Hystrix是什么

分布式服务系统通常会通过HTTP或RPC方式调用所依赖的服务，例如支付服务通过HTTP或RPC调用银行卡服务。在高并发请求的情景下，依赖的服务可能会出现服务异常、网络连接缓慢、资源繁忙、暂时不可用、服务脱机等情况，这些异常情况将会严重影响整个线上系统的稳定性和可用性，最糟糕的情况是产生服务雪崩效应。复杂的分布式服务系统往往会依赖更多的其它服务，在高并发的情况下，如果没有做好隔离措施，这些依赖将会拖垮整个服务调用者。Hystrix是Netflix的一个帮助解决分布式服务系统交互时超时处理和容错的类库，它具有降级和熔断的保护能力，可以优雅的解决上述问题。

Hystrix能做什么

Hystrix提供了如下功能特性：
1.Hystrix把服务调用统称为依赖调用，Hystrix通过使用命令模式将依赖调用逻辑封装在HystrixCommand中，每一次的依赖调用将在Hystrix的单独线程池(或信号)中执行；
2.可根据业务需要配置依赖分组名、线程池，使不同分组的依赖可以在不同的线程池中执行，隔离不同依赖调用的资源；
3.可配置依赖调用超时时间(一般配置为比99.5%平均调用时间略高)，当依赖调用超时时直接返回或执行getFallback方法；
4.依赖调用异常、超时、短路时将执行getFallback方法；
5.提供了熔断器(CircuitBreaker)机制，可根据设定的条件(如调用失败率大于50%)判断依赖调用是否可以继续被调用，如果某个依赖调用的错误百分比超过阈值，则通过手动或自动地中断一个熔断器，一段时间内依赖调用无法被执行；
6.提供了对依赖调用的实时统计和监控。

Hystrix如何使用

1.添加Hystrix依赖

<dependency> 
     <groupId>com.netflix.hystrix</groupId> 
     <artifactId>hystrix-core</artifactId> 
     <version>1.5.12</version> 
</dependency>

2.使用HystrixCommand封装依赖调用
通过继承HystrixCommand封装依赖调用，示例代码如下：

public class CommandHelloWorld extends HystrixCommand<String> {
    private final String name;
    public CommandHelloWorld(String name) {
        super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("HelloWorldGroup"));
        this.name = name;
    }
    @Override
    protected String run() throws Exception {
        // 在这里调用依赖
        Thread.sleep(500L);
        return "Hello " + name + "--" + Thread.currentThread().getId();
    }
    // 超时、异常后执行该方法
    @Override
    protected String getFallback() {
        return "fallback";
    }
}

run方法：run方法体中进行依赖调用
getFallback方法：当run方法中依赖调用超时、异常(除了HystrixBadRequestException)时会执行getFallback方法快速返回；当run方法中的依赖调用在设置的时间内超时、异常(除了HystrixBadRequestException)的频率超过阈值，后续对这个依赖的调用将直接执行getFallback方法，待冷却一段时间后，对这个依赖的调用会重新进入run方法执行。

3.执行封装的依赖调用
3.1同步执行
调用execute方法即为同步执行，当前线程将一直阻塞，直到获取结果，示例代码如下：

@Test
public void testSynchronous() {
    CommandHelloWorld commandHelloWorld = new CommandHelloWorld("jack");
    System.out.print(commandHelloWorld.execute() + "--" + Thread.currentThread().getId());
}

输出结果如下：

Hello jack--16--1

从输出结果可以看到依赖调用线程和主线程不是同一个，实现了线程隔离。

HystrixCommand默认的调用超时时间是1000毫秒，如果将上述run方法中的线程休眠时间改成1100毫秒，再次运行testSynchronous单元测试，将得到如下结果：

fallback--1

可以看到在依赖调用时间超过设置的默认超时时间时，将执行getFallback方法快速返回，实现优雅降级，其过程如下图所示。

3.2异步执行
调用queue方法即为异步执行，不阻塞当前线程，返回一个Future对象，示例代码如下：

@Test
public void testAsynchronous() throws Exception {
    CommandHelloWorld commandHelloWorld = new CommandHelloWorld("jack");
    Future<String> future = commandHelloWorld.queue();
    System.out.println(future.get() + "--" + Thread.currentThread().getId());
}

