降级熔断框架 Hystrix 源码解析：滑动窗口统计
概述
Hystrix 是一个开源的降级熔断框架，用于提高服务可靠性，适用于依赖大量外部服务的业务系统。什么是降级熔断呢？
降级
业务降级，是指牺牲非核心的业务功能，保证核心功能的稳定运行。简单来说，要实现优雅的业务降级，需要将功能实现拆分到相对独立的不同代码单元，分优先级进行隔离。在后台通过开关控制，降级部分非主流程的业务功能，减轻系统依赖和性能损耗，从而提升集群的整体吞吐率。
降级的重点是：业务之间有优先级之分。降级的典型应用是：电商活动期间关闭非核心服务，保证核心买买买业务的正常运行。
熔断
老式电闸都安装了保险丝，一旦有人使用超大功率的设备，保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏。同理我们的接口也需要安装上“保险丝”，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪，当流量过大时，可以采取拒绝或者引流等机制。
同样在分布式系统中，当被调用的远程服务无法使用时，如果没有过载保护，就会导致请求的资源阻塞在远程服务器上耗尽资源。很多时候，刚开始可能只是出现了局部小规模的故障，然而由于种种原因，故障影响范围越来越大，最终导致全局性的后果。这种过载保护，就是熔断器。
在 hystrix 中，熔断相关的配置有以下几个：
滑动窗口长度，单位毫秒
hystrix.command.HystrixCommandKey.circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds
滑动窗口滚动桶的长度，单位毫秒
hystrix.command.HystrixCommandKey.metrics.rollingPercentile.bucketSize
触发熔断的失败率阈值
hystrix.command.HystrixCommandKey.circuitBreaker.errorThresholdPercentage
触发熔断的请求量阈值
hystrix.command.HystrixCommandKey.circuitBreaker.requestVolumeThreshold
从配置信息里可以看出来，熔断逻辑判断里使用了滑动窗口来统计服务调用的成功、失败量。那么这里的滑动窗口是如何实现的呢？下面我们深入源码来研究一下。
注：使用的源码版本是 2017-09-13 GitHub 上 master 分支最新代码。
滑动窗口
在 hystrix 里，大量使用了 RxJava 这个响应式函数编程框架，滑动窗口的实现也是使用了 RxJava 框架。
RxJava 介绍可以查看我所理解的RxJava — 上手其实很简单。
源码分析
一个滑动窗口有两个关键要素组成：窗口时长、窗口滚动时间间隔。通常一个窗口会划分为若干个桶 bucket，每个桶的大小等于窗口滚动时间间隔。也就是说，滑动窗口统计数据时，分两步：
统计一个 bucket 内的数据；
统计一个窗口，即若干个 bucket 的数据。
bucket 统计的代码位于 BucketedCounterStream 类中，其关键的代码如下所示：
// 这里的代码并非全部，只展示了和 bucket 统计相关的关键代码public abstract class BucketedCounterStream< Event extends HystrixEvent, Bucket, Output> { protected final int numBuckets; protected final Observable< Bucket> bucketedStream; protected final AtomicReference< Subscription> subscription = new AtomicReference< Subscription>(null); private final Func1< Observable< Event>, Observable< Bucket>> reduceBucketToSummary; protected BucketedCounterStream(final HystrixEventStream< Event> inputEventStream, final int numBuckets, final int bucketSizeInMs, final Func2< Bucket, Event, Bucket> appendRawEventToBucket) { this.numBuckets = numBuckets; this.reduceBucketToSummary = new Func1< Observable< Event>, Observable< Bucket>>() { @Override
public Observable< Bucket> call(Observable< Event> eventBucket) { return eventBucket.reduce(getEmptyBucketSummary(), appendRawEventToBucket);
}
}; final List< Bucket> emptyEventCountsToStart = new ArrayList< Bucket>(); for (int i = 0; i < numBuckets; i++) {
emptyEventCountsToStart.add(getEmptyBucketSummary());
} this.bucketedStream = Observable.defer(new Func0< Observable< Bucket>>() { @Override
public Observable< Bucket> call() { return inputEventStream
.observe()
.window(bucketSizeInMs, TimeUnit.MILLISECONDS) //bucket it by the counter window so we can emit to the next operator in time chunks, not on every OnNext
.flatMap(reduceBucketToSummary) //for a given bucket, turn it into a long array containing counts of event types
.startWith(emptyEventCountsToStart); //start it with empty arrays to make consumer logic as generic as possible (windows are always full)
}
});
} abstract Bucket getEmptyBucketSummary();
}首先我们看这几行代码，这几行代码功能是：将服务调用级别的输入数据流 inputEventStream 以 bucketSizeInMs 毫秒为一个桶进行了汇总，汇总的结果输入到桶级别数据流 bucketedStream。
this.bucketedStream = Observable.defer(new Func0<Observable<Bucket>>() { @Override
public Observable<Bucket> call() { return inputEventStream
.observe()
.window(bucketSizeInMs, TimeUnit.MILLISECONDS) // window 窗函数汇聚 bucketSizeInMs 毫秒内的数据后，每隔 bucketSizeInMs 毫秒批量发送出去
.flatMap(reduceBucketToSummary) // flatMap 方法接收到 window 窗函数发来的数据，使用 reduceBucketToSummary 函数进行汇总统计
.startWith(emptyEventCountsToStart); // 给 bucketedStream 发布源设定一个起始值
