一篇文章带你搞懂SpringCloud Hystrix 服务降级、服务熔断、服务监控、JMeter性能压测工具的安装和简单使用。

分布式系统面临的问题

服务雪崩
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。

Hystrix简单介绍

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-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。

作用

服务降级
服务熔断
接近实时的监控

现在Hystrix已经停止更新了

Hystrix重要的概念

三个核心的概念服务降级（fallback）服务熔断（break）服务限流（flowlimit）

服务降级

服务器忙，请稍后再试，不让客户端等待并立刻返回-个友好提示，fallback

哪些情况会出发降级

• 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

2.1 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
2.2 就是保险丝
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-窝蜂的过来拥挤，大家排队，一秒钟N个,有序进行

Hystrix支付微服务构建

新建一个带有Hystrix的微服务模块新建cloud-provider-hystrix-payment8001

引入pom文件的相关的依赖

与之前的项目相比较来说我们增加了一个新的依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

<dependencies>
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
           <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
       </dependency>

       <dependency>
           <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
           <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
       </dependency>

       <!--web包-->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
       </dependency>
       <!--通用包-->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
           <scope>runtime</scope>
           <optional>true</optional>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.projectlombok</groupId>
           <artifactId>lombok</artifactId>
           <optional>true</optional>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
           <scope>test</scope>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.example</groupId>
           <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
           <version>1.0-SNAPSHOT</version>
       </dependency>
   </dependencies>

为了项目的方便测试7002的eureka集群环境关闭掉。我们使用单机版的eureka来进行测试。

eureka:
  client:
    register-with-eureka: true #表示向注册中心注册自己 默认为true
    fetch-registry: true #是否从EurekaServer抓取已有的注册信息，默认为true,单节点无所谓,集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka
#      defaultZone: http://localhost:7001/eureka/,http://localhost:7001/eureka/ # 入驻地址
  instance:
    instance-id: payment8001
    prefer-ip-address: true

配置文件的编写

server:
  port: 8001

spring:
  application:
    name: cloud-provider-hystrix-payment

eureka:
  client:
    register-with-eureka: true
    fetch-registry: true
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka

之后新建主启动类

package com.dzu.springboot;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;

/**
 * @author chenruxu
 * @date 1.7
 * 主启动类编写
 */
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class PaymentHystrixMain8001 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class,args);
    }
}

编写完成之后，进行业务类的实现和具体的编写和测试(简单起见只有一个业务层的实现类来进行代替)

package com.dzu.springboot.service;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class PaymentService {
    /**
     * 正常访问
     * @param id
     * @return
     */
    public String paymentInfo_ok(Integer id){
        return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_ok, id :"+id+"\t"+"成功";
    }

    /**
     * 可能会出现超时报错的方法
     * @param id
     * @return
     */
    public String paymentInfo_timeout(Integer id){
        int time=3;
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(time);
        }catch (InterruptedException e){
            e.printStackTrace();
        }
        return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_timeout, id :"+id+"\t"+"耗时（秒): "+time;
    }
}

控制器的实现

package com.dzu.springboot.controller;

import com.dzu.springboot.service.PaymentService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {

    @Resource
    private PaymentService paymentService;

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    /**
     * 正常访问
     * @param id
     * @return
     */
    @RequestMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_ok(@PathVariable("id") Integer id){
        String result=paymentService.paymentInfo_ok(id);
        log.info("*******result:" +result);
        return  result;
    }

    /**
     * 超时
     * @param id
     * @return
     */
    @RequestMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_time(@PathVariable("id") Integer id){
        String result=paymentService.paymentInfo_timeout(id);
        log.info("*******result:" +result);
        return  result;
    }
}

测试开启带有Hystrix的8001支付微服务，和7001eureka服务配置中心完成测试

此时说明了带有Hystrix的8001服务提供者的自测通过

JMeter进行高并发压测

Jmeter安装使用

官网的下载地址： https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

解压文件后配置Jmeter的环境变量

环境变量配置：开始配置环境变量了。在系统变量框，点击“新建”，建立一个变量：JMETER_HOME,值为你解压的jmeter安装路径

配置classpath变量，没有的话也要按照上面步骤进行新建，有的话直接进行选中，点击编辑即可。变量值固定为：%JMETER_HOME%\lib\ext\ApacheJMeter_core.jar;%JMETER_HOME%\lib\jorphan.jar;%JMETER_HOME%\lib/logkit-2.0.jar; 做完之后一定要保存，不确定的话可以直接点击确定按钮直到退到我的电脑页面。

