github 代码库：https://github.com/Netflix/Hystrix

Hystrix 主要功能

转自：https://my.oschina.net/7001/blog/1619842

Hystrix设计目标：

对来自依赖的延迟和故障进行防护和控制——这些依赖通常都是通过网络访问的
阻止故障的连锁反应
快速失败并迅速恢复
回退并优雅降级
提供近实时的监控与告警

Hystrix遵循的设计原则：

防止任何单独的依赖耗尽资源（不同依赖的调用线程池隔离）
过载立即切断并快速失败，防止排队
尽可能提供回退以保护用户免受故障
使用隔离技术（例如隔板，泳道和断路器模式）来限制任何一个依赖的影响
通过近实时的指标，监控和告警，确保故障被及时发现
通过动态修改配置属性，确保故障及时恢复
防止整个依赖客户端执行失败，而不仅仅是网络通信

Hystrix如何实现这些设计目标？

使用命令模式将所有对外部服务（或依赖关系）的调用包装在HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象中，并将该对象放在单独的线程中执行；
每个依赖都维护着一个线程池（或信号量），线程池被耗尽则拒绝请求（而不是让请求排队）。
记录请求成功，失败，超时和线程拒绝。
服务错误百分比超过了阈值，熔断器开关自动打开，一段时间内停止对该服务的所有请求。
请求失败，被拒绝，超时或熔断时执行降级逻辑。
近实时地监控指标和配置的修改。

一次 HystrixCommand 的处理流程

参考：https://my.oschina.net/7001/blog/1619842

注：本图来自官网

构造一个 HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象，用于封装请求，并在构造方法配置请求被执行需要的参数；
执行命令，Hystrix提供了4种执行命令的方法，后面详述；
判断是否使用缓存响应请求，若启用了缓存，且缓存可用，直接使用缓存响应请求。Hystrix支持请求缓存，但需要用户自定义启动；
判断熔断器是否打开（当前是否熔断），如果打开，跳到第8步；
判断线程池/队列/信号量是否已满，已满则跳到第8步；（也就是有限排队，避免拥塞）
执行HystrixObservableCommand.construct()或HystrixCommand.run()，如果执行失败或者超时，跳到第8步；否则，跳到第9步；
统计熔断器监控指标；（决定是否熔断）
走Fallback备用逻辑；（熔断处理）
返回请求响应

从流程图上可知道，第5步线程池/队列/信号量已满时，还会执行第7步逻辑，更新熔断器统计信息，
而第6步无论成功与否，都会更新熔断器统计信息。

执行 HystrixCommand 的几种方法

转自：https://my.oschina.net/7001/blog/1619842

Hystrix提供了4种执行命令的方法，execute()和queue() 适用于HystrixCommand对象，而observe()和toObservable()适用于HystrixObservableCommand对象。

execute()

以同步堵塞方式执行run()，只支持接收一个值对象。hystrix会从线程池中取一个线程来执行run()，并等待返回值。

queue()

以异步非阻塞方式执行run()，只支持接收一个值对象。调用queue()就直接返回一个Future对象。可通过 Future.get()拿到run()的返回结果，但Future.get()是阻塞执行的。若执行成功，Future.get()返回单个返回值。当执行失败时，如果没有重写fallback，Future.get()抛出异常。

observe()

事件注册前执行run()/construct()，支持接收多个值对象，取决于发射源。调用observe()会返回一个hot Observable，也就是说，调用observe()自动触发执行run()/construct()，无论是否存在订阅者。

如果继承的是HystrixCommand，hystrix会从线程池中取一个线程以非阻塞方式执行run()；如果继承的是HystrixObservableCommand，将以调用线程阻塞执行construct()。

observe()使用方法：

调用observe()会返回一个Observable对象
调用这个Observable对象的subscribe()方法完成事件注册，从而获取结果

toObservable()

事件注册后执行run()/construct()，支持接收多个值对象，取决于发射源。调用toObservable()会返回一个cold Observable，也就是说，调用toObservable()不会立即触发执行run()/construct()，必须有订阅者订阅Observable时才会执行。

如果继承的是HystrixCommand，hystrix会从线程池中取一个线程以非阻塞方式执行run()，调用线程不必等待run()；如果继承的是HystrixObservableCommand，将以调用线程堵塞执行construct()，调用线程需等待construct()执行完才能继续往下走。

toObservable()使用方法：

调用observe()会返回一个Observable对象
调用这个Observable对象的subscribe()方法完成事件注册，从而获取结果

需注意的是，HystrixCommand也支持toObservable()和observe()，但是即使将HystrixCommand转换成Observable，它也只能发射一个值对象。只有HystrixObservableCommand才支持发射多个值对象。

