在复杂的分布式应用中有着许多的依赖，各个依赖都有难免在某个时刻失败，如果应用不隔离各个依赖，降低外部的风险，那容易拖垮整个应用。
举个电商场景中常见的例子，比如订单服务调用了库存服务、商品服务、积分服务、支付服务，系统均正常情况下，订单模块正常运行。
但是当积分服务发生异常时且会阻塞30s时，订单服务就有有部分请求失败，且工作线程阻塞在调用积分服务上。
流量高峰时，问题会更加严重，订单服务的所有请求都会阻塞在调用积分服务上，工作线程全部挂起，导致机器资源耗尽，订单服务也不可用，造成级联影响，整个集群宕机，这种称为雪崩效应。
所以需要一种机制，使得单个服务出现故障时，整个集群可用性不受到影响。Hystrix就是实现这种机制的框架；
【入口】Hystrix的执行入口是HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象，通常在Spring应用中会通过注解和AOP来实现对象的构造，以降低对业务代码的侵入性；
【缓存】HystrixCommand对象实际开始执行后，首先是否开启缓存，若开启缓存且命中，则直接返回；
【熔断】若熔断器打开，则执行短路，直接走降级逻辑；若熔断器关闭，继续下一步，进入隔离逻辑。熔断器的状态主要基于窗口期内执行失败率，若失败率过高，则熔断器自动打开；
【隔离】用户可配置走线程池隔离或信号量隔离，判断线程池任务已满（或信号量），则进入降级逻辑；否则继续下一步，实际由线程池任务线程执行业务调用；
【执行】实际开始执行业务调用，若执行失败或异常，则进入降级逻辑；若执行成功，则正常返回；
【超时】通过定时器延时任务检测业务调用执行是否超时，若超时则取消业务执行的线程，进入降级逻辑；若未超时，则正常返回。线程池、信号量两种策略均隔离方式支持超时配置（信号量策略存在缺陷）；
【降级】进入降级逻辑后，当业务实现了HystrixCommand.getFallback() 方法，则返回降级处理的数据；当未实现时，则返回异常；
【统计】业务调用执行结果成功、失败、超时等均会进入统计模块，通过健康统计结果来决定熔断器打开或关闭。
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熔断
若电路中正确地安置了保险丝，那么保险丝就会在电流异常升高到一定的高度和一定的时候，自身熔断切断电流，从而起到保护电路安全运行的作用。Hystrix提供的熔断器就有类似功能，应用调用某个服务提供者，当一定时间内请求总数超过配置的阈值，且窗口期内错误率过高，那Hystrix就会对调用请求熔断，后续的请求直接短路，直接进入降级逻辑，执行本地的降级策略。
Hystrix具有自我调节的能力，熔断器打开在一定时间后，会尝试通过一个请求，并根据执行结果调整熔断器状态，让熔断器在closed,open,half-open三种状态之间自动切换。
【HystrixCircuitBreaker】boolean attemptExecution()：每次HystrixCommand执行，都要调用这个方法，判断是否可以继续执行，若熔断器状态为打开且超过休眠窗口，更新熔断器状态为half-open；通过CAS原子变更熔断器状态来保证只放过一条业务请求实际调用提供方，并根据执行结果调整状态。
public boolean attemptExecution() {
//判断配置是否强制打开熔断器
if (properties.circuitBreakerForceOpen().get()) {
return false;
}
//判断配置是否强制关闭熔断器
if (properties.circuitBreakerForceClosed().get()) {
return true;
}
//判断熔断器开关是否关闭
if (circuitOpened.get() == -1) {
return true;
} else {
//判断请求是否在休眠窗口后
if (isAfterSleepWindow()) {
//更新开关为半开，并允许本次请求通过
if (status.compareAndSet(Status.OPEN, Status.HALF_OPEN)) {
return true;
} else {
return false;
}
} else {
//拒绝请求
return false;
}
}
}
【HystrixCircuitBreaker】void markSuccess()：HystrixCommand执行成功后调用，当熔断器状态为half-open，更新熔断器状态为closed。此种情况为熔断器原本为open，放过单条请求实际调用服务提供者，并且后续执行成功，Hystrix自动调节熔断器为closed。
public void markSuccess() {
//更新熔断器开关为关闭
if (status.compareAndSet(Status.HALF_OPEN, Status.CLOSED)) {
//重置订阅健康统计
metrics.resetStream();
Subscription previousSubscription = activeSubscription.get();
if (previousSubscription != null) {
previousSubscription.unsubscribe();
}
Subscription newSubscription = subscribeToStream();
activeSubscription.set(newSubscription);
//更新熔断器开关为关闭
circuitOpened.set(-1L);
}
}
【HystrixCircuitBreaker】void markNonSuccess()：HystrixCommand执行成功后调用，若熔断器状态为half-open，更新熔断器状态为open。此种情况为熔断器原本为open，放过单条请求实际调用服务提供者，并且后续执行失败，Hystrix继续保持熔断器打开，并把此次请求作为休眠窗口期开始时间。
public void markNonSuccess() {
//更新熔断器开关，从半开变为打开
if (status.compareAndSet(Status.HALF_OPEN, Status.OPEN)) {
//记录失败时间，作为休眠窗口开始时间
circuitOpened.set(System.currentTimeMillis());
}
}
private Subscription subscribeToStream() {
