Hystrix压测

背景介绍

jsf（京东服务框架，类似dubbo）默认配置了可伸缩的最大到200的工作线程池，每一个向外提供的服务都在其中运行（这里我们是服务端），这些服务内部调用外部依赖时（这里我们是客户端）一般是同步调用，不单独限制调用并发量，因为同步调用时会阻塞原服务线程，因此实际上所有外部调用共享了jsf的200工作线程池。

hystrix框架为了隔离依赖相互影响，默认使用了线程隔离机制，为每个依赖提供一个小的线程池，如果该线程池已满新的调用将被立即拒绝，默认不排队加快失败返回。这与jsf原来的机制非常不一样，我们的问题是：

1. 额外的线程池是否有太大的性能开销？

2. 线程池大小设置多少合理？

希望通过本次测试调研得到答案。

用例介绍

构造两个接口，分别调用原生mock方法和调用经过hystrix包装的mock方法，两个mock方法内部都是一个thread.sleep，根据不同参数模拟不同性能的外部依赖调用。其中jsf线程池为默认值最大200，hystrix单个线程池大小为默认值10，默认超时1000ms，为了排除干扰禁用断路器。根据两个接口、不同mock参数和不同压测线程数组合构造出共11个测试用例。

部署单台只包括这两个接口的生产机器，使用分布式压测平台（多台jmeter）对其进行压测，主要通过接口内部的ump进行性能和jvm状态监控，jvm使用jdk8并且开启g1收集器（压测中无full gc）。

@service
public class mockjsfserviceref {

    @hystrixcommand(commandproperties = {
            @hystrixproperty(name = "circuitbreaker.enabled", value = "false")
    })
    public string dohystrix(integer param) throws exception {
        thread.sleep(param);
        return "1";
    }

    public string donative(integer param) throws exception {
        thread.sleep(param);
        return "1";
    }
}

压测数据及解析

首先前8个用例和结果数据体现了在相同的正常压力下（10线程）不同调用方式和不同性能依赖的吞吐量和性能指标，可以看出：

1. 同样耗时依赖条件下，hystrix会占用更多的cpu资源，但是并不显著，并且当耗时增加时该影响持续减小（由于压测接口无任何计算逻辑因此整体cpu使用很低，推测实际服务逻辑耗费cpu较多时hystrix的性能影响更不明显，有待生产环境验证）。

2. 相同的压测线程（hystrix处理线程也是10）下依赖耗时以及与之对应的平均耗时avg直接影响了接口的吞吐量（rps，每秒请求数）。观察该规律可以得到公式：threads / avg(s) = rps，下面举例：

   • avg=320时，10 / 0.32 = 31.25，观察用例7，8分别得到原生30.2和hystrix的30.3，基本吻合。

   • avg=80时，10 / 0.08 = 125，观察用例5，6分别得到原生120.4和hystrix的120.1，有所损耗后吻合。

   • avg=20时，10 / 0.02 = 500，观察用例3，4分别得到原生456.6和hystrix的454.4，损耗增加。

   • avg=5时，10 / 0.005 = 2000，观察用例1，2分别得到原生1536.4和hystrix的1521.4，损耗较大。

3. 其他信息：从上面数据也可以看出当rps增加到较高时线程调度本身带来的损耗增加显著，cpu使用率也显著上升，即线程调度压力开始显著增加，无论是否使用hystrix这都是无法避免。hystrix在相同耗时对比中增加部分cpu使用率，对max指标有所影响，个别数据下对tp999也有所影响，但是影响都比较小。

后面三组测试用例则继续提高压测线程，由于hystrix默认配置10个线程，因此当压测超过10个线程时，多出来的请求则会处理不过来，体现为线程池满后直接拒绝，快速返回失败，同时快速返回后压测端又会立刻请求，结果就是rps迅速上升同时成功率急速下降，线程池正常处理的请求则未受影响，用例9体现了这一现象（服务端监控avg=320而客户端由于大量1ms的快速失败返回使avg=14）。

用例10和11是原生调用，我们继续提高压测线程到200和201，以期测试jsf的200线程池，得到结果符合预期，即jsf线程被打满后无法处理额外的请求，与用例9表现相似，但是临界值从10线程到200线程，更多的线程带来了更多吞吐量。还有一点不同的细节在于，hystrix线程满后返回异常时可以触发我们的ump监控，捕捉到成功率下降，但是jsf线程池满后，直接拒绝请求，服务端无法监控到这些失败，只有调用端能得到成功率下降的信息。

结论

通过上面压测数据解析，我们可以对开始的问题进行解答。

1. 额外的线程池是否有太大的性能开销？

   上述测试中hystrix对性能损耗并不大，不管是cpu使用率的增加已经性能指标的影响都不明显，但是由于测试用例的局限性，不能说明所有情况，但我认为达到了到生产环境小范围使用的条件，可以通过继续积累使用经验解答该问题。

   the netflix api processes 10+ billion hystrixcommand executions per day using thread isolation.

   each api instance has 40+ thread-pools with 5-20 threads in each (most are set to 10).

2. 线程池大小设置多少合理？

   我们在测试中得到了公式：threads / avg(s) = rps，实际上hystrix的文档中也有一段类似的描述：

   requests per second at peak when healthy × 99th percentile latency in seconds + some breathing room

   30 rps * 0.2 second = 6 + breaking room = 10 threads

   初看这段描述时难以理解，但是通过我们上面的压测数据和公式可以明了，它将avg替换为了tp99，同时再增加了更多余量，以期尽量避免正常流量增长和依赖波动导致线程池被打满的情况。

   举一个实际例子，小金库当前并发量最大的接口a，在去年双十一压测中达到了22.6w的rps（是平时峰值10倍），一共有201台实例，单实例rps=1124，tp99=6ms（avg=2ms），以此计算 1124 * 0.006 = 6.7，因此增加余量到10（或15）即可满足需求。

3. 新问题，线程池满了怎么办？

   在上面测试数据解析中，我们发现由于hystrix为每个依赖严格限制了一个小的线程池，当线程池满了后拒绝服务似乎影响很大。根据我们的公式threads = rps * avg(s)，当流量过高时或依赖耗时增加过多时都会触发线程池打满。首先针对流量过高我们可以通过监控报警（主动增加线程数，可以动态配置生效） + 提前预设足够的余量解决。其次针对依赖耗时增加过多的问题，前面的做法也能部分解决该问题，但是回归起点来说，某个依赖突然变得非常慢，以至于打满jsf线程池造成应用整体不可用，这本来就是我们要用hystrix解决的问题，使用hystrix后故障依赖的调用快速失败，同时失败率积累到阈值后断路器熔断降级，在该依赖恢复后自动关闭断路器，恢复对其调用 。