本文從源碼角度分析了Hystrix熔斷、隔離、健康統計等核心子產品的實作原理，加強對底層原理的了解可以更加便捷的使用它。
在複雜的分布式應用中有着許多的依賴，各個依賴都有難免在某個時刻失敗，如果應用不隔離各個依賴，降低外部的風險，那容易拖垮整個應用。
舉個電商場景中常見的例子，比如訂單服務調用了庫存服務、商品服務、積分服務、支付服務，系統均正常情況下，訂單子產品正常運作。
但是當積分服務發生異常時且會阻塞30s時，訂單服務就有有部分請求失敗，且工作線程阻塞在調用積分服務上。
流量高峰時，問題會更加嚴重，訂單服務的所有請求都會阻塞在調用積分服務上，工作線程全部挂起，導緻機器資源耗盡，訂單服務也不可用，造成級聯影響，整個叢集當機，這種稱為雪崩效應。
是以需要一種機制，使得單個服務出現故障時，整個叢集可用性不受到影響。Hystrix就是實作這種機制的架構，下面我們分析一下Hystrix整體的工作機制。
【入口】Hystrix的執行入口是HystrixCommand或HystrixObservableCommand對象，通常在Spring應用中會通過注解和AOP來實作對象的構造，以降低對業務代碼的侵入性；
【緩存】HystrixCommand對象實際開始執行後，首先是否開啟緩存，若開啟緩存且命中，則直接傳回；
【熔斷】若熔斷器打開，則執行短路，直接走降級邏輯；若熔斷器關閉，繼續下一步，進入隔離邏輯。熔斷器的狀态主要基于視窗期内執行失敗率，若失敗率過高，則熔斷器自動打開；
【隔離】使用者可配置走線程池隔離或信号量隔離，判斷線程池任務已滿（或信号量），則進入降級邏輯；否則繼續下一步，實際由線程池任務線程執行業務調用；
【執行】實際開始執行業務調用，若執行失敗或異常，則進入降級邏輯；若執行成功，則正常傳回；
【逾時】通過定時器延時任務檢測業務調用執行是否逾時，若逾時則取消業務執行的線程，進入降級邏輯；若未逾時，則正常傳回。線程池、信号量兩種政策均隔離方式支援逾時配置（信号量政策存在缺陷）；
【降級】進入降級邏輯後，當業務實作了HystrixCommand.getFallback() 方法，則傳回降級處理的資料；當未實作時，則傳回異常；
【統計】業務調用執行結果成功、失敗、逾時等均會進入統計子產品，通過健康統計結果來決定熔斷器打開或關閉。
都說源碼裡沒有秘密，下面我們來分析下核心功能源碼，看看Hystrix如何實作整體的工作機制。
家用電路中都有保險絲，保險絲的作用場景是，當電路發生故障或異常時，伴随着電流不斷升高，并且升高的電流有可能損壞電路中的某些重要器件或貴重器件，也有可能燒毀電路甚至造成火災。
若電路中正确地安置了保險絲，那麼保險絲就會在電流異常升高到一定的高度和一定的時候，自身熔斷切斷電流，進而起到保護電路安全運作的作用。Hystrix提供的熔斷器就有類似功能，應用調用某個服務提供者，當一定時間内請求總數超過配置的門檻值，且視窗期内錯誤率過高，那Hystrix就會對調用請求熔斷，後續的請求直接短路，直接進入降級邏輯，執行本地的降級政策。
Hystrix具有自我調節的能力，熔斷器打開在一定時間後，會嘗試通過一個請求，并根據執行結果調整熔斷器狀态，讓熔斷器在closed,open,half-open三種狀态之間自動切換。
【HystrixCircuitBreaker】boolean attemptExecution()：每次HystrixCommand執行，都要調用這個方法，判斷是否可以繼續執行，若熔斷器狀态為打開且超過休眠視窗，更新熔斷器狀态為half-open；通過CAS原子變更熔斷器狀态來保證隻放過一條業務請求實際調用提供方，并根據執行結果調整狀态。
【HystrixCircuitBreaker】void markSuccess()：HystrixCommand執行成功後調用，當熔斷器狀态為half-open，更新熔斷器狀态為closed。此種情況為熔斷器原本為open，放過單條請求實際調用服務提供者，并且後續執行成功，Hystrix自動調節熔斷器為closed。
【HystrixCircuitBreaker】void markNonSuccess()：HystrixCommand執行成功後調用，若熔斷器狀态為half-open，更新熔斷器狀态為open。此種情況為熔斷器原本為open，放過單條請求實際調用服務提供者，并且後續執行失敗，Hystrix繼續保持熔斷器打開，并把此次請求作為休眠視窗期開始時間。
【HystrixCircuitBreaker】void subscribeToStream()：熔斷器訂閱健康統計結果，若目前請求資料大于一定值且錯誤率大于門檻值，自動更新熔斷器狀态為opened，後續請求短路，不再實際調用服務提供者，直接進入降級邏輯。
在貨船中，為了防止漏水和火災的擴散，一般會将貨倉進行分割，避免了一個貨倉出事導緻整艘船沉沒的悲劇。同樣的，在Hystrix中，也采用了這樣的艙壁模式，将系統中的服務提供者隔離起來，一個服務提供者延遲升高或者失敗，并不會導緻整個系統的失敗，同時也能夠控制調用這些服務的并發度。如下圖，訂單服務調用下遊積分、庫存等服務使用不同的線程池，當積分服務故障時，隻會把對應線程池打滿，而不會影響到其他服務的調用。Hystrix隔離模式支援線程池和信号量兩種方式。
