Hystrix
服务雪崩
分布式系统环境下，服务间类似依赖非常常见，一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图，对于同步调用，当库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象被称为雪崩效应。
服务出现雪崩的情况以及保护服务的措施，在Java领域中，业界用得比较多的是Hystrix，那么就来看看它是怎么实现上面这些措施。
Hystrix是什么
Hystrix是一个通过增加延迟容错和容错逻辑来控制分布式服务之间交互的一个库。Hystrix通过线程隔离，防止错误级联传递，导致服务雪崩，从而提高服务稳定性。
hystrix实现原理
它通过四个方面的机制来解决这个问题
- 隔离（线程池隔离和信号量隔离）：限制调用分布式服务的资源使用，某一个调用的服务出现问题不会影响其他服务调用。
- 优雅的降级机制：超时降级、资源不足时(线程或信号量)降级，降级后可以配合降级接口返回托底数据。
- 融断：当失败率达到阀值自动触发降级(如因网络故障/超时造成的失败率高)，熔断器触发的快速失败会进行快速恢复。
- 缓存：提供了请求缓存、请求合并实现。
- 支持实时监控、报警、控制（修改配置）
隔离
（1）线程池隔离模式：使用一个线程池来存储当前的请求，线程池对请求作处理，设置任务返回处理超时时间，堆积的请求堆积入线程池队列。这种方式需要为每个依赖的服务申请线程池，有一定的资源消耗，好处是可以应对突发流量（流量洪峰来临时，处理不完可将数据存储到线程池队里慢慢处理）
（2）信号量隔离模式：使用一个原子计数器（或信号量）来记录当前有多少个线程在运行，请求来先判断计数器的数值，若超过设置的最大线程个数则丢弃改类型的新请求，若不超过则执行计数操作请求来计数器+1，请求返回计数器-1。这种方式是严格的控制线程且立即返回模式，无法应对突发流量（流量洪峰来临时，处理的线程超过数量，其他的请求会直接返回，不继续去请求依赖的服务）
融断
正常状态下，电路处于关闭状态(Closed)，如果调用持续出错或者超时，电路被打开进入熔断状态(Open)，后续一段时间内的所有调用都会被拒绝(Fail Fast)，一段时间以后，保护器会尝试进入半熔断状态(Half-Open)，允许少量请求进来尝试，如果调用仍然失败，则回到熔断状态，如果调用成功，则回到电路闭合状态;
降级
todo
缓存
不建议使用，对问题排查会造成很大的困扰，因此也不在这里讲了