输出结果如下：

Hello jack--16--1

queue().get()等同于同步调用execute()

3.3热注册观察者执行
调用observe方法即为热注册观察者执行，返回一个Observable对象，当run方法执行完成后，进入观察者订阅的事件中，示例代码如下：

@Test
public void testHotObservable() throws Exception {
    CommandHelloWorld commandHelloWorld = new CommandHelloWorld("jack");
    Observable<String> ho = commandHelloWorld.observe();
    //订阅结果回调事件
    ho.subscribe(new Action1<String>() {
        public void call(String result) {
            //result为run方法执行返回的结果
            System.out.println(result + "--" + Thread.currentThread().getId());
        }
    });
    Thread.sleep(1000);
    //订阅一个完整的回调事件
    ho.subscribe(new Subscriber<String>() {
        //在onNext执行后执行
        public void onCompleted() {
            System.out.println("oonCompleted ");
        }
        //在run/onNext方法执行异常后执行
        public void onError(Throwable throwable) {
        }
        //在run方法返回结果后执行
        public void onNext(String s) {
            System.out.println("onNext: " + s );
        }
    });
}

输出结果如下：

Hello jack--16--16
onNext: Hello jack--16
oonCompleted

3.4冷注册观察者执行
调用toObservable方法即为冷注册观察者执行，同样返回Observable对象，但它是在注册的时即执行run方法，示例代码如下：

@Test
public void testColdObservable() throws Exception {
    CommandHelloWorld commandHelloWorld = new CommandHelloWorld("jack");
    Observable<String> ho = commandHelloWorld.toObservable();
    ho.subscribe(new Action1<String>() {
        public void call(String s) {
            System.out.println(s + "--" + Thread.currentThread().getId());
        }
    });
    Thread.sleep(1000);
}

输出结果如下：

Hello jack--16--16

前面三种调用方式，最终都是依赖toObservable方式，这其中的转换如下图所示：

属性配置

查看HystrixCommand源码，可以发现一个常用的构造方法HystrixCommand(HystrixCommand.Setter setter)，使用方法如下：

HystrixCommandGroupKey groupKey = HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("HelloWorld");
HystrixCommandKey commandKey = HystrixCommandKey.Factory.asKey("hello");
HystrixThreadPoolKey threadPoolKey = HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("hello");
HystrixCommand.Setter setter = HystrixCommand.Setter
        .withGroupKey(groupKey)
        .andCommandKey(commandKey)
        .andThreadPoolKey(threadPoolKey);
HystrixCommand<String> helloCommand = new HystrixCommand<String>(setter) {
    protected String run() throws Exception {
        //依赖调用
        return "run";
    }
    @Override
    protected String getFallback() {
        //fail back
        return super.getFallback();
    }
};

这个HystrixCommand.Setter中包含了如下属性：

protected final HystrixCommandGroupKey groupKey;
protected HystrixCommandKey commandKey;
protected HystrixThreadPoolKey threadPoolKey;
protected com.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties.Setter commandPropertiesDefaults;
protected com.netflix.hystrix.HystrixThreadPoolProperties.Setter threadPoolPropertiesDefaults;

1 HystrixCommandKey
Hystrix使用单例模式存储HystrixCommand，熔断机制就是根据单实例上的调用情况统计实现的，所以每个HystrixCommand要有自己的名字，用于区分，同时用于依赖调用的隔离。HystrixCommandKey就是用于定义这个名字，如果没有定义这个名字，Hystrix会使用其类名作为其名字，可以使用HystrixCommandKey.Factory.asKey(String name)方法定义一个名称。

2 HystrixThreadPoolKey
HystrixThreadPoolKey是HystrixCommand所在的线程池，如果该参数不设置则使用HystrixCommandGroupKey作为HystrixThreadPoolKey，这种情况下同一个HystrixCommandGroupKey下的依赖调用共用同一个线程池内，如果不想共用同一个线程池，则需要设置该参数。可以使用HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey(String name)方法设置。

