里看到一串毫无意义的内容,这样用户体验就很差,如果整个系统的其它容错措施也没到位,甚至就有可能导致当前和下游模块瘫痪。
相反,在这里由于我们在hystirx提供的getFallback方法里做了充分的准备,那么一旦出现错误,这段错误处理的代码能被立即触发,其效果就相当于熔断后继的处理流程。
由getFallback出面,友好地告知用户出问题了,以及后继该如何处理,这样一方面能及时熔断请求从而保护整个系统,另一方面不会造成因体验过差而用户大规模流失的情况。
如果每次请求都要走后台应用程序乃至再到数据库检索一下数据,这对服务器的压力太大,有时候这一因素甚至会成为影响网站服务性能的瓶颈。所以,大多数网站会把一些无需实时更新的数据放入缓存,前端请求是到缓存里拿数据。
Hystrix在提供保护性便利的同时,也能支持缓存的功能,在下面的HystrixCacheDemo.java里,我们将演示Hystrix从缓存中读取数据的步骤,代码如下。
1 //省略必要的package和import代码2 public class HystrixCacheDemo extends HystrixCommand{3 //用户id4 Integer id;5 //用一个HashMap来模拟数据库里的数据6 private HashMap userList = new HashMap ();7 //构造函数8 public HystrixCacheDemo(Integer id) {9 super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("RequestCacheCommand")); 10 this.id = id;11 userList.put(1, "Tom");12 }
在第3行里,我们定义了一个用户id,并在第6行定义了一个存放用户信息的HashMap。
在第8行的构造函数里,我们在第10行里用参数id来初始化了本对象的id属性,并在第11行里,通过put方法模拟地构建了一个用户,在项目里,用户的信息其实是存在数据库里的。
13 protected String run() {14 System.out.println("In run");15 return userList.get(id);16 }
如果不走缓存的话,第13行定义run函数将会被execute方法触发,在其中的第15行里,我们通过get方法从userList这个HashMap里获得一条用户数据,这里我们用get方法来模拟根据id从数据库里获取数据的诸多动作。
17 protected String getCacheKey() {18 return String.valueOf(id);19 }
第17行定义的getCacheKey方法是Hystrix实现缓存的关键,在其中我们可以定义“缓存对象的标准”,具体而言,我们在这里是返回String.valueOf(id),也就是说,如果第二个HystrixCacheDemo对象和第一个对象具有相同的String.valueOf(id)的值,那么第二个对象在调用execute方法时,就可以走缓存。
public static void main(String[] args) { 21 //初始化上下文,否则无法用缓存机制22 HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();23 //定义两个具有相同id的对象24 HystrixCacheDemo cacheDemo1 = new HystrixCacheDemo(1);25 HystrixCacheDemo cacheDemo2 = new HystrixCacheDemo(1);26 //第一个对象调用的是run方法,没有走缓存 27 System.out.println("the result for cacheDemo1 is:" + cacheDemo1.execute());28 System.out.println("whether get from cache:" + cacheDemo1.isResponseFromCache);29 //第二个对象,由于和第一个对象具有相同的id,所以走缓存 30 System.out.println("the result for cacheDemo2 is:" + cacheDemo2.execute());31 System.out.println("whether get from cache:" + cacheDemo2.isResponseFromCache);32 //销魂上下文,以清空缓存33 context.shutdown();34 //再次初始化上下文,但由于缓存已清,所以cacheDemo3没走缓存35 context = HystrixRequestContext.initializeContext();36 HystrixCacheDemo cacheDemo3 = new HystrixCacheDemo(1);37 System.out.println("the result for 3 is:" + cacheDemo3.execute());38 System.out.println("whether get from cache:" + cacheDemo3.isResponseFromCache);39 context.shutdown();
在第20行的main方法里,我们定义了如下的主要逻辑。
第一,在第22行,通过initializeContext方法,初始化了上下文,这样才能启动缓存机制。,在第24和25行里,我们创建了两个不同名的,但相同id的HystrixCacheDemo对象。
第二,在第27行里,我们通过cacheDemo1对象的execute方法,根据id查找用户,虽然我们在这里是通过run方法里第15行的get方法从HashMap里取数据,但大家可以把这想象成从数据表里取数据。
第三,在第30行里,我们调用了cacheDemo2对象的execute方法,由于它和cacheDemo1对象具有相同的id,所以这里并没有走execute方法,而是直接从保存cacheDemo1.execute的缓存里拿数据,这就可以避免因多次访问数据库而造成了系统损耗。
第四,我们在第33行销毁了上下文,并在第35行里重新初始化了上下文,之后,虽然在第36行定义的cacheDemo3对象的id依然是1,但由于上下文对象被重置过,其中的缓存也被清空,所以在第37里执行的execute方法并没有走缓存。
运行上述代码,我们能看到如下的输出,这些打印结果能很好地验证上述对主要流程的说明。
1 In run2 the result for cacheDemo1 is:Tom3 whether get from cache:false4 the result for cacheDemo2 is:Tom5 whether get from cache:true6 In run7 the result for 3 is:Tom
这里请大家注意,在缓存相关的getCacheKey方法里,我们不是定义“保存缓存值”的逻辑,而是定义“缓存对象的标准”,初学者经常会混淆这点。具体而言,在这里的getCacheKey方法里,我们并没有保存id是1的User对象的值(这里是Tom),而是定义了如下的标准:只要两个(或多个)HystrixCacheDemo对象具有相同的String.valueOf(id)的值,而且缓存中也已经存有id的1的结果值,那么后继对象则可以直接从缓存里读数据。
在上文里,我们演示了通过Hystrix调用可用以及不可用服务的运行结果,并在调用过程中引入了缓存机制,这里,我们将在上述案例的基础上归纳Hystrix的一般工作流程。
第一,我们可以通过extends HystrixCommand<T>的方式,让一个类具备Hystrix保护机制的特性,其中T是泛型,在上述案例中我们用到的是String。
第二,一旦继承了HystrixCommand之后,我们就可以通过重写run方法和getFallback方法来定义调用“可用”和“不可用”服务的业务功能代码,其中,这两个方法的返回值需要和第一步里定义的泛型T一致。而在项目里,我们一般在getFallback方法里,定义“服务不可用”时的保护措施(也就是后文里将要提到的降级措施)。
第三,我们还可以通过缓存机制来降低并发情况下对服务器的压力,在Hystrix里,我们可以在getCacheKey里定义“判断可以走缓存对象的标准”。
在使用缓存是,请注意两点,第一需要开启上下文,第二,Hystrix会根据定义在类里的属性判断多次调用的对象是否是同一个,如果是,而且之前被调用过,则可以走缓存。
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