1.4，SpringCloud之Hystrix（容错延时框架）
1，实现容错的手段：
1，如果服务消费者对服务提供者请求就会被强制等待，直到响应或超时，在高负载场景下，如果不做处理，会导致服务消费者资源耗尽，甚至导致整个系统崩溃。
2，雪崩效应：
1，提供者不可用导致消费者不可用，并将不可用逐渐放大的过程
2，服务与服务之间难免存在依赖关系，远程调用时，难免会发生网络故障，最终导致级联故障，导致整个系统出现问题。
3，如何容错：
1，为网络请求设置超时：
1，远程调用一般在几十毫秒就能得到响应，以来的服务不可用或者网络有问题，响应时间就会变长；
2，一次远程调用对应这一个线程，如果响应时间太慢或者得不到释放，就会占用系统资源，资源就会最终被耗尽，最终导致服务的不可用
总结：设置网络超时，让资源尽快释放。
2，使用断路器模式：
1，开关阈值：5秒内20次失败
2，
2，使用Hystrix实现容错：
1，Hystrix简介：
是一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统，服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性和容错性，主要有一下几点：
1，包裹请求：使用HystrixCommand（或HystrixObservableCommand）包裹对以来的调用逻辑，每个命令在独立线程中执行，使用的是命令模式。
2，跳闸机制：某个服务的错误率超过一定阈值，Hystrix可以自动或者手动跳闸，停止请求服务一段时间。
3，资源隔离：Hystrix每个依赖都维护一个小型的线程池（或者信号量）。如果该线程池已满，发往该以来的请求的被立即拒绝，而不会排队等候，从而加速失败判定。
4，监控：Hystrix可以近乎实时地监控运行指标和配置的变化，例如成功，失败，超时，以及被拒绝的请求等。
5，回退机制：当请求失败，超时，被拒绝，或当断路器打开时，执行回退逻辑。
6，自我修复：断路器打开一段时间后，会自动进入“半开”状态。断路器打开，关闭，半开的逻辑转换。
2，Hystrix的状态监控深入了解
3，Hystrix线程隔离策略与传播上下文
1，线程隔离策略有两种：
1，线程隔离：将会在单独的线程上执行，并发送请求受线程池中的线程数量的限制。
2，信号量隔离：在调用线程上执行，开销比较小，并发请求收到信号量个数的限制。
3，默认是线程隔离，这种方式是除了网络超时以外的额外保护层。如果：发生找不到上下文的运行时异常，可考虑信号量隔离。
2，两种隔离策略的应用场景：
1，线程：适用对依赖服务的网络请求的调用和访问，超时这种问题
2，适合访问不是对外部的依赖，对内部复杂业务逻辑的访问，不涉及网络请求，就可以适用信号量普通限流，主要是避免低效率的代码导致大量的线程被hang住。
4，Feign适用Hystrix：
1，SpringCloud默认Feign整合了Hystrix，
2，Feign添加回退
3，通过Fallback Factory检查回退原因
4，Feign禁用Hystrix
3，Hystrix监控：
1，简介：
Hystrix提供了近乎实时的监控。HystrixCommand和HystrixObservableCommand在执行时，会生成执行结果和运行指标，比如每秒执行的请求数，成功数等，这些 监控数据对分析应用系统的状态很有用。
2，Feign项目的Hystrix监控：
4，使用Hystrix DashBoard可视化监控数据：
1， 让监控数据图形化，可视化。
5，使用Turbine聚合监控数据：
1，一个聚合Hystrix监控数据的工具，让集群的监控更加方便。
2，使用Turbine监控多个微服务
3，使用消息中间件收集数据
1，一些场景，微服务与Trubine网络不通，可借助消息中间件实现数据收集。各个微服务将Hystrix Command的监控数据发送至消息中间件，Turbine消费中间件的数据。
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