之前有说到过，分布式系统降级的方式可以通过配置中心手动降级。今天介绍一下通过Hystrix实现自动降级。
降级Demo
话不多说，下面先来一个Demo（对于Hystrix的依赖，这里就不再介绍了）。
GetStockServiceCommand
public class GetStockServiceCommand extends HystrixCommand<String> {
private StockService stockService;
public GetStockServiceCommand (StockService stockService) {
super(setter());
this.stockService = stockService;
}
private static Setter setter() {
// 服务分组
HystrixCommandGroupKey groupKey = HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("stock");
// 命令配置
HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter()
.withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD)
.withFallbackEnabled(true)
.withFallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(100)
.withExecutionIsolationThreadInterruptOnFutureCancel(true)
.withExecutionIsolationThreadInterruptOnTimeout(true)
.withExecutionTimeoutEnabled(true)
.withExecutionTimeoutInMilliseconds(1000);
return HystrixCommand.Setter.withGroupKey(groupKey).andCommandPropertiesDefaults(commandProperties);
}
@Override
protected String run() throws Exception {
// 可以通过异常/Thread.sleep()模拟超时
return stockService.getStock();
}
@Override
protected String getFallback() {
return "有货";
}
}
StockService
public class StockService {
public String getStock() {
throw new RuntimeException("出现异常了!");
}
}GetStockTest
public class GetStockTest {
public static void main(String[] args) {
StockService stockService = new StockService();
GetStockServiceCommand stockServiceCommand = new GetStockServiceCommand(stockService);
String result = stockServiceCommand.execute();// 同步执行
System.out.println(result);
// 异步调用, 可自由控制获取结果时机
// Future<String> future = helloworldCommand.queue();
// get操作不能超过command定义的超时时间, 默认1秒
// result = future.get(100, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}GetStockTest为测试入口，为了对stockService服务做自动降级。对stockService做了一层Command包装，然后调用execute()去执行GetStockServiceCommand里面的run()方法。因为stockService.getStock()方法抛出了异常，所以会执行降级操作，也就是getFallback()方法会被执行并返回。
降级参数
使用HystrixCommandProperties配置和getFallback()方法可以实现降级处理。下面详细介绍一下配置参数：
withFallbackEnabled：是否启用降级，若启用，则在超时或异常时调用getFallback进行降级。（默认开启）
withFallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests：配置了fallback()请求并发的信号量，当调用fallback()的并发超过阀值（默认10），则会进入快速失败。
withExecutionIsolationThreadInterruptOnFutureCancel：当隔离策略为THREAD时，当线程执行超时，是否进行中断处理，即异步的Future#cancel()。（默认为false）
withExecutionIsolationThreadInterruptOnTimeout：当隔离策略为THREAD时，当线程执行超时，是否进行中断处理。（默认为true）这里指的是同步调用：execute()
withExecutionTimeoutEnabled：是否启用超时机制，默认为true。
withExecutionTimeoutInMilliseconds：执行超时时间，默认1000毫秒。1、配置线程隔离，则执行中断处理；2、配置信号量隔离，则进行终止操作。因为信号量隔离和主线程是在一个线程中执行，其不会中断线程处理。所以要根据实际情况选择类型。
除了上面的部分参数，对于getFallback()还需要注意以下的几点：
1、最大并发数受fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests控制，如果失败率非常高，则需要重新配置该参数。如果并发数超过了该配置，则不会再执行getFallback()，而是快速失败。如抛出HystrixRuntimeException的异常。
2、该方法不能进行网络调用，应该只是返回兜底的数据。
3、如果必须要走一个网络调用，则就需要调用另外一个Command。
4、Command可以有降级和熔断机制，而getFallback只有fallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequest参数控制最大并发数。
熔断
Command首先调用HystrixCircuitBreaker#allowRequest判断是否熔断了，如果没有则执行Command#run方法；若熔断了则直接调用Command#getFallback方法降级处理。
通过circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds可以控制一个时间窗口内，可进行一次请求测试。若测试成功，则闭合熔断开关，否则还是打开状态，从而实现了快速失败和恢复。关于熔断有以下几个概念需要了解一下：
概念
闭合（Closed）：如果配置了熔断开关强制闭合，或者当前请求失败率没有超过阀值，则熔断开关处于闭合状态，此时不会启动熔断机制，即不进行降级处理。
打开（Open）：如果配置了熔断开关强制打开，或者当前失败率超过了阀值，则熔断开关打开，此时会调用getFallback()方法进行降级处理。
半打开（Half-Open）：当熔断处于打开状态后，不能一直熔断下去，需要在一个时间窗口之后进行重试，这就是半打开状态。Hystrix允许在circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds的时间窗口内进行一次重试。重试成功后闭合熔断开关，否则熔断开关还是处于打开状态。
上面所指的失败包含：异常、超时、线程池拒绝、信号量拒绝的总和。
配置示例
HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerEnabled(true)// 默认为true
.withCircuitBreakerForceClosed(false)// 默认为false
.withCircuitBreakerForceOpen(false)// 默认为false
.withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50)// 默认50%
.withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(20)// 默认为20
.withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000)// 默认5秒withCircuitBreakerEnabled：是否开启熔断机制，默认为true。
withCircuitBreakerForceClosed：是否强制关闭熔断开关，如果强制关闭了熔断开关，则请求不会被降级，一些场景可以动态设置该开关，默认为false。
withCircuitBreakerForceOpen：是否强制打开熔断开关，如果打开了，则请求强制降级调用getFallback处理，可以通过动态配置来打开开关实现一些特殊需求，默认为false。
withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage：如果在一个采样时间窗口内，失败率超过该配置，则自动打开熔断开关，快速失败。默认采样周期为10秒，失败率为50%。
withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold：在熔断开关闭合的情况下，在进行失败率判断之前，一个采样周期内必须进行至少N个请求才能进行采样统计。目的是有足够的采样使得失败率计算的比较接近真实值，默认为20.