几种方法的关系

execute()实际是调用了queue().get()
queue()实际调用了toObservable().toBlocking().toFuture()
observe()实际调用toObservable()获得一个cold Observable，再创建一个ReplaySubject对象订阅Observable，将源Observable转化为hot Observable。因此调用observe()会自动触发执行run()/construct()。

Hystrix总是以Observable的形式作为响应返回，不同执行命令的方法只是进行了相应的转换。

资源隔离

转载自：https://my.oschina.net/7001/blog/1619842

线程隔离-线程池

Hystrix通过命令模式对发送请求的对象和执行请求的对象进行解耦，将不同类型的业务请求封装为对应的命令请求。如订单服务查询商品，查询商品请求->商品Command；商品服务查询库存，查询库存请求->库存Command。并且为每个类型的Command配置一个线程池，当第一次创建Command时，根据配置创建一个线程池，并放入ConcurrentHashMap，如商品Command：

final static ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool> threadPools = new ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool>();
...
if (!threadPools.containsKey(key)) {
    threadPools.put(key, new HystrixThreadPoolDefault(threadPoolKey, propertiesBuilder));
}

后续查询商品的请求创建Command时，将会重用已创建的线程池。线程池隔离之后的服务依赖关系：

通过将发送请求线程与执行请求的线程分离，可有效防止发生级联故障。当线程池或请求队列饱和时，Hystrix将拒绝服务，使得请求线程可以快速失败，从而避免依赖问题扩散。

线程池隔离优缺点

优点：

保护应用程序以免受来自依赖故障的影响，指定依赖线程池饱和不会影响应用程序的其余部分。
当引入新客户端lib时，即使发生问题，也是在本lib中，并不会影响到其他内容。
当依赖从故障恢复正常时，应用程序会立即恢复正常的性能。
当应用程序一些配置参数错误时，线程池的运行状况会很快检测到这一点（通过增加错误，延迟，超时，拒绝等），同时可以通过动态属性进行实时纠正错误的参数配置。
如果服务的性能有变化，需要实时调整，比如增加或者减少超时时间，更改重试次数，可以通过线程池指标动态属性修改，而且不会影响到其他调用请求。
除了隔离优势外，hystrix拥有专门的线程池可提供内置的并发功能，使得可以在同步调用之上构建异步门面（外观模式），为异步编程提供了支持（Hystrix引入了Rxjava异步框架）。

注意：尽管线程池提供了线程隔离，我们的客户端底层代码也必须要有超时设置或响应线程中断，不能无限制的阻塞以致线程池一直饱和。

缺点：

线程池的主要缺点是增加了计算开销。每个命令的执行都在单独的线程完成，增加了排队、调度和上下文切换的开销。因此，要使用Hystrix，就必须接受它带来的开销，以换取它所提供的好处。

通常情况下，线程池引入的开销足够小，不会有重大的成本或性能影响。但对于一些访问延迟极低的服务，如只依赖内存缓存，线程池引入的开销就比较明显了，这时候使用线程池隔离技术就不适合了，我们需要考虑更轻量级的方式，如信号量隔离。

线程隔离-信号量

上面提到了线程池隔离的缺点，当依赖延迟极低的服务时，线程池隔离技术引入的开销超过了它所带来的好处。这时候可以使用信号量隔离技术来代替，通过设置信号量来限制对任何给定依赖的并发调用量。下图说明了线程池隔离和信号量隔离的主要区别：

图片来源Hystrix官网https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki

使用线程池时，发送请求的线程和执行依赖服务的线程不是同一个，而使用信号量时，发送请求的线程和执行依赖服务的线程是同一个，都是发起请求的线程。先看一个使用信号量隔离线程的示例：

public class QueryByOrderIdCommandSemaphore extends HystrixCommand<Integer> {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(QueryByOrderIdCommandSemaphore.class);
    private OrderServiceProvider orderServiceProvider;

    public QueryByOrderIdCommandSemaphore(OrderServiceProvider orderServiceProvider) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("orderService"))
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("queryByOrderId"))
                .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
                        .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(10)////至少有10个请求，熔断器才进行错误率的计算
                        .withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000)//熔断器中断请求5秒后会进入半打开状态,放部分流量过去重试
                        .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)//错误率达到50开启熔断保护
                        .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)
                        .withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(10)));//最大并发请求量
        this.orderServiceProvider = orderServiceProvider;
    }

