编者按
本文作者由浅及深，从核心问题的引入到具体模式的代码实现，阐述了微服务两种断路器模式的实现原理、优缺点以及二者的比较。
前言
不可否认的是，在过去的几年里，Docker和Kubernetes等技术已经彻底改变了我们对软件开发和部署的理解。
但是，尽管软件开发行业的快速发展促使开发人员采用最新的技术，但是后退一步，更好地查看支持这些技术的已建立的模式是很重要的。
断路器模式是微服务体系结构中广泛采用的模式之一。我们将比较使用两种不同方法实现它的优缺点: Hystrix和Istio。
微服务同步通信的核心问题
设想一个非常简单的微服务体系结构，包括:
- 一个后端服务
- 一个前端服务
我们假设*后端*和*前端*通过同步HTTP调用进行通信。
客户端C1 和 C2 调用 前端 获取一些信息。由于*前端*没有客户端所需的所有数据，因此它调用*后端*以获得缺失的部分数据。
但是因为网络通信，很多事情会发生:
- *前端*和*后端*之间的网络故障
- *后端*可能会因为错误而宕机
- 一个被*后端*依赖的服务(*e.g.*数据库)可能宕机
根据墨菲定律(“任何可能出错的都会出错”)，前端和后端之间的通信迟早会失败。
如果我们研究从前端到后端单个调用的生命周期，并考虑后端由于某种原因宕机，那么在某个时候，前端将因超时取消调用。
将范围缩小到应用程序级别，多个客户机同时调用前端，这将转换为对后端的多个调用: 前端将很快被请求淹没，并淹没在超时中。
在这个场景中，唯一合理的解决方案是fail-fast: 前端应该意识到后端出现了问题，并立即将故障返回给自己的客户端。
断路器模式
在电路领域中，断路器是为保护电路而设计的一种自动操作的电气开关。它的基本功能是在检测到故障后中断电流。然后可以重置(手动或自动)，以在故障解决后恢复正常操作。
这看起来与我们的问题非常相似: 为了保护应用程序不受过多请求的影响，最好在*后端*检测到重复出现的错误时立即中断*前端*和*后端*之间的通信。
在他的*Release It*一书中， Michael Nygard 使用了这个类比，并为应用于上述超时问题的设计模式提供了一个案例。它背后的流程非常简单:
- 如果调用失败，将失败调用的数量增加1
- 如果调用失败次数超过某个阈值，则打开电路
- 如果电路打开，立即返回错误或默认响应
- 如果电路是打开的，过了一段时间，半打开电路
- 如果电路是半开的，下一个呼叫失败，再打开它
- 如果电路是半开的，下一个呼叫成功，关闭它
这可以用下图来总结:
Istio断路器
Istio是一个服务网格(Service Mesh)，微服务应用程序的可配置基础结构层。它使服务实例之间的通信灵活、可靠和快速，并提供服务发现、负载平衡、加密、身份验证和授权、对断路器模式的支持等功能。
Istio的控制平面在底层集群管理平台(如Kubernetes、Mesos等)上提供了一个抽象层，并要求以这种方式管理应用程序。
作为其核心，Istio由位于应用程序实例前面的Envoy代理实例组成，并且使用了sidecar容器模式和Pilot(一个管理它们的工具)。这种代理策略有很多优点:
- 自动为HTTP, gRPC, WebSocket和TCP流量做负载平衡。
- 通过丰富的路由规则、重试、失败和错误注入对流量行为进行细粒度控制。
- 可插入的策略层和配置API，支持访问控制、速率限制和配额。
- 一个集群内所有流量的自动度量、日志和跟踪，包括集群的加入和退出。
- 在具有强大的身份验证和授权的集群中进行安全的服务间通信。
因为对*后端*的出站调用通过Envoy代理，所以很容易检测到它们何时超时。然后代理可以拦截进一步的调用并立即返回，从而有效地执行fail-fast。特别地，这使得断路器模式能够以黑箱方式运行。
配置Istio断路器
正如我们所说，Istio构建在您选择的集群管理平台上，并要求应用程序在这个平台部署。Kubernetes通过DestinationRule实现断路器模式，或者更具体的路径TrafficPolicy(原断路器)->OutlierDetection，根据以下模型:
参数如下:
| 域 | 描述 |
|---|---|
consecutiveErrors |
断路器打开前的出错次数。 |
interval |
断路器检查分析的时间间隔。 |
baseEjectionTime |
最小的开放时间。该电路将保持一段时间，等于最小弹射持续时间和电路已打开的次数的乘积。 |
maxEjectionPercent |
可以弹出的上游服务的负载平衡池中主机的最大百分比。 |
与上述公称断路器相比，有两个主要偏差:
