「java如何理解熔断」java 熔断
今天给各位分享java如何理解熔断的知识，其中也会对java 熔断进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、如何使用Sentinel实现服务熔断和降级，看完你就懂了
- 2、java 如何实现服务熔断
- 3、java springcloud中为什么用熔断,不用异常机制？
- 4、HBase服务高可用之路的探索
- 5、关于feign client触发熔断的异常
如何使用Sentinel实现服务熔断和降级，看完你就懂了
测试：
Sentinel 后台安装 , github
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发布于刚刚
java 如何实现服务熔断
用length()方法、charAt方法结合for循环就行了，
package com.golden.test;
public class TestString {
public static void main(String[] args) {
String str = "你叫神马？我叫Tesson.";
for (int i = 0; i str.length(); i++) {
char item = str.charAt(i);
System.out.println(item);
}
}
}
java springcloud中为什么用熔断,不用异常机制？
一个微服务的超时失败可能导致瀑布式连锁反映，当对某个微服务的调用失败达到一个特定的阀值(5秒之内发生20次失败是Hystrix定义的缺省值), 链路就会被处于open状态， 之后所有所有对这个微服务的调用都不会被执行。
超时是靠异常捕获的，熔断是一个调度管理机制。
HBase服务高可用之路的探索
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这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写，备集群只是为了容灾。
对于HBase主备服务高可用方案的调研，团队内部从未停止过探索的步伐。从最初手动切换Nginx的域名映射，到统计异常日志占比，然后进行自动的域名切换。那时候我们面临的状况是，主集群大量读写超时、甚至服务不可用，造成业务方接口无法为用户提供正常的线上业务时，HBase运维小伙伴们才能感知到HBase集群的异常状态，手动切换流量至备集群，从而在服务恢复的时间内，造成了无法容忍的损失。
针对旧方案的种种痛点，以及受微服务中熔断概念的启发，最终选择集成了饿了么提供的一个熔断框架—— doctor ，实现了HBase主集群服务查询异常时，查询流量能够及时、自动、无感知地进行切换到备集群。
一般在微服架构中，有一个组件角色叫熔断器。顾名思义，熔断器起的作用就是在特定的场景下关掉当前的通路，从而起到保护整个系统的效果。
在微服务架构中，一般我们的独立服务是比较多的，每个独立服务之间划分责任边界，并通过约定协议接口来进行通信。当我们的调用链路复杂依赖多时，很可能会发生雪崩效应。
假设有这么一个场景，有A, B, C, D四个独立服务，A会依赖B，C，D；当D发生负载过高或网络异常等导致响应过慢或超时时，很可能A会因此堆积过多的等待链接，从而导致A的状态也转为异常，后面依赖到A的其他服务跟着发生链式反应，这将会导致大面积的服务不可用，即使本来是一些没有依赖到B，C，D的服务。如下图所示：
这不是我们希望看到的结果，所以这个时候熔断器可以派上用场。最简单的做法，我们为每个依赖服务配置一个熔断器开关，正常情况下是关闭的，也就是可以正常发起请求；当请求失败(超时或者其他异常)次数超过预设值时，熔断器自动打开，这时所有经过这个熔断器的请求都会直接返回失败，并没有真正到达所依赖的服务上。这时服务A本身仍然是能正常服务的。当然，我们针对失败请求的策略，并没有这么简单粗暴。
HBase 虽然提供了 HBase Replication 机制，用来实现集群间单方向的异步数据复制，线上虽然部署了双集群，备集群 SSD 分组和主集群 SSD 分组有相同的配置。当主集群因为磁盘，网络，或者其他业务突发流量影响导致某些 RegionServer 甚至集群不可用的时候，就需要提供备集群继续提供服务，备集群的数据可能会因为 HBase Replication 机制的延迟，相比主集群的数据是滞后的，按照我们集群目前的规模统计，平均延迟在 100ms 以内。所以为了达到高可用，业务方只能接受复制延迟，放弃强一致性，选择最终一致性和高可用性。
有赞技术团队对于HBase高可用服务接口的设计，同样使用了熔断的概念，只是其底层的熔断技术依赖于java微服务中的Hystrix框架。其简单的客户端高可用方案原理图如下所示：
业务方是不想感知到后端服务的状态，也就是说在客户端层面，他们只希望一个 Put 或者 Get 请求正常送达且返回预期的数据即可，那么就需要高可用客户端封装一层降级，熔断处理的逻辑，这里有赞采用 Hystrix 做为底层熔断处理引擎，在引擎之上封装了 HBase 的基本 API，用户只需要配置主备机房的 ZK 地址即可，所有的降级熔断逻辑最终封装到 ha-hbase-client 中。
以上文字描述摘选自有赞的技术博客，详情可以参考链接， 有赞 HBase 技术实践：读流程解析与优化
与微服务中的熔断概念类比，我们也可以把我们的主备HBase集群看做是两个独立的服务，而我们的业务方则需要依赖这一个HBase服务，对外提供自己的服务。这里稍微有一点不一样的地方是，我们HBase服务的角色是由两个集群来担任，正常情况下，只有一个集群来承担起HBase服务的功能。HBase熔断切换的简单示例如下：
如果想要更深入地理解主备熔断切换的设计理念，那么，需要优先理解一下滚动窗口计数，以及阈值判断相关的一些内容。 doctor 熔断框架的设计中，依赖于滑动窗口时间内的滚动计数，来进行阈值计算，从而判断当前服务的健康状况。
滚动计数的行为类似于一个拥有固定长度的先进先出队列，或者时间戳序列上的滑动窗口。一个滚动计数的值是队列元素的和，时钟结束时，最后一个元素的值将滚动到先前的位置，传递了一个时间粒度，这个时间粒度，默认1s。下面将借助一个小例子，具体来说明这种机制。
上述便是对HBase熔断思想所做的一个由浅入深的解释，用于实现业务方访问HBase时，对于主备HBase集群的状态切换无感知。即使主集群处于异常状态，我们依旧可以为业务方提供正常的HBase服务。
关于feign client触发熔断的异常
使用feign client进行restful服务间的调用，除了要注意超时时间、retry的设置外，还有一个关于自定义异常的部分，需要注意一下，不然容易出错。
Nginx 默认判断失败节点状态以connect refuse和time out状态为准，不以HTTP错误状态进行判断失败，因为HTTP只要能返回状态说明该节点还可以正常连接，所以nginx判断其还是存活状态；除非添加了proxy_next_upstream指令设置对404、502、503、504、500和time out等错误进行转到备机处理。
这个异常主要是用来适配IllegalArgumentException这类异常。HystrixBadRequestException与其他HystrixCommand抛出的异常不同，该异常不会纳入circuit breaker的统计里头，即不会触发熔断。
/Users/xixicat/.m2/repository/io/github/openfeign/feign-core/9.3.1/feign-core-9.3.1-sources.jar!/feign/SynchronousMethodHandler.java
其中对status code的处理见这段
要特别注意，对于restful抛出的4xx的错误，也许大部分是业务异常，并不是服务提供方的异常，因此在进行feign client调用的时候，需要进行errorDecoder去处理，适配为HystrixBadRequestException，好避开circuit breaker的统计，否则就容易误判，传几个错误的参数，立马就熔断整个服务了，后果不堪设想。
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