测试使用

基本配置完成，然后验证一下是否配置正确，是否可用。

首先进到你的jmeter安装路径，找到bin文件夹，点击进去，找到jmeter.bat，鼠标右键用管理员方式运行，或者直接双击打开，此时会弹出2个界面：1.个是命令窗口，使用jmeter的时候此命令窗口不能关，你缩小到电脑任务栏即可。2.还有一个界面是jmeter工作页面，你可以在里面进行相关的操作.具体如图

到此时JMeter安装结束进入启动之后的页面

汉化设置

在使用jmeter5.4.1的时候发现每次进入jmeter的时候，它不能保留住上次使用jmeter配置的语言，每次打开都会初始化为英语，感觉很没有体验感。
这里我们只需要修改jmeter 的默认语言就能完美解决了
首先在jmeter 的bin目录下找到配置文件jmeter.properties，打开配置文件以后搜索***#language=en***
这里只需要将这一行的#去掉然后修改为：

保存后再打开就可以默认为简体中文了，不需要再每次设置语言。
同理可以设置为语言为自己需要的语言，只需要将默认语言设置为列表对应的缩写就行。

之后重新启动Jmeter.bat之后配置文件生效。此时出现汉化之后的页面

使用Jmeter对Hystrix的支付微服务进行压测

对整个系统的压测步骤进行简单的说明，最后根据压测的结果得出结论。

添加一个线程组，并设置并发量为20000次。

之后在线程组上添加一个Http的请求测试

添加完成之后使用get请求的方式对超时服务的方法进行压测。

之后启动项目进行压测，控制台这里疯狂的输出线程信息。此时对http://localhost:8001/payment/hystrix/timeout/3的高并发压测完成。

此时在访问正常的方法的时候发现该访问服务的响应变慢了。

在发送20000个请求后，http://localhost:8001/payment/hystrix/timeout/1和http://localhost:8001/payment/hystrix/ok/1两个请求都变慢了

为什么会被拖慢？
tomcat的默认的工作线程数被打满了，没有多余的线程来分解压力和处理。

订单微服务调用支付服务

下面将模拟访问的情况进行进一步的恶化，

创建订单访问的微服务80并对订单访问的微服务进行压测。

新建cloud-consumer-feign-hystrix-order80

修改pom引入需要使用的依赖环境

 <dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>

    <!--web包-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    <!--通用包-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.example</groupId>
        <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
</dependencies>

之后修改yaml的配置文件

server:
  port: 80

eureka:
  client:
    #表示是否将自己注册进eurekaServer 默认为true
    register-with-eureka: false
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/

创建主启动类并加上启动OpenFegin组件的注解@EnableFeignClients

package com.dzu.springcloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class OrderHystrixMain80 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);
    }
}

业务类的实现采用注解加接口的形式创建调用服务的service接口，和用来跳转控制的控制类

package com.dzu.springcloud.service;

import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

@Component
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT")
public interface PaymentHystrixService {

    @RequestMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_ok(@PathVariable("id") Integer id);

    @RequestMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_time(@PathVariable("id") Integer id);
}

控制器类

package com.dzu.springcloud.controller;

import com.dzu.springcloud.service.PaymentHystrixService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;

@RestController
@Slf4j
public class OrderHystrixController {

    @Resource
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;


    /**
     * 正常访问
     * @param id
     * @return
     */
    @RequestMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_ok(@PathVariable("id") Integer id){
        String result=paymentHystrixService.paymentInfo_ok(id);
        return result;
    }
    
    /**
     * 超时
     * @param id
     * @return
     */
    @RequestMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_timeout(@PathVariable("id") Integer id){

        String result=paymentHystrixService.paymentInfo_timeout(id);
        return result;

    }

}

开启这三个微服务来进行自测

自测8001的两个方法测试通过。

在没有压测的情况下通过客户端访问正常8001微服务上正常的方法。测试通过。

开启压测工具进行压测处理

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-QyGblxo9-1641639284677)(C:\Users\Lenovo\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220107205743461.png)]

