Hystrix是什么
在分布式系统中，每个服务都可能会调用很多其他服务，被调用的那些服务就是依赖服务，有的时候某些依赖服务出现故障也是很常见的。
Hystrix可以让我们在分布式系统中对服务间的调用进行控制，加入一些调用延迟或者依赖故障的容错机制。
Hystrix通过将依赖服务进行资源隔离，进而避免某个依赖服务出现故障的时候，在整个系统所有的依赖服务调用中蔓延，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性
Hystrix的历史
hystrix，一种高可用保障的框架，Netflix API团队从2011年开始做一些提升系统可用性和稳定性的工作，Hystrix就是从那时候开始发展出来的。
在2012年的时候，Hystrix就变得比较成熟和稳定了，Netflix中，除了API团队以外，很多其他的团队都开始使用Hystrix。
2018 年 11 月，Hystrix 在其 Github 主页宣布，不再开放新功能，推荐开发者使用其他仍然活跃的开源项目。维护模式的转变绝不意味着 Hystrix 不再有价值。相反，Hystrix 激发了很多伟大的想法和项目，其思想仍值得我们深入学习!
Hystrix的设计原则
- 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，服务A->服务B->服务C，服务C故障了，服务B也故障了，服务A故障了，整套分布式系统全部故障，整体宕机
- 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5 Hystrix要解决的问题在复杂的分布式系统架构中，每个服务都有很多的依赖服务，而每个依赖服务都可能会故障
如果服务没有和自己的依赖服务进行隔离，那么可能某一个依赖服务的故障就会拖垮当前这个服务
举例
某个服务有30个依赖服务，每个依赖服务的可用性非常高，已经达到了99.99%的高可用性
那么该服务的可用性就是99.99%的30次方，也就是99.7%的可用性
99.7%的可用性就意味着3%的请求可能会失败，因为3%的时间内系统可能出现了故障不可用了。
对于1亿次访问来说，3%的请求失败，也就意味着300万次请求会失败，也意味着每个月有2个小时的时间系统是不可用的。在真实生产环境中，可能更加糟糕。
上面也就是说，即使你每个依赖服务都是99.99%高可用性，但是一旦你有几十个依赖服务，还是会导致你每个月都有几个小时是不可用的。
Hystrix的更加细节的设计原则
- 阻止任何一个依赖服务耗尽所有的资源，比如tomcat中的所有线程资源
- 避免请求排队和积压，采用限流和fail fast来控制故障
- 提供fallback降级机制来应对故障
- 使用资源隔离技术，比如bulkhead（舱壁隔离技术），swimlane（泳道技术），circuit breaker（短路技术），来限制任何一个依赖服务的故障的影响
- 通过近实时的统计/监控/报警功能，来提高故障发现的速度
- 通过近实时的属性和配置热修改功能，来提高故障处理和恢复的速度
- 保护依赖服务调用的所有故障情况，而不仅仅只是网络故障情况
调用这个依赖服务的时候，client调用包有bug，阻塞，等等，依赖服务的各种各样的调用的故障，都可以处理
Hystrix如何实现它的目标
- 通过HystrixCommand或者HystrixObservableCommand来封装对外部依赖的访问请求，这个访问请求一般会运行在独立的线程中，资源隔离
- 对于超出我们设定阈值的服务调用，直接进行超时，不允许其耗费过长时间阻塞住。这个超时时间默认是99.5%的访问时间，但是一般我们可以自己设置一下
- 为每一个依赖服务维护一个独立的线程池，或者是semaphore，当线程池已满时，直接拒绝对这个服务的调用
- 对依赖服务的调用的成功次数，失败次数，拒绝次数，超时次数，进行统计
- 如果对一个依赖服务的调用失败次数超过了一定的阈值，自动进行熔断，在一定时间内对该服务的调用直接降级，一段时间后再自动尝试恢复
- 当一个服务调用出现失败，被拒绝，超时，短路等异常情况时，自动调用fallback降级机制
- 对属性和配置的修改提供近实时的支持
画图分析，对依赖进行资源隔离后，如何避免依赖服务调用延迟或失败导致当前服务的故障
- 资源隔离如何保护依赖服务的故障不要拖垮整个系统
