1.说到隔离、熔断、降级，最出名的就是 Netflix 开源的 Hystrix 组件，Hystix官方对它描述为：Hystrix是一个延迟和容错库，旨在隔离远程系统、服务和第三方库，阻止级联故障，在复杂系统中实现恢复能力。

2.下图应用从单块到微服务，系统被拆分为多个，那么产生了个问题，就是微服务的可用性，假设单块应用的可用性是 99.99%，如果被拆分为30个微服务后，总体的可用性是多少，答案是 99.7%，每月2小时宕机时间，实际情况可能更长，30个微服务可用性算法是 99.99%的30阶乘（30个99.99%相乘）。

3.凡是依赖都可能会失败

当用户请求 A、P、H、I 四个服务获取数据时，在正常流量下系统稳定运行，如果某天系统进来大量流量，其中服务 I 出现 CPU、内存占用过高等问题，结果导致服务 I 出现延迟、响应过慢，随着请求的持续增加，服务 I 承受不住压力导致内部错误或资源耗尽，一直不响应，此时更糟糕的是其他服务对 I 有依赖，那么这些依赖 I 的服务一直等待 I 的响应，也会出现请求堆积、资源占用，慢慢扩散到所有微服务，引发雪崩效应。

4.为什么服务要进行隔离、熔断、降级？当服务出现异常时可以和其他服务隔离开来，不影响其他服务

• 隔离：将请求封装在HystrixCommand中，然后这些请求在一个独立的线程中执行，每个依赖服务维护一个小的线程池（或信号量），在调用失败或超时的情况下可以断开依赖调用或者返回指定逻辑
• 熔断：当HystrixCommand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)
• 降级：服务降级是指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

5.基本的容错模式

• 1.主动超时：Http请求主动设置一个超时时间，超时就直接返回，不会造成服务堆积
• 2.限流：限制最大并发数
• 3.熔断：当错误数超过阈值时快速失败，不调用后端服务，同时隔一定时间放几个请求去重试后端服务是否能正常调用，如果成功则关闭熔断状态，失败则继续快速失败，直接返回。（此处有个重试，重试就是弹性恢复的能力）
• 4.隔离：把每个依赖或调用的服务都隔离开来，防止级联失败引起整体服务不可用
• 5.降级：服务失败或异常后，返回指定的默认信息
  

5.Hystrix 容错的流程图

上面有 9 个步骤，下面分别讲解每一步骤：

• 1.每个请求都会封装到 HystrixCommand 中
• 2.请求会以同步或异步的方式进行调用
• 3.判断熔断器是否打开，如果打开，它会直接跳转到 8 ，进行降级
• 4.判断线程池/队列/信号量是否跑满，如果跑满进入降级步骤8
• 5.如果前面没有错误，就调用 run 方法，运行依赖逻辑
• 5.运行方法可能会超时，超时后从 5a 到 8，进行降级
• 6.运行过程中如果发生异常，会从 6b 到 8，进行降级
• 6.运行正常会进入 6a，正常返回回去，同时把错误或正常调用结果告诉 7 （Calculate Circuit Health）
• 7.Calculate Circuit Health它是 Hystrix 的大脑，是否进行熔断是它通过错误和成功调用次数计算出来的
• 8.降级方法（8a没有实现降级、8b实现降级且成功运行、8c实现降级方法，但是出现异常）
• 8a.没有实现降级方法，直接返回异常信息回去
• 8b.实现降级方法，且降级方法运行成功，则返回降级后的默认信息回去
• 8c.实现降级方法，但是降级也可能出现异常，则返回异常信息回去

6.容错理念

• 凡是依赖都可能会失败
• 凡是资源都有限制（CPU、内存、线程池）
• 网络并不靠谱
• 延迟是应用稳定性最大杀手（可能由于延迟最终拖垮整个微服务，给服务设置一个超时时间来解决延迟引起的问题）

7.Hystrix Dashboard 仪表盘监控所有服务熔断情况

• 图中左边区域，Hosts表示有234个实例，Circuit Open(76)表示有76个实例打开了熔断开关，进入熔断状态，有158个实例没有进入熔断状态，右边的同理，但是右边所有的实例都处理熔断状态，所有请求都被拒绝，这种情况比较严重
  

下面是 Hystrix 的代码实践，以上的相关概念，可以更好的帮助我们使用 Hystrix ，下面会创建一个简单的项目，引入spring-cloud-starter-netflix-hystrix组件，在控制器的方法中手动写一个异常，同时给该方法添加一个 HystrixCommand降级方法，指定降级信息，访问该方法时，触发异常，返回降级信息

7.创建SpringBoot项目，引入Hystrix依赖：

<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

在启动主类上添加如下代码：

@RestController
@EnableHystrix
@SpringBootApplication
public class HystrixDemoApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(HystrixDemoApplication.class, args);
	}

	//通过HystrixCommand注解，手动指定一个降级方法，出现异常后会调用该降级方法
	@RequestMapping("/getName")
	@HystrixCommand(fallbackMethod = "getNameFallback")
	public String getName(String username) throws Exception{
		if(username.equals("zhuyu")){
			return "this is zhuyu";
		}else{
			throw new Exception();
		}
	}

	/**
	 * 出错后会调用该降级方法，返回指定的信息
	 * @param username
	 * @return
	 */
	public String getNameFallback(String username){
		return " this username is not exist ";
	}
}

运行程序，访问 http://localhost:8080/getName?username=zhuyu ，正常，没有触发降级

再访问 http://localhost:8080/getName?username=zhuyu11 ，可以看到返回了降级后设置的信息

好了，最简单的降级代码完成了。
上面仅演示了HystrixCommand的降级配置，还有很多其他配置，如：指定HystrixCommand的超时时间、线程池key以及线程池和队列大小，大家可以自行实验

@HystrixCommand(fallbackMethod = "getNameFallback", commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "4000")
        }, 
        threadPoolKey = "hystrixDemoThreadPool",
        threadPoolProperties = {
                @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "30"),
                @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "10")
        })

Hystrix不仅仅有熔断、降级，实际生产环境中 Hystrix 需要与网关和Feign集成，对服务间的调用做熔断、降级
还有Hystrix Dashborad仪表盘，用可视化的面板展示系统在一段时间内发生的请求情况

Hystrix还可以把多个请求合并进行一次性处理，可以减少网络通信与线程池资源，对处理高并发的业务效果较好

网上有位朋友对 Hystrix的熔断、降级、隔离说的也很好：https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/9054906.html

代码已上传至码云，源码，项目使用的版本信息如下：

- SpringBoot 2.0.6.RELEASE
- SpringCloud Finchley.SR2