一、前言

看过了上一篇文章之后，我们应该掌握了 Hystrix 基本的使用方法。我们应该可以通过应用 Hystrix，保护我们的应用免受延迟故障的危害。但我们只是大致配置了 HystrixCommand，设置了相对宽松的线程池和超时时间等参数。这样虽然可以快速应用 Hystrix，但系统的可用性还是可以通过配置调优进一步的提高。那对 Hystrix 配置的第一步就是获取 Hystrix 的运行数据，这就用到了 Hystrix 的监控功能。所以，本文将向大家介绍一下 Hystrix 自带的 Dashboard 功能的使用和扩展。

二、内置的监控：Hystrix Dashboard

如上所述，Hystrix 提供了一个 Dashboard 功能，用于提供对 Hystrix 相关运行数据的监控和展示。

▼ 正常的 HystrixCommand 的监控图

▼ 发生熔断时 HystrixCommand 的监控图

每个 Command 的监控图中都有 Host 和 Cluster 两个 TPS 数据。如果是单机的 Dashboard，那这两个数值是相同的，集群 Dashboard 则会有不同的显示。

集群的 Dashboard 可以自己实现，也可以利用 Netflix Turbine 快速搭建。原理是聚合收集 Hystrix Metrics Stream 的数据实现的。所以，实现监控的基础是开启 Hystrix Metrics Stream 功能。

监控信息详解

▼ 一个 HystrixCommand 完整的监控信息

image

绿色计数: 表示成功的请求数
蓝色计数: 表示断路器打开后，直接被短路的请求数
黄色计数: 表示请求超时数
紫色计数: 表示因为线程池满而被拒绝的请求数
红色计数: 表示因为异常而导致失败的请求数
灰色百分比: 表示的是10秒内的错误率统计
Hosts: 应用个数
Median: Command 的中位数时间
Mean: Command 的平均时间
90th/99th/99.5th: P90、P99、P99.5 时间
Rolling 10 second counters: 说明一下计数都是在一个10秒的滚动窗口内统计的
with 1 second granularity: 这个滚动窗口是以1秒为粒度进行统计的

所有技术和百分比的统计窗口都是10秒（默认值）

配置 Hystrix Metrics Stream

上一节展示的各种监控数据均来自被监控服务上 Hystrix Metrics Stream 的输出，接下来介绍如何开启 Hystrix Metrics Stream。

原生方式

要开启 Hystrix Metrics Stream，我们需要做如下工作：

配置 Maven

<dependency>
    <groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
    <artifactId>hystrix-metrics-event-stream</artifactId>
    <version>${hystrix.version}</version>
</dependency>

配置 Servlet

<servlet>
    <description></description>
    <display-name>HystrixMetricsStreamServlet</display-name>
    <servlet-name>HystrixMetricsStreamServlet</servlet-name>
    <servlet-class>
        com.netflix.hystrix.contrib.metrics.eventstream.HystrixMetricsStreamServlet
    </servlet-class>
</servlet>

<servlet-mapping>
    <servlet-name>HystrixMetricsStreamServlet</servlet-name>
    <url-pattern>/hystrix.stream</url-pattern>
</servlet-mapping>

在配置完成之后，通过浏览器打开 http://server:port/hystrix.stream 就能看到如下的数据：

ping: 

data: {"type":"HystrixCommand","name":"AuthenticationCommand","group":"AuthenticationCommandGroup","currentTime":1503645428876,"isCircuitBreakerOpen":false,"errorPercentage":0,"errorCount":0,"requestCount":25,"rollingCountBadRequests":0,"rollingCountCollapsedRequests":0,"rollingCountEmit":0,"rollingCountExceptionsThrown":0,"rollingCountFailure":0,"rollingCountFallbackEmit":0,"rollingCountFallbackFailure":0,"rollingCountFallbackMissing":0,"rollingCountFallbackRejection":0,"rollingCountFallbackSuccess":0,"rollingCountResponsesFromCache":0,"rollingCountSemaphoreRejected":0,"rollingCountShortCircuited":0,"rollingCountSuccess":27,"rollingCountThreadPoolRejected":0,"rollingCountTimeout":0,"currentConcurrentExecutionCount":0,"rollingMaxConcurrentExecutionCount":1,"latencyExecute_mean":6,"latencyExecute":{"0":4,"25":5,"50":6,"75":7,"90":8,"95":9,"99":26,"99.5":26,"100":26},"latencyTotal_mean":6,"latencyTotal":{"0":4,"25":5,"50":6,"75":7,"90":8,"95":9,"99":26,"99.5":26,"100":26},"propertyValue_circuitBreakerRequestVolumeThreshold":20,"propertyValue_circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds":5000,"propertyValue_circuitBreakerErrorThresholdPercentage":20,"propertyValue_circuitBreakerForceOpen":false,"propertyValue_circuitBreakerForceClosed":false,"propertyValue_circuitBreakerEnabled":true,"propertyValue_executionIsolationStrategy":"THREAD","propertyValue_executionIsolationThreadTimeoutInMilliseconds":200,"propertyValue_executionTimeoutInMilliseconds":200,"propertyValue_executionIsolationThreadInterruptOnTimeout":true,"propertyValue_executionIsolationThreadPoolKeyOverride":null,"propertyValue_executionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests":10,"propertyValue_fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests":10,"propertyValue_metricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds":10000,"propertyValue_requestCacheEnabled":false,"propertyValue_requestLogEnabled":false,"reportingHosts":1,"threadPool":"PassportCommandThreadPool"}

