Hystrix学习笔记

Hystrix

官方文档： https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki

是什么

In a distributed environment, inevitably some of the many service dependencies will fail. Hystrix is a library that helps you control the interactions between these distributed services by adding latency tolerance and fault tolerance logic. Hystrix does this by isolating points of access between the services, stopping cascading failures across them, and providing fallback options, all of which improve your system’s overall resiliency.

在分布式环境中，不可避免地会有一些服务依赖项失败。 Hystrix是一个库，通过添加延迟容忍和容错逻辑，帮助您控制这些分布式服务之间的交互。 Hystrix通过隔离服务之间的访问点，阻止它们之间的级联故障，并提供备用选项来实现这一点，所有这些都提高了系统的整体弹性。

详细做什么请自定阅读官方文档！！！

Hystrix已经进入了维护阶段，并停止更新。

三个重要概念

服务降级

在不影响业务核心链路的情况下，屏蔽某些不重要的业务功能，可以节省系统的处理时间，提供系统的响应能力，在服务器资源固定的前提下处理更多的请求。比如服务器忙，请稍后再试，不让客户端等待并立刻返回一个友好提示，fallback。

**什么情况下回触发降级：**程序运行异常、超时、服务熔断触发服务降级、线程池/信号量打满也会导致服务降级

服务熔断

熔断和降级是两个比较容易混淆的概念，因为单纯从名字上看好像都有禁止某个功能的意思，但其实内在含义是不同的，原因在于降级的目的是应对系统自身的故障，而熔断的目的是应对依赖的外部系统故障的情况。

假设一个这样的场景：A 服务的 X 功能依赖 B 服务的某个接口，当 B 服务的接口响应很慢的时候，A 服务的 X 功能响应肯定也会被拖慢，进一步导致 A 服务的线程都被卡在 X 功能处理上，此时 A 服务的其他功能都会被卡住或者响应非常慢。这时就需要熔断机制了，即：A 服务不再请求 B 服务的这个接口，A 服务内部只要发现是请求 B 服务的这个接口就立即返回错误，从而避免 A 服务整个被拖慢甚至拖死。

流程： 服务降级->服务熔断->恢复

服务限流

降级是从系统功能优先级的角度考虑如何应对故障，而限流则是从用户访问压力的角度来考虑如何应对故障。限流指只允许系统能够承受的访问量进来，超出系统访问能力的请求将被丢弃。根据限流作用范围，可以分为单机限流和分布式限流；根据限流方式，又分为计数器、滑动窗口、漏桶限令牌桶限流。

Demo

新建模块cloud-provider-hystrix-payment8001

依赖

<dependencies><!--hystrix--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId></dependency><!--eureka client--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId></dependency><!--web--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency><dependency><!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity --><groupId>com.atguigu.springcloud</groupId><artifactId>cloud-api-commons</artifactId><version>${project.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><scope>runtime</scope><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>
</dependencies>

配置

server:port: 8001spring:application:name: cloud-provider-hystrix-paymenteureka:client:register-with-eureka: truefetch-registry: trueservice-url:#defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka,http://eureka7002.com:7002/eurekadefaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka

主启动类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient //本服务启动后会自动注册进eureka服务中
public class PaymentHystrixMain8001{public static void main(String[] args){SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class,args);}
}

业务类

@Service
public class PaymentService{/*** 正常访问，一切OK* @param id* @return*/public String paymentInfo_OK(Integer id){return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+"paymentInfo_OK,id: "+id+"\t"+"O(∩_∩)O";}/*** 超时访问，演示降级* @param id* @return*/public String paymentInfo_TimeOut(Integer id){try { TimeUnit.SECONDS.sleep(3); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+"paymentInfo_TimeOut,id: "+id+"\t"+"O(∩_∩)O，耗费3秒";}
}

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController{@Autowiredprivate PaymentService paymentService;@Value("${server.port}")private String serverPort;@GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){String result = paymentService.paymentInfo_OK(id);log.info("****result: "+result);return result;}@GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id) throws InterruptedException{String result = paymentService.paymentInfo_TimeOut(id);log.info("****result: "+result);return result;}
}

