转载自：http://www.ityouknow.com/springcloud/2017/05/16/springcloud-hystrix.html

其他参考：https://blog.csdn.net/u012482647/article/details/78148447

雪崩效应

在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。

如果下图所示：A作为服务提供者，B为A的服务消费者，C和D是B的服务消费者。A不可用引起了B的不可用，并将不可用像滚雪球一样放大到C和D时，雪崩效应就形成了。

熔断器（CircuitBreaker）

熔断器的原理很简单，如同电力过载保护器。它可以实现快速失败，如果它在一段时间内侦测到许多类似的错误，会强迫其以后的多个调用快速失败，不再访问远程服务器，从而防止应用程序不断地尝试执行可能会失败的操作，使得应用程序继续执行而不用等待修正错误，或者浪费CPU时间去等到长时间的超时产生。熔断器也可以使应用程序能够诊断错误是否已经修正，如果已经修正，应用程序会再次尝试调用操作。

熔断器模式就像是那些容易导致错误的操作的一种代理。这种代理能够记录最近调用发生错误的次数，然后决定使用允许操作继续，或者立即返回错误。熔断器开关相互转换的逻辑如下图：

熔断器就是保护服务高可用的最后一道防线。

Hystrix特性

1.断路器机制

断路器很好理解, 当Hystrix Command请求后端服务失败数量超过一定比例(默认50%), 断路器会切换到开路状态(Open). 这时所有请求会直接失败而不会发送到后端服务. 断路器保持在开路状态一段时间后(默认5秒), 自动切换到半开路状态(HALF-OPEN). 这时会判断下一次请求的返回情况, 如果请求成功, 断路器切回闭路状态(CLOSED), 否则重新切换到开路状态(OPEN). Hystrix的断路器就像我们家庭电路中的保险丝, 一旦后端服务不可用, 断路器会直接切断请求链, 避免发送大量无效请求影响系统吞吐量, 并且断路器有自我检测并恢复的能力.

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2.Fallback

Fallback相当于是降级操作. 对于查询操作, 我们可以实现一个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. fallback方法的返回值一般是设置的默认值或者来自缓存.

3.资源隔离

在Hystrix中, 主要通过线程池来实现资源隔离. 通常在使用的时候我们会根据调用的远程服务划分出多个线程池. 例如调用产品服务的Command放入A线程池, 调用账户服务的Command放入B线程池. 这样做的主要优点是运行环境被隔离开了. 这样就算调用服务的代码存在bug或者由于其他原因导致自己所在线程池被耗尽时, 不会对系统的其他服务造成影响. 但是带来的代价就是维护多个线程池会对系统带来额外的性能开销. 如果是对性能有严格要求而且确信自己调用服务的客户端代码不会出问题的话, 可以使用Hystrix的信号模式(Semaphores)来隔离资源.

Feign Hystrix

因为熔断只是作用在服务调用这一端，因此我们根据上一篇的示例代码只需要改动spring-cloud-consumer项目相关代码就可以。因为，Feign中已经依赖了Hystrix所以在maven配置上不用做任何改动。

1、配置文件

application.properties添加这一条：

feign.hystrix.enabled=true

2、创建回调类

创建HelloRemoteHystrix类继承与HelloRemote实现回调的方法

@Component
public class HelloRemoteHystrix implements HelloRemote{

    @Override
    public String hello(@RequestParam(value = "name") String name) {
        return "hello" +name+", this messge send failed ";
    }
}

3、添加fallback属性

在HelloRemote类添加指定fallback类，在服务熔断的时候返回fallback类中的内容。

@FeignClient(name= "spring-cloud-producer",fallback = HelloRemoteHystrix.class)
public interface HelloRemote {

    @RequestMapping(value = "/hello")
    public String hello(@RequestParam(value = "name") String name);

}

改动点就这点，很简单吧。

4、测试

那我们就来测试一下看看效果吧。

依次启动spring-cloud-eureka、spring-cloud-producer、spring-cloud-consumer三个项目。

浏览器中输入：http://localhost:9001/hello/neo

返回：hello neo，this is first messge

说明加入熔断相关信息后，不影响正常的访问。接下来我们手动停止spring-cloud-producer项目再次测试：

浏览器中输入：http://localhost:9001/hello/neo

返回：hello neo, this messge send failed

根据返回结果说明熔断成功。

示例代码-github

示例代码-码云

参考：

使用Spring Cloud与Docker实战微服务

微服务框架Spring Cloud介绍 Part5: 在微服务系统中使用Hystrix, Hystrix Dashboard与Turbine

延伸阅读1：雪崩

参考：https://www.jianshu.com/p/0a93fd0e608a

雪崩效应常见场景

硬件故障：如服务器宕机，机房断电，光纤被挖断等。
流量激增：如异常流量，重试加大流量等。
缓存穿透：一般发生在应用重启，所有缓存失效时，以及短时间内大量缓存失效时。大量的缓存不命中，使请求直击后端服务，造成服务提供者超负荷运行，引起服务不可用。
程序BUG：如程序逻辑导致内存泄漏，JVM长时间FullGC等。
同步等待：服务间采用同步调用模式，同步等待造成的资源耗尽。

雪崩效应应对策略

针对造成雪崩效应的不同场景，可以使用不同的应对策略，没有一种通用所有场景的策略，参考如下：

硬件故障：多机房容灾、异地多活等。
流量激增：服务自动扩容、流量控制（限流、关闭重试）等。
缓存穿透：缓存预加载、缓存异步加载等。
程序BUG：修改程序bug、及时释放资源等。
同步等待：资源隔离、MQ解耦、不可用服务调用快速失败等。资源隔离通常指不同服务调用采用不同的线程池；不可用服务调用快速失败一般通过超时机制，熔断器以及熔断后降级方法等方案实现。

综上所述，如果一个应用不能对来自依赖的故障进行隔离，那该应用本身就处在被拖垮的风险中。因此，为了构建稳定、可靠的分布式系统，我们的服务应当具有自我保护能力，当依赖服务不可用时，当前服务启动自我保护功能，从而避免发生雪崩效应。