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一、概述
（一）分布式系统面临的问题
复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。
服务雪崩
多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”.
对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，备份队列，线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障。这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。
所以，通常当你发现一个模块下的某个实例失败后，这时候这个模块依然还会接收流量，然后这个有问题的模块还调用了其他的模块，这样就会发生级联故障，或者叫雪崩。
（二）Hystrix是什么
Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时、异常等，Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。
“断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝），向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应（FallBack），而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常，这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。
（三）能干吗
服务降级、服务熔断、接近实时的监控
（四）官网
How To Use · Netflix/Hystrix Wiki · GitHub
（五）Hystrix官宣，停更进维
很遗憾的是，Hystrix官方已经宣布不再更新并且进入维护阶段
二、Hystrix重要概念
（一）服务降级
服务器忙，请稍后再试，不让客户端等待并立刻返回一个友好提示，fallback
哪些情况可能出现服务降级呢？
程序运行异常， 方法运行超出规定时间，服务熔断触发服务降级，线程池/信号量打满也会导致服务降级
（二）服务熔断
类比保险丝达到最大服务访问后，直接拒绝访问，拉闸限电，然后调用服务降级的方法并返回友好提示
服务的降级->进而熔断->恢复调用链路
（三）服务限流
秒杀高并发等操作，严禁一窝蜂的过来拥挤，大家排队，一秒钟N个，有序进行
三、hystrix案例
客户端80端口，服务端8001端口 ， 客户端会调用服务端
需要解决的问题：
① 对方服务(8001)超时了，调用者(80)不能一直卡死等待，必须有服务降级
② 对方服务(8001)down机了，调用者(80)不能一直卡死等待，必须有服务降级
③ 对方服务(8001)OK，调用者(80)自己出故障或有自我要求（自己的等待时间小于服务提供者），自己处理降级
（一）服务降级
1、降级配置
@HystrixCommand
2、对于8001
设置自身调用超时时间的峰值，峰值内可以正常运行，
超过了需要有兜底的方法处理，作服务降级fallback
3、8001fallback
业务类
@Service
public class PaymentService
{
/**
* 正常访问，一切OK
* @param id
* @return
*/
public String paymentInfo_OK(Integer id)
{
return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+"paymentInfo_OK,id: "+id+"\t"+"O(∩_∩)O";
}
/**
* 超时访问，演示降级
* @param id
* @return
*/
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = {
@HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="3000")
})
public String paymentInfo_TimeOut(Integer id)
{
int second = 5;
try { TimeUnit.SECONDS.sleep(second); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+"paymentInfo_TimeOut,id: "+id+"\t"+"O(∩_∩)O，耗费秒: "+second;
}
public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){
return "/(ㄒoㄒ)/调用支付接口超时或异常：\t"+ "\t当前线程池名字" + Thread.currentThread().getName();
}
}
主启动类上添加新注解@EnableCircuitBreaker
4、80fallback
YML配置文件
server:
port: 80
eureka:
client:
register-with-eureka: false
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/
feign:
hystrix:
enabled: true主启动类上添加注解@EnableHystrix
业务类
@RestController
@Slf4j
public class PaymentHystirxController
{
@Resource
private PaymentHystrixService paymentHystrixService;
@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id)
{
String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
return result;
}
@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",commandProperties = {
@HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="1500")
})
public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id)
{
String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
return result;
}
//兜底（fallback）方法
public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id)
{
return "我是消费者80,对方支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,o(╥﹏╥)o";
}
}
上面的代码可以实现服务降级，但是带来的新的问题是会出现代码膨胀，因为每一个方法都需要写一个对应的兜底方法以及相应的@HystrixCommand注解，在这里我们可以使用一个统一的全局降级默认方法注解@DefaultProperties(defaultFallback = “”)，对于加了@Hystrix但是没有指明fallback方法，会找到默认的全局fallback方法。通用的和独享的各自分开，避免了代码膨胀，合理减少了代码量
@RestController
@Slf4j
@DefaultProperties(defaultFallback = "payment_Global_FallbackMethod")
public class PaymentHystirxController
{
@Resource
private PaymentHystrixService paymentHystrixService;
@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id)
{
String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
return result;
}
@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
@HystrixCommand //加了@DefaultProperties属性注解，并且没有写具体方法名字，就用统一全局的