测试

启动eureka7001、cloud-provider-hystrix-payment8001

成功：http://localhost:8001/payment/hystrix/ok/31

3秒后调用成功：http://localhost:8001/payment/hystrix/timeout/31

高并发测试

启动一定数量的并发请求timeout，再访问一次ok，发现都在转圈圈。

• tomcat的默认的工作线程数被打满了，没有多余的线程来分解压力和处理。

上面还是服务提供者8001自己测试，假如此时外部的消费者80也来访问，那消费者只能干等，最终导致消费端80不满意，服务端8001直接被拖死。

新建模块cloud-consumer-feign-hystrix-order80

依赖

<dependencies><!--openfeign--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId></dependency><!--hystrix--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId></dependency><!--eureka client--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId></dependency><!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity --><dependency><groupId>com.atguigu.springcloud</groupId><artifactId>cloud-api-commons</artifactId><version>${project.version}</version></dependency><!--web--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency><!--一般基础通用配置--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><scope>runtime</scope><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>
</dependencies>

配置

server:port: 80eureka:client:register-with-eureka: falseservice-url:defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/

主启动类

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class OrderHystrixMain80{public static void main(String[] args){SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);}
}

业务类

@Component
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT")
public interface PaymentHystrixService{@GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);@GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);
}

@RestController
@Slf4j
public class OrderHystirxController{@Resourceprivate PaymentHystrixService paymentHystrixService;@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);return result;}@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);return result;}
}

这个时候在对8001做压力测试，消费者80去消费要么转圈圈，要么直接报错！

解决办法：

• 对方服务(8001)超时了，调用者(80)不能一直卡死等待，必须有服务降级
• 对方服务(8001)down机了，调用者(80)不能一直卡死等待，必须有服务降级
• 对方服务(8001)OK，调用者(80)自己出故障或有自我要求（自己的等待时间小于服务提供者），自己处理降级

降级

@HystrixCommand

业务类

@Service
public class PaymentService{/*** 正常访问，一切OK* @param id* @return*/public String paymentInfo_OK(Integer id){return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+"paymentInfo_OK,id: "+id+"\t"+"O(∩_∩)O";}/*** 超时访问，演示降级* @param id* @return*/@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = {    @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="3000")})public String paymentInfo_TimeOut(Integer id){int second = 5;try { TimeUnit.SECONDS.sleep(second); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+"paymentInfo_TimeOut,id: "+id+"\t"+"O(∩_∩)O，耗费秒: "+second;}public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){return "/(ㄒoㄒ)/调用支付接口超时或异常：\t"+ "\t当前线程池名字" + Thread.currentThread().getName();}
}

主启动类

添加注解@EnableCircuitBreaker

修改80的配置

server:port: 80eureka:client:register-with-eureka: falseservice-url:defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/# Feign本身支持Hystrix，默认是关闭Hystrix的，需要在配置文件中开启。
feign:hystrix:enabled: true

修改80主启动类

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableHystrix // 该注解将方便客户端启用 Hystrix 断路器
public class OrderHystrixMain80{public static void main(String[] args){SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);}
}

修改80业务类

@RestController
@Slf4j
public class PaymentHystirxController{@Resourceprivate PaymentHystrixService paymentHystrixService;@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);return result;}@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",commandProperties = {@HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="1500")})public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);return result;}public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id){return "我是消费者80,对方支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,o(╥﹏╥)o";}
}

问题

每一个业务类都需要一个方法兜底，耦合度太高

全局异常处理

@RestController
@Slf4j
@DefaultProperties(defaultFallback = "payment_Global_FallbackMethod")
public class PaymentHystirxController{@Resourceprivate PaymentHystrixService paymentHystrixService;@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id){String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);return result;}@GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")@HystrixCommand //加了@DefaultProperties属性注解，并且没有写具体方法名字，就用统一全局的public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id){String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);return result;}public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id){return "paymentTimeOutFallbackMethod,对方系统繁忙，请10秒钟后再次尝试/(ㄒoㄒ)/";}public String payment_Global_FallbackMethod(){return "Global异常处理信息，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~";}
}

单独在80做服务降级

重新构建一个类

@Component //必须加 //必须加 //必须加
public class PaymentFallbackService implements PaymentFeignClientService{@Overridepublic String getPaymentInfo(Integer id){return "服务调用失败，提示来自：cloud-consumer-feign-order80";}
}

