Netflix学习笔记：Hystrix

Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的云应用开发工具，它为基于JVM的云应用开发中的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式。主要的小弟有：Sp

SpringCloud是关注全局的服务协调治理框架，它利用Spring Boot 的开发便利性简化了分布式系统基础设施的开发，提供了如服务注册与发现、负载均衡、配置中心、消息总线、熔断器、数据监控等等组件，都可以用spring boot 的开发风格做到一键

软件是有生命的，你做出来的架构决定了这个软件它这一生是坎坷还是幸福。本文不是讲解如何使用Spring Cloud的教程，而是探讨Spring Cloud是什么，以及它诞生的背景和意义。在这种“百花齐放”、重复造轮子的状况下，必然要出现一种统一的标准来简化分

Hystrix Turbine将每个服务Hystrix Dashboard数据进行了整合。Hystrix Turbine的使用非常简单，只需要引入相应的依赖和加上注解和配置就可以了。了解springcloud架构可以加求求：三五三六二四七二五九

提起 Spring Cloud 的限流降级组件，一般首先想到的是 Netflix 的 Hystrix。不过就在2018年底，Netflix 宣布不再积极开发 Hystrix，该项目将处于维护模式。官方表示 1.5.18 版本的 Hystrix 已经足够稳定

对依赖服务调用时出现的调用延迟和调用失败进行控制和容错保护；在复杂的分布式系统中，阻止某一个依赖服务的故障在整个系统中蔓延；提供fail-fast快速失败和快速恢复的支持；提供fallback优雅降级的支持；支持近实时的监控、报警以及运维操作。

小型电商网站的页面展示采用页面全量静态化的思想。数据库中存放了所有的商品信息，页面静态化系统，将数据填充进静态模板中，形成静态化页面，推入 Nginx 服务器。用户浏览网站页面时，取用一个已经静态化好的 html 页面，直接返回回去，不涉及任何的业务逻辑

在Spring Cloud中Hystrix、Ribbon以及Feign它们三者之间在处理微服务调用超时从而触发熔断降级的关系是什么？调用方会针对被调用微服务设置调用超时时间，一旦超时就会进入熔断逻辑，而这个故障指标信息也会返回给Hystrix组件，Hyst

在Spring Cloud微服务架构中，大部分公司都是利用Open Feign进行服务间的调用，而比较简单的业务使用默认配置是不会有多大问题的，但是如果是业务比较复杂，服务要进行比较繁杂的业务计算，那后台很有可能会出现Read Timeout这个异常。如果

我们讨论了feign+hystrix在项目开发中，除了考虑正常的调用之外，负载均衡和故障转移也是关注的重点，这也是feign + ribbon+hystrix的优势所在，本节我们就讨论一下在feign中使用ribbon，有两种方式

Hystrix的主要优点之一是它收集关于每个HystrixCommand的一套指标。Hystrix仪表板以有效的方式显示每个断路器的运行状况，通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的断路器是否打开，请求响

上一节中，我们讨论了feign+hystrix在项目开发中，除了考虑正常的调用之外，负载均衡和故障转移也是关注的重点，这也是feign + ribbon+hystrix的优势所在，本节我们就讨论一下在feign中使用ribbon，有两种方式

Spring Cloud作为当下主流的微服务框架，可以让我们更简单快捷地实现微服务架构。Spring Cloud中各个组件在微服务架构中扮演的角色如下图所示，黑线表示注释说明，蓝线由A指向B，表示B从A处获取服务。Hystrix正是为了防止此类问题发生。

在微服务架构中，根据业务来拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用。为了保证其高可用，单个服务通常会集群部署。服务与服务之间的依赖性，故障会传播，了解sprin

在微服务架构中，根据业务来拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用。为了保证其高可用，单个服务通常会集群部署。服务与服务之间的依赖性，故障会传播，了解sprin

　　Ehcache是纯java的开源缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。　　使用纯java的ehcache作为本地缓存　　Reids 作为远程分布式缓存　　解决redis缓存压力过大，提高缓存速度，以及缓