//订阅监控统计信息
return metrics.getHealthCountsStream()
.observe()
.subscribe(new Subscriber
@Override
public void onCompleted() {}
@Override
public void onError(Throwable e) {}
@Override
public void onNext(HealthCounts hc) {
// 判断总请求数量是否超过配置阈值，若未超过，则不改变熔断器状态
if (hc.getTotalRequests() < properties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold().get()) {
} else {
//判断请求错误率是否超过配置错误率阈值，若未超过，则不改变熔断器状态；若超过，则错误率过高，更新熔断器状态未打开，拒绝后续请求
if (hc.getErrorPercentage() < properties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage().get()) {
} else {
if (status.compareAndSet(Status.CLOSED, Status.OPEN)) {
circuitOpened.set(System.currentTimeMillis());
}
}
}
}
});
}
资源隔离
在货船中，为了防止漏水和火灾的扩散，一般会将货仓进行分割，避免了一个货仓出事导致整艘船沉没的悲剧。同样的，在Hystrix中，也采用了这样的舱壁模式，将系统中的服务提供者隔离起来，一个服务提供者延迟升高或者失败，并不会导致整个系统的失败，同时也能够控制调用这些服务的并发度。如下图，订单服务调用下游积分、库存等服务使用不同的线程池，当积分服务故障时，只会把对应线程池打满，而不会影响到其他服务的调用。Hystrix隔离模式支持线程池和信号量两种方式。
1，信号量模式
信号量模式控制单个服务提供者执行并发度，比如单个CommondKey下正在请求数为N，若N小于maxConcurrentRequests，则继续执行；若大于等于maxConcurrentRequests，则直接拒绝，进入降级逻辑。信号量模式使用请求线程本身执行，没有线程上下文切换，开销较小，但超时机制失效。
【AbstractCommand】Observable
private Observable
executionHook.onStart(_cmd);
//判断熔断器是否通过
if (circuitBreaker.attemptExecution()) {
//获取信号量
final TryableSemaphore executionSemaphore = getExecutionSemaphore();
final AtomicBoolean semaphoreHasBeenReleased = new AtomicBoolean(false);
final Action0 singleSemaphoreRelease = new Action0() {
@Override
public void call() {
if (semaphoreHasBeenReleased.compareAndSet(false, true)) {
executionSemaphore.release();
}
}
};
final Action1
@Override
public void call(Throwable t) {
eventNotifier.markEvent(HystrixEventType.EXCEPTION_THROWN, commandKey);
}
};
//尝试获取信号量
if (executionSemaphore.tryAcquire()) {
try {
//记录业务执行开始时间
executionResult = executionResult.setInvocationStartTime(System.currentTimeMillis());
//继续执行业务
return executeCommandAndObserve(_cmd)
.doOnError(markExceptionThrown)
.doOnTerminate(singleSemaphoreRelease)
.doOnUnsubscribe(singleSemaphoreRelease);
} catch (RuntimeException e) {
return Observable.error(e);
}
} else {
//信号量拒绝，进入降级逻辑
return handleSemaphoreRejectionViaFallback();
}
} else {
//熔断器拒绝，直接短路，进入降级逻辑
return handleShortCircuitViaFallback();
}
}
【AbstractCommand】TryableSemaphore getExecutionSemaphore()：获取信号量实例，若当前隔离模式为信号量，则根据commandKey获取信号量，不存在时初始化并缓存；若当前隔离模式为线程池，则使用默认信号量TryableSemaphoreNoOp.DEFAULT，全部请求可通过。
protected TryableSemaphore getExecutionSemaphore() {
//判断隔离模式是否为信号量
if (properties.executionIsolationStrategy().get() == ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE) {
if (executionSemaphoreOverride == null) {
//获取信号量
TryableSemaphore _s = executionSemaphorePerCircuit.get(commandKey.name());
if (_s == null) {
//初始化信号量并缓存
executionSemaphorePerCircuit.putIfAbsent(commandKey.name(), new TryableSemaphoreActual(properties.executionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests()));