    @Override
    protected Integer run() {
        return orderServiceProvider.queryByOrderId();
    }

    @Override
    protected Integer getFallback() {
        return -1;
    }
}

由于Hystrix默认使用线程池做线程隔离，使用信号量隔离需要显示地将属性execution.isolation.strategy设置为ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE，同时配置信号量个数，默认为10。客户端需向依赖服务发起请求时，首先要获取一个信号量才能真正发起调用，由于信号量的数量有限，当并发请求量超过信号量个数时，后续的请求都会直接拒绝，进入fallback流程。

信号量隔离主要是通过控制并发请求量，防止请求线程大面积阻塞，从而达到限流和防止雪崩的目的。

线程隔离总结

线程池和信号量都可以做线程隔离，但各有各的优缺点和支持的场景，对比如下：

	线程切换	支持异步	支持超时	支持熔断	限流	开销
信号量	否	否	否	是	是	小
线程池	是	是	是	是	是	大

线程池和信号量都支持熔断和限流。相比线程池，信号量不需要线程切换，因此避免了不必要的开销。但是信号量不支持异步，也不支持超时，也就是说当所请求的服务不可用时，信号量会控制超过限制的请求立即返回，但是已经持有信号量的线程只能等待服务响应或从超时中返回，即可能出现长时间等待。线程池模式下，当超过指定时间未响应的服务，Hystrix会通过响应中断的方式通知线程立即结束并返回。

熔断策略

熔断器简介

现实生活中，可能大家都有注意到家庭电路中通常会安装一个保险盒，当负载过载时，保险盒中的保险丝会自动熔断，以保护电路及家里的各种电器，这就是熔断器的一个常见例子。Hystrix中的熔断器(Circuit Breaker)也是起类似作用，Hystrix在运行过程中会向每个commandKey对应的熔断器报告成功、失败、超时和拒绝的状态，熔断器维护并统计这些数据，并根据这些统计信息来决策熔断开关是否打开。如果打开，熔断后续请求，快速返回。隔一段时间（默认是5s）之后熔断器尝试半开，放入一部分流量请求进来，相当于对依赖服务进行一次健康检查，如果请求成功，熔断器关闭。

熔断器配置

Circuit Breaker主要包括如下6个参数：

1、circuitBreaker.enabled

是否启用熔断器，默认是TRUE。
2 、circuitBreaker.forceOpen

熔断器强制打开，始终保持打开状态，不关注熔断开关的实际状态。默认值FLASE。
3、circuitBreaker.forceClosed
熔断器强制关闭，始终保持关闭状态，不关注熔断开关的实际状态。默认值FLASE。

4、circuitBreaker.errorThresholdPercentage
错误率，默认值50%，例如一段时间（10s）内有100个请求，其中有54个超时或者异常，那么这段时间内的错误率是54%，大于了默认值50%，这种情况下会触发熔断器打开。

5、circuitBreaker.requestVolumeThreshold

默认值20。含义是一段时间内至少有20个请求才进行errorThresholdPercentage计算。比如一段时间了有19个请求，且这些请求全部失败了，错误率是100%，但熔断器不会打开，总请求数不满足20。

6、circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds

半开状态试探睡眠时间，默认值5000ms。如：当熔断器开启5000ms之后，会尝试放过去一部分流量进行试探，确定依赖服务是否恢复。

熔断器工作原理

下图展示了HystrixCircuitBreaker的工作原理：

图片来源Hystrix官网https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki

熔断器工作的详细过程如下：

第一步，调用allowRequest()判断是否允许将请求提交到线程池

如果熔断器强制打开，circuitBreaker.forceOpen为true，不允许放行，返回。
如果熔断器强制关闭，circuitBreaker.forceClosed为true，允许放行。此外不必关注熔断器实际状态，也就是说熔断器仍然会维护统计数据和开关状态，只是不生效而已。

第二步，调用isOpen()判断熔断器开关是否打开

如果熔断器开关打开，进入第三步，否则继续；
如果一个周期内总的请求数小于circuitBreaker.requestVolumeThreshold的值，允许请求放行，否则继续；
如果一个周期内错误率小于circuitBreaker.errorThresholdPercentage的值，允许请求放行。否则，打开熔断器开关，进入第三步。

第三步，调用allowSingleTest()判断是否允许单个请求通行，检查依赖服务是否恢复

如果熔断器打开，且距离熔断器打开的时间或上一次试探请求放行的时间超过circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds的值时，熔断器器进入半开状态，允许放行一个试探请求；否则，不允许放行。

