一、作用

• 聚集同一个微服务的相同的commandKey、Threadpool、commandGroupKey数据进行聚合

二、配置

1、集群（cluster）（turbine聚集数据的粒度）

turbine.aggregator.clusterConfig=myserviceA-dev,myserviceA-prod,myserviceB-dev,myserviceB-prod

说明：

• turbine会对同一个集群下的相同的commandKey、Threadpool、commandGroupKey数据进行聚合。
• 通常，我们会将相同环境的相同微服务化为一个集群（如上），当然也可以设置成myserviceA-dev1,myserviceA-dev2这样的分别进行统计。

2、host连接配置（turbine连接hystrix-dashboard的url）

全局：

turbine.instanceUrlSuffix=:7080/hystrix.stream

单个指定：

turbine.instanceUrlSuffix.myserviceA-dev=:8001/hystrix.stream

turbine.instanceUrlSuffix.myserviceA-prod=:8001/hystrix.stream

turbine.instanceUrlSuffix.myserviceB-dev=:8001/hystrix.stream

turbine.instanceUrlSuffix.myserviceB-prod=:8001/hystrix.stream

说明：

• turbine的host链接指定的优先级：单个指定>全局，只有在某个集群没有单个指定的时候，才使用全局指定

3、server配置（InstanceDiscovery，用于指定某个集群下有哪些server要连接）

turbine.ConfigPropertyBasedDiscovery.myserviceA-dev.instances = 11.0.11.11,22.0.22.22

以上三者的关系：1指定常量（用在2和3中），2和3拼装成访问的url，如上，myserviceA-dev的turbine访问路径就是把11.0.11.11:8001/hystrix.stream和22.0.22.22:8001/hystrix.steam的metrics统计在一起，然后在turbineIP:turbinePORT/turbine/turbine.stream?cluster=myserviceA-dev下进行展示。

注意：turbine的访问路径下必须有cluster名字的指定，除非在配置文件中cluster使用default，如下：

这样的话，所有的服务都属于一个集群，我们把所有的机器实例配在instances处就可以。这样做的话，有几点疑问：

疑问1：要把所有的机器实例ip都配在instances部分，这样的话，每添加一个服务，都要在这里添加几个IP吗？这个是怎样做到自动化的？

疑问2：instanceUrlSuffix部分的端口设置为8001，这样的话，每一个服务都必须以8001端口启动才行？

疑问3：假设服务A和服务B中都有name为hello的commandKey，那这两个commandKey的metrics岂不是就会汇聚在一起，这样的话不是就不准确了吗？

附7 turbine