附6 hystrix metrics and monitor

一、基本方式

  • hystrix为每一个commandKey提供了计数器

二、实现流程

  • https://raw.githubusercontent.com/wiki/Netflix/Hystrix/images/metrics-generation.png

三、Hystrix event types

1、什么情况下会触发fallback方法?

2、fallback方法在什么情况下会抛出异常

四、metrics storage

1、实现原理

  • 当计数结果(metrics)产生之后,这些结果会在被推到其他系统中前存储一段时间。

2、存储结构

  • hystrix会将计数结果存储在内存数据结构里(in-memory data structures)。这个数据结构在1.5.0之后进行了改变。

2.1、高于1.4.x版本

  • HystrixRollingNumber记录events("三"中)的counts(HystrixCommandMetrics的父类HystrixMetrics的属性)
  • HystrixRollingPercentile记录感兴趣的分布的数量。例如:记录command的延迟,collapser的批量size。(HystrixCommandMetrics的属性)

注意:

  • 当command执行时,计数结果会被同步写到如上的两个数据结构中。
  • 如果该command是多个线程在执行,HystrixRollingNumber和HystrixRollingPercentile内部会有一个同步逻辑来达到线程安全(我们不需要再外部去做线程安全处理)
  • 以上这两个数据结构支持滚动模型,即只保存最新的值(而metrics会根据配置保存多个值,比如保存每一秒的值)

2.2、HystrixRollingNumber

当执行一个command的时候,HystrixRollingNumber会被初始化

五、metrics reads

1、所有hystrix-contrib中的metrics publishers and streams可以从上述的数据结构中读取信息。

2、数据结构只存储了最新的值,我们想看之前的值,只能通过分析HystrixRequestLog

3、The HystrixRequestLog tracks all events in a request, and makes them available as a string。

六、metrics event stream

1、原理

  • 只要客户端连接还连着,hystrix-metrics-event-stream就会不断的向客户端以text/event-stream的形式推送计数结果(metrics)

2、

七、metrics publisher

时间: 2025-01-06 01:40:43

附6 hystrix metrics and monitor的相关文章

>>>>> 附2 hystrix详述(2)- 配置

一.hystrix在生产中的建议 1.保持timeout的默认值(1000ms),除非需要修改(其实通常会修改) 2.保持threadpool的的线程数为10个,除非需要更多 3.依赖标准的报警和监控系统来捕获问题 4.通过dashboards的实时监控来动态修改配置,直到满意为止 二.配置信息(default或HystrixCommandKey)最常用的几项 超时时间(默认1000ms,单位:ms) hystrix.command.default.execution.isolation.thr

>>>>> 附1 hystrix详述(1)

一.hystrix的作用 控制被依赖服务的延时和失败 防止在复杂系统中的级联失败 可以进行快速失败(不需要等待)和快速恢复(当依赖服务失效后又恢复正常,其对应的线程池会被清理干净,即剩下的都是未使用的线程,相对于整个 Tomcat 容器的线程池被占满需要耗费更长时间以恢复可用来说,此时系统可以快速恢复) getFallback(失败时指定的操作)和优雅降级 实现近实时的检测.报警.运维 二.hystrix实现中需要注意的点 为每一个依赖服务维护一个线程池(或者信号量),当线程池占满+queueS

第二十五章 springboot + hystrixdashboard

注意: hystrix基本使用:第十九章 springboot + hystrix(1) hystrix计数原理:附6 hystrix metrics and monitor 一.hystrixdashboard 作用: 监控各个hystrixcommand的各种值. 通过dashboards的实时监控来动态修改配置,直到满意为止 仪表盘: 二.启动hystrix 1.下载standalone-hystrix-dashboard-1.5.3-all.jar https://github.com/

Hystrix 监控数据聚合 Turbine【Finchley 版】

原文地址:https://windmt.com/2018/04/17/spring-cloud-6-turbine/ 上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的服务是肯定需要做高可用的,那么对于多实例的情况,我们就需要

防雪崩利器:熔断器 Hystrix 的原理与使用

原地址:https://segmentfault.com/a/1190000005988895 前言 分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应. 为了应对服务雪崩, 一种常见的做法是手动服务降级. 而Hystrix的出现,给我们提供了另一种选择. 服务雪崩效应的定义 服务雪崩效应是一种因 服务提供者 的不可用导致 服务调用者 的不可用,并将不可用 逐渐放大 的过程.如果所示: 上图中, A为服务提供者, B为A的服务调用者, C和D是B的服务

防雪崩利器:熔断器 Hystrix 的原理与使用(转)

https://segmentfault.com/a/1190000005988895 前言 分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应. 为了应对服务雪崩, 一种常见的做法是手动服务降级. 而Hystrix的出现,给我们提供了另一种选择. 服务雪崩效应的定义 服务雪崩效应是一种因 服务提供者 的不可用导致 服务调用者 的不可用,并将不可用 逐渐放大 的过程.如果所示: 上图中, A为服务提供者, B为A的服务调用者, C和D是B的服务调用者.

SpringCloud-断路器(Hystrix)

在微服务架构中,根据业务来拆分成一个个的服务,服务与服务之间可以相互调用(RPC),在Spring Cloud可以用Rest Template + Ribbon和Feign来调用.为了保证其高可用,单个服务通常会集群部署.由于网络原因或者自身的原因,服务并不能保证100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现线程阻塞,此时若有大量的请求涌入,Servlet容器的线程资源会被消耗完毕,导致服务瘫痪.服务与服务之间的依赖性,故障会传播,会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果,这就是服务故障

springcloud-熔断器Hystrix的原理

分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应. 为了应对服务雪崩, 一种常见的做法是手动服务降级. 而Hystrix的出现,给我们提供了另一种选择. 服务雪崩效应的定义 服务雪崩效应是一种因 服务提供者 的不可用导致 服务调用者 的不可用,并将不可用 逐渐放大 的过程.如果所示: 上图中, A为服务提供者, B为A的服务调用者, C和D是B的服务调用者. 当A的不可用,引起B的不可用,并将不可用逐渐放大C和D时, 服务雪崩就形成了. 服务雪崩效应

(五)springcloud 断路器-Spring Cloud Netflix Hystrix

较低级别的服务中的服务故障可能导致级联故障一直到用户. 当对特定服务的调用超过circuitBreaker.requestVolumeThreshold(默认值:20个请求)且失败百分比大于circuit.rolllingStats.timeInMilliseconds定义的滚动窗口中的circuitBreaker.errorThresholdPercentage(默认值:> 50%)时(默认值:10秒) 设计原则: 防止单个服务的故障,耗尽整个系统服务的容器(比如tomcat)的线程资源,避免