Netflix学习笔记：Hystrix

Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的云应用开发工具，它为基于JVM的云应用开发中的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式。主要的小弟有：Sp

SpringCloud是关注全局的服务协调治理框架，它利用Spring Boot 的开发便利性简化了分布式系统基础设施的开发，提供了如服务注册与发现、负载均衡、配置中心、消息总线、熔断器、数据监控等等组件，都可以用spring boot 的开发风格做到一键

软件是有生命的，你做出来的架构决定了这个软件它这一生是坎坷还是幸福。本文不是讲解如何使用Spring Cloud的教程，而是探讨Spring Cloud是什么，以及它诞生的背景和意义。在这种“百花齐放”、重复造轮子的状况下，必然要出现一种统一的标准来简化分

Hystrix Turbine将每个服务Hystrix Dashboard数据进行了整合。Hystrix Turbine的使用非常简单，只需要引入相应的依赖和加上注解和配置就可以了。了解springcloud架构可以加求求：三五三六二四七二五九

提起 Spring Cloud 的限流降级组件，一般首先想到的是 Netflix 的 Hystrix。不过就在2018年底，Netflix 宣布不再积极开发 Hystrix，该项目将处于维护模式。官方表示 1.5.18 版本的 Hystrix 已经足够稳定

对依赖服务调用时出现的调用延迟和调用失败进行控制和容错保护；在复杂的分布式系统中，阻止某一个依赖服务的故障在整个系统中蔓延；提供fail-fast快速失败和快速恢复的支持；提供fallback优雅降级的支持；支持近实时的监控、报警以及运维操作。

小型电商网站的页面展示采用页面全量静态化的思想。数据库中存放了所有的商品信息，页面静态化系统，将数据填充进静态模板中，形成静态化页面，推入 Nginx 服务器。用户浏览网站页面时，取用一个已经静态化好的 html 页面，直接返回回去，不涉及任何的业务逻辑

在Spring Cloud中Hystrix、Ribbon以及Feign它们三者之间在处理微服务调用超时从而触发熔断降级的关系是什么？调用方会针对被调用微服务设置调用超时时间，一旦超时就会进入熔断逻辑，而这个故障指标信息也会返回给Hystrix组件，Hyst

在Spring Cloud微服务架构中，大部分公司都是利用Open Feign进行服务间的调用，而比较简单的业务使用默认配置是不会有多大问题的，但是如果是业务比较复杂，服务要进行比较繁杂的业务计算，那后台很有可能会出现Read Timeout这个异常。如果

我们讨论了feign+hystrix在项目开发中，除了考虑正常的调用之外，负载均衡和故障转移也是关注的重点，这也是feign + ribbon+hystrix的优势所在，本节我们就讨论一下在feign中使用ribbon，有两种方式

Hystrix的主要优点之一是它收集关于每个HystrixCommand的一套指标。Hystrix仪表板以有效的方式显示每个断路器的运行状况，通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的断路器是否打开，请求响

上一节中，我们讨论了feign+hystrix在项目开发中，除了考虑正常的调用之外，负载均衡和故障转移也是关注的重点，这也是feign + ribbon+hystrix的优势所在，本节我们就讨论一下在feign中使用ribbon，有两种方式

Spring Cloud作为当下主流的微服务框架，可以让我们更简单快捷地实现微服务架构。Spring Cloud中各个组件在微服务架构中扮演的角色如下图所示，黑线表示注释说明，蓝线由A指向B，表示B从A处获取服务。Hystrix正是为了防止此类问题发生。

在微服务架构中，根据业务来拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用。为了保证其高可用，单个服务通常会集群部署。服务与服务之间的依赖性，故障会传播，了解sprin

在微服务架构中，根据业务来拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用。为了保证其高可用，单个服务通常会集群部署。服务与服务之间的依赖性，故障会传播，了解sprin

　　Ehcache是纯java的开源缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。　　使用纯java的ehcache作为本地缓存　　Reids 作为远程分布式缓存　　解决redis缓存压力过大，提高缓存速度，以及缓

Hystrix通过将依赖服务进行资源隔离，进而组织某个依赖服务出现故障的时候，这种故障在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延，同时Hystrix还提供故障时的fallback降级机制。总而言之，Hystrix通过这些方法帮助我们提升分布式系统的可用性和稳定

--加上上面的公共依赖--> <dependencies>

然后在toObservable().subscribe方法中，一层一层的剥离得到justObservable的同时，一层层终极subscriber。

Hystrix Dashboard只能监控单个实例节点，如果要监控集群下hystrix的metrics情况，则需要借助Hystrix Turbine。Hystrix Turbine将每个服务的Hystrix监控数据进行了整合。Turbine是Netflix