本文从源码角度分析了Hystrix熔断、隔离、健康统计等核心模块的实现原理，加强对底层原理的理解可以更加便捷的使用它。
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，下面我们分析一下Hystrix整体的工作机制。
【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。
都说源码里没有秘密，下面我们来分析下核心功能源码，看看Hystrix如何实现整体的工作机制。
家用电路中都有保险丝，保险丝的作用场景是，当电路发生故障或异常时，伴随着电流不断升高，并且升高的电流有可能损坏电路中的某些重要器件或贵重器件，也有可能烧毁电路甚至造成火灾。
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。
【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。
【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。
【HystrixCircuitBreaker】void subscribeToStream()：熔断器订阅健康统计结果，若当前请求数据大于一定值且错误率大于阈值，自动更新熔断器状态为opened，后续请求短路，不再实际调用服务提供者，直接进入降级逻辑。
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。
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】ObservableapplyHystrixSemantics(finalAbstractCommand _cmd)：尝试获取信号量，若能获取到，则继续调用服务提供者；若不能获取到，则进入降级策略。
【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。
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】ObservableexecuteCommandWithSpecifiedIsolation(final AbstractCommand _cmd)：从线程池中获取线程，并执行，过程中记录线程状态。
【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。
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】ObservableexecuteCommandAndObserve(finalAbstractCommand _cmd)：超时检测入口，执行lift(new HystrixObservableTimeoutOperator(_cmd))关联超时检测任务。
【HystrixObservableTimeoutOperator】Subscriber<? super R> call(final Subscriber<? super R> 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。
【HystrixTimer】ReferenceaddTimerListener(finalTimerListener listener)：addTimerListener通过java的定时任务服务scheduleAtFixedRate在延迟超时时间后执行。
public Reference addTimerListener(final TimerListener listener) {//初始化xianstartThreadIfNeeded();//构造检测任务Runnable r = new Runnable() {
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 getFallbackOrThrowException(finalAbstractCommand _cmd, final HystrixEventType eventType, final FailureType failureType, final String message, final Exception originalException)：首先判断是否为不可恢复异常，若是则不走降级逻辑，直接异常返回；其次判断是否能获取到降级信号量，然后走降级逻辑；当降级逻辑中也发生异常或者没有降级方法实现时，则异常返回。
【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。
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。
【BucketedRollingCounterStream】BucketedRollingCounterStream(HystrixEventStream stream, final int numBuckets, int bucketSizeInMs,final Func2<Bucket, Event, Bucket> appendRawEventToBucket,final Func2<Output, Bucket, Output> re-duceBucket)
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.
【HealthCounts】HealthCounts plus(long[] eventTypeCounts)：对桶内数据按事件类型累计，生成统计数据HealthCounts；
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。
Hystrix Github仓库：https://github.com/Netflix/Hystrix
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