此外，为了提供决策依据，每个熔断器默认维护了10个bucket，每秒一个bucket，当新的bucket被创建时，最旧的bucket会被抛弃。其中每个blucket维护了请求成功、失败、超时、拒绝的计数器，Hystrix负责收集并统计这些计数器。

熔断器测试

1、以QueryOrderIdCommand为测试command

2、配置orderServiceProvider不重试且500ms超时

<dubbo:reference id="orderServiceProvider" interface="com.huang.provider.OrderServiceProvider"
                    timeout="500" retries="0"/>

3、OrderServiceProviderImpl实现很简单，前10个请求，服务端休眠600ms，使得客户端调用超时。

@Service
public class OrderServiceProviderImpl implements OrderServiceProvider {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OrderServiceProviderImpl.class);
    private AtomicInteger OrderIdCounter = new AtomicInteger(0);

    @Override
    public Integer queryByOrderId() {
        int c = OrderIdCounter.getAndIncrement();
        if (logger.isDebugEnabled()) {
            logger.debug("OrderIdCounter:{}", c);
        }
        if (c < 10) {
            try {
                Thread.sleep(600);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
        }
        return c;
    }

    @Override
    public void reset() {
        OrderIdCounter.getAndSet(0);
    }
}

4、单测代码

@Test
public void testExecuteCommand() throws InterruptedException {
    orderServiceProvider.reset();
    int i = 1;
    for (; i < 15; i++) {
        HystrixCommand<Integer> command = new QueryByOrderIdCommand(orderServiceProvider);
        Integer r = command.execute();
        String method = r == -1 ? "fallback" : "run";
        logger.info("call {} times,result:{},method:{},isCircuitBreakerOpen:{}", i, r, method, command.isCircuitBreakerOpen());
    }
    //等待6s，使得熔断器进入半打开状态
    Thread.sleep(6000);
    for (; i < 20; i++) {
        HystrixCommand<Integer> command = new QueryByOrderIdCommand(orderServiceProvider);
        Integer r = command.execute();
        String method = r == -1 ? "fallback" : "run";
        logger.info("call {} times,result:{},method:{},isCircuitBreakerOpen:{}", i, r, method, command.isCircuitBreakerOpen());
    }
}

5、输出结果

2018-02-07 11:38:36,056 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 1 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:36,564 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 2 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:37,074 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 3 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:37,580 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 4 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:38,089 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 5 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:38,599 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 6 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:39,109 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 7 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:39,622 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 8 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:40,138 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 9 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:40,647 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 10 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,651 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 11 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,653 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 12 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,656 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 13 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:40,658 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:36 call 14 times,result:-1,method:fallback,isCircuitBreakerOpen:true
2018-02-07 11:38:46,671 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 15 times,result:10,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,675 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 16 times,result:11,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,680 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 17 times,result:12,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,685 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 18 times,result:13,method:run,isCircuitBreakerOpen:false
2018-02-07 11:38:46,691 INFO [main] com.huang.test.command.QueryByOrderIdCommandTest:testExecuteCommand:44 call 19 times,result:14,method:run,isCircuitBreakerOpen:false

前9个请求调用超时，走fallback逻辑；

10-14个请求，熔断器开关打开，直接快速失败走fallback逻辑；

15-19个请求，熔断器进入半开状态，放行一个试探请求调用成功，熔断器关闭，后续请求恢复。

回退降级

降级，通常指务高峰期，为了保证核心服务正常运行，需要停掉一些不太重要的业务，或者某些服务不可用时，执行备用逻辑从故障服务中快速失败或快速返回，以保障主体业务不受影响。Hystrix提供的降级主要是为了容错，保证当前服务不受依赖服务故障的影响，从而提高服务的健壮性。要支持回退或降级处理，可以重写HystrixCommand的getFallBack方法或HystrixObservableCommand的resumeWithFallback方法。

Hystrix在以下几种情况下会走降级逻辑：

执行construct()或run()抛出异常
熔断器打开导致命令短路
命令的线程池和队列或信号量的容量超额，命令被拒绝
命令执行超时

降级回退方式

Fail Fast 快速失败

快速失败是最普通的命令执行方法，命令没有重写降级逻辑。如果命令执行发生任何类型的故障，它将直接抛出异常。

Fail Silent 无声失败

指在降级方法中通过返回null，空Map，空List或其他类似的响应来完成。

@Override
protected Integer getFallback() {
   return null;
}

@Override
protected List<Integer> getFallback() {
   return Collections.emptyList();
}

