引言
随着项目的SOA架构，业务复杂性的提高，系统的不断拆分，一个面向用户端的API，其内部的RPC调用层层嵌套，调用链条可能会非常长。
假设tomcat对外提供的一个application，其内部依赖了30个服务，每个服务的可用性都很高，为99.99%。那整个applicatiion的可用性就是：99.99%的30次方 ＝ 99.7%，即0.3%的失败率。这也就意味着，每1亿个请求，有30万个失败；按时间来算，就是每个月的故障时间超过2小时。
我们都知道，线程的产生及运行时需要CPU来支撑的，并不是说可以无限的产生线程或者线程池？还需要看CPU的能力，如果超过CPU的负载能力，那么服务器很容易就会造成宕机或者无响应的情况。所以为了降低服务的故障率，防止服务器的宕机，我们必须要有一个合理的方案，就是本文主要讲的“如何基于Hystrix（音标：[hɪst’rɪks]）实现服务隔离与降级”。
首先使用白话来理解几个概念：
- 服务雪崩: 服务雪崩效应产生服务堆积在同一个线程池中，因为同一个线程池中，所有请求全部到一个服务进行访问，这时候会导致其它服务没有线程接收请求访问，所以产生了服务雪崩效应。（像服务器接口收受到高频访问（DDOS攻击），就会造成雪崩效应了）
- 服务隔离: 保证每个服务互不影响，可以使用信号量和线程池的方式
- 服务降级: 当服务不可用时，不会被等待，返回一个友好的提示。
- 服务熔断: 当服务器达到了最大承受能力之后，直接拒绝访问服务，最后会调用 “服务降级” 的方式，返回友好提示，目的保证服务器不会宕机。
下面来开始学习Hystrix！
Hystrix
Hystrix 是一个微服务关于服务保护的框架，是Netflix开源的一款针对分布式系统的延迟和容错解决框架，目的是用来隔离分布式服务故障。
- 它提供
线程和信号量隔离，以减少不同服务之间资源竞争带来的相互影响，提供优雅降级机制； - 提供熔断机制使得服务可以快速失败，而不是一直阻塞等待服务响应，并能从中快速恢复。
- Hystrix通过这些机制来阻止级联失败并保证系统弹性、可用。
当大多数人在使用Tomcat时，多个HTTP服务会共享一个线程池，假设其中一个HTTP服务访问的数据库响应非常慢，这将造成服务响应时间延迟增加，大多数线程阻塞等待数据响应返回，导致整个Tomcat线程池都被该服务占用，甚至拖垮整个Tomcat。因此，如果我们能把不同HTTP服务隔离到不同的线程池，则某个HTTP服务的线程池满了也不会对其他服务造成灾难性故障。
这就需要 线程隔离或者信号量隔离 来实现了,使用线程隔离或信号隔离的目的是为不同的服务分配一定的资源，当自己的资源用完，直接返回失败而不是占用别人的资源。
下面我们来举个例子：“如何使用订单服务区调用会员服务实现服务隔离？”
案例
step1: 分别新建两个工程：订单工程和会员工程（步骤略）
step2: 引入“hystrix”依赖：
<dependency> <groupId>com.netflix.hystrix</groupId> <artifactId>hystrix-metrics-event-stream</artifactId> <version>1.5.12</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.netflix.hystrix</groupId> <artifactId>hystrix-javanica</artifactId> <version>1.5.12</version> </dependency>
step3: 请求订单工程，订单工程里面的接口会通过远程调用会员工程的接口：
订单工程：
@RequestMapping("/orderIndex") public Object orderIndex() throws InterruptedException { JSONObject member = memberService.getMember(); System.out.println("当前线程名称:" + Thread.currentThread().getName() + ",订单服务调用会员服务:member:" + member); return m }
被调用的会员工程接口：
@RequestMapping("/memberIndex") public Object memberIndex() throws InterruptedException { Map<String, Object> hashMap = new HashMap<String, Object>(); hashMap.put("code", 200); hashMap.put("msg", "memberIndex"); Thread.sleep(1500); return hashMap; }
------------------------分割线 ：现在使用两种方式对服务进行隔离------------------------
线程池方式
优点：
- 使用线程池隔离可以完全隔离第三方应用，请求线程可以快速放回。
- 请求线程可以继续接受新的请求，如果出现问题线程池隔离是独立的不会影响其他应用。
- 当失败的应用再次变得可用时，线程池将清理并可立即恢复，而不需要一个长时间的恢复。
- 独立的线程池提高了并发性
缺点：
- 线程池隔离的主要缺点是它们增加计算开销（CPU）。每个命令的执行涉及到排队、调度和上下文切换都是在一个单独的线程上运行的。
代码片段如下：
public class OrderHystrixCommand extends HystrixCommand<JSONObject> { @Autowired private MemberService memberService; public OrderHystrixCommand(MemberService memberService) { super(setter()); this.memberService = memberService; } protected JSONObject run() throws Exception { JSONObject member = memberService.getMember(); System.out.println("当前线程名称:" + Thread.currentThread().getName() + ",订单服务调用会员服务:member:" + member); return member; } private static