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docs: add hystrix-thread-pool-isolation.md
Hystrix 线程池技术实现资源隔离 Redis 小修改
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README.md

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8282
## 高可用架构
8383
- [Hystrix 介绍](/docs/high-availability/hystrix-introduction.md)
8484
- [电商网站详情页系统架构](/docs/high-availability/e-commerce-website-detail-page-architecture.md)
85+
- [Hystrix 线程池技术实现资源隔离](/docs/high-availability/hystrix-thread-pool-isolation.md)
8586

8687
### 高可用系统
8788
- 如何设计一个高可用系统?
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@@ -0,0 +1,116 @@
1+
## 基于 Hystrix 线程池技术实现资源隔离
2+
3+
上一讲提到,如果从 Nginx 开始,缓存都失效了,Nginx 会直接通过缓存服务调用商品服务获取最新商品数据(我们基于电商项目做个讨论),有可能出现调用延时而把缓存服务资源耗尽的情况。这里,我们就来说说,怎么通过 Hystrix 线程池技术实现资源隔离。
4+
5+
资源隔离,就是说,你如果要把对某一个依赖服务的所有调用请求,全部隔离在同一份资源池内,不会去用其它资源了,这就叫资源隔离。哪怕对这个依赖服务,比如说商品服务,现在同时发起的调用量已经到了 1000,但是线程池内就 10 个线程,最多就只会用这 10 个线程去执行,不会说,对商品服务的请求,因为接口调用延时,将 tomcat 内部所有的线程资源全部耗尽。
6+
7+
Hystrix 进行资源隔离,其实是提供了一个抽象,叫做 command。这也是 Hystrix 最最基本的资源隔离技术。
8+
9+
### 利用 HystrixCommand 获取单条数据
10+
我们通过将调用商品服务的操作封装在 HystrixCommand 中,限定一个 key,比如下面的 `GetProductInfoCommandGroup`,在这里我们可以简单认为这是一个线程池,每次调用商品服务,就只会用该线程池中的资源,不会再去用其它线程资源了。
11+
12+
```java
13+
public class GetProductInfoCommand extends HystrixCommand<ProductInfo> {
14+
15+
private Long productId;
16+
17+
public GetProductInfoCommand(Long productId) {
18+
super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetProductInfoCommandGroup"));
19+
this.productId = productId;
20+
}
21+
22+
@Override
23+
protected ProductInfo run() {
24+
String url = "http://localhost:8081/getProductInfo?productId=" + productId;
25+
// 调用商品服务接口
26+
String response = HttpClientUtils.sendGetRequest(url);
27+
return JSONObject.parseObject(response, ProductInfo.class);
28+
}
29+
}
30+
```
31+
32+
我们在缓存服务接口中,根据 productId 创建 command 并执行,获取到商品数据。
33+
34+
```java
35+
@RequestMapping("/getProductInfo")
36+
@ResponseBody
37+
public String getProductInfo(Long productId) {
38+
HystrixCommand<ProductInfo> getProductInfoCommand = new GetProductInfoCommand(productId);
39+
40+
// 通过command执行,获取最新商品数据
41+
ProductInfo productInfo = getProductInfoCommand.execute();
42+
System.out.println(productInfo);
43+
return "success";
44+
}
45+
```
46+
47+
上面执行的是 execute() 方法,其实是同步的。也可以对 command 调用 queue() 方法,它仅仅是将 command 放入线程池的一个等待队列,就立即返回,拿到一个 Future 对象,后面可以继续做其它一些事情,然后过一段时间对 Future 调用 get() 方法获取数据。这是异步的。
48+
49+
### 利用 HystrixObservableCommand 批量获取数据
50+
只要是获取商品数据,全部都绑定到同一个线程池里面去,我们通过 HystrixObservableCommand 的一个线程去执行,而在这个线程里面,批量把多个 productId 的 productInfo 拉回来。
51+
52+
```java
53+
public class GetProductInfosCommand extends HystrixObservableCommand<ProductInfo> {
54+
55+
private String[] productIds;
56+
57+
public GetProductInfosCommand(String[] productIds) {
58+
// 还是绑定在同一个线程池
59+
super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetProductInfoGroup"));
60+
this.productIds = productIds;
61+
}
62+
63+
@Override
64+
protected Observable<ProductInfo> construct() {
65+
return Observable.unsafeCreate((Observable.OnSubscribe<ProductInfo>) subscriber -> {
66+
67+
for (String productId : productIds) {
68+
// 批量获取商品数据
69+
String url = "http://localhost:8081/getProductInfo?productId=" + productId;
70+
String response = HttpClientUtils.sendGetRequest(url);
71+
ProductInfo productInfo = JSONObject.parseObject(response, ProductInfo.class);
72+
subscriber.onNext(productInfo);
73+
}
74+
subscriber.onCompleted();
75+
76+
}).subscribeOn(Schedulers.io());
77+
}
78+
}
79+
```
80+
81+
在缓存服务接口中,根据传来的 id 列表,比如是以 `,` 分隔的 id 串,通过上面的 HystrixObservableCommand,执行 Hystrix 的一些 API 方法,获取到所有商品数据。
82+
```java
83+
public String getProductInfos(String productIds) {
84+
String[] productIdArray = productIds.split(",");
85+
HystrixObservableCommand<ProductInfo> getProductInfosCommand = new GetProductInfosCommand(productIdArray);
86+
Observable<ProductInfo> observable = getProductInfosCommand.observe();
87+
88+
observable.subscribe(new Observer<ProductInfo>() {
89+
@Override
90+
public void onCompleted() {
91+
System.out.println("获取完了所有的商品数据");
92+
}
93+
94+
@Override
95+
public void onError(Throwable e) {
96+
e.printStackTrace();
97+
}
98+
99+
/**
100+
* 获取完一条数据,就回调一次这个方法
101+
* @param productInfo
102+
*/
103+
@Override
104+
public void onNext(ProductInfo productInfo) {
105+
System.out.println(productInfo);
106+
}
107+
});
108+
return "success";
109+
}
110+
```
111+
112+
我们回过头来,看看 Hystrix 线程池技术是如何实现资源隔离的。
113+
114+
![hystrix-thread-pool-isolation](/img/hystrix-thread-pool-isolation.png)
115+
116+
从 Nginx 开始,缓存都失效了,那么 Nginx 通过缓存服务去调用商品服务。缓存服务默认的线程大小是 10 个,最多就只有 10 个线程去调用商品服务的接口。即使商品服务接口故障了,最多就只有 10 个线程会 hang 死在调用商品服务接口的路上,缓存服务的 tomcat 内其它的线程还是可以用来调用其它的服务,干其它的事情。
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docs/high-concurrency/redis-consistence.md