业务类

@Component
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT",fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentFeignClientService{@GetMapping("/payment/hystrix/{id}")public String getPaymentInfo(@PathVariable("id") Integer id);
}

结论：这样80在遇到服务端的问题时，自己就可以处理。

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出错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Spring Cloud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。

论文参考如下：

https://martinfowler.com/bliki/CircuitBreaker.html

修改cloud-provider-hystrix-payment8001

业务层

@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties = {@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"), @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"),@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"),
})
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){if(id < 0){throw new RuntimeException("******id 不能负数");}String serialNumber = IdUtil.simpleUUID();return Thread.currentThread().getName()+"\t"+"调用成功，流水号: " + serialNumber;
}
public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id){return "id 不能负数，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~   id: " +id;
}

控制层

@GetMapping("/payment/circuit/{id}")
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){String result = paymentService.paymentCircuitBreaker(id);log.info("****result: "+result);return result;
}

正确请求： http://localhost:8001/payment/circuit/1

错误请求： http://localhost:8001/payment/circuit/-1

多次测试以后，发现正确的也无法访问，一段时间后，正确的访问又可以访问

熔断打开

• 请求不再进行调用当前服务，内部设置时钟一般为MTTR（平均故障处理时间)，当打开时长达到所设时钟则进入半熔断状态

熔断关闭

• 熔断关闭不会对服务进行熔断

熔断半开

• 部分请求根据规则调用当前服务，如果请求成功且符合规则则认为当前服务恢复正常，关闭熔断

熔断器在什么时候起作用？

@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties = {@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"), @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"),@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"),
})

涉及到断路器的三个重要参数：快照时间窗、请求总数阀值、错误百分比阀值。

1：快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒。

2：请求总数阀值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该hystrix命令的调用次数不足20次，即使所有的请求都超时或其他原因失败，断路器都不会打开。

3：错误百分比阀值：当请求总数在快照时间窗内超过了阀值，比如发生了30次调用，如果在这30次调用中，有15次发生了超时异常，也就是超过50%的错误百分比，在默认设定50%阀值情况下，这时候就会将断路器打开。

断路器开启或关闭的条件：

• 当满足一定的阀值的时候（默认10秒内超过20个请求次数）
• 当失败率达到一定的时候（默认10秒内超过50%的请求失败）
• 到达以上阀值，断路器将会开启
• 当开启的时候，所有请求都不会进行转发
• 一段时间之后（默认是5秒），这个时候断路器是半开状态，会让其中一个请求进行转发。如果成功，断路器会关闭，若失败，继续开启。重复4和5

断路器打开之后：

• 再有请求调用的时候，将不会调用主逻辑，而是直接调用降级fallback。通过断路器，实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑，减少响应延迟的效果。

原来的主逻辑要如何恢复呢？

• 对于这一问题，hystrix也为我们实现了自动恢复功能。当断路器打开，对主逻辑进行熔断之后，hystrix会启动一个休眠时间窗，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑，当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，那么断路器将继续闭合，主逻辑恢复，如果这次请求依然有问题，断路器继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。