//返回信号量
return executionSemaphorePerCircuit.get(commandKey.name());
} else {
return _s;
}
} else {
return executionSemaphoreOverride;
}
} else {
//返回默认信号量，任何请求均可通过
return TryableSemaphoreNoOp.DEFAULT;
}
}
线程池模式控制单个服务提供者执行并发度，代码上都会先走获取信号量，只是使用默认信号量，全部请求可通过，然后实际调用线程池逻辑。线程池模式下，比如单个CommondKey下正在请求数为N，若N小于maximumPoolSize，会先从 Hystrix 管理的线程池里面获得一个线程，然后将参数传递给任务线程去执行真正调用，如果并发请求数多于线程池线程个数，就有任务需要进入队列排队，但排队队列也有上限，如果排队队列也满，则进去降级逻辑。线程池模式可以支持异步调用，支持超时调用，存在线程切换，开销大。
【AbstractCommand】Observable
private Observable
//判断是否为线程池隔离模式
if (properties.executionIsolationStrategy().get() == ExecutionIsolationStrategy.THREAD) {
return Observable.defer(new Func0
@Override
public Observable
executionResult = executionResult.setExecutionOccurred();
if (!commandState.compareAndSet(CommandState.OBSERVABLE_CHAIN_CREATED, CommandState.USER_CODE_EXECUTED)) {
return Observable.error(new IllegalStateException("execution attempted while in state : " + commandState.get().name()));
}
//统计信息
metrics.markCommandStart(commandKey, threadPoolKey, ExecutionIsolationStrategy.THREAD);
//判断是否超时，若超时，直接抛出异常
if (isCommandTimedOut.get() == TimedOutStatus.TIMED_OUT) {
return Observable.error(new RuntimeException("timed out before executing run()"));
}
//更新线程状态为已开始
if (threadState.compareAndSet(ThreadState.NOT_USING_THREAD, ThreadState.STARTED)) {
HystrixCounters.incrementGlobalConcurrentThreads();
threadPool.markThreadExecution();
endCurrentThreadExecutingCommand = Hystrix.startCurrentThreadExecutingCommand(getCommandKey());
executionResult = executionResult.setExecutedInThread();
//执行hook，若异常，则直接抛出异常
try {
executionHook.onThreadStart(_cmd);
executionHook.onRunStart(_cmd);
executionHook.onExecutionStart(_cmd);
return getUserExecutionObservable(_cmd);
} catch (Throwable ex) {
return Observable.error(ex);
}
} else {
//空返回
return Observable.empty();
}
}
}).doOnTerminate(new Action0() {
@Override
public void call() {
//结束逻辑，省略
}
}).doOnUnsubscribe(new Action0() {
@Override
public void call() {
//取消订阅逻辑，省略
}
//从线程池中获取业务执行线程
}).subscribeOn(threadPool.getScheduler(new Func0
@Override
public Boolean call() {
//判断是否超时
return properties.executionIsolationThreadInterruptOnTimeout().get() && _cmd.isCommandTimedOut.get() == TimedOutStatus.TIMED_OUT;
}
}));
} else {
//信号量模式
//省略
}
}
【HystrixThreadPool】Subscription schedule(final Action0 action)：HystrixContextScheduler是Hystrix对rx中Scheduler调度器的重写，主要为了实现在Observable未被订阅时，不执行命令，以及支持在命令执行过程中能够打断运行。在rx中，Scheduler将生成对应的Worker给Observable用于执行命令，由Worker具体负责相关执行线程的调度，ThreadPoolWorker是Hystrix自行实现的Worker，执行调度的核心方法。
public Subscription schedule(final Action0 action) {
//若无订阅，则不执行直接返回
if (subscription.isUnsubscribed()) {
return Subscriptions.unsubscribed();
}
ScheduledAction sa = new ScheduledAction(action);
subscription.add(sa);
sa.addParent(subscription);
//获取线程池
ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) threadPool.getExecutor();
//提交执行任务
FutureTask f = (FutureTask) executor.submit(sa);
sa.add(new FutureCompleterWithConfigurableInterrupt(f, shouldInterruptThread, executor));
return sa;
}
Hystrix超时机制降低了第三方依赖项延迟过高对调用方的影响，使请求快速失败。主要通过延迟任务机制实现，包括注册延时任务过程和执行延时任务过程。
当隔离策略为线程池时，主线程订阅执行结果，线程池中任务线程调用提供者服务端，同时会有定时器线程在一定时间后检测任务是否完成，若未完成则表示任务超时，抛出超时异常，并且后续任务线程的执行结果也会跳过不再发布；若已完成则表示任务在超时时间内完成执行完成，定时器检测任务结束。
当隔离策略为信号量时，主线程订阅执行结果并实际调用提供者服务端（没有任务线程），当超出指定时间，主线程仍然会执行完业务调用，然后抛出超时异常。信号量模式下超时配置有一定缺陷，不能取消在执行的调用，并不能限制主线程返回时间。
【AbstractCommand】Observable
private Observable
//省略
Observable
//判断是否开启超时检测
if (properties.executionTimeoutEnabled().get()) {
execution = executeCommandWithSpecifiedIsolation(_cmd)
//增加超时检测操作
.lift(new HystrixObservableTimeoutOperator
} else {
//正常执行
execution = executeCommandWithSpecifiedIsolation(_cmd);
}
return execution.doOnNext(markEmits)
.doOnCompleted(markOnCompleted)
.onErrorResumeNext(handleFallback)
.doOnEach(setRequestContext);
}
【HystrixObservableTimeoutOperator】Subscriber call(final Subscriber child)：创建检测任务，并关联延迟任务；若检测任务执行时仍未执行完成，则抛出超时异常；若已执行完成或异常，则清除检测任务。
public Subscriber call(final Subscriber child) {
final CompositeSubscription s = new CompositeSubscription();
child.add(s);
final HystrixRequestContext hystrixRequestContext = HystrixRequestContext.getContextForCurrentThread();
//实列化监听器
TimerListener listener = new TimerListener() {
@Override
public void tick() {
//若任务未执行完成，则更新为超时
if (originalCommand.isCommandTimedOut.compareAndSet(TimedOutStatus.NOT_EXECUTED, TimedOutStatus.TIMED_OUT)) {
// 上报超时失败
originalCommand.eventNotifier.markEvent(HystrixEventType.TIMEOUT, originalCommand.commandKey);
// 取消订阅
s.unsubscribe();
final HystrixContextRunnable timeoutRunnable = new HystrixContextRunnable(originalCommand.concurrencyStrategy, hystrixRequestContext, new Runnable() {
@Override
public void run() {
child.onError(new HystrixTimeoutException());
}
});
//抛出超时异常
timeoutRunnable.run();
}
}
//超时时间配置
@Override
public int getIntervalTimeInMilliseconds() {
return originalCommand.properties.executionTimeoutInMilliseconds().get();
}
};
//注册监听器，关联检测任务
final Reference
originalCommand.timeoutTimer.set(tl);
Subscriber
@Override
public void onCompleted() {
if (isNotTimedOut()) {
// 未超时情况下，任务执行完成，清除超时检测任务
tl.clear();
child.onCompleted();
}
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
if (isNotTimedOut()) {
// 未超时情况下，任务执行异常，清除超时检测任务
tl.clear();
child.onError(e);
}
}
@Override
public void onNext(R v) {
//未超时情况下，发布执行结果；超时时则直接跳过发布执行结果
if (isNotTimedOut()) {
child.onNext(v);
}
}
//判断是否超时
private boolean isNotTimedOut() {
return originalCommand.isCommandTimedOut.get() == TimedOutStatus.COMPLETED ||
originalCommand.isCommandTimedOut.compareAndSet(TimedOutStatus.NOT_EXECUTED, TimedOutStatus.COMPLETED);
}
};
s.add(parent);
return parent;
}
}