信号量模式控制單個服務提供者執行并發度，比如單個CommondKey下正在請求數為N，若N小于maxConcurrentRequests，則繼續執行；若大于等于maxConcurrentRequests，則直接拒絕，進入降級邏輯。信号量模式使用請求線程本身執行，沒有線程上下文切換，開銷較小，但逾時機制失效。
【AbstractCommand】ObservableapplyHystrixSemantics(finalAbstractCommand _cmd)：嘗試擷取信号量，若能擷取到，則繼續調用服務提供者；若不能擷取到，則進入降級政策。
【AbstractCommand】TryableSemaphore getExecutionSemaphore()：擷取信号量執行個體，若目前隔離模式為信号量，則根據commandKey擷取信号量，不存在時初始化并緩存；若目前隔離模式為線程池，則使用預設信号量TryableSemaphoreNoOp.DEFAULT，全部請求可通過。
線程池模式控制單個服務提供者執行并發度，代碼上都會先走擷取信号量，隻是使用預設信号量，全部請求可通過，然後實際調用線程池邏輯。線程池模式下，比如單個CommondKey下正在請求數為N，若N小于maximumPoolSize，會先從 Hystrix 管理的線程池裡面獲得一個線程，然後将參數傳遞給任務線程去執行真正調用，如果并發請求數多于線程池線程個數，就有任務需要進入隊列排隊，但排隊隊列也有上限，如果排隊隊列也滿，則進去降級邏輯。線程池模式可以支援異步調用，支援逾時調用，存線上程切換，開銷大。
【AbstractCommand】ObservableexecuteCommandWithSpecifiedIsolation(final AbstractCommand _cmd)：從線程池中擷取線程，并執行，過程中記錄線程狀态。
【HystrixThreadPool】Subscription schedule(final Action0 action)：HystrixContextScheduler是Hystrix對rx中Scheduler排程器的重寫，主要為了實作在Observable未被訂閱時，不執行指令，以及支援在指令執行過程中能夠打斷運作。在rx中，Scheduler将生成對應的Worker給Observable用于執行指令，由Worker具體負責相關執行線程的排程，ThreadPoolWorker是Hystrix自行實作的Worker，執行排程的核心方法。
Hystrix逾時機制降低了第三方依賴項延遲過高對調用方的影響，使請求快速失敗。主要通過延遲任務機制實作，包括注冊延時任務過程和執行延時任務過程。
當隔離政策為線程池時，主線程訂閱執行結果，線程池中任務線程調用提供者服務端，同時會有定時器線程在一定時間後檢測任務是否完成，若未完成則表示任務逾時，抛出逾時異常，并且後續任務線程的執行結果也會跳過不再釋出；若已完成則表示任務在逾時時間内完成執行完成，定時器檢測任務結束。
當隔離政策為信号量時，主線程訂閱執行結果并實際調用提供者服務端（沒有任務線程），當超出指定時間，主線程仍然會執行完業務調用，然後抛出逾時異常。信号量模式下逾時配置有一定缺陷，不能取消在執行的調用，并不能限制主線程傳回時間。
【AbstractCommand】ObservableexecuteCommandAndObserve(finalAbstractCommand _cmd)：逾時檢測入口，執行lift(new HystrixObservableTimeoutOperator(_cmd))關聯逾時檢測任務。
【HystrixObservableTimeoutOperator】Subscriber<? super R> call(final Subscriber<? super R> child)：建立檢測任務，并關聯延遲任務；若檢測任務執行時仍未執行完成，則抛出逾時異常；若已執行完成或異常，則清除檢測任務。
【HystrixTimer】ReferenceaddTimerListener(finalTimerListener listener)：addTimerListener通過java的定時任務服務scheduleAtFixedRate在延遲逾時時間後執行。
public Reference addTimerListener(final TimerListener listener) {//初始化xianstartThreadIfNeeded();//構造檢測任務Runnable r = new Runnable() {
Hystrix降級邏輯作為兜底的政策，當出現業務執行異常、線程池或信号量已滿、執行逾時等情況時，會進入降級邏輯。降級邏輯中應從記憶體或靜态邏輯擷取通用傳回，盡量不依賴依賴網絡調用，如果未實作降級方法或降級方法中也出現異常，則業務線程中會引發異常。