3 HystrixCommandGroupKey
Hystrix需要对HystrixCommand进行分组，便于统计、管理，所以需要一个分组名称，HystrixCommandGroupKey就是用于定义分组名称，可以使用HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey(String name)方法定义一个分组名。每个HystrixCommand必须要配置一个分组名，一个是用于分组，还有如果没有配置HystrixThreadPoolKey，这个分组名将会用于线程池名。

4 HystrixThreadPoolProperties
从名称上可以看出这是线程池的属性配置，可以通过它设置核心线程数大小、最大线程数、任务队列大小等，当然它也又一些默认的配置参数。

5 HystrixCommandProperties
这个就是HystrixCommand的属性配置，它可以设置熔断器是否可用、熔断器熔断的错误百分比、依赖调用超时时间等，它有一些默认的配置参数，如熔断器熔断的错误百分比默认值是50%、依赖调用超时时间默认值是1000毫秒。

隔离方式

Hystrix支持线程隔离和信号量隔离：

线程隔离

不同的依赖调用分配到不同的线程池中执行，使用线程对依赖调用进行隔离，上述的示例代码就是使用线程隔离。优点是隔离性能好，可设置短路机制(依赖调用失败后执行getFallback()或依赖调用熔断后，一段时间内对该依赖的调用将直接返回失败)，缺点是涉及到线程切换的性能损耗，但是官方给出的结果是性能损耗是可以接受的。

信号量隔离

信号量隔离可实现对依赖调用最高并发请求数的限制，每次依赖调用都会先判断信号量是否达到阈值，如果达到极限值则拒绝调用，优点是不用新启线程，缺点是每次都需要获取信号量，使用方式如下：

HystrixCommandGroupKey groupKey = HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("HelloWorld");
       HystrixCommandKey commandKey = HystrixCommandKey.Factory.asKey("hello");
       HystrixThreadPoolKey threadPoolKey = HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("hello");
       //配置信号量隔离
       HystrixCommandProperties.Setter commandPropertiesSetter = HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE);
       HystrixCommand.Setter setter = HystrixCommand.Setter
               .withGroupKey(groupKey)
               .andCommandKey(commandKey)
               .andThreadPoolKey(threadPoolKey)
               .andCommandPropertiesDefaults(commandPropertiesSetter);

Hystrix工作过程

工程过程如下图所示：

hystrix-command-flow-chart

步骤描述如下：
1.使用HystrixCommand或HystrixObservableCommand封装一个依赖调用；
2.执行封装的依赖调用；
3.判断本次调用是否可以从缓存中取结果，如果可以，直接返回缓存的结果；如果不可以进入第4步判断；
4.判断熔断器是否打开，如果打开则进入第8步；如果没打开则进入第5步；
5.判断信号量或线程池是否已满，如果已满则进入第8步；如果没满则进入第6步；
6.执行依赖调用，调用失败或超时进入第8步；调用成功返回结果；
7.根据依赖调用成功、失败或超时计算熔断值；
8.getFallback()执行失败或没实现getFallback()方法，将抛出异常；getFallback()执行成功返回fallback值。

Hystrix熔断保护机制

Hystrix熔断保护就像电路中的熔断器一样，在电压过高时，保险丝会熔断，防止火灾，做到用电安全。熔断保护机制的工作过程如下图所示：

熔断器工作过程如下：
1.假设大量的请求数量超过了HystrixCommandProperties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold()的阈值，并且依赖调用失败的百分比超过了HystrixCommandProperties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage()的阈值，熔断器将会从关闭状态变成打开状态；
2.在熔断器处于打开状态的期间，所有对这个依赖进行的调用都会短路，即不进行真正的依赖调用，返回失败；
3.在等待(冷却)的时间超过HystrixCommandProperties.circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds()的值后，熔断器将处于半开的状态，将允许单个请求去调用依赖，如果这次的依赖调用还是失败，熔断器状态将再次变成打开，这个打开状态持续时间是HystrixCommandProperties.circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds()配置的值；如果这次的依赖调用成功，熔断器状态将变成关闭，后续依赖调用可正常执行。

依赖调用监控

Hystrix提供了Hystrix Dashboard功能，可以实时监控依赖的调用情况。