public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id)
{
String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
return result;
}
public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id)
{
return "paymentTimeOutFallbackMethod,对方系统繁忙，请10秒钟后再次尝试/(ㄒoㄒ)/";
}
public String payment_Global_FallbackMethod()
{
return "Global异常处理信息，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~";
}
}
我们还需要解决另外一个问题，那就是fallback方法和业务方法写在一起导致的业务逻辑混乱，这个问题如何解决呢？我们可以结合openfeign，只需要为Feign客户端定义的接口添加一个服务降级处理的实现类即可实现解耦
对于80端口已经有的PaymentHystrixService接口，重新新建一个类(PaymentFallbackService)实现该接口，统一为接口里面的方法进行异常处理，然后将PaymentFallbackService注册进PaymentHystrixService接口上的注解
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT", fallback = PaymentFallbackService.class)
@Component //必须加 //必须加 //必须加
public class PaymentFallbackService implements PaymentFeignClientService
{
@Override
public String getPaymentInfo(Integer id)
{
return "服务调用失败，提示来自：cloud-consumer-feign-order80";
}
}
===================================================================
@Component
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT",fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentFeignClientService
{
@GetMapping("/payment/hystrix/{id}")
public String getPaymentInfo(@PathVariable("id") Integer id);
}此时即使服务端provider已经down了，但是我们做了服务降级处理，让客户端在服务端不可用时也会获得提示信息而不会挂起耗死服务器
（二）服务熔断
熔断机制概述
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当扇出链路的某个微服务出错不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。
当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路。
在Spring Cloud框架里，熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，
当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内20次调用失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand。
在8001服务端，我们添加一些方法来测试
PaymentService
对于HystrixCommand中的参数既可以参照官网，也可以打开HystrixProperties类进行查看
//=========服务熔断=========
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties = {
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"), //请求总数阈值
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"), //快照时间窗
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"), //错误百分比阀值
})
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id)
{
if(id < 0)
{
throw new RuntimeException("******id 不能负数");
}
String serialNumber = IdUtil.simpleUUID();
return Thread.currentThread().getName()+"\t"+"调用成功，流水号: " + serialNumber;
}
public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id)
{
return "id 不能负数，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~ id: " +id;
} 
HystrixCommandProperties
PaymentController
@GetMapping("/payment/circuit/{id}")
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id)
{
String result = paymentService.paymentCircuitBreaker(id);
log.info("****result: "+result);
return result;
}经过多次错误访问后，此时失败率高于60%，断路器打开，方法处于快照时间窗，即使是正确的访问也不能获得正确的回应，当正确的访问变多， 失败率降低，断路器会关闭，服务变正常。
总结：
① 熔断打开：请求不再进行调用当前服务，内部设置时钟一般为MTTR（平均故障处理时间)，当打开时长达到所设时钟则进入半熔断状态
② 熔断关闭：熔断关闭不会对服务进行熔断
③ 熔断半开：部分请求根据规则调用当前服务，如果请求成功且符合规则则认为当前服务恢复正常，关闭熔断
断路器重要参数
涉及到断路器的三个重要参数：快照时间窗、请求总数阀值、错误百分比阀值。
1：快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒。
2：请求总数阀值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该hystrix命令的调用次数不足20次，即使所有的请求都超时或其他原因失败，断路器都不会打开。
3：错误百分比阀值：当请求总数在快照时间窗内超过了阀值，比如发生了30次调用，如果在这30次调用中，有15次发生了超时异常，也就是超过50%的错误百分比，在默认设定50%阀值情况下，这时候就会将断路器打开。断路器开启或者关闭的条件
当满足一定的阀值的时候（默认10秒内超过20个请求次数），若在最近的设置的请求次数中失败率达到一定的时候（默认10秒内超过50%的请求失败），断路器将会开启
当开启的时候，所有请求都不会进行转发，一段时间之后（默认是5秒），这个时候断路器是半开状态，会让其中一个请求进行转发。如果成功，断路器会关闭，若失败，继续开启断路器， 五秒后再次尝试。
断路器打开之后
1：再有请求调用的时候，将不会调用主逻辑，而是直接调用降级fallback。通过断路器，实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑，减少响应延迟的效果。
2：原来的主逻辑要如何恢复呢？
对于这一问题，hystrix也为我们实现了自动恢复功能。
当断路器打开，对主逻辑进行熔断之后，hystrix会启动一个休眠时间窗，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑；
当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，那么断路器将继续闭合，