- 没有半开放的状态。然而，断路器持续打开的时间取决于被调用服务之前失败的次数。持续的故障服务将导致断路器的开路时间越来越长。
- 在基本模式中，只有一个被调用的应用程序(后端)。在更实际的生产环境中，负载均衡器后面可能部署同一个应用程序的多个实例。某些情况下有些实例可能会失败，而有些实例可能会工作。因为Istio也有负载均衡器的功能，能够追踪失败的实例，并把它们从负载均衡池中移除，在一定程度上: ‘maxEjectionPercent’属性的作用是保持一小部分的实例池。
Istio实现断路器的方法是一种黑盒方法。它的视角很高，只有出了问题才能打开电路。另一方面，它的设置非常简单，不需要任何底层代码的知识，并且可以作为事后配置。
Hystrix断路器
Hystrix是一个最初由Netflix提供的开源Java库。它是一个延迟容忍和容错的库，用于隔离对远程系统、服务和第三方库的访问点，停止级联故障，并在不可避免出现故障的复杂分布式系统中启用弹性。
Hystrix有很多特点，包括:
- 保护通过第三方客户端库访问(通常是通过网络)的依赖项的延迟和失败。
- 防止复杂分布式系统中的级联故障。
- 失败快，恢复快。
- 回退并尽可能优雅地降级。
- 启用近实时监视、警报和操作控制。
当然，断路器的模式体现了这些特点。因为Hystrix是一个库，它以白盒方式实现它。
Resilience4J Netflix最近宣布，它已经停止开发Hystrix库，转而开发目前知名度较低的 Resilience4J 项目。 即使客户端代码可能稍有不同，Hystrix和Resilience4J的实现方法也是相似的。
一个Hystrix断路器的例子
以电子商务web应用程序为例。该应用的架构由不同的微服务组成，每个微服务都基于一个业务特性:
- 身份验证
- 目录浏览
- 购物车管理
- 定价和引用
- 其它
当显示目录项时，将查询定价/报价微服务的价格。如果它坏了，不管是不是断路器，价格都不会退回来，也不可能订购任何东西。
从企业的角度来看，任何停机时间不仅会影响品牌的认知度，还会降低销售。大多数销售策略都倾向于销售，尽管价格并不完全正确。实现此销售策略的解决方案可以是缓存定价/报价服务在可用时返回的价格，并在服务关闭时返回缓存的价格。
Hystrix提供了一个断路器实现，允许在电路打开时执行fallback机制，从而实现了这种方法。
这是Hystrix模型的一个非常简单的类图:
最关键的地方就在 HystrixCommand方法 run()和 getFallback():
run()是要实际执行的代码 e.g. 从报价服务中获取价格getFallabck()获取当断路器打开时的fallback结果 e.g. 返回缓存的价格
这可以转化为以下代码，使用Spring的RestTemplate:
public class FetchQuoteCommand extends HystrixCommand<Double> {
private final UUID productId; // 1
private final RestTemplate template; // 2
private final Cache<UUID, Double> cache; // 3
public FetchQuoteCommand(UUID productId,
RestTemplate template,
Cache<UUID, Double> cache) {
super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetQuote")); // 4
this.template = template;
this.cache = cache;
this.productId = productId;
}
@Override
protected Double run() {
Double quote = template.getForObject("https://acme.com/api/quote/{id}", // 5
Double.class,
productId);
cache.put(productId, quote); // 6
return quote;
}
@Override
protected Double getFallback() {
return cache.get(productId); // 7
}
}
这需要作出一些解释:
- 该命令包装产品的id，将其建模为
UUID。 - Spring的