Hystrix通过将依赖服务进行资源隔离，进而组织某个依赖服务出现故障的时候，这种故障在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延，同时Hystrix还提供故障时的fallback降级机制。总而言之，Hystrix通过这些方法帮助我们提升分布式系统的可用性和稳定

--加上上面的公共依赖--> <dependencies>

然后在toObservable().subscribe方法中，一层一层的剥离得到justObservable的同时，一层层终极subscriber。

Hystrix Dashboard只能监控单个实例节点，如果要监控集群下hystrix的metrics情况，则需要借助Hystrix Turbine。Hystrix Turbine将每个服务的Hystrix监控数据进行了整合。Turbine是Netflix

先从缓存中获取，获取不到就实例化，getObjetc()实例化的时候，先生成feign,然后生成loadblance，loadbalance中会调用target方法（即上述）,target中对feign设置生成fallback的代理，设置路由选好的客户端。

执行实例中的builder这里创建，这里会再次设置回退，结果缓存，缓存移除。最近在项目中需要使用Hystrix的request cache来提升服务的稳定性与高性能，其对于单个request请求，能够对指定方法methodA的返回值进行缓存，在多次调用me

而此处转载其博客只是为了方便自己以后的学习。本节探讨Zuul的高级特性。笔者已经写过很多Zuul相关的文章，对于已经写过的内容，就不再啰嗦一遍了，直接贴地址吧。过滤器是Zuul的核心，Zuul大多功能都是基于过滤器实现的。Zuul内置了很多过滤器，这些过滤

Hystrix Dashboard只能监控单个实例节点，如果要监控集群下hystrix的metrics情况，则需要借助Hystrix Turbine。Hystrix Turbine将每个服务的Hystrix监控数据进行了整合。Turbine是Netflix

3.在controller中方法中添加@HystrixCommand其中方法名中方法需要和原方法参数一致

而此处转载其博客只是为了方便自己以后的学习。本节探讨Zuul的高级特性。笔者已经写过很多Zuul相关的文章，对于已经写过的内容，就不再啰嗦一遍了，直接贴地址吧。过滤器是Zuul的核心，Zuul大多功能都是基于过滤器实现的。Zuul内置了很多过滤器，这些过滤

先从缓存中获取，获取不到就实例化，getObjetc()实例化的时候，先生成feign,然后生成loadblance，loadbalance中会调用target方法（即上述）,target中对feign设置生成fallback的代理，设置路由选好的客户端。

执行实例中的builder这里创建，这里会再次设置回退，结果缓存，缓存移除。最近在项目中需要使用Hystrix的request cache来提升服务的稳定性与高性能，其对于单个request请求，能够对指定方法methodA的返回值进行缓存，在多次调用me

现状分布式场景中。若服务不稳定，会导致调用方服务也不可用，从而造成雪崩效应。因此要对在原服务不可用时进行熔断降级处理。若达到阀值，不发起调用请求

Spring Cloud Greenwich 正式版在 01/23/2019 这天正式发布了，下面我们来看下有哪些更新内容。生命周期终止提醒Spring Cloud EdgwareEdgware 版本将于 08/01/2019 正式退役，具体可以参考官方宣

在项目中使用HystrixHystrix本质上是一个基于JVM的类库，Netflix团队已经把其发布到Maven中央库中，因此只要你的项目是基于JVM的，那么在项目中使用Hystrix就非常容易了。首先，为项目添加Hystrix依赖：

当调用命令的execute()方法即为同步执行，示例：。}响应式执行：命令开始执行会返回一个Observable<T>对象，开发者可以给给Obeservable对象注册上Observer或者Action1对象，响应式地处理命令执行过程中的不同阶

栈长得到消息，Hystrix 停止开发了。。。大家如果有对 Hystrix 不清楚的，请看下这篇文章：分布式服务防雪崩熔断器，Hystrix理论+实战。Hystrix 不再继续开发了，目前的稳定版本 1.5.18 已经足够满足现有应用对 Hystrix 的

Netflix近日发布了Hystrix， 该库旨在通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点，从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix具备拥有回退机制和断路器功能的线程和 信号隔离，请求缓存和请求打包，以及监控和配置等功能。Hystrix源

