Hystrix

在分布式环境中，许多服务依赖项不可避免地会失败。Hystrix是一个库，呀通过添加延迟容忍和容错逻辑来帮助控制这些分布式服务之间的交互。Hysteix通过隔离服务之间的访问点，停止他们之间的级联故障以及提供后背选择来实现这一点，所有这些都可以提高系统的整体弹性。

服务雪崩
在微服务之间进行服务调用是由于某一个服务故障，导致级联服务故障的现象，称为雪崩效应。雪崩效应描述的是提供方不可用，导致消费方不可用并将不可用逐渐放大的过程。

图解雪崩效应

当serviceA的流量波动很大的时候，流量经常会突然性增加，那么在这种情况下，就算serviceA能扛得住需求，serviceB和C未必能抗得住这突发的请求。如果C扛不住，那么B的请求也会阻塞，慢慢耗尽B的线程资源，B就会变得不可用。之后A也会变得不可用。

服务熔断（对调用链路的保护）
当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控，某个异常条件被触发，直接熔断整个服务。向调用方法返回一个符合预期的，可处理的备选响应，而不是长时间的等待或者抛出调用方法无法处理的异常，就保证了服务调用方的线程不会被长时间占用，避免故障在分布式系统中蔓延，乃至雪崩。如果目标服务情况好转则恢复调用。

当满足一定的阈值的时候或者当失败率达到一定的时候，断路器便会打开，当断路器打开的时候，所有的请求都不会进行转发，一段时间之后，这时候断路器是半开的状态，会让其中一个请求进行转发。如果成功，断路器就会关闭。若失败，断路器打开。

服务降级（对整个服务的保护）
服务压力剧增的时候根据当前的业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此缓解服务器的压力，以保证核心任务的进行。同时保证部分甚至大部分任务客户能得到正确的响应。也就是当前的请求处理不了了或者出错了，给一个默认的返回。
通俗：关闭系统中边缘服务，保证系统核心服务的正常运行

降级和熔断总结
共同点：
1.目的一直，都是从可用性可靠性着想，为防止系统的整体缓慢甚至崩溃所采用的技术手段。
2.最终让用户体验到的是某些功能暂时不可达或不可用
3.粒度一般都是服务级别
不同点：

1.触发原因不一样，服务熔断一般是某个服务故障而引起的，而服务降级一般是从整体负荷考虑的。
2.管理目标的层次不太一样，熔断其实是一个框架级别的处理，而降级一般需要对业务有层级之分

熔断必会触发降级，所以熔断也是降级的一种，区别在于熔断是对调用链路的保护而降级是对系统过载的一种保护
服务端以及客户端的降级和熔断的fallback返回值类型必须保持一致

服务熔断的实现
1.引入hystrix的依赖

2.在相应的方法上添加注解hystrixcommand（也可以更改fallbackmethod为默认的，所有的方法熔断之后会进行fallback的返回）
3.编写fallback方法

服务降级的实现
1.客户端openfeign+hystrix实现服务降级实现
引入hystrix依赖，配置文件开启feign支持hystrix
在feign客户端调用加入fallback指定降级处理
开发降级处理方法
2.开启openfeign支持服务降级

feign.hystrix.enabled=true

3.在openfeign客户端中加入属性
4.开发fallback处理类