主逻辑恢复，如果这次请求依然有问题，断路器继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。
HystrixCommand常用配置
//========================All
@HystrixCommand(fallbackMethod = "str_fallbackMethod",
groupKey = "strGroupCommand",
commandKey = "strCommand",
threadPoolKey = "strThreadPool",
commandProperties = {
// 设置隔离策略，THREAD 表示线程池 SEMAPHORE：信号池隔离
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"),
// 当隔离策略选择信号池隔离的时候，用来设置信号池的大小（最大并发数）
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
// 配置命令执行的超时时间
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutinMilliseconds", value = "10"),
// 是否启用超时时间
@HystrixProperty(name = "execution.timeout.enabled", value = "true"),
// 执行超时的时候是否中断
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnTimeout", value = "true"),
// 执行被取消的时候是否中断
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnCancel", value = "true"),
// 允许回调方法执行的最大并发数
@HystrixProperty(name = "fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
// 服务降级是否启用，是否执行回调函数
@HystrixProperty(name = "fallback.enabled", value = "true"),
// 是否启用断路器
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),
// 该属性用来设置在滚动时间窗中，断路器熔断的最小请求数。例如，默认该值为 20 的时候，
// 如果滚动时间窗（默认10秒）内仅收到了19个请求， 即使这19个请求都失败了，断路器也不会打开。
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"),
// 该属性用来设置在滚动时间窗中，表示在滚动时间窗中，在请求数量超过
// circuitBreaker.requestVolumeThreshold 的情况下，如果错误请求数的百分比超过50,
// 就把断路器设置为 "打开" 状态，否则就设置为 "关闭" 状态。
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"),
// 该属性用来设置当断路器打开之后的休眠时间窗。 休眠时间窗结束之后，
// 会将断路器置为 "半开" 状态，尝试熔断的请求命令，如果依然失败就将断路器继续设置为 "打开" 状态，
// 如果成功就设置为 "关闭" 状态。
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowinMilliseconds", value = "5000"),
// 断路器强制打开
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceOpen", value = "false"),
// 断路器强制关闭
@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceClosed", value = "false"),
// 滚动时间窗设置，该时间用于断路器判断健康度时需要收集信息的持续时间
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeinMilliseconds", value = "10000"),
// 该属性用来设置滚动时间窗统计指标信息时划分"桶"的数量，断路器在收集指标信息的时候会根据
// 设置的时间窗长度拆分成多个 "桶" 来累计各度量值，每个"桶"记录了一段时间内的采集指标。
// 比如 10 秒内拆分成 10 个"桶"收集这样，所以 timeinMilliseconds 必须能被 numBuckets 整除。否则会抛异常
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "10"),
// 该属性用来设置对命令执行的延迟是否使用百分位数来跟踪和计算。如果设置为 false, 那么所有的概要统计都将返回 -1。
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.enabled", value = "false"),
// 该属性用来设置百分位统计的滚动窗口的持续时间，单位为毫秒。
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds", value = "60000"),
// 该属性用来设置百分位统计滚动窗口中使用 “ 桶 ”的数量。
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.numBuckets", value = "60000"),
// 该属性用来设置在执行过程中每个 “桶” 中保留的最大执行次数。如果在滚动时间窗内发生超过该设定值的执行次数，
// 就从最初的位置开始重写。例如，将该值设置为100, 滚动窗口为10秒，若在10秒内一个 “桶 ”中发生了500次执行，
// 那么该 “桶” 中只保留 最后的100次执行的统计。另外，增加该值的大小将会增加内存量的消耗，并增加排序百分位数所需的计算时间。
@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.bucketSize", value = "100"),
// 该属性用来设置采集影响断路器状态的健康快照（请求的成功、 错误百分比）的间隔等待时间。
@HystrixProperty(name = "metrics.healthSnapshot.intervalinMilliseconds", value = "500"),
// 是否开启请求缓存
@HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true"),
// HystrixCommand的执行和事件是否打印日志到 HystrixRequestLog 中
@HystrixProperty(name = "requestLog.enabled", value = "true"),
},
threadPoolProperties = {
// 该参数用来设置执行命令线程池的核心线程数，该值也就是命令执行的最大并发量
@HystrixProperty(name = "coreSize", value = "10"),
// 该参数用来设置线程池的最大队列大小。当设置为 -1 时，线程池将使用 SynchronousQueue 实现的队列，
// 否则将使用 LinkedBlockingQueue 实现的队列。
@HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "-1"),
// 该参数用来为队列设置拒绝阈值。 通过该参数， 即使队列没有达到最大值也能拒绝请求。
// 该参数主要是对 LinkedBlockingQueue 队列的补充,因为 LinkedBlockingQueue
// 队列不能动态修改它的对象大小，而通过该属性就可以调整拒绝请求的队列大小了。
@HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "5"),
}
)
public String strConsumer() {
return "hello 2020";
}
public String str_fallbackMethod()
{
return "*****fall back str_fallbackMethod";
}
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