}
});RxJava 基于观察者模式，又叫“发布-订阅”模式。inputEventStream 是 HystrixEventStream 对象，其 observe() 方法返回的是一个被观察者 Observable 对象，也可以说是一个发布源 Publisher。
public interface HystrixEventStream<E extends HystrixEvent> { Observable<E> observe();
}在 Hystrix 中有多种数据发布源，与服务调用的熔断相关的是 HystrixCommandCompletionStream：
每一次服务调用结束，调用 write 方法记录成功、失败等信息；
write 方法调用了 writeOnlySubject.onNext，writeOnlySubject 是一个线程安全的发布源 PublishSubject，用于发布 HystrixCommandCompletion 类型的数据，onNext 功能是发布一个事件或数据；
observe 方法返回的可订阅数据源 readOnlyStream 是 writeOnlySubject 的只读版本。
public class HystrixCommandCompletionStream implements HystrixEventStream<HystrixCommandCompletion> { private final HystrixCommandKey commandKey; // 服务调用标记 key
private final Subject<HystrixCommandCompletion, HystrixCommandCompletion> writeOnlySubject; private final Observable<HystrixCommandCompletion> readOnlyStream;
HystrixCommandCompletionStream(final HystrixCommandKey commandKey) { this.commandKey = commandKey; this.writeOnlySubject = new SerializedSubject<HystrixCommandCompletion, HystrixCommandCompletion>(PublishSubject.<HystrixCommandCompletion>create()); this.readOnlyStream = writeOnlySubject.share();
} public void write(HystrixCommandCompletion event) {
writeOnlySubject.onNext(event);
} @Override
public Observable<HystrixCommandCompletion> observe() { return readOnlyStream;
}
}上面分析了 bucket 统计和事件发布源相关的代码，下面我们再看一下 window 统计的代码。滑动窗口统计的代码在 BucketedRollingCounterStream 类中，window 统计和 bucket 统计原理是一样的，只是维度不同：
bucket 统计的维度是时间，比如 bucketSizeInMs 毫秒；
window 统计的维度是若干数据，在这里是 numBuckets 个 bucket。
注意：numBuckets 的值等于 hystrix.command.HystrixCommandKey.circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds 除以 hystrix.command.HystrixCommandKey.metrics.rollingPercentile.bucketSize，numBuckets 是整数，所以 sleepWindowInMilliseconds 必须是 bucketSize 的整数倍，否则 Hystrix 就会抛出异常。
public abstract class BucketedRollingCounterStream<Event extends HystrixEvent, Bucket, Output> extends BucketedCounterStream<Event, Bucket, Output> { private Observable<Output> sourceStream; private final AtomicBoolean isSourceCurrentlySubscribed = new AtomicBoolean(false); protected BucketedRollingCounterStream(HystrixEventStream<Event> stream, final int numBuckets, int bucketSizeInMs, final Func2<Bucket, Event, Bucket> appendRawEventToBucket, final Func2<Output, Bucket, Output> reduceBucket) { super(stream, numBuckets, bucketSizeInMs, appendRawEventToBucket);
Func1<Observable<Bucket>, Observable<Output>> reduceWindowToSummary = new Func1<Observable<Bucket>, Observable<Output>>() { @Override
public Observable<Output> call(Observable<Bucket> window) { return window.scan(getEmptyOutputValue(), reduceBucket).skip(numBuckets);
}
}; this.sourceStream = bucketedStream //stream broken up into buckets
.window(numBuckets, 1) //emit overlapping windows of buckets
.flatMap(reduceWindowToSummary) //convert a window of bucket-summaries into a single summary
.doOnSubscribe(new Action0() { @Override
public void call() {
isSourceCurrentlySubscribed.set(true);
}
})
.doOnUnsubscribe(new Action0() { @Override
public void call() {
isSourceCurrentlySubscribed.set(false);
}
})
.share() // multiple subscribers should get same data
.onBackpressureDrop(); // 如果消费者处理数据太慢导致数据堆积，就丢弃部分数据
} @Override
public Observable<Output> observe() { return sourceStream;
}
}接下来我们介绍一下 BucketedRollingCounterStream 构造函数的主要参数：
HystrixEventStream stream：数据发布源；
int numBuckets：每个窗口内部 bucket 个数；
int bucketSizeInMs：bucket 时长，也是窗口滚动时间间隔；
appendRawEventToBucket：bucket 内部统计函数，其功能是起始值 Bucket 加上 Event 后，输出 Bucket 类型值，对对个数据的处理具有累积的效果；