@Override
protected Observable<Integer> resumeWithFallback() {
   return Observable.empty();
}

Fallback: Static

指在降级方法中返回静态默认值。这不会导致服务以“无声失败”的方式被删除，而是导致默认行为发生。如：应用根据命令执行返回true / false执行相应逻辑，但命令执行失败，则默认为true

@Override
protected Boolean getFallback() {
    return true;
}
@Override
protected Observable<Boolean> resumeWithFallback() {
    return Observable.just( true );
}

Fallback: Stubbed

当命令返回一个包含多个字段的复合对象时，适合以Stubbed 的方式回退。

@Override
protected MissionInfo getFallback() {
   return new MissionInfo("missionName","error");
}

Fallback: Cache via Network

有时，如果调用依赖服务失败，可以从缓存服务（如redis）中查询旧数据版本。由于又会发起远程调用，所以建议重新封装一个Command，使用不同的ThreadPoolKey，与主线程池进行隔离。

@Override
protected Integer getFallback() {
   return new RedisServiceCommand(redisService).execute();
}

Primary + Secondary with Fallback

有时系统具有两种行为- 主要和次要，或主要和故障转移。主要和次要逻辑涉及到不同的网络调用和业务逻辑，所以需要将主次逻辑封装在不同的Command中，使用线程池进行隔离。为了实现主从逻辑切换，可以将主次command封装在外观HystrixCommand的run方法中，并结合配置中心设置的开关切换主从逻辑。由于主次逻辑都是经过线程池隔离的HystrixCommand，因此外观HystrixCommand可以使用信号量隔离，而没有必要使用线程池隔离引入不必要的开销。原理图如下：

图片来源Hystrix官网https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki

主次模型的使用场景还是很多的。如当系统升级新功能时，如果新版本的功能出现问题，通过开关控制降级调用旧版本的功能。示例代码如下：

public class CommandFacadeWithPrimarySecondary extends HystrixCommand<String> {

    private final static DynamicBooleanProperty usePrimary = DynamicPropertyFactory.getInstance().getBooleanProperty("primarySecondary.usePrimary", true);

    private final int id;

    public CommandFacadeWithPrimarySecondary(int id) {
        super(Setter
                .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("PrimarySecondaryCommand"))
                .andCommandPropertiesDefaults(
                        // 由于主次command已经使用线程池隔离，Facade Command使用信号量隔离即可
                        HystrixCommandProperties.Setter()
                                .withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)));
        this.id = id;
    }

    @Override
    protected String run() {
        if (usePrimary.get()) {
            return new PrimaryCommand(id).execute();
        } else {
            return new SecondaryCommand(id).execute();
        }
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        return "static-fallback-" + id;
    }

    @Override
    protected String getCacheKey() {
        return String.valueOf(id);
    }

    private static class PrimaryCommand extends HystrixCommand<String> {

        private final int id;

        private PrimaryCommand(int id) {
            super(Setter
                    .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
                    .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("PrimaryCommand"))
                    .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("PrimaryCommand"))
                    .andCommandPropertiesDefaults(                          HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionTimeoutInMilliseconds(600)));
            this.id = id;
        }

        @Override
        protected String run() {
            return "responseFromPrimary-" + id;
        }

    }

    private static class SecondaryCommand extends HystrixCommand<String> {

        private final int id;

        private SecondaryCommand(int id) {
            super(Setter
                    .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("SystemX"))
                    .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("SecondaryCommand"))
                    .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("SecondaryCommand"))
                    .andCommandPropertiesDefaults(  HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionTimeoutInMilliseconds(100)));
            this.id = id;
        }

        @Override
        protected String run() {
            return "responseFromSecondary-" + id;
        }

    }

    public static class UnitTest {

        @Test
        public void testPrimary() {
            HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
            try {
                ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty("primarySecondary.usePrimary", true);
                assertEquals("responseFromPrimary-20", new CommandFacadeWithPrimarySecondary(20).execute());
            } finally {
                context.shutdown();
                ConfigurationManager.getConfigInstance().clear();
            }
        }

        @Test
        public void testSecondary() {
            HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
            try {
                ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty("primarySecondary.usePrimary", false);
                assertEquals("responseFromSecondary-20", new CommandFacadeWithPrimarySecondary(20).execute());
            } finally {
                context.shutdown();
                ConfigurationManager.getConfigInstance().clear();
            }
        }
    }
}