聊完Spring Boot，我们来看看Spring Boot最重要的一方面的应用——Spring Cloud。Spring Cloud再聊SpringCloud之前我们先聊聊微服务。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注

Spring Cloud Stream是一个构建消息驱动的微服务框架。它构建在Spring Boot之上用以创建工业级的应用程序，并且通过Spring Integration提供了和消息代理的连接。Spring Cloud Stream为一些供应商的消息中

Kafka是由LinkedIn开发并开源的分布式消息系统,因其分布式及高吞吐率而被广泛使用,现已与Cloudera Hadoop,Apache Storm,Apache Spark集成，具备许多优秀的性能：高吞吐、分布式、跨平台、实时性以及伸缩性，本文我们

上篇文章中小伙伴们已经学会了RabbitMQ的基本安装与使用以及如何在Spring Boot中使用RabbitMQ，整体来说还是比较简单的。本文我们来看看Spring Cloud Bus和RabbitMQ的整合，看看如何更简单的实现配置刷新。在Spring

和Spring Cloud Config一样，我们接下来要聊的Spring Cloud Bus也是微服务架构系统中的必备组件。Spring Cloud Bus可以将分布式系统的节点与轻量级消息代理链接，然后可以实现广播状态更改或广播其他管理指令。Sprin

高并发环境下如果能处理好缓存就可以有效的减小服务器的压力，Java中有许多非常好用的缓存工具，比如Redis、EHCache等，当然在Spring Cloud的Hystrix中也提供了请求缓存的功能，我们可以通过一个注解或者一个方法来开启缓存，进而减轻高并

如上图所示，假若依赖I出现问题，用户的请求失败。另外在高并发的场景下，不仅仅是服务调用失败，更有可能导致队列、线程等等其他系统资源被占用，进而引发级联错误。配置信息详解戳这里//构造函数中指定配置，线程池包括最大线程数等，命令配置包括超时时间等。hystr

公司架构和项目也全面拥抱了Spring Cloud。在使用了一段时间后发现Spring Cloud从技术架构上降低了对大型系统构建的要求，使我们以非常低的成本搭建一套高效、分布式、容错的平台，但Spring Cloud也不是没有缺点，小型独立的项目不适合使

无可否认，在过去几年中，像Docker和Kubernetes这样的技术，彻底改变了我们对软件开发和部署方式。我们将比较实现它的两种不同方法的优缺点：Hystrix和Istio。由于前端没有所有必需的数据，因此它会调用后端来获取缺失的部分。断路器模式在电路领

在一段时间内，我们可能决定进行“快速失败”并且不允许任何调用。Hystrix 提供以下行为。Hystrix非常明显地表示，为了断路，故障发生时，故障/超时也没有区别。无论故障发生在何处，Hystrix都会检测断路阈值。Envoy Proxy和Istio服务

在一段时间内，我们可能决定进行“快速失败”并且不允许任何调用。Hystrix 提供以下行为。Hystrix非常明显地表示，为了断路，故障发生时，故障/超时也没有区别。无论故障发生在何处，Hystrix都会检测断路阈值。Envoy Proxy和Istio服务

Hystrix是一个非常成熟的库，用于隔离分布式系统中的远程操作。通常只有在“纯”微服务架构中运行时才由开发人员考虑。我想是的，但是如果您的项目连接到某些外部系统，可以试试Hystrix。一些更成熟的开发人员将处理大多数可预测的错误，记录它们并可能通知用户

从上图可以看出Spring Cloud各个组件相互配合，合作支持了一套完整的微服务架构。其中Eureka负责服务的注册与发现，很好将各服务连接起来Hystrix 负责监控服务之间的调用情况，连续多次失败进行熔断保护。微服务架构是一种趋势，Spring Cl

关于Netflix为什么会宣布停止在开源版本上提供新功能，目前官方并没有给出原因，只是提供了一些解决方案。Sentinel 熔断降级支持以下几种指标：平均响应时间、秒级异常比率、分钟级异常数。在 Sentinel 中，我们一般将熔断降级与并发线程数限流相结