reduceBucket：和 appendRawEventToBucket 类似，用于 window 统计。
BucketedRollingCounterStream 提供了完整的滑动窗口统计的服务，想要使用滑动窗口来统计数据的继承实现 BucketedRollingCounterStream 即可。 接下来我们看一下用于滑动统计服务调用成功、失败次数的 RollingCommandEventCounterStream 类：
public class RollingCommandEventCounterStream extends BucketedRollingCounterStream<HystrixCommandCompletion, long[], long[]> { private static final ConcurrentMap<String, RollingCommandEventCounterStream> streams = new ConcurrentHashMap<String, RollingCommandEventCounterStream>(); private static final int NUM_EVENT_TYPES = HystrixEventType.values().length; public static RollingCommandEventCounterStream getInstance(HystrixCommandKey commandKey, int numBuckets, int bucketSizeInMs) {
RollingCommandEventCounterStream initialStream = streams.get(commandKey.name()); if (initialStream != null) { return initialStream;
} else { synchronized (RollingCommandEventCounterStream.class) {
RollingCommandEventCounterStream existingStream = streams.get(commandKey.name()); if (existingStream == null) {
RollingCommandEventCounterStream newStream = new RollingCommandEventCounterStream(commandKey, numBuckets, bucketSizeInMs,
HystrixCommandMetrics.appendEventToBucket, HystrixCommandMetrics.bucketAggregator);
streams.putIfAbsent(commandKey.name(), newStream); return newStream;
} else { return existingStream;
}
}
}
} private RollingCommandEventCounterStream(HystrixCommandKey commandKey, int numCounterBuckets, int counterBucketSizeInMs,
Func2<long[], HystrixCommandCompletion, long[]> reduceCommandCompletion,
Func2<long[], long[], long[]> reduceBucket) { super(HystrixCommandCompletionStream.getInstance(commandKey), numCounterBuckets, counterBucketSizeInMs, reduceCommandCompletion, reduceBucket);
}
}RollingCommandEventCounterStream 构造函数是私有的，需要通过 getInstance 方法来获取实例，这么做是为了确保每个依赖服务 HystrixCommandKey 只生成一个 RollingCommandEventCounterStream 实例。我们看一下构造 BucketedRollingCounterStream 的时候传入的参数，appendRawEventToBucket、reduceBucket 的实现分别是 HystrixCommandMetrics.appendEventToBucket、HystrixCommandMetrics.bucketAggregator，其主要功能就是一个对各种 HystrixEventType 事件的累加求和。
public class HystrixCommandMetrics extends HystrixMetrics { private static final HystrixEventType[] ALL_EVENT_TYPES = HystrixEventType.values(); public static final Func2<long[], HystrixCommandCompletion, long[]> appendEventToBucket = new Func2<long[], HystrixCommandCompletion, long[]>() { @Override
public long[] call(long[] initialCountArray, HystrixCommandCompletion execution) {
ExecutionResult.EventCounts eventCounts = execution.getEventCounts(); for (HystrixEventType eventType: ALL_EVENT_TYPES) { switch (eventType) { case EXCEPTION_THROWN: break; //this is just a sum of other anyway - don't do the work here
default:
initialCountArray[eventType.ordinal()] += eventCounts.getCount(eventType); break;
}
} return initialCountArray;
}
}; public static final Func2<long[], long[], long[]> bucketAggregator = new Func2<long[], long[], long[]>() { @Override
public long[] call(long[] cumulativeEvents, long[] bucketEventCounts) { for (HystrixEventType eventType: ALL_EVENT_TYPES) { switch (eventType) { case EXCEPTION_THROWN: for (HystrixEventType exceptionEventType: HystrixEventType.EXCEPTION_PRODUCING_EVENT_TYPES) {
cumulativeEvents[eventType.ordinal()] += bucketEventCounts[exceptionEventType.ordinal()];
} break; default:
cumulativeEvents[eventType.ordinal()] += bucketEventCounts[eventType.ordinal()]; break;
}
} return cumulativeEvents;
}
};
}这个滑动窗口是在 Hystrix 哪里使用的呢？必然是熔断逻辑里啊。熔断逻辑位于 HystrixCircuitBreaker 类中，其使用滑动窗口的关键代码如下。主要是调用了 BucketedRollingCounterStream 的 observe 方法，对统计数据的发布源进行了订阅，收到统计数据后，对熔断器状态 circuitOpened 进行更新。