// 配置
@HystrixCommand(fallbackMethod = "str_fallbackMethod",groupKey = "strGroupCommand",commandKey = "strCommand",threadPoolKey = "strThreadPool",commandProperties = {// 设置隔离策略，THREAD 表示线程池 SEMAPHORE：信号池隔离@HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"),// 当隔离策略选择信号池隔离的时候，用来设置信号池的大小（最大并发数）@HystrixProperty(name = "execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),// 配置命令执行的超时时间@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutinMilliseconds", value = "10"),// 是否启用超时时间@HystrixProperty(name = "execution.timeout.enabled", value = "true"),// 执行超时的时候是否中断@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnTimeout", value = "true"),// 执行被取消的时候是否中断@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnCancel", value = "true"),// 允许回调方法执行的最大并发数@HystrixProperty(name = "fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),// 服务降级是否启用，是否执行回调函数@HystrixProperty(name = "fallback.enabled", value = "true"),// 是否启用断路器@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),// 该属性用来设置在滚动时间窗中，断路器熔断的最小请求数。例如，默认该值为 20 的时候，// 如果滚动时间窗（默认10秒）内仅收到了19个请求， 即使这19个请求都失败了，断路器也不会打开。@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"),// 该属性用来设置在滚动时间窗中，表示在滚动时间窗中，在请求数量超过// circuitBreaker.requestVolumeThreshold 的情况下，如果错误请求数的百分比超过50,// 就把断路器设置为 "打开" 状态，否则就设置为 "关闭" 状态。@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"),// 该属性用来设置当断路器打开之后的休眠时间窗。 休眠时间窗结束之后，// 会将断路器置为 "半开" 状态，尝试熔断的请求命令，如果依然失败就将断路器继续设置为 "打开" 状态，// 如果成功就设置为 "关闭" 状态。@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowinMilliseconds", value = "5000"),// 断路器强制打开@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceOpen", value = "false"),// 断路器强制关闭@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceClosed", value = "false"),// 滚动时间窗设置，该时间用于断路器判断健康度时需要收集信息的持续时间@HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeinMilliseconds", value = "10000"),// 该属性用来设置滚动时间窗统计指标信息时划分"桶"的数量，断路器在收集指标信息的时候会根据// 设置的时间窗长度拆分成多个 "桶" 来累计各度量值，每个"桶"记录了一段时间内的采集指标。// 比如 10 秒内拆分成 10 个"桶"收集这样，所以 timeinMilliseconds 必须能被 numBuckets 整除。否则会抛异常@HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "10"),// 该属性用来设置对命令执行的延迟是否使用百分位数来跟踪和计算。如果设置为 false, 那么所有的概要统计都将返回 -1。@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.enabled", value = "false"),// 该属性用来设置百分位统计的滚动窗口的持续时间，单位为毫秒。@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds", value = "60000"),// 该属性用来设置百分位统计滚动窗口中使用 “ 桶 ”的数量。@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.numBuckets", value = "60000"),// 该属性用来设置在执行过程中每个 “桶” 中保留的最大执行次数。如果在滚动时间窗内发生超过该设定值的执行次数，// 就从最初的位置开始重写。例如，将该值设置为100, 滚动窗口为10秒，若在10秒内一个 “桶 ”中发生了500次执行，// 那么该 “桶” 中只保留 最后的100次执行的统计。另外，增加该值的大小将会增加内存量的消耗，并增加排序百分位数所需的计算时间。@HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.bucketSize", value = "100"),// 该属性用来设置采集影响断路器状态的健康快照（请求的成功、 错误百分比）的间隔等待时间。@HystrixProperty(name = "metrics.healthSnapshot.intervalinMilliseconds", value = "500"),// 是否开启请求缓存@HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true"),// HystrixCommand的执行和事件是否打印日志到 HystrixRequestLog 中@HystrixProperty(name = "requestLog.enabled", value = "true"),},threadPoolProperties = {// 该参数用来设置执行命令线程池的核心线程数，该值也就是命令执行的最大并发量@HystrixProperty(name = "coreSize", value = "10"),// 该参数用来设置线程池的最大队列大小。当设置为 -1 时，线程池将使用 SynchronousQueue 实现的队列，// 否则将使用 LinkedBlockingQueue 实现的队列。@HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "-1"),// 该参数用来为队列设置拒绝阈值。 通过该参数， 即使队列没有达到最大值也能拒绝请求。// 该参数主要是对 LinkedBlockingQueue 队列的补充,因为 LinkedBlockingQueue// 队列不能动态修改它的对象大小，而通过该属性就可以调整拒绝请求的队列大小了。@HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "5"),}
)
public String strConsumer() {return "hello 2020";
}
public String str_fallbackMethod()
{return "*****fall back str_fallbackMethod";
}