Setter setter() { // 服务分组 HystrixCommandGroupKey groupKey = HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("members"); // 服务标识 HystrixCommandKey commandKey = HystrixCommandKey.Factory.asKey("member"); // 线程池名称 HystrixThreadPoolKey threadPoolKey = HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("member-pool"); // ##################################################### // 线程池配置 线程池大小为10,线程存活时间15秒 队列等待的阈值为100,超过100执行拒绝策略 HystrixThreadPoolProperties.Setter threadPoolProperties = HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(10) .withKeepAliveTimeMinutes(15).withQueueSizeRejectionThreshold(100); // ######################################################## // 命令属性配置Hystrix 开启超时 HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter() // 采用线程池方式实现服务隔离 .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD) // 禁止 .withExecutionTimeoutEnabled(false); return HystrixCommand.Setter.withGroupKey(groupKey).andCommandKey(commandKey).andThreadPoolKey(threadPoolKey) .andThreadPoolPropertiesDefaults(threadPoolProperties).andCommandPropertiesDefaults(commandProperties); } @Override protected JSONObject getFallback() { // 如果Hystrix发生熔断，当前服务不可用,直接执行Fallback方法 System.out.println("系统错误！"); JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put("code", 500); jsonObject.put("msg", "系统错误！"); return jsonObject; } }
信号量方式
使用一个原子计数器（或信号量）来记录当前有多少个线程在运行，当请求进来时先判断计数 器的数值，若超过设置的最大线程个数则拒绝该请求，若不超过则通行，这时候计数器+1，请求返 回成功后计数器-1，与线程池隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程 ，信号量的大小可以动态调整, 线程池大小不可以。
public class OrderHystrixCommand2 extends HystrixCommand<JSONObject> { @Autowired private MemberService memberService; public OrderHystrixCommand2(MemberService memberService) { super(setter()); this.memberService = memberService; } protected JSONObject run() throws Exception { JSONObject member = memberService.getMember(); System.out.println("当前线程名称:" + Thread.currentThread().getName() + ",订单服务调用会员服务:member:" + member); return member; } private static Setter setter() { // 服务分组 HystrixCommandGroupKey groupKey = HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("members"); // 命令属性配置 采用信号量模式 HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter() .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE) // 使用一个原子计数器（或信号量）来记录当前有多少个线程在运行，当请求进来时先判断计数 // 器的数值，若超过设置的最大线程个数则拒绝该请求，若不超过则通行，这时候计数器+1，请求返 回成功后计数器-1。 .withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(50); return HystrixCommand.Setter.withGroupKey(groupKey).andCommandPropertiesDefaults(commandProperties); } @Override protected JSONObject getFallback() { // 如果Hystrix发生熔断，当前服务不可用,直接执行Fallback方法 System.out.println("系统错误！"); JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put("code", 500); jsonObject.put("msg", "系统错误！"); return jsonObject; } }
应用场景
线程池隔离：
- 第三方应用或者接口
- 并发量大
信号量隔离：
- 内部应用或者中间件（redis）
- 并发需求不大
总结