【HystrixTimer】Reference
public Reference
//初始化xian
startThreadIfNeeded();
//构造检测任务
Runnable r = new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
listener.tick();
} catch (Exception e) {
logger.error("Failed while ticking TimerListener", e);
}
}
};
//延迟执行检测任务
ScheduledFuture f = executor.get().getThreadPool().scheduleAtFixedRate(r, listener.getIntervalTimeInMilliseconds(), listener.getIntervalTimeInMilliseconds(), TimeUnit.MILLISECONDS);
return new TimerReference(listener, f);
}
降级
Hystrix降级逻辑作为兜底的策略，当出现业务执行异常、线程池或信号量已满、执行超时等情况时，会进入降级逻辑。降级逻辑中应从内存或静态逻辑获取通用返回，尽量不依赖依赖网络调用，如果未实现降级方法或降级方法中也出现异常，则业务线程中会引发异常。
【AbstractCommand】Observable
private Observable
final HystrixRequestContext requestContext = HystrixRequestContext.getContextForCurrentThread();
long latency = System.currentTimeMillis() - executionResult.getStartTimestamp();
executionResult = executionResult.addEvent((int) latency, eventType);
//判断是否为不可恢复异常，如栈溢出、OOM等
if (isUnrecoverable(originalException)) {
logger.error("Unrecoverable Error for HystrixCommand so will throw HystrixRuntimeException and not apply fallback. ", originalException);
Exception e = wrapWithOnErrorHook(failureType, originalException);
//直接返回异常
return Observable.error(new HystrixRuntimeException(failureType, this.getClass(), getLogMessagePrefix() + " " + message + " and encountered unrecoverable error.", e, null));
} else {
//判断为是否可恢复错误
if (isRecoverableError(originalException)) {
logger.warn("Recovered from java.lang.Error by serving Hystrix fallback", originalException);
}
//判断降级配置是否打开
if (properties.fallbackEnabled().get()) {
/**
* 省略
*/
final Func1
@Override
public Observable
Exception e = wrapWithOnErrorHook(failureType, originalException);
Exception fe = getExceptionFromThrowable(t);
long latency = System.currentTimeMillis() - executionResult.getStartTimestamp();
Exception toEmit;
//是否是不支持操作异常，当业务中没有覆写getFallBack方法时，会抛出此异常
if (fe instanceof UnsupportedOperationException) {
logger.debug("No fallback for HystrixCommand. ", fe);
eventNotifier.markEvent(HystrixEventType.FALLBACK_MISSING, commandKey);
executionResult = executionResult.addEvent((int) latency, HystrixEventType.FALLBACK_MISSING);
toEmit = new HystrixRuntimeException(failureType, _cmd.getClass(), getLogMessagePrefix() + " " + message + " and no fallback available.", e, fe);
} else {
//执行降级逻辑时发生异常
logger.debug("HystrixCommand execution " + failureType.name() + " and fallback failed.", fe);
eventNotifier.markEvent(HystrixEventType.FALLBACK_FAILURE, commandKey);
executionResult = executionResult.addEvent((int) latency, HystrixEventType.FALLBACK_FAILURE);
toEmit = new HystrixRuntimeException(failureType, _cmd.getClass(), getLogMessagePrefix() + " " + message + " and fallback failed.", e, fe);
}
//判断异常是否包装
if (shouldNotBeWrapped(originalException)) {
//抛出异常
return Observable.error(e);
}
//抛出异常