withCircuirBreakerSleepWindowInMilliseconds：熔断后的重试时间窗口，在窗口内只允许一次重试。在熔断开关打开后，若重试成功，则重试Health采样统计，并闭合熔断开关实现快速恢复。否则熔断开关还是打开状态，会进行快速失败。
通过下面的方法可以获取熔断器的状态：
isCircuitBreakerOpen：熔断开关是否打开了，通过 circuitBreakerForceOpen().get() || (!circuitBreakerForceClosed().get() && circuitBreaker.isOpen()) 判断。
isResponseShortCircuited：isCircuitBreakerOpen=true，且调用getFallback()时返回true。
采样统计
Hystrix在内存中存储采样数据，支持如下3种采样：
BucketedCounterStream：计数统计。记录一定时间窗口内的失败、超时、线程池拒绝、信号量拒绝数量。写入第N组时，用前N-1组统计，然后基于时间窗口平滑后移统计。
RollingConcurrencyStream：最大并发数统计。如Command/ThreadPool的最大并发数。
RollingDistributionStream：延迟百分比统计，和HystrixRollingNumber类似，差别在于其是百分位数的统计。比如每组记录P（如100）个数值，统计时用前N-1组数据，将分组数据按从小到大排序，然后累加，处于p%位置的就是p百分位数，通过它可以实现P50、P99、P999，Hystrix用来统计延时的分布情况。
1、Command、ThreadPool计数/最大并发采样统计
HystrixThreadPoolProperties.Setter threadPoolProperties = HystrixThreadPoolProperties.Setter()
.withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds(1000)
.withMetricsRollingStatisticalWindowBuckets(10);
HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter()
.withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds(10000)
.withMetricsRollingStatisticalWindowBuckets(10);withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds：配置采样统计滚转之间窗口，默认为10秒。
withMetricsRollingStatisticalWindowBuckets：配置采用统计滚转时间窗口内的桶的总数量，默认为10，比如时间窗口为10000，桶数量为10，则采用统计间隔为每秒一个桶统计。
2、Command健康度采样统计
HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter()
.withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds(10000)
.withMetricsHealthSnapshotIntervalInMilliseconds(500);withMetricsRollingStatisticalWindowInMilliseconds：同上。
withMetricsHealthSnapshotIntervalInMilliseconds：记录健康度采用统计的快照频率，默认为500ms，即500ms一个采样统计间隔，那么桶的数量为10000/500=20个。
该统计在熔断机制中使用时，如果计算熔断的频率非常高，则需要控制好采样的频率。如果太频繁，就有可能造成CPU计算密集。所以选择Hystrix要注意此处的性能消耗和调优，如果此处是瓶颈，则可以费除掉统计。
3、Command时延分布采样统计
HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter()
.withMetricsRollingPercentileWindowInMilliseconds(60000)
.withMetricsRollingPercentileWindowBuckets(6);上面默认采样滚转时间窗口为60S，有6个桶，即每10S一个桶统计。
其他说明
Hystrix流程结构
流程说明
1、每次调用创建一个新的HystrixCommand，把依赖调用封装在run()方法中。
2、执行execute/queue做同步或异步调用。
3、判断熔断器(circuit-breaker)是否打开，如果打开跳到步骤8，进行降级策略，如果关闭进入步骤4。
4、判断线程池/队列/信号量是否跑满，如果跑满进入降级步骤8，否则继续后续步骤。
5、调用HystrixCommand的run方法，运行依赖逻辑。
5a、依赖逻辑调用超时，进入步骤8。
6、判断逻辑是否调用成功。
6a、返回成功调用结果。
6b、调用出错，进入步骤8。
7、计算熔断器状态，所有的运行状态(成功、失败、拒绝、超时)上报给熔断器，用于统计从而判断熔断器状态。
8、getFallback()降级逻辑。
以下四种情况将触发getFallback调用：
(1) run()方法抛出非HystrixBadRequestException异常
(2) run()方法调用超时
(3) 熔断器开启拦截调用
(4) 线程池/队列/信号量是否跑满
8a、没有实现getFallback的Command将直接抛出异常。
8b、fallback降级逻辑调用成功直接返回。
8c、降级逻辑调用失败抛出异常。
9、返回执行成功结果。
线程/信号量隔离
线程隔离
把执行依赖代码的线程与请求线程分离，请求线程可以自由控制离开的时间(异步过程)。通过线程池大小可以控制并发量，当线程池饱和时可以提前拒绝服务，防止依赖问题扩散。线上建议线程池不要设置过大，否则大量堵塞线程有可能会拖慢服务器。
信号量隔离
信号隔离也可以用于限制并发访问，防止阻塞扩散，与线程隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程（该线程需要通过信号申请），如果客户端是可信的且可以快速返回，可以使用信号隔离替换线程隔离，降低开销。
参考：《亿级流量网站架构核心技术》、https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki
