一、为什么需要断路器
服务雪崩：多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用服务B和服务C，微服务B和微服务C有又调用其他的的微服务，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内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务器之间的延迟增加，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
二、什么是Hystrix
Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，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以后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝），向调用方放回一个符合预期的、可处理的备选响应（FallBack），而不是长时间的当代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的、不必要的占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩
三、Hystrix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
当扇出链路的某个微服务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SpringCloud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
1.修改pom文件
<dependency>
<groupId>org.springframeword.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
</dependency>2.修改yml配置文件
仅仅是在instance-id的参数后面添加了-hystrix
eureka:
client: #客户端注册Eureka服务列表内
service-url:
defaultZone:http://localhost:7001/eureka #对应服务端的地址
instance：
instance-id:microservicecloud-dept8001-hystrix #自定义服务名称信息
prefer-ip-address:true #访问路径可以显示Ip地址3.修改Controller层方法
在方法上添加@HystrixCommand（fallbackMethod = "processHystrix_Get"），当方法调用抛出异常的时候调用processHystrix_Get方法
@RequestMapping(value="/dept/get/{id}",method=RequestMethod.GET)
@HystrixCommand(fallbackMethod = "processHystrix_Get")
public Dept get(@PathVariable("id")Long id){
Dept dept = service.get(id);
if(null == dept){
throw new RuntimeException("该ID："+id+"没有对应的数据");
}
return dept;
}
public Dept processHystrix_Get(@PathVariable("id")Long id){
//这里使用了lombok的连是调用，正常情况下只能逐个的set
return new Dept().setDeptno(id).setDname("该ID："+id+"没有对应的信息，null--@HystrixCommand").setDb_source("no this database in MySql")
}4.修改主启动类加上熔断机制支持
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableDiscoveryClient
@EnableCircuitBreaker //对Hystrix熔断机制的支持
public class DeptConsumer80_App{
SpringApplication.run(DeptConsumer80_App.class,args);
} 5.启动服务 测试熔断
四、Hystrix服务降级
服务降级处理是在客户端完成的，与服务端没有关系
1.分离FallbackFactory方法，实现业务逻辑和熔断降级解耦，创建类并实现接口fallbackFactory<T>
@Component
public class DeptClientServiceFallbackFactory implements allbackFacktory<DeptClientService>{
@Override
public DeptClientService create(Throwable cause){
return new DeptClientService(){
@Override
public Dept get(long id){
return new Dept().setDeptno(id).setDname("该ID："+id+"没有对应的信息，Consumer客户端提供的降级信息，此刻服务已经关闭").setDb_source("no this database in MySql");
}
@Override
public List<Dept> list(){
return null;
}
@Override
public boolean add(Dept dept){
return false;
}
}
}
}2.在@FeignClient注解上加上fallbackFactory属性（Feign在笔记三中有说到）
表示类中的接口抛出异常的话就去FeptClientSreviceFallbackFactory.class寻找解决的方案
@FeignClien(value = "MICROSERVICECLOUD-DEPT",FallbackFactory=FeptClientSreviceFallbackFactory.class)3.修改yml 开启feign对Hystrix的支持
feign:
hystrix:
enabled:true服务降级让客户端在服务端不可用的时候也能获得提示信息而不会挂起耗死服务器
五、服务熔断和服务降级总结
服务熔断：一般是某个服务故障或异常引起，类似保险丝，当某个异常条件被触发，直接熔断整个服务，而不是一直等到服务超时。发生在服务端
服务降级：通过切面的方式，在客户端实现服务熔断的效果。一般是从整体负荷考虑。当某个服务熔断后，服务器不可以被调用，此时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，但好歹可以使用，比直接挂掉要好。
六、HystrixDashboard服务监控
除了隔离依赖服务的调用以外，Hystrix还提供了准实时的调用监控（HystrixDashboard），Hystrix会持续地记录所有通过的Hystrix发起的请求的执行信息，并一统计报表和图形的方式展示给用户，包括每秒执行多少请求多少成功，多少失败等。
Netflix通过hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。SpringCloud也提供了HystrixDashboard的整合，对监控内容转化成可视化界面。
1.新建工程microservicecloud-consumer-hystrix-dashboard，并修改pom文件
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframeword.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>2.修改主启动类
@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard //启动监控支持
public class DeptConsumer80_App{
SpringApplication.run(DeptConsumer80_App.class,args);
} 3.修改需要被监控的微服务的pom文件（同时也需要Hystrix）
<dependency>
<groupId>org.springframeword.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>4.启动监控服务，访问服务器 IP:端口/hystrix
5.启动需要监控的微服务，访问 IP:端口/hystrix.stream
6.图形化展示监控数据
图中实心圈：共有两种含义。他通过颜色的变化表示了实例的健康程度，它的健康从绿色<黄色<橙色<红色递减。该实心圈除了颜色的变化之外，它的大小也会根据实例的请求流量发生变化，流量越大该实心圈也越大。可以快速的发现故障的实例和高压力的实例
曲线：用来记录2分钟内流量的相对变化，可以通过它来观察到流量的上升和下降的趋势
运行实例：
