在分布式环境中，各个微服务相互调用，当某些情况下，比如后端中间件服务故障、第三方服务中断导致某个服务无限期不可用，短时间无法恢复，则可能会导致连锁故障，最终影响压垮整个业务集群
断路器模式不同于重试模式，重试模式是使应用程序可以重试操作以期望它会成功，而断路器模式是防止应用程序执行一个可能失败的操作，减少执行可能失败操作的CPU、内存、线程等资源的浪费，从而保证服务的整体可用
断路器相当于一个请求操作执行的代理，托管请求操作的执行
实现原理流程：
断路器状态机实现上有三种状态：Closed(断路器关闭)、Open(开放)、HalfOpen(半开放)
| 状态 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|
| Closed | 关闭 | 断路器关闭正常执行操作 |
| Open | 打开 | 断路器开放,所有请求直接返回错误，不执行任何请求 |
| HalfOpen | 半开放 | 允许有限数量的请求通过,如果执行成功，恢复到关闭状态，如果仍然失败，则恢复到开放，然后重新启动超时定时器 |
#断路器实现
断路器实现实现主要分为三部分：状态统计、状态转移、请求执行
状态统计：统计已经执行的请求的成功失败的数量，以确定是否需要进行状态转移
状态转移：根据当前统计信息和当前状态来进行目标状态的确定及转移操作
请求执行：代理前端任务的执行，如果当前状态不需要进行尝试执行，就直接返回错误，避免资源浪费
Golang里面已经有开源的实现，https://github.com/sony/gobreaker/blob/, 接下来救市剖析它的实现
Counts就是一个计数器，记录当前请求成功和失败的数量
type Counts struct {
Requests uint32 // 请求数
TotalSuccesses uint32 // 成功
TotalFailures uint32 // 失败
ConsecutiveSuccesses uint32 // 连续成功
ConsecutiveFailures uint32 // 连续失败
}计数器完成对应请求状态的次数，为后续状态转移提供数据, Counts提供了onRequest、onSuccess、onFailure、clear几个辅助接口用于实现对应请求状态的操作，感兴趣可以看下
type CircuitBreaker struct {
name string
// maxRequests限制half-open状态下大的请求数，避免海量请求将在恢复过程中的服务再次失败
maxRequests uint32
// interval用于在closed状态下，断路器多久清除一次Counts信息，如果设置为0则在closed状态下不会清除Counts
interval time.Duration
// timeout进入open状态下，多长时间切换到half-open状态，默认60s
timeout time.Duration
// readyToTrip熔断条件，当执行失败后，会根据readyToTrip决定是否进入Open状态
readyToTrip func(counts Counts) bool
// onStateChange断路器状态变更回调函数
onStateChange func(name string, from State, to State)
mutex sync.Mutex
//. state 断路器状态
state State
// generation 是一个递增值，相当于当前断路器状态切换的次数， 为了避免状态切换后，未完成请求对新状态的统计的影响，如果发现一个请求的generation同当前的generation不同，则不会进行统计计数
generation uint64
// Counts 统计
counts Counts
// expiry 超时过期用于open状态到half-open状态的切换，当超时后，会从open状态切换到half-open状态
expiry time.Time
}请求执行，对外开放的请求执行接口
func (cb *CircuitBreaker) Execute(req func() (interface{}, error)) (interface{}, error) {
// 执行请求钩子，会根据当前状态，来返回当前的generation和err(如果位于open和half-open则不为nil), 通过err来进行判断是否直接返回
generation, err := cb.beforeRequest()
if err != nil {
return nil, err
}
// 捕获panic，避免应用函数错误造成断路器panic
defer func() {
e := recover()
if e != nil {
cb.afterRequest(generation, false)
panic(e)
}
}()
// 执行请求
result, err := req()
// 根据结果来进行对应状态的统计, 同时传递generation
cb.afterRequest(generation, err == nil)
return result, err
}func (cb *CircuitBreaker) beforeRequest() (uint64, error) {
cb.mutex.Lock()
defer cb.mutex.Unlock()
// 获取当前的状态
now := time.Now()
state, generation := cb.currentState(now)
// open和half-open状态则直接返回
if state == StateOpen {
return generation, ErrOpenState
} else if state == StateHalfOpen && cb.counts.Requests >= cb.maxRequests {
// 避免海量请求对处于恢复服务的影响，这里有一个限流的操作，避免请求数超过大请求数
return generation, ErrTooManyRequests
}
// 统计状态
cb.counts.onRequest()
return generation, nil
}func (cb *CircuitBreaker) afterRequest(before uint64, success bool) {
cb.mutex.Lock()
defer cb.mutex.Unlock()
// 重新获取状态
now := time.Now()
state, generation := cb.currentState(now)
// 如果前后状态不一致，则不计数
if generation != before {
return
}
// 根据状态计数
if success {
cb.onSuccess(state, now)
} else {
cb.onFailure(state, now)
}
}func (cb *CircuitBreaker) currentState(now time.Time) (State, uint64) {
switch cb.state {
case StateClosed:
// 如果当前当前是closed状态，并且有设置expiry,则递增Generation到新一轮统计计数
if !cb.expiry.IsZero() && cb.expiry.Before(now) {
cb.toNewGeneration(now)
}
case StateOpen:
// 如果是Open状态，并且超时，则尝试到半打开状态
if cb.expiry.Before(now) {
cb.setState(StateHalfOpen, now)
}
}
return cb.state, cb.generation
}
func (cb *CircuitBreaker) toNewGeneration(now time.Time) {
// 递增generation, 清除状态
cb.generation++
cb.counts.clear()
// 设置超时时间
var zero time.Time
switch cb.state {
case StateClosed:
if cb.interval == 0 {
cb.expiry = zero
} else {
cb.expiry = now.Add(cb.interval)
}
case StateOpen:
cb.expiry = now.Add(cb.timeout)
default: // StateHalfOpen
cb.expiry = zero
}
}
断路器比较适合针对远程服务或者第三方服务的调用，如果该操作极有可能会失败，则断路器可以尽可能的减小失败对应用的影响，避免资源浪费
但缺点也显而易见，断路器本身相当于一层代理，在应用程序执行进行统计和控制，本身就有一定的资源消耗，同时内部基于synx.Mutex锁来实现，高并发下肯定会有锁争用问题，可能需要根据业务来使用多个断路器，来分散这种锁争用，同时应该避免在断路器req函数内，去执行重试和过长时间的超时等待，因为断路器核心是快速失败
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