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## Hystrix 隔离策略细粒度控制
Hystrix 实现资源隔离,有两种策略:

- 线程池隔离
- 信号量隔离

Y
yanglbme 已提交
7
对资源隔离这一块东西,其实可以做一定细粒度的一些控制。
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### execution.isolation.strategy
指定了 HystrixCommand.run() 的资源隔离策略:`THREAD` or `SEMAPHORE`,一种基于线程池,一种基于信号量。

```java
// to use thread isolation
HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.THREAD)

// to use semaphore isolation
HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)
```

线程池机制,每个 command 运行在一个线程中,限流是通过线程池的大小来控制的;信号量机制,command 是运行在调用线程中,通过信号量的容量来进行限流。

如何在线程池和信号量之间做选择?

**默认的策略**就是线程池。

**线程池**其实最大的好处就是对于网络访问请求,如果有超时的话,可以避免调用线程阻塞住。

而使用信号量的场景,通常是针对超大并发量的场景下,每个服务实例每秒都几百的 `QPS`,那么此时你用线程池的话,线程一般不会太多,可能撑不住那么高的并发,如果要撑住,可能要耗费大量的线程资源,那么就是用信号量,来进行限流保护。一般用信号量常见于那种基于纯内存的一些业务逻辑服务,而不涉及到任何网络访问请求。

### command key & command group
我们使用线程池隔离,要怎么对**依赖服务****依赖服务接口****线程池**三者做划分呢?

每一个 command,都可以设置一个自己的名称 command key,同时可以设置一个自己的组 command group。
```java
private static final Setter cachedSetter = Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
                                                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld")); 

public CommandHelloWorld(String name) {
    super(cachedSetter);
    this.name = name;
}
```

command group 是一个非常重要的概念,默认情况下,就是通过 command group 来定义一个线程池的,而且还会通过 command group 来聚合一些监控和报警信息。同一个 command group 中的请求,都会进入同一个线程池中。

### command thread pool
ThreadPoolKey 代表了一个 HystrixThreadPool,用来进行统一监控、统计、缓存。默认的 ThreadPoolKey 就是 command group 的名称。每个 command 都会跟它的 ThreadPoolKey 对应的 ThreadPool 绑定在一起。

如果不想直接用 command group,也可以手动设置 ThreadPool 的名称。
```java
private static final Setter cachedSetter = Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
                                                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"))
                                                .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("HelloWorldPool"));

public CommandHelloWorld(String name) {
    super(cachedSetter);
    this.name = name;
}
```

### command key & command group & command thread pool
**command key** ,代表了一类 command,一般来说,代表了底层的依赖服务的一个接口。

**command group** ,代表了某一个底层的依赖服务,这是很合理的,一个依赖服务可能会暴露出来多个接口,每个接口就是一个 command key。command group 在逻辑上去组织起来一堆 command key 的调用、统计信息、成功次数、timeout 超时次数、失败次数等,可以看到某一个服务整体的一些访问情况。一般来说,**推荐**根据一个服务区划分出一个线程池,command key 默认都是属于同一个线程池的。

比如说你以一个服务为粒度,估算出来这个服务每秒的所有接口加起来的整体 `QPS` 在 100 左右,你调用这个服务,当前这个服务部署了 10 个服务实例,每个服务实例上,其实用这个 command group 对应这个服务,给一个线程池,量大概在 10 个左右就可以了,你对整个服务的整体的访问 QPS 就大概在每秒 100 左右。

但是,如果说 command group 对应了一个服务,而这个服务暴露出来的几个接口,访问量很不一样,差异非常之大。你可能就希望在这个服务 command group 内部,包含的对应多个接口的 command key,做一些细粒度的资源隔离。就是说,对同一个服务的不同接口,使用不同的线程池。

```
command key -> command group

command key -> 自己的 thread pool key
```

逻辑上来说,多个 command key 属于一个command group,在做统计的时候,会放在一起统计。每个 command key 有自己的线程池,每个接口有自己的线程池,去做资源隔离和限流。

说白点,就是说如果你的 command key 要用自己的线程池,可以定义自己的 thread pool key,就 ok 了。

### coreSize
设置线程池的大小,默认是 10。一般来说,用这个默认的 10 个线程大小就够了。
```java
HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(int value);
```

### queueSizeRejectionThreshold
如果说线程池中的 10 个线程都在工作中,没有空闲的线程来做其它的事情,此时再有请求过来,会先进入队列积压。如果说队列积压满了,再有请求过来,就直接 reject,拒绝请求,执行 fallback 降级的逻辑,快速返回。

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![hystrix-thread-pool-queue](/images/hystrix-thread-pool-queue.png)
90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106

控制 queue 满了之后 reject 的 threshold,因为 maxQueueSize 不允许热修改,因此提供这个参数可以热修改,控制队列的最大大小。

```java
HystrixThreadPoolProperties.Setter().withQueueSizeRejectionThreshold(int value);
```

### execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests
设置使用 SEMAPHORE 隔离策略的时候允许访问的最大并发量,超过这个最大并发量,请求直接被 reject。

这个并发量的设置,跟线程池大小的设置,应该是类似的,但是基于信号量的话,性能会好很多,而且 Hystrix 框架本身的开销会小很多。

默认值是 10,尽量设置的小一些,因为一旦设置的太大,而且有延时发生,可能瞬间导致 tomcat 本身的线程资源被占满。

```java
HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(int value);
```