【AbstractCommand】Observable getFallbackOrThrowException(finalAbstractCommand _cmd, final HystrixEventType eventType, final FailureType failureType, final String message, final Exception originalException)：首先判斷是否為不可恢複異常，若是則不走降級邏輯，直接異常傳回；其次判斷是否能擷取到降級信号量，然後走降級邏輯；當降級邏輯中也發生異常或者沒有降級方法實作時，則異常傳回。
【HystrixCommand】R getFallback()：HystrixCommand預設抛出操作不支援異常，需要子類覆寫getFalBack方法實作降級邏輯。
Hystrix基于通過滑動視窗的資料統計判定服務失敗占比選擇性熔斷，能夠實作快速失敗并走降級邏輯。步驟如下：
AbstractCommand執行完成後調⽤ handleCommandEnd⽅法将執行結果HystrixCommandCompletion事件釋出到事件流中；
事件流通過 Observable.window()⽅法将事件按時間分組，并通過 flatMap()⽅法将事件按類型（成功、失敗等）聚合成桶，形成桶流；
再将各個桶使⽤Observable.window()按視窗内桶數量聚合成滑動窗⼝資料；
将滑動視窗資料聚合成資料對象（如健康資料流、累計資料等）；
熔斷器CircuitBreaker初始化時訂閱健康資料流，根據健康情況修改熔斷器的開關。
【AbstractCommand】void handleCommandEnd(boolean commandExecutionStarted)：在業務執行完畢後，會調用handleCommandEnd方法，在此方法中，上報執行結果executionResult，這也是健康統計的入口。
【BucketedRollingCounterStream】BucketedRollingCounterStream(HystrixEventStream stream, final int numBuckets, int bucketSizeInMs,final Func2<Bucket, Event, Bucket> appendRawEventToBucket,final Func2<Output, Bucket, Output> re-duceBucket)
健康統計類HealthCountsStream的滑動視窗實作主要是在父類BucketedRollingCounterStream，首先父類BucketedCounterStream将事件流處理成桶流，BucketedRollingCounterStream處理成滑動視窗，然後由HealthCountsStream傳入的reduceBucket函數處理成健康統計資訊.
【HealthCounts】HealthCounts plus(long[] eventTypeCounts)：對桶内資料按事件類型累計，生成統計資料HealthCounts；
在分布式環境中，不可避免地會有許多服務的依賴項中有的失敗。Hystrix作為一個庫，可通過添加熔斷、隔離、降級等邏輯來幫助使用者控制分布式服務之間的互動，以提高系統的整體彈性。主要功能如下：
保護系統，控制來自通路第三方依賴項（通常是通過網絡）的延遲和失敗
阻止複雜分布式系統中的級聯故障
快速失敗并快速恢複
平滑降級
近乎實時的監控，警報和控制
Hystrix使用過程中，有一些要注意的點：
覆寫的getFallback()方法，盡量不要有網絡依賴。如果有網絡依賴，建議采用多次降級，即在getFallback()内執行個體化 HystrixCommand，并執行Command。getFallback()盡量保證高性能傳回，快速降級。
HystrixCommand 建議采用的是線程隔離政策。
hystrix.threadpool.default.allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize設定為true時，hystrix.threadpool.default.maximumSize才會生效。最大線程數需要根據業務自身情況和性能測試結果來考量，盡量初始時設定小一些，支援動态調整大小，因為它是減少負載并防止資源在延遲發生時被阻塞的主要工具。
信号隔離政策下，執行業務邏輯時，使用的是應用服務的父級線程（如Tomcat容器線程）。是以，一定要設定好并發量，有網絡開銷的調用，不建議使用該政策，容易導緻容器線程排隊堵塞，進而影響整個應用服務。
另外Hystrix高度依賴RxJava這個響應式函數程式設計架構，簡單了解RxJava的使用方式，有利于了解源碼邏輯。
Hystrix Github倉庫：https://github.com/Netflix/Hystrix
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