return Observable.error(toEmit);
}
};
//获取降级信号量
final TryableSemaphore fallbackSemaphore = getFallbackSemaphore();
final AtomicBoolean semaphoreHasBeenReleased = new AtomicBoolean(false);
final Action0 singleSemaphoreRelease = new Action0() {
@Override
public void call() {
if (semaphoreHasBeenReleased.compareAndSet(false, true)) {
fallbackSemaphore.release();
}
}
};
Observable
// 尝试获取降级信号量
if (fallbackSemaphore.tryAcquire()) {
try {
//判断是否定义了fallback方法
if (isFallbackUserDefined()) {
executionHook.onFallbackStart(this);
//执行降级逻辑
fallbackExecutionChain = getFallbackObservable();
} else {
//执行降级逻辑
fallbackExecutionChain = getFallbackObservable();
}
} catch (Throwable ex) {
fallbackExecutionChain = Observable.error(ex);
}
return fallbackExecutionChain
.doOnEach(setRequestContext)
.lift(new FallbackHookApplication(_cmd))
.lift(new DeprecatedOnFallbackHookApplication(_cmd))
.doOnNext(markFallbackEmit)
.doOnCompleted(markFallbackCompleted)
.onErrorResumeNext(handleFallbackError)
.doOnTerminate(singleSemaphoreRelease)
.doOnUnsubscribe(singleSemaphoreRelease);
} else {
//处理降级信号量拒绝异常
return handleFallbackRejectionByEmittingError();
}
} else {
//处理降级配置关闭时异常
return handleFallbackDisabledByEmittingError(originalException, failureType, message);
}
}
}
【HystrixCommand】R getFallback()：HystrixCommand默认抛出操作不支持异常，需要子类覆写getFalBack方法实现降级逻辑。
protected R getFallback() {
throw new UnsupportedOperationException("No fallback available.");
}
健康统计
Hystrix基于通过滑动窗口的数据统计判定服务失败占比选择性熔断，能够实现快速失败并走降级逻辑。步骤如下：
AbstractCommand执行完成后调⽤ handleCommandEnd⽅法将执行结果HystrixCommandCompletion事件发布到事件流中；
事件流通过 Observable.window()⽅法将事件按时间分组，并通过 flatMap()⽅法将事件按类型（成功、失败等）聚合成桶，形成桶流；
再将各个桶使⽤Observable.window()按窗口内桶数量聚合成滑动窗⼝数据；
将滑动窗口数据聚合成数据对象（如健康数据流、累计数据等）；
熔断器CircuitBreaker初始化时订阅健康数据流，根据健康情况修改熔断器的开关。
【AbstractCommand】void handleCommandEnd(boolean commandExecutionStarted)：在业务执行完毕后，会调用handleCommandEnd方法，在此方法中，上报执行结果executionResult，这也是健康统计的入口。
private void handleCommandEnd(boolean commandExecutionStarted) {
Reference
if (tl != null) {
tl.clear();
}
long userThreadLatency = System.currentTimeMillis() - commandStartTimestamp;
executionResult = executionResult.markUserThreadCompletion((int) userThreadLatency);
//执行结果上报健康统计
if (executionResultAtTimeOfCancellation == null) {
metrics.markCommandDone(executionResult, commandKey, threadPoolKey, commandExecutionStarted);
} else {
metrics.markCommandDone(executionResultAtTimeOfCancellation, commandKey, threadPoolKey, commandExecutionStarted);
}
if (endCurrentThreadExecutingCommand != null) {
endCurrentThreadExecutingCommand.call();
}
}
【BucketedRollingCounterStream】BucketedRollingCounterStream(HystrixEventStream
健康统计类HealthCountsStream的滑动窗口实现主要是在父类BucketedRollingCounterStream，首先父类BucketedCounterStream将事件流处理成桶流，BucketedRollingCounterStream处理成滑动窗口，然后由HealthCountsStream传入的reduceBucket函数处理成健康统计信息.
