第 3 节Hystrix熔断器
属于一种容错机制
3.1 微服务中的雪崩效应
当山坡积雪内部的内聚力抗拒不了它所受到的重力拉引时，便向下滑动，引起大量雪体崩塌，人们
把这种自然现象称作雪崩。
微服务中，一个请求可能需要多个微服务接口才能实现，会形成复杂的调用链路。
服务雪崩效应：是一种因“服务提供者的不可用”（原因）导致“服务调用者不可用”（结果），并将不可用逐渐放大的现象。
扇入：代表着该微服务被调用的次数，扇入大，说明该模块复用性好
扇出：该微服务调用其他微服务的个数，扇出大，说明业务逻辑复杂
扇入大是一个好事，扇出大不一定是好事
在微服务架构中，一个应用可能会有多个微服务组成，微服务之间的数据交互通过远程过程调用完成。这就带来一个问题，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”。
如图中所示，最下游商品微服务响应时间过长，大量请求阻塞，大量线程不会释放，会导致服务器资源耗尽，最终导致上游服务甚至整个系统瘫痪。
形成原因：
服务雪崩的过程可以分为三个阶段：
1. 服务提供者不可用
2. 重试加大请求流量
3. 服务调用者不可用
服务雪崩的每个阶段都可能由不同的原因造成：
3.2 雪崩效应解决方案
从可用性可靠性着想，为防止系统的整体缓慢甚至崩溃，采用的技术手段；
下面，我们介绍三种技术手段应对微服务中的雪崩效应，这三种手段都是从系统可用性、可靠性角度出发，尽量防止系统整体缓慢甚至瘫痪。
服务熔断
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。我们在各种场景下都会接触到熔断这两个字。高压电路中，如果某个地方的电压过高，熔断器就会熔断，对电路进行保护。股票交易中，如果股票指数过高，也会采用熔断机制，暂停股票的交易。同样，在微服务架构中，熔断机制也是起着类似的作用。当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，熔断该节点微服务的调用，进行服务的降级，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。
注意：
1）服务熔断重点在“断”，切断对下游服务的调用
2）服务熔断和服务降级往往是一起使用的，Hystrix就是这样。
服务降级
通俗讲就是整体资源不够用了，先将一些不关紧的服务停掉（调用我的时候，给你返回一个预留的值，也叫做兜底数据），待渡过难关高峰过去，再把那些服务打开。服务降级一般是从整体考虑，就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此刻客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值，这样做，虽然服务水平下降，但好歹可用，比直接挂掉要强。
服务限流 服务降级是当服务出问题或者影响到核心流程的性能时，暂时将服务屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开；但是有些场景并不能用服务降级来解决，比如秒杀业务这样的核心功能，这个时候可以结合服务限流来限制这些场景的并发/请求量限流措施也很多，比如
- 限制总并发数（比如数据库连接池、线程池）
- 限制瞬时并发数（如nginx限制瞬时并发连接数）
- 限制时间窗口内的平均速率（如Guava的RateLimiter、nginx的limit_req模块，限制每秒的平均速率）
- 限制远程接口调用速率、限制MQ的消费速率等
3.3 Hystrix简介
[来自官网]Hystrix(豪猪)，宣言“defend your application”是由Netflflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性与容错性。Hystrix主要通过以下几点实现延迟和容错。
- 包裹请求：使用HystrixCommand包裹对依赖的调用逻辑。 页面静态化微服务方法（@HystrixCommand 添加Hystrix控制）
- 跳闸机制：当某服务的错误率超过一定的阈值时，Hystrix可以跳闸，停止请求该服务一段时间。
- 资源隔离：Hystrix为每个依赖都维护了一个小型的线程池(舱壁模式)。如果该线程池已满， 发往该
依赖的请求就被立即拒绝，而不是排队等待，从而加速失败判定。
- 监控：Hystrix可以近乎实时地监控运行指标和配置的变化，例如成功、失败、超时、以及被拒绝的请求等。
- 回退机制：当请求失败、超时、被拒绝，或当断路器打开时，执行回退逻辑。回退逻辑由开发人员自行提供，例如返回一个缺省值。
- 自我修复：断路器打开一段时间后，会自动进入“半开”状态（探测服务是否可用，如还是不可用，再次退回打开状态）。
3.4 Hystrix舱壁模式
即：线程池隔离策略
如果不进行任何设置，所有熔断方法使用一个Hystrix线程池（10个线程），那么这样的话会导致问题，
这个问题并不是扇出链路微服务不可用导致的，而是我们的线程机制导致的，如果方法A的请求把10个
线程都用了，方法2请求处理的时候压根都没法去访问B，因为没有线程可用，并不是B服务不可用。
为了避免问题服务请求过多导致正常服务无法访问，Hystrix 不是采用增加线程数，而是单独的为每一个
控制方法创建一个线程池的方式，这种模式叫做“舱壁模式"，也是线程隔离的手段。
3.5 Hystrix工作流程与高级应用
1）当调用出现问题时，开启一个时间窗（10s）
2）在这个时间窗内，统计调用次数是否达到最小请求数？
如果没有达到，则重置统计信息，回到第1步
如果达到了，则统计失败的请求数占所有请求数的百分比，是否达到阈值？
如果达到，则跳闸（不再请求对应服务）
如果没有达到，则重置统计信息，回到第1步
3）如果跳闸，则会开启一个活动窗口（默认5s），每隔5s，Hystrix会让一个请求通过,到达那个问题服务，看是否调用成功，如果成功，重置断路器回到第1步，如果失败，回到第3步
@HystrixCommand(
//只有是在@HystrixCommand中定义了threadPoolKey，就意味着开启了舱壁模式（线程隔离），该方法就 会自己维护一个线程池。
threadPoolKey = "getProductServerPort2", //默认所有的请求共同维护一个线程池，实际开发：每个方法维护一个线程池
//每一个属性对应的都是一个HystrixProperty
threadPoolProperties = {
@HystrixProperty(name = "coreSize", value = "1"),//并发线程数
@HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "20")//默认线程队列值是-1，默认不开启
},
//超时时间的设置
commandProperties = {
//设置请求的超时时间，一旦请求超过此时间那么都按照超时处理，默认超时时间是1S
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "2000")
}
)
我们上述通过注解进行的配置也可以配置在配置文件中:
基于springboot的健康检查观察跳闸状态（自动投递微服务暴露健康检查细节）
Hystrix 线程池队列配置生产案例：
有一次在生产环境，突然出现了很多笔还款单被挂起，后来排查原因，发现是内部系统调用时出现了Hystrix调用异常。在开发过程中，因为核心线程数设置的比较大，没有出现这种异常。放到了测试环境，偶尔有出现这种情况。
后来调整maxQueueSize属性，确实有所改善。可没想到在生产环境跑了一段时间后却又出现这种了情况，此时我第一想法就是去查看maxQueueSize属性，可是maxQueueSize属性是设置值了。
当时就比较纳闷了，为什么maxQueueSize属性不起作用，后来通过查看官方文档发现Hystrix还有一个queueSizeRejectionThreshold属性，这个属性是控制队列最大阈值的，而Hystrix默认只配置了5个，因此就算我们把maxQueueSize的值设置再大，也是不起作用的。两个属性必须同时配置
正确的配置案例：
将核心线程数调低，最大队列数和队列拒绝阈值的值都设置大一点：