服务雪崩 （微服务面临的问题）
多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的"扇出"。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的"雪崩效应".
对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，备份队列，线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障。这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。
所以，通常当你发现一个模块下的某个实例失败后，这时候这个模块依然还会接收流量，然后这个有问题的模块还调用了其他的模块，这样就会发生级联故障，或者叫雪崩。
是什么？
Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时、异常等，Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。
"断路器"本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝），向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应（FallBack），而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常，这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。
哪些情况会出现降级
● 程序运行异常
● 超时
● 服务熔断触发服务降级
● 线程池/信号量打满也会导致服务降级
服务熔断
类比保险丝达到最大服务访问后，直接拒绝访问，拉闸限电，然后调用服务降级的方法并返回友好提示
服务的降级->进而熔断->恢复调用链路
服务限流
秒杀高并发等操作，严禁一窝蜂的过来拥挤，大家排队，一秒钟N个，有序进行
模拟高并发（JMeter）
当大量的请求访问到一个处理时间较长的服务时，大量线程占用导致一些简单的服务在调用时出现卡顿或请求失败
因此需要服务降级处理
解决
在调用方法上添加以下注解
java
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler", commandProperties = {
@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "3000")
})当响应时间超过3s调用fallbackMethod里方法（超时异常，运行异常等）
出现问题：每个业务方法对应一个兜底的方法，代码膨胀
解决方法：统一和自定义的分开
定义一个全局反馈
java
@DefaultProperties(defaultFallback = "")
1：1 每个方法配置一个服务降级方法，技术上可以，实际上傻X
1：N 除了个别重要核心业务有专属，其它普通的可以通过@DefaultProperties(defaultFallback = "") 统一跳转到统一处理结果页面
通用的和独享的各自分开，避免了代码膨胀，合理减少了代码量，O(∩_∩)O哈哈~
通配服务降级
在客户端调用服务时服务宕机，则根据调用服务的方法，fallback其实现类中的对应方法
此时服务端provider已经down了，但是我们做了服务降级处理，让客户端在服务端不可用时也会获得提示信息而不会挂起耗死服务器
服务熔断
熔断机制概述
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当扇出链路的某个微服务出错不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路。
在Spring Cloud框架里，熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内20次调用失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand。
涉及到断路器的三个重要参数：快照时间窗、请求总数阀值、错误百分比阀值。
1：快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒。
2：请求总数阀值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该hystrix命令的调用次数不足20次，即使所有的请求都超时或其他原因失败，断路器都不会打开。
3：错误百分比阀值：当请求总数在快照时间窗内超过了阀值，比如发生了30次调用，如果在这30次调用中，有15次发生了超时异常，也就是超过50%的错误百分比，在默认设定50%阀值情况下，这时候就会将断路器打开。
断路器打开之后
1：再有请求调用的时候，将不会调用主逻辑，而是直接调用降级fallback。通过断路器，实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑，减少响应延迟的效果。
2：原来的主逻辑要如何恢复呢？
对于这一问题，hystrix也为我们实现了自动恢复功能。
当断路器打开，对主逻辑进行熔断之后，hystrix会启动一个休眠时间窗，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑，当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，那么断路器将继续闭合，主逻辑恢复，如果这次请求依然有问题，断路器继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。
Hystrix图形化Dashboard搭建
除了隔离依赖服务的调用以外，Hystrix还提供了准实时的调用监控（Hystrix Dashboard），Hystrix会持续地记录所有通过Hystrix发起的请求的执行信息，并以统计报表和图形的形式展示给用户，包括每秒执行多少请求多少成功，多少失败等。Netflix通过hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。Spring Cloud也提供了Hystrix Dashboard的整合，对监控内容转化成可视化界面。
1：Delay：该参数用来控制服务器上轮询监控信息的延迟时间，默认为2000毫秒，可以通过配置该属性来降低客户端的网络和CPU消耗。
2：Title：该参数对应了头部标题Hystrix Stream之后的内容，默认会使用具体监控实例的URL，可以通过配置该信息来展示更合适的标题。
注意：配置监控仪表盘需要在服务8001主启动类中配置如下代码：
java
/**
*此配置是为了服务监控而配置，与服务容错本身无关，springcloud升级后的坑
*ServletRegistrationBean因为springboot的默认路径不是"/hystrix.stream"，
*只要在自己的项目里配置上下面的servlet就可以了
*/
@Bean
public ServletRegistrationBean getServlet() {
HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet);
registrationBean.setLoadOnStartup(1);
registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
return registrationBean;
}
实心圆 ：共有两种含义。它通过颜色的变化代表了实例的健康程度，它的健康度从绿色<黄色<橙色<红色递减。
该实心圆除了颜色的变化之外，它的大小也会根据实例的请求流量发生变化，流量越大该实心圆就越大。所以通过该实心圆的展示，就可以在大量的实例中快速的发现故障实例和高压力实例。
曲线 ：用来记录2分钟内流量的相对变化，可以通过它来观察到流量的上升和下降趋势。