protected BucketedRollingCounterStream(HystrixEventStream
final Func2
final Func2
//调用父类，数据处理成桶流
super(stream, numBuckets, bucketSizeInMs, appendRawEventToBucket);
//根据传入的reduceBucket函数，处理滑动窗口内数据
Func1
@Override
public Observable
return window.scan(getEmptyOutputValue(), reduceBucket).skip(numBuckets);
}
};
//对父类桶流数据进行操作
this.sourceStream = bucketedStream
//窗口内桶数量为numBuckets，每次移动1个桶
.window(numBuckets, 1)
//滑动窗口内数据处理
.flatMap(reduceWindowToSummary)
.doOnSubscribe(new Action0() {
@Override
public void call() {
isSourceCurrentlySubscribed.set(true);
}
})
.doOnUnsubscribe(new Action0() {
@Override
public void call() {
isSourceCurrentlySubscribed.set(false);
}
})
.share()
.onBackpressureDrop();
}
【HealthCounts】HealthCounts plus(long[] eventTypeCounts)：对桶内数据按事件类型累计，生成统计数据HealthCounts；
public HealthCounts plus(long[] eventTypeCounts) {
long updatedTotalCount = totalCount;
long updatedErrorCount = errorCount;
long successCount = eventTypeCounts[HystrixEventType.SUCCESS.ordinal()];
long failureCount = eventTypeCounts[HystrixEventType.FAILURE.ordinal()];
long timeoutCount = eventTypeCounts[HystrixEventType.TIMEOUT.ordinal()];
long threadPoolRejectedCount = eventTypeCounts[HystrixEventType.THREAD_POOL_REJECTED.ordinal()];
long semaphoreRejectedCount = eventTypeCounts[HystrixEventType.SEMAPHORE_REJECTED.ordinal()];
//总数
updatedTotalCount += (successCount + failureCount + timeoutCount + threadPoolRejectedCount + semaphoreRejectedCount);
//失败数
updatedErrorCount += (failureCount + timeoutCount + threadPoolRejectedCount + semaphoreRejectedCount);
return new HealthCounts(updatedTotalCount, updatedErrorCount);
}
summary
在分布式环境中，不可避免地会有许多服务的依赖项中有的失败。Hystrix作为一个库，可通过添加熔断、隔离、降级等逻辑来帮助用户控制分布式服务之间的交互，以提高系统的整体弹性。主要功能如下：
保护系统，控制来自访问第三方依赖项（通常是通过网络）的延迟和失败
阻止复杂分布式系统中的级联故障
快速失败并快速恢复
平滑降级
近乎实时的监控，警报和控制
Hystrix使用过程中，有一些要注意的点：
覆写的getFallback()方法，尽量不要有网络依赖。如果有网络依赖，建议采用多次降级，即在getFallback()内实例化 HystrixCommand，并执行Command。getFallback()尽量保证高性能返回，快速降级。
HystrixCommand 建议采用的是线程隔离策略。
hystrix.threadpool.default.allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize设置为true时，hystrix.threadpool.default.maximumSize才会生效。最大线程数需要根据业务自身情况和性能测试结果来考量，尽量初始时设置小一些，支持动态调整大小，因为它是减少负载并防止资源在延迟发生时被阻塞的主要工具。
信号隔离策略下，执行业务逻辑时，使用的是应用服务的父级线程（如Tomcat容器线程）。所以，一定要设置好并发量，有网络开销的调用，不建议使用该策略，容易导致容器线程排队堵塞，从而影响整个应用服务。
另外Hystrix高度依赖RxJava这个响应式函数编程框架，简单了解RxJava的使用方式，有利于理解源码逻辑。