这些就是 Hystrix 相关的监控数据流，包括了接口响应时间、TPS、熔断等相关的数据。

Spring Boot

如果使用了 Spring Boot，我们启用 Stream 的方法略有不同，但同样简单：

配置 Maven

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

配置 Spring Boot

@EnableHystrix
@SpringBootApplication
public class HystrixWorkshopApplication {
    public static void main(String[] args) {
      SpringApplication.run(HystrixWorkshopApplication.class, args);
    }
}

运行 Hystrix Dashboard 服务

但是，我们肯定不能直接通过这样的方式监控 Hystrix。所以，Hystrix 提供了一个 Dashboard 应用。Dashboard 是一个单独的应用，我们可以独立部署，另外 Spring Cloud 也提供了一个注解，开启 Dashboard 功能。Dashboard 的基本的安装配置功能不在这里描述了。

▼ Hystrix Dashboard 的界面如下图所示

在第一个文本框填入 Hystrix Stream 的地址即可看到本文开头的界面。

如果需要监控整个 Hystrix 集群，就需要使用 Turbine 应用。Turbine 也是 Netflix 开源的一个服务。

Hystrix Metrics 的优缺点

优点：

统计粒度小：时间粒度和监控单元粒度。可以帮助我们发现粗粒度监控时不容易发现的问题。

缺点：

数据没有持久化，无法查看历史数据

三、与自有监控和报警系统的集成

监控

对于多数公司来说，使用 Hystrix Stream 和 Turbine 存在一个明显的不足，那就是无法查看历史的监控数据。

这个功能还是很重要的，因为在使用 Hystrix，刚开始，超时时间、线程池等参数配置的都比较随意。后续我们需要进行配置调整，依据就来自 Hystrix Dashboard 上的数据。但如果无法看到历史的数据，那就很不方便了。

目前，Hystrix 并没有提供任何机制用于将运行数据上传至第三方监控系统的机制，但我们可以参考 HystrixMetricsStreamServlet 的实现方式。

HystrixMetricsStreamServlet 是通过轮询 HystrixCommandMetrics、HystrixThreadPoolMetrics 和 HystrixCollapserMetrics 中的数据实现监控的。因此，我们也可以采用类似的方式，轮询这三个类中的数据，然后将这些数据上传到第三方监控系统。上传之后，在通过相应监控系统的持久化功能，从而实现对监控数据的保存。

private HystrixDashboardStream(int delayInMs) {
    this.delayInMs = delayInMs;
    this.singleSource = Observable.interval(delayInMs, TimeUnit.MILLISECONDS)
            .map(new Func1<Long, DashboardData>() {
                @Override
                public DashboardData call(Long timestamp) {
                    return new DashboardData(
                            HystrixCommandMetrics.getInstances(),
                            HystrixThreadPoolMetrics.getInstances(),
                            HystrixCollapserMetrics.getInstances()
                    );
                }
            })
            .doOnSubscribe(new Action0() {
                @Override
                public void call() {
                    isSourceCurrentlySubscribed.set(true);
                }
            })
            .doOnUnsubscribe(new Action0() {
                @Override
                public void call() {
                    isSourceCurrentlySubscribed.set(false);
                }
            })
            .share()
            .onBackpressureDrop();
}

报警

注：这一段内容和 Hystrix 本身的使用没有直接关系，而是和 Hystrix 相关的微服务治理相关的内容。但建议负责技术、架构，以及负责基础组件和服务研发的同学阅读

在有了监控数据之后，报警功能也是水到渠成，所以这里不谈如何实现基于 Hystrix 监控数据的报警功能。这里我们讨论一下我们是否需要基于 Hystrix 监控数据的报警功能？如果需要，都需要针对哪些指标添加报警？

之所以讨论这个问题，是因为有很多全链路监控解决方案，例如 Spring Cloud Sleuth、Pinpoint 等，都支持对 Hystrix 的监控。所以，监控报警功能并不依赖于 Hystrix 自带的监控数据输出。所以，如果只需要基本的监控报警功能，完全是不需要 Hystrix Metrics 和 Dashboard 功能的。

但 Hystrix 相关的监控数据不同于其它技术，除了超时和错误的监控，还有其它很多细粒度的监控数据。例如，熔断次数、线程池拒绝次数等等。

对于这些细粒度的监控数据，我认为不应该将它们同超时和错误监控等同看待。前者更多的是用于配置调优，后者则主要是一种常规的监控方式。如果我们将 Hystrix Metrics 所提供的所有数据都纳入监控，不仅监控系统，而且，更重要的是，技术人员可能会不堪重sao负rao。过多的监控有时会起到相反的作用，即让技术人员忽视监控。

我认为 Hystrix 相关的报警的一个原则是，报警还应该局限于主要的指标（请求时间、异常）。对于 Hystrix 特有的、细粒度的运行数据，我们需要做到有据可查。以方便开发人员调优

Hystrix 使用指南（3）：监控报警