面试专题系列-Hystrix

面试专题系列-Hystrix

1.spring cloud 的核心组件有哪些？

. 服务发现——Netflix Eureka

一个RESTful服务，用来定位运行在AWS地区（Region）中的中间层服务。由两个组件组成：Eureka服务器和Eureka客户端。Eureka服务器用作服务注册服务器。Eureka客户端是一个java客户端，用来简化与服务器的交互、作为轮询负载均衡器，并提供服务的故障切换支持。Netflix在其生产环境中使用的是另外的客户端，它提供基于流量、资源利用率以及出错状态的加权负载均衡。

. 客服端负载均衡——Netflix Ribbon

Ribbon，主要提供客户侧的软件负载均衡算法。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置选项，比如连接超时、重试、重试算法等。Ribbon内置可插拔、可定制的负载均衡组件。

. 断路器——Netflix Hystrix

断路器可以防止一个应用程序多次试图执行一个操作，即很可能失败，允许它继续而不等待故障恢复或者浪费 CPU 周期，而它确定该故障是持久的。断路器模式也使应用程序能够检测故障是否已经解决。如果问题似乎已经得到纠正，应用程序可以尝试调用操作。

. 服务网关——Netflix Zuul

类似nginx，反向代理的功能，不过netflix自己增加了一些配合其他组件的特性。

. 分布式配置——Spring Cloud Config

这个还是静态的，得配合Spring Cloud Bus实现动态的配置更新。

2.什么是服务雪崩?

一个服务瘫痪,另外调用这个服务的服务就会超时,导致整个服务群瘫痪.

3.造成雪崩的原因可以归结为以下三点

1. 服务提供者不可用 (硬件故障,程序bug 缓存击穿,用户大量请求)2. 重试加大流量(用户重试,代码逻辑重试)3. 服务调用者不可用(同步等待造成的资源耗尽)最终的结果就是一个服务不可用,导致一系列的服务不可用,这种后果无法预料

4.如何解决在灾难性雪崩效应?

1.降级: 超时降级资源不足时(线程或信号量)降级,降级后可以配合降级接口返回托底数据,实现一个fallback方法,当请求出现异常之后,调用这个方法2.隔离(线程池隔离和信号量隔离): 限制调用分布式服务的资源使用,某一个调用的服务出现问题不会影响其他服务调用3.熔断: 当失败率(如因网络故障/超时造成的失败率高)达到阈值自动触发降级.熔断器触发的快速失败会进行快速恢复4.缓存:提供请求缓存5.提供请求合并

5.Hystrix是什么

在分布式系统中，每个服务都可能会调用很多其他服务，被调用的那些服务就是依赖服务，有的时候某些依赖服务出现故障也是很常见的。

Hystrix 可以让我们在分布式系统中对服务间的调用进行控制，加入一些调用延迟或者依赖故障的容错机制。Hystrix 通过将依赖服务进行资源隔离，进而阻止某个依赖服务出现故障时在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延；同时Hystrix 还提供故障时的 fallback 降级机制。

总而言之，Hystrix 通过这些方法帮助我们提升分布式系统的可用性和稳定性。

6.什么是服务熔断和服务降级？

熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回“错误”的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现，Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内调用20次，如果失败，就会启动熔断机制。

服务降级，一般是从整体负荷考虑。就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值。这样做，虽然会出现局部的错误，但可以避免因为一个服务挂机，而影响到整个架构的稳定性。

Hystrix相关注解：

@EnableHystrix：开启熔断

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