通常情况下，建议重写getFallBack或resumeWithFallback提供自己的备用逻辑，但不建议在回退逻辑中执行任何可能失败的操作。

恢复策略

转载自：https://www.jianshu.com/p/0a93fd0e608a

服务降级是否开启由依赖调用的错误比率决定。在服务窗口期内，服务请求量大于预设阈值，依赖调用的错误比率=请求失败数/请求总数。Hystrix中断路器打开的默认请求服务错误比率为50%，对于被熔断的服务请求，并不是永久被切断，而是被暂停一段时间（默认是5S）之后，允许部分请求通过。若请求响应正常则恢复依赖服务请求（取消熔断），如果不是健康的，则继续暂停请求服务（继续熔断）。

延伸阅读

https://www.cnblogs.com/duanxz/p/7521009.html

各部分代码位置

以上为转载，以下为本博原创。

熔断器 HystrixCircuitBreaker

hystrix-core/src/main/java/com/netflix/hystrix/HystrixCircuitBreaker.java

计算熔断器是否开启（calculate circuit health)

有计算绝对失败数和失败数比例两种

private Subscription subscribeToStream() {
            /*
             * This stream will recalculate the OPEN/CLOSED status on every onNext from the health stream
             */
            return metrics.getHealthCountsStream()
                    .observe()
                    .subscribe(new Subscriber<HealthCounts>() {
                        @Override
                        public void onCompleted() {

                        }

                        @Override
                        public void onError(Throwable e) {

                        }

                        @Override
                        public void onNext(HealthCounts hc) {
                            // check if we are past the statisticalWindowVolumeThreshold
                            if (hc.getTotalRequests() < properties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold().get()) {
                                // we are not past the minimum volume threshold for the stat window,
                                // so no change to circuit status.
                                // if it was CLOSED, it stays CLOSED
                                // if it was half-open, we need to wait for a successful command execution
                                // if it was open, we need to wait for sleep window to elapse
                            } else {
                                if (hc.getErrorPercentage() < properties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage().get()) {
                                    //we are not past the minimum error threshold for the stat window,
                                    // so no change to circuit status.
                                    // if it was CLOSED, it stays CLOSED
                                    // if it was half-open, we need to wait for a successful command execution
                                    // if it was open, we need to wait for sleep window to elapse
                                } else {
                                    // our failure rate is too high, we need to set the state to OPEN
                                    if (status.compareAndSet(Status.CLOSED, Status.OPEN)) {
                                        circuitOpened.set(System.currentTimeMillis());
                                    }
                                }
                            }
                        }
                    });
        }

半开策略

可见是如果在设置的尝试时间间隔之外，每次放一个请求，如果返回成功，则将熔断器关闭，否则继续打开。

        @Override
        public boolean attemptExecution() {
            if (properties.circuitBreakerForceOpen().get()) {
                return false;
            }
            if (properties.circuitBreakerForceClosed().get()) {
                return true;
            }
            if (circuitOpened.get() == -1) {
                return true;
            } else {
                if (isAfterSleepWindow()) {
                    //only the first request after sleep window should execute
                    //if the executing command succeeds, the status will transition to CLOSED
                    //if the executing command fails, the status will transition to OPEN
                    //if the executing command gets unsubscribed, the status will transition to OPEN
                    if (status.compareAndSet(Status.OPEN, Status.HALF_OPEN)) {
                        return true;
                    } else {
                        return false;
                    }
                } else {
                    return false;
                }
            }
        }

调用 circuitBreaker.attemptExecution() 的地方

// src/main/java/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java
private Observable<R> applyHystrixSemantics(final AbstractCommand<R> _cmd) {
        // mark that we're starting execution on the ExecutionHook
        // if this hook throws an exception, then a fast-fail occurs with no fallback.  No state is left inconsistent
        executionHook.onStart(_cmd);

        /* determine if we're allowed to execute */
        if (circuitBreaker.attemptExecution()) {
            final TryableSemaphore executionSemaphore = getExecutionSemaphore();
            final AtomicBoolean semaphoreHasBeenReleased = new AtomicBoolean(false);
            final Action0 singleSemaphoreRelease = new Action0() {
                @Override
                public void call() {
                    if (semaphoreHasBeenReleased.compareAndSet(false, true)) {
                        executionSemaphore.release();
                    }
                }
            };

线程池隔离

src/main/java/com/netflix/hystrix/HystrixThreadPool.java

final static ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool> threadPools = 
      new ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool>();

static HystrixThreadPool getInstance(HystrixThreadPoolKey threadPoolKey, HystrixThreadPoolProperties.Setter propertiesBuilder) {
            // get the key to use instead of using the object itself so that if people forget to implement equals/hashcode things will still work
            String key = threadPoolKey.name();