/* package */class HystrixCircuitBreakerImpl implements HystrixCircuitBreaker { private final HystrixCommandProperties properties; private final HystrixCommandMetrics metrics; enum Status {
CLOSED, OPEN, HALF_OPEN;
} private final AtomicReference<Status> status = new AtomicReference<Status>(Status.CLOSED); private final AtomicLong circuitOpened = new AtomicLong(-1); private final AtomicReference<Subscription> activeSubscription = new AtomicReference<Subscription>(null); protected HystrixCircuitBreakerImpl(HystrixCommandKey key, HystrixCommandGroupKey commandGroup, final HystrixCommandProperties properties, HystrixCommandMetrics metrics) { this.properties = properties; this.metrics = metrics; //On a timer, this will set the circuit between OPEN/CLOSED as command executions occur
Subscription s = subscribeToStream();
activeSubscription.set(s);
} private Subscription subscribeToStream() { return metrics.getHealthCountsStream()
.observe()
.subscribe(new Subscriber<HealthCounts>() { @Override
public void onCompleted() {
} @Override
public void onError(Throwable e) {
} @Override
public void onNext(HealthCounts hc) { // 判断请求次数，是否达到阈值。毕竟请求量太小，熔断的意义也就不大了
if (hc.getTotalRequests() < properties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold().get()) {
} else { // 判断失败率是否达到阈值
if (hc.getErrorPercentage() < properties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage().get()) {
} else { // 失败率达到阈值，则修改熔断状态为 OPEN
if (status.compareAndSet(Status.CLOSED, Status.OPEN)) {
circuitOpened.set(System.currentTimeMillis());
}
}
}
}
});
}
}手动写一个示例
前面解析了 Hystrix 中滑动窗口的实现，由于考虑了各种细节其实现非常复杂，所以我们写了一个简易版本的滑动窗口统计，方便观察学习。
import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import rx.Observable;import rx.functions.Func1;import rx.functions.Func2;import rx.subjects.PublishSubject;import rx.subjects.SerializedSubject;import java.util.concurrent.TimeUnit;/**
* 模拟滑动窗口计数
* Created by albon on 17/6/24.
*/public class RollingWindowTest { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WindowTest.class); public static final Func2<Integer, Integer, Integer> INTEGER_SUM =
(integer, integer2) -> integer + integer2; public static final Func1<Observable<Integer>, Observable<Integer>> WINDOW_SUM =
window -> window.scan(0, INTEGER_SUM).skip(3); public static final Func1<Observable<Integer>, Observable<Integer>> INNER_BUCKET_SUM =
integerObservable -> integerObservable.reduce(0, INTEGER_SUM); public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
PublishSubject<Integer> publishSubject = PublishSubject.create();
SerializedSubject<Integer, Integer> serializedSubject = publishSubject.toSerialized();
serializedSubject
.window(5, TimeUnit.SECONDS) // 5秒作为一个基本块
.flatMap(INNER_BUCKET_SUM) // 基本块内数据求和
.window(3, 1) // 3个块作为一个窗口，滚动布数为1
.flatMap(WINDOW_SUM) // 窗口数据求和
.subscribe((Integer integer) ->
logger.info("[{}] call ...... {}", // 输出统计数据到日志
Thread.currentThread().getName(), integer)); // 缓慢发送数据，观察效果
for (int i=0; i<100; ++i) { if (i < 30) {
serializedSubject.onNext(1);
} else {
serializedSubject.onNext(2);
}
Thread.sleep(1000);
}
}
}总结
一个滑动窗口统计主要分为两步：
bucket 统计，bucket 的大小决定了滑动窗口滚动时间间隔；
window 统计，window 的时长决定了包含的 bucket 的数目。
Hystrix 实现滑动窗口利用了 RxJava 这个响应式函数编程框架，主要是其中的几个函数：
window：根据指定时间或指定数量对数据流进行聚集，相当于 1 对 N 的转换；
flatMap：将输入数据流，转换成另一种格式的数据流，在滑动窗口统计中起到了数据求和的功能（当然其功能并不限于求和）。
Hystrix 最核心的基础组件，当属提供观察者模式（发布-订阅模式）的 RxJava。
参考文献
作者：albon
链接：https://www.jianshu.com/p/c1b6497889b4
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