RestTemplate用于进行REST调用。任何其他实现方式都可以。 - 一个共享的JCache实例，用于在服务可用时存储引号。
- Hystrix命令需要一个组键，以便在需要时将它们组合在一起。这是Hystrix的另一个特性，超出了本文的范围。有兴趣的读者可以在Hystrix wiki中阅读有关命令组的内容。
- 执行对引用服务的调用。如果它失败，Hystrix断路器流程启动。
- 如果调用成功，则将返回的引用缓存到JCache共享实例中。
- 当断路器打开时调用getFallback()。在这种情况下，从缓存中获取引用。
Hystrix wiki提供了更高级的例子，例如fallback本身就是一个需要执行的命令。
将Hystrix与Spring Cloud集成
虽然上面的代码可以工作，但是每次引用时都需要创建一个Hystrix命令对象。
Spring Cloud是建立在Spring Boot(本身依赖Spring框架)之上的库，它提供了与Spring的良好集成。它让你在处理Hystrix命令对象的实例化时，只需注释所需的fallback方法:
public class FetchQuoteService {
private final RestTemplate template;
private final Cache<UUID, Double> cache;
public SpringCloudFetchQuoteCommand(RestTemplate template,
Cache<UUID, Double> cache) {
this.template = template;
this.cache = cache;
}
@HystrixCommand(fallbackMethod = "getQuoteFromCache") // 1
public Double getQuoteFor(UUID productId) { // 2
Double quote = template.getForObject("https://acme.com/api/quote/{id}", // 3
Double.class,
productId);
cache.put(productId, quote); // 4
return quote;
}
public Double getQuoteFromCache(UUID productId) { // 5
return cache.get(productId);
}
}
- 这个方法应该用
@HystrixCommand注释.fallbackMethod元素引用fallback方法. 显然，这将通过反射来处理，并且不是类型安全的——毕竟这是一个字符串。 - Spring Cloud Hystrix允许在方法调用时传递产品的id参数。与上面简单的Hystrix命令相比，这允许有一个通用的服务对象。Hystrix命令的创建由Spring Cloud在运行时处理。
- 核心逻辑没有改变。
- 同样，缓存过程保持不变。
- fallback方法是一种常规方法。 它将使用与主方法完全相同的参数值来调用， 因此，它必须具有相同的参数类型(以相同的顺序)。因为
getQuoteFor()方法接受UUID，所以这个方法也接受UUID。
无论是独立的还是由Spring Boot Cloud封装的，Hystrix都需要在代码级处理断路器。因此，需要提前计划，更改需要部署更新后的二进制文件。然而，当事情出错时，这允许有一个非常好的自定制的行为。
Istio vs Hystrix: battle of circuit breakers
如果存在失败的可能性，给定时间，就会出现失败，严重依赖网络的微服务需要针对失败进行设计。断路器模式是处理服务缺乏可用性的一种方法: 它不会对请求进行排队并阻塞调用者，而是快速失败(fail-fast)并立即返回。
实现断路器的方法有两种，一种是黑盒方式，另一种是白盒方式。Istio作为一种代理管理工具，使用了黑盒方式.它实现起来很简单，不依赖于底层技术栈，而且可以在事后配置。
另一方面，Hystrix库使用白盒方式。它允许所有不同类型的fallback:
- 单个默认值
- 一个缓存
- 调用其他服务
它还提供了级联回退(cascading fallbacks)。这些额外的特性是有代价的: 它需要在开发阶段就做出fallback的决策。
这两种方法之间的最佳匹配可能会依靠自己的上下文: 在某些情况下，如引用的服务，一个白盒战略后备可能是一个更好的选择，而对于其他情况下快速失败可能是完全可以接受的，如一个集中的远程登录服务。
当然，没有什么能阻止你同时使用它们。