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@@ -22,7 +22,7 @@
2222

2323
另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说,每次修改数据库的时候,都一定要将其对应的缓存更新一份?也许有的场景是这样,但是对于**比较复杂的缓存数据计算的场景**,就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表,缓存也频繁更新。但是问题在于,**这个缓存到底会不会被频繁访问到?**
2424

25-
举个栗子,一个缓存涉及的表的字段,在 1 分钟内就修改了 20 次,或者是 100 次,那么缓存更新 20 次100 次;但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次,有**大量的冷数据**。实际上,如果你只是删除缓存的话,那么在 1 分钟内,这个缓存不过就重新计算一次而已,开销大幅度降低。**用到缓存才去算缓存。**
25+
举个栗子,一个缓存涉及的表的字段,在 1 分钟内就修改了 20 次,或者是 100 次,那么缓存更新 20 次100 次;但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次,有**大量的冷数据**。实际上,如果你只是删除缓存的话,那么在 1 分钟内,这个缓存不过就重新计算一次而已,开销大幅度降低。**用到缓存才去算缓存。**
2626

2727
其实删除缓存,而不是更新缓存,就是一个 lazy 计算的思想,不要每次都重新做复杂的计算,不管它会不会用到,而是让它到需要被使用的时候再重新计算。像 mybatis,hibernate,都有懒加载思想。查询一个部门,部门带了一个员工的 list,没有必要说每次查询部门,都里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况,查这个部门,就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门,同时要访问里面的员工,那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候,才会去数据库里面查询 1000 个员工。
2828

docs/high-concurrency/redis-expiration-policies-and-lru.md

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@@ -27,7 +27,7 @@ redis 过期策略是:**定期删除+惰性删除**。
2727

2828
但是问题是,定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉,那咋整呢?所以就是惰性删除了。这就是说,在你获取某个 key 的时候,redis 会检查一下 ,这个 key 如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除,不会给你返回任何东西。
2929

30-
> 获取key 的时候,如果此时 key 已经过期,就删除,不会返回任何东西。
30+
> 获取 key 的时候,如果此时 key 已经过期,就删除,不会返回任何东西。
3131
3232
但是实际上这还是有问题的,如果定期删除漏掉了很多过期 key,然后你也没及时去查,也就没走惰性删除,此时会怎么样?如果大量过期 key 堆积在内存里,导致 redis 内存块耗尽了,咋整?
3333

@@ -36,9 +36,9 @@ redis 过期策略是:**定期删除+惰性删除**。
3636
### 内存淘汰机制
3737
redis 内存淘汰机制有以下几个:
3838
- noeviction: 当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错,这个一般没人用吧,实在是太恶心了。
39-
- **allkeys-lru**:当内存不足以容纳新写入数据时,在**键空间**中,移除最近最少使用的 key(这个是**最常用**的)
39+
- **allkeys-lru**:当内存不足以容纳新写入数据时,在**键空间**中,移除最近最少使用的 key(这个是**最常用**的)
4040
- allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在**键空间**中,随机移除某个 key,这个一般没人用吧,为啥要随机,肯定是把最近最少使用的 key 给干掉啊。
41-
- volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在**设置了过期时间的键空间**中,移除最近最少使用的 key(这个一般不太合适)
41+
- volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在**设置了过期时间的键空间**中,移除最近最少使用的 key(这个一般不太合适)
4242
- volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在**设置了过期时间的键空间**中,**随机移除**某个 key。
4343
- volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在**设置了过期时间的键空间**中,有**更早过期时间**的 key 优先移除。
4444

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