            // this should find it for all but the first time
            HystrixThreadPool previouslyCached = threadPools.get(key);
            if (previouslyCached != null) {
                return previouslyCached;
            }

            // if we get here this is the first time so we need to initialize
            synchronized (HystrixThreadPool.class) {
                if (!threadPools.containsKey(key)) {
                    threadPools.put(key, new HystrixThreadPoolDefault(threadPoolKey, propertiesBuilder));
                }
            }
            return threadPools.get(key);
        }

调用线程池的地方

src/main/java/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java

    private static HystrixThreadPool initThreadPool(HystrixThreadPool fromConstructor, HystrixThreadPoolKey threadPoolKey, HystrixThreadPoolProperties.Setter threadPoolPropertiesDefaults) {
        if (fromConstructor == null) {
            // get the default implementation of HystrixThreadPool
            return HystrixThreadPool.Factory.getInstance(threadPoolKey, threadPoolPropertiesDefaults);
        } else {
            return fromConstructor;
        }
    }

事实上，所有组件初始化的地方都在：

src/main/java/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java

从 this.threadPoolKey = initThreadPoolKey(threadPoolKey, this.commandGroup, this.properties.executionIsolationThreadPoolKeyOverride().get()); 可见：每个类型的 Command 拥有一个线程池。

protected AbstractCommand(HystrixCommandGroupKey group, HystrixCommandKey key, HystrixThreadPoolKey threadPoolKey, HystrixCircuitBreaker circuitBreaker, HystrixThreadPool threadPool,
            HystrixCommandProperties.Setter commandPropertiesDefaults, HystrixThreadPoolProperties.Setter threadPoolPropertiesDefaults,
            HystrixCommandMetrics metrics, TryableSemaphore fallbackSemaphore, TryableSemaphore executionSemaphore,
            HystrixPropertiesStrategy propertiesStrategy, HystrixCommandExecutionHook executionHook) {

        this.commandGroup = initGroupKey(group);
        this.commandKey = initCommandKey(key, getClass());
        this.properties = initCommandProperties(this.commandKey, propertiesStrategy, commandPropertiesDefaults);
        this.threadPoolKey = initThreadPoolKey(threadPoolKey, this.commandGroup, this.properties.executionIsolationThreadPoolKeyOverride().get());
        this.metrics = initMetrics(metrics, this.commandGroup, this.threadPoolKey, this.commandKey, this.properties);
        this.circuitBreaker = initCircuitBreaker(this.properties.circuitBreakerEnabled().get(), circuitBreaker, this.commandGroup, this.commandKey, this.properties, this.metrics);
        this.threadPool = initThreadPool(threadPool, this.threadPoolKey, threadPoolPropertiesDefaults);

        //Strategies from plugins
        this.eventNotifier = HystrixPlugins.getInstance().getEventNotifier();
        this.concurrencyStrategy = HystrixPlugins.getInstance().getConcurrencyStrategy();
        HystrixMetricsPublisherFactory.createOrRetrievePublisherForCommand(this.commandKey, this.commandGroup, this.metrics, this.circuitBreaker, this.properties);
        this.executionHook = initExecutionHook(executionHook);

        this.requestCache = HystrixRequestCache.getInstance(this.commandKey, this.concurrencyStrategy);
        this.currentRequestLog = initRequestLog(this.properties.requestLogEnabled().get(), this.concurrencyStrategy);

        /* fallback semaphore override if applicable */
        this.fallbackSemaphoreOverride = fallbackSemaphore;

        /* execution semaphore override if applicable */
        this.executionSemaphoreOverride = executionSemaphore;
    }

public abstract class HystrixObservableCommand<R> extends 
    AbstractCommand<R> implements HystrixObservable<R>, HystrixInvokableInfo<R> {

