在dubbo中对于消费者的保护提供了actives进行并发控制保护，但是功能相对薄弱，下面我们探讨下如何使用Netflix提供的服务容错组件Hystrix对dubo消费者提供线程隔离保护
在大中型分布式系统中，通常我们需要依赖很多dubbo服务，如下图:
在高并发访问下，这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢、资源繁忙、暂时不可用、服务脱机等。
如下图：QPS为50的依赖 "I" 出现不可用、但是其他依赖仍然可用。
当依赖I 阻塞时，大多数服务器的线程池就出现阻塞，影响整个线上服务的稳定性。如下图：
当高并发的依赖失败时如果没有隔离措施，当前应用服务就有被拖垮的风险！
例如：一个依赖30个SOA服务的系统,每个服务99.99%可用。
99.99%的30次方 ≈ 99.7%
0.3% 意味着一亿次请求 会有 3,000,00次失败
换算成时间大约每月有2个小时服务不稳定
随着服务依赖数量的变多，服务不稳定的概率会成指数性提高。
解决问题方案：对依赖做隔离，Hystrix就是处理依赖隔离的框架，同时也是可以帮我们做依赖服务的治理和监控。
Hystrix如何解决依赖隔离
Hystrix依赖的隔离架构，如下图：
Hystrix实时依赖统计、监控如下：
Dubbo消费者引入
dubbo可以通过扩展Filter的方式引入Hystrix，具体代码如下：
package com.netease.hystrix.dubbo.rpc.filter;import com.alibaba.dubbo.common.Constants;import com.alibaba.dubbo.common.extension.Activate;import com.alibaba.dubbo.rpc.Filter;import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;import com.alibaba.dubbo.rpc.Result;import com.alibaba.dubbo.rpc.RpcException;@Activate(group = Constants.CONSUMER)public class HystrixFilter implements Filter { @Override public Result invoke(Invoker invoker, Invocation invocation) throws RpcException { DubboHystrixCommand command = new DubboHystrixCommand(invoker, invocation); return command.execute(); }}DubboHystrixCommand代码如下：
package com.netease.hystrix.dubbo.rpc.filter;import org.apache.log4j.Logger;import com.alibaba.dubbo.common.URL;import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;import com.alibaba.dubbo.rpc.Result;import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;import com.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;import com.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;import com.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;import com.netflix.hystrix.HystrixThreadPoolProperties;public class DubboHystrixCommand extends HystrixCommand { private static Logger logger = Logger.getLogger(DubboHystrixCommand.class); private static final int DEFAULT_THREADPOOL_CORE_SIZE = 30; private Invoker invoker; private Invocation invocation; public DubboHystrixCommand(Invoker invoker,Invocation invocation){ super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey(invoker.getInterface().getName())) .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey(String.format("%s_%d", invocation.getMethodName(), invocation.getArguments() == null ? 0 : invocation.getArguments().length))) .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter() .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(20)//10秒钟内至少19此请求失败，熔断器才发挥起作用 .withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(30000)//熔断器中断请求30秒后会进入半打开状态,放部分流量过去重试 .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//错误率达到50开启熔断保护 .withExecutionTimeoutEnabled(false))//使用dubbo的超时，禁用这里的超时 .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(getThreadPoolCoreSize(invoker.getUrl()))));//线程池为30 this.invoker=invoker; this.invocation=invocation; } /** * 获取线程池大小 * * @param url * @return */ private static int getThreadPoolCoreSize(URL url) { if (url != null) { int size = url.getParameter("ThreadPoolCoreSize", DEFAULT_THREADPOOL_CORE_SIZE); if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug("ThreadPoolCoreSize:" + size); } return size; } return DEFAULT_THREADPOOL_CORE_SIZE; } @Override protected Result run() throws Exception { return invoker.invoke(invocation); }}线程池大小可以通过dubbo参数进行控制，当前其他的参数也可以通过类似的方式进行配置
<dubbo:parameter key="ThreadPoolCoreSize" value="20" />代码添加好后在，resource添加加载文本
|-resources |-META-INF |-dubbo |-com.alibaba.dubbo.rpc.Filter (纯文本文件，内容为：hystrix=com.netease.hystrix.dubbo.rpc.filter.HystrixFilter由于Filter定义为自动激活的，所以启动代码所有消费者都被隔离起来啦！
项目地址：https://github.com/yskgood/dubbo-hystrix-support.git
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