在微服务架构中，服务与服务之间通过远程调用的方式进行通信，一旦某个被调用的服务发生了故障，其依赖服务也会发生故障，此时就会发生故障的蔓延，最终导致灾难性雪崩效应。Hystrix实现了断路器模式，当某个服务发生故障时，通过断路器的监控，给调用方返回一个错误响应，而不是长时间的等待，这样就不会使得调用方由于长时间得不到响应而占用线程，从而防止故障的蔓延。Hystrix具备服务降级、服务熔断、线程隔离、请求缓存、请求合并及服务监控等强大功能。
Hystrix介绍
什么是灾难性的雪崩效应
什么是灾难性的雪崩效应?我们通过结构图来说明，如下
正常情况下各个节点相互配置，完成用户请求的处理工作
当某种请求增多，造成"服务T"故障的情况时，会延伸的造成"服务U"不可用，及继续扩展，如下
最终造成下面这种所有服务不可用的情况
这就是我们讲的灾难性雪崩，造成雪崩的原因可以归纳为以下三个:
服务提供者不可用(硬件故障，程序Bug，缓存击穿，用户大量请求)
重试加大流量(用户重试，代码逻辑重试)
服务调用者不可用(同步等待造成的资源耗尽)
最终的结果就是一个服务不可用，导致一系列服务的不可用，而往往这种后果是无法预料的。
如何解决灾难性雪崩效应
我们可以通过以下5种方式来解决雪崩效应
降级：超时降级、资源不足时(线程或信号量)降级，降级后可以配合降级接口返回托底数据。实现一个 fallback 方法, 当请求后端服务出现异常的时候, 可以使用 fallback 方法返回的值.
缓存：Hystrix 为了降低访问服务的频率，支持将一个请求与返回结果做缓存处理。如果再次请求的 URL 没有变化，那么 Hystrix 不会请求服务，而是直接从缓存中将结果返回。这样可以大大降低访问服务的压力。
请求合并：在微服务架构中，我们将一个项目拆分成很多个独立的模块，这些独立的模块通过远程调用来互相配合工作，但是，在高并发情况下，通信次数的增加会导致总的通信时间增加，同时，线程池的资源也是有限的，高并发环境会导致有大量的线程处于等待状态，进而导致响应延迟，为了解决这些问题，我们需要来了解 Hystrix 的请求合并。
熔断：当失败率(如因网络故障/超时造成的失败率高)达到阀值自动触发降级，熔断器触发的快速失败会进行快速恢复。
隔离（线程池隔离和信号量隔离） 限制调用分布式服务的资源使用，某一个调用的服务出现问题不会影响其他服务调用。
降级
场景介绍
先来看下正常服务调用的情况
当consumer调用provider服务出现问题的情况下:
此时我们对consumer的服务调用做降级处理
实现案例
创建一个基于Ribbon的Consumer服务，并添加对应的依赖
配置文件
修改启动类
在启动类中添加 开启熔断
业务层修改
业务层代码中的方法是通过Ribbon来获取负载均衡的服务器地址的，通过RestTemplate来调用服务，在方法的头部添加@HystrixCommand注解，通过fallbackMethod属性指定当调用Provider方法异常的时候fallback方法请求返回托底数据
缓存
Hystrix 为了降低访问服务的频率，支持将一个请求与返回结果做缓存处理。如果再次请求的 URL 没有变化，那么 Hystrix 不会请求服务，而是直接从缓存中将结果返回。这样可以大大降低访问服务的压力。
Hystrix 自带缓存。有两个缺点：
是一个本地缓存。在集群情况下缓存是不能同步的。
不支持第三方缓存容器。Redis，memcache 不支持的。
所以我们使用Spring的cache。
启动Redis服务
使用Redis作为缓存服务器
添加相关的依赖
因为需要用到SpringDataRedis的支持，需要添加对应的依赖
修改属性文件
需要在属性文件中添加Redis的配置信息
修改启动类
需要在启动类中开启缓存的使用
业务处理
使用到了缓存，所以会对POJO对象做持久化处理，所以需要实现序列化接口，否则会抛异常
请求合并
没有合并请求的场景
没有合并的场景中，对于provider的调用会非常的频繁，容易造成处理不过来的情况
合并请求的场景
什么情况下使用请求合并
在微服务架构中，我们将一个项目拆分成很多个独立的模块，这些独立的模块通过远程调用来互相配合工作，但是，在高并发情况下，通信次数的增加会导致总的通信时间增加，同时，线程池的资源也是有限的，高并发环境会导致有大量的线程处于等待状态，进而导致响应延迟，为了解决这些问题，我们需要来了解 Hystrix 的请求合并。
请求合并的缺点
设置请求合并之后，本来一个请求可能 5ms 就搞定了，但是现在必须再等 10ms 看看还有没有其他的请求一起的，这样一个请求的耗时就从 5ms 增加到 15ms 了，不过，如果我们要发起的命令本身就是一个高延迟的命令，那么这个时候就可以使用请求合并了，因为这个时候时间窗的时间消耗就显得微不足道了，另外高并发也是请求合并的一个非常重要的场景。
案例实现
业务处理代码
控制器处理
熔断
熔断其实是在降级的基础上引入了重试的机制。当某个时间内失败的次数达到了多少次就会触发熔断机制，具体的流程如下
案例核心代码
隔离
在应对服务雪崩效应时，除了前面介绍的降级，缓存，请求合并及熔断外还有一种方式就是隔离，隔离又分为线程池隔离和信号量隔离。接下来我们分别来介绍。
线程池隔离
概念介绍
我们通过以下几个图片来解释线程池隔离到底是怎么回事
在没有使用线程池隔离时：
当接口A压力增大，接口C同时也会受到影响
使用线程池的场景
当服务接口A访问量增大时，因为接口C在不同的线程池中所以不会受到影响
通过上面的图片来看，线程池隔离的作用还是蛮明显的。但线程池隔离的使用也不是在任何场景下都适用的，线程池隔离的优缺点如下:
优点
使用线程池隔离可以完全隔离依赖的服务(例如图中的A，B，C服务)，请求线程可以快速放回
当线程池出现问题时，线程池隔离是独立的不会影响其他服务和接口
当失败的服务再次变得可用时，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。
案例实现
相关参数的描述
信号量隔离
信号量隔离其实就是我们定义的队列并发时最多支持多大的访问，其他的访问通过托底数据来响应，如下结构图
两者的区别
线程池隔离和信号量隔离的区别