执行 Command

src/main/java/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java

可见：执行命令分为两种：线程隔离或信号量隔离。如果是线程隔离，就用线程池提交任务。

private Observable<R> executeCommandWithSpecifiedIsolation(final AbstractCommand<R> _cmd) {
        if (properties.executionIsolationStrategy().get() == ExecutionIsolationStrategy.THREAD) {
            // mark that we are executing in a thread (even if we end up being rejected we still were a THREAD execution and not SEMAPHORE)
            return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {
                @Override
                public Observable<R> call() {
                    executionResult = executionResult.setExecutionOccurred();
                    if (!commandState.compareAndSet(CommandState.OBSERVABLE_CHAIN_CREATED, CommandState.USER_CODE_EXECUTED)) {
                        return Observable.error(new IllegalStateException("execution attempted while in state : " + commandState.get().name()));
                    }

                    metrics.markCommandStart(commandKey, threadPoolKey, ExecutionIsolationStrategy.THREAD);

                    if (isCommandTimedOut.get() == TimedOutStatus.TIMED_OUT) {
                        // the command timed out in the wrapping thread so we will return immediately
                        // and not increment any of the counters below or other such logic
                        return Observable.error(new RuntimeException("timed out before executing run()"));
                    }
                    if (threadState.compareAndSet(ThreadState.NOT_USING_THREAD, ThreadState.STARTED)) {
                        //we have not been unsubscribed, so should proceed
                        HystrixCounters.incrementGlobalConcurrentThreads();
                        threadPool.markThreadExecution();
                        // store the command that is being run
                        endCurrentThreadExecutingCommand = Hystrix.startCurrentThreadExecutingCommand(getCommandKey());
                        executionResult = executionResult.setExecutedInThread();
                        /**
                         * If any of these hooks throw an exception, then it appears as if the actual execution threw an error
                         */
                        try {
                            executionHook.onThreadStart(_cmd);
                            executionHook.onRunStart(_cmd);
                            executionHook.onExecutionStart(_cmd);
                            return getUserExecutionObservable(_cmd);
                        } catch (Throwable ex) {
                            return Observable.error(ex);
                        }
                    } else {
                        //command has already been unsubscribed, so return immediately
                        return Observable.empty();
                    }
                }
            }).doOnTerminate(new Action0() {
                @Override
                public void call() {
                    if (threadState.compareAndSet(ThreadState.STARTED, ThreadState.TERMINAL)) {
                        handleThreadEnd(_cmd);
                    }
                    if (threadState.compareAndSet(ThreadState.NOT_USING_THREAD, ThreadState.TERMINAL)) {
                        //if it was never started and received terminal, then no need to clean up (I don't think this is possible)
                    }
                    //if it was unsubscribed, then other cleanup handled it
                }
            }).doOnUnsubscribe(new Action0() {
                @Override
                public void call() {
                    if (threadState.compareAndSet(ThreadState.STARTED, ThreadState.UNSUBSCRIBED)) {
                        handleThreadEnd(_cmd);
                    }
                    if (threadState.compareAndSet(ThreadState.NOT_USING_THREAD, ThreadState.UNSUBSCRIBED)) {
                        //if it was never started and was cancelled, then no need to clean up
                    }
                    //if it was terminal, then other cleanup handled it
                }
            }).subscribeOn(threadPool.getScheduler(new Func0<Boolean>() {
                @Override
                public Boolean call() {
                    return properties.executionIsolationThreadInterruptOnTimeout().get() && _cmd.isCommandTimedOut.get() == TimedOutStatus.TIMED_OUT;
                }
            }));
        } else {
            return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {
                @Override
                public Observable<R> call() {
                    executionResult = executionResult.setExecutionOccurred();
                    if (!commandState.compareAndSet(CommandState.OBSERVABLE_CHAIN_CREATED, CommandState.USER_CODE_EXECUTED)) {
                        return Observable.error(new IllegalStateException("execution attempted while in state : " + commandState.get().name()));
                    }

                    metrics.markCommandStart(commandKey, threadPoolKey, ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE);
                    // semaphore isolated
                    // store the command that is being run
                    endCurrentThreadExecutingCommand = Hystrix.startCurrentThreadExecutingCommand(getCommandKey());
                    try {
                        executionHook.onRunStart(_cmd);
                        executionHook.onExecutionStart(_cmd);
                        return getUserExecutionObservable(_cmd);  //the getUserExecutionObservable method already wraps sync exceptions, so this shouldn't throw
                    } catch (Throwable ex) {
                        //If the above hooks throw, then use that as the result of the run method
                        return Observable.error(ex);
                    }
                }
            });
        }
    }

justsomebody126

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spring-cloud + 熔断器 Hystrix + 原理 + 代码

Hystrix 主要功能

一次 HystrixCommand 的处理流程

执行 HystrixCommand 的几种方法

几种方法的关系

资源隔离

线程隔离-线程池

线程隔离-信号量

线程隔离总结

熔断策略

熔断器简介

熔断器配置

熔断器工作原理

熔断器测试

回退降级

降级回退方式

恢复策略

延伸阅读

各部分代码位置

熔断器 HystrixCircuitBreaker

线程池隔离

执行 Command

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