限流

将在sentinel里详细说明

工作流程

1	创建 HystrixCommand（用在依赖的服务返回单个操作结果的时候） 或 HystrixObserableCommand（用在依赖的服务返回多个操作结果的时候） 对象。
2	命令执行。其中 HystrixComand 实现了下面前两种执行方式；而 HystrixObservableCommand 实现了后两种执行方式：execute()：同步执行，从依赖的服务返回一个单一的结果对象， 或是在发生错误的时候抛出异常。queue()：异步执行， 直接返回 一个Future对象， 其中包含了服务执行结束时要返回的单一结果对象。observe()：返回 Observable 对象，它代表了操作的多个结果，它是一个 Hot Obserable（不论 “事件源” 是否有 “订阅者”，都会在创建后对事件进行发布，所以对于 Hot Observable 的每一个 “订阅者” 都有可能是从 “事件源” 的中途开始的，并可能只是看到了整个操作的局部过程）。toObservable()： 同样会返回 Observable 对象，也代表了操作的多个结果，但它返回的是一个Cold Observable（没有 “订阅者” 的时候并不会发布事件，而是进行等待，直到有 “订阅者” 之后才发布事件，所以对于 Cold Observable 的订阅者，它可以保证从一开始看到整个操作的全部过程）。
3	若当前命令的请求缓存功能是被启用的， 并且该命令缓存命中， 那么缓存的结果会立即以 Observable 对象的形式 返回。
4	检查断路器是否为打开状态。如果断路器是打开的，那么Hystrix不会执行命令，而是转接到 fallback 处理逻辑（第 8 步）；如果断路器是关闭的，检查是否有可用资源来执行命令（第 5 步）。
5	线程池/请求队列/信号量是否占满。如果命令依赖服务的专有线程池和请求队列，或者信号量（不使用线程池的时候）已经被占满， 那么 Hystrix 也不会执行命令， 而是转接到 fallback 处理逻辑（第8步）。
6	Hystrix 会根据我们编写的方法来决定采取什么样的方式去请求依赖服务。HystrixCommand.run() ：返回一个单一的结果，或者抛出异常。HystrixObservableCommand.construct()： 返回一个Observable 对象来发射多个结果，或通过 onError 发送错误通知。
7	Hystrix会将 “成功”、“失败”、“拒绝”、“超时” 等信息报告给断路器， 而断路器会维护一组计数器来统计这些数据。断路器会使用这些统计数据来决定是否要将断路器打开，来对某个依赖服务的请求进行 “熔断/短路”。
8	当命令执行失败的时候， Hystrix 会进入 fallback 尝试回退处理， 我们通常也称该操作为 “服务降级”。而能够引起服务降级处理的情况有下面几种：第4步： 当前命令处于"熔断/短路"状态，断路器是打开的时候。第5步： 当前命令的线程池、 请求队列或 者信号量被占满的时候。第6步：HystrixObservableCommand.construct() 或 HystrixCommand.run() 抛出异常的时候。
9	当Hystrix命令执行成功之后， 它会将处理结果直接返回或是以Observable 的形式返回。

tips：如果我们没有为命令实现降级逻辑或者在降级处理逻辑中抛出了异常， Hystrix 依然会返回一个 Observable 对象， 但是它不会发射任何结果数据， 而是通过 onError 方法通知命令立即中断请求，并通过onError()方法将引起命令失败的异常发送给调用者。

服务监控HystrixDashboard

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（Hystrix Dashboard），Hystrix会持续地记录所有通过Hystrix发起的请求的执行信息，并以统计报表和图形的形式展示给用户，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。Spring Cloud也提供了Hystrix Dashboard的整合，对监控内容转化成可视化界面。

新建模块cloud-consumer-hystrix-dashboard9001

依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><scope>runtime</scope><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>
</dependencies>

配置

server:port: 9001

主启动类

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class HystrixDashboardMain9001{public static void main(String[] args){SpringApplication.run(MainApp9001.class,args);}
}

注意

所有的微服务都要加入以下依赖

<!-- actuator监控信息完善 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

修改8001主启动类指定监控路径

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient //本服务启动后会自动注册进eureka服务中
@EnableCircuitBreaker//对hystrixR熔断机制的支持
public class MainAppHystrix8001{public static void main(String[] args){SpringApplication.run(MainAppHystrix8001.class,args);}/***此配置是为了服务监控而配置，与服务容错本身无关，springcloud升级后的坑*ServletRegistrationBean因为springboot的默认路径不是"/hystrix.stream"，*只要在自己的项目里配置上下面的servlet就可以了*/@Beanpublic ServletRegistrationBean getServlet() {HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet);registrationBean.setLoadOnStartup(1);registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");return registrationBean;}
}

填入监控地址http://localhost:8001/hystrix.stream

然后访问对应的微服务，就能在对应的仪表盘看到状态。