当并发量为2万时有时会出现超时报错的现象。

也有的情况下会正常的访问，但访问的速度变得很慢服务的性能变低。

压测前cpu性能

故障现象和导致原因
8001同一层次的其它接口服务被困死，因为tomcat线程池里面的工作线程已经被挤占完毕
80此时调用8001,客户端访问响应缓慢，转圈圈

降级容错解决的维度要求

解决的要求：
1.超时导致服务器变慢
2.出错（宕机或程序运行出错）

解决
1.对方服务(8001)超时了，调用者(80)不能一-直卡死等待,必须有服务降级
2.对方服务(8001 )down机了，调用者(80)不能一-直卡死等待，必须有服务降级
3.对方服务(8001)OK,调用者(80)自己出故障或有自我要求(自己的等待时间小于服务提供者），自己降级处理

Hystrix服务降级

支付微服务侧fallback

服务降级
降级配置：@ HystrixCommand

在8001微服务的控制器方法（服务上）添加注解@HystrixCommand在编写注解中放置的方法，用来做服务降级的处理。

package com.dzu.springboot.service;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class PaymentService {
    /**
     * 正常访问
     * @param id
     * @return
     */
    public String paymentInfo_ok(Integer id){
        return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_ok, id :"+id+"\t"+"成功";
    }

    /**
     * 可能会出现超时报错的方法
     * @param id
     * @return
     */
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler")
    public String paymentInfo_timeout(Integer id){
        int time=5;
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(time);
        }catch (InterruptedException e){
            e.printStackTrace();
        }
        return "线程池:"+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_timeout, id :"+id+"\t"+"耗时（秒): "+time;
    }

    /**
     * 超时或者报错之后的服务降级
     * 兜底处理
     * @param id
     * @return
     */
    public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id){
        return "线程池： "+Thread.currentThread().getName()+"id:="+id+"\t"+"服务降级";
    }
}

在主启动类上加入注解@EnableCircuitBreaker进行组件的激活。

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker
public class PaymentHystrixMain8001 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class,args);
    }
}

在刚刚的service业务对象上完善注解。

@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "3000")
    })

完善完成注解信息之后，开启服务进行测试。（超时之后直接进入服务降级的方法中进行处理）

Hystrix之服务降级订单侧fallback

客户端一侧的降级保护。

80订单微服务，也可以更好的保护自己，进行客户端的降级保护。

客户端的降级处理：修改配置文件开启enable属性

server:
  port: 80
#没置feign客户端超时时间(openFeign默认支持ribbon)
ribbon:
  #指的是建立连接所用的时间，适用于网络状况iE常的情况下两端连接所用的时间
  Readtimeout: 5000
  #指的是建立连接后从服务器读取到可用资源所用的时间
  ConnectTimeout: 5000

eureka:
  client:
    #表示是否将自己注册进eurekaServer 默认为true
    register-with-eureka: false
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka/
  
feign:
  hystrix:
    enabled: true

主启动类的修改和完善加上@EnableHystrix注解

package com.dzu.springcloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.EnableHystrix;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableHystrix
public class OrderHystrixMain80 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);
    }
}

实现

 /**
     * 超时
     * @param id
     * @return
     */

    @RequestMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "1500")
    })
    public String paymentInfo_timeout(@PathVariable("id") Integer id){

        String result=paymentHystrixService.paymentInfo_timeout(id);
        return result;
    }

    public String paymentInfo_TimeOutHandler(@PathVariable("id")Integer id){
        return "消费者80对方支付繁忙请稍后在尝试";
    }

http://localhost/consumer/hystrix/timeout/3

此时客户端的服务降级完成对应的操作。

Hystrix全局服务降级

存在的问题：
1.每个业务方法对应一个兜底的方法，代码膨胀
2.统一和自定义分开

问题解决
1.@DefaultProperties(defaultFallback = “)
1: 1每个方法配置一个服务降级方法
1: N除了个别重要核心业务有专属,庀普通的可以通过@DefaultProperties(defaultFallback=“”) 统- -跳转到统- 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

Hystrix服务熔断

服务熔断理论

服务熔断
1.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
2.就是保险丝 服务的降级->进而熔断->恢复调用链路

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.

相关论文：
https://martinfowler.com/bliki/CircuitBreaker.html

服务熔断实际操作

简单期间只修改cloud-provider-hystrix-payment8001

在paymentSerivice上增加一个服务熔断的方法

注解的整体含义是在10秒中之内10次请求中有60%的失败率就会开启服务熔断。

如果传递的数是负数则会出错走降级之后的方法，如果传递的数是正数的话则会走正常返回随机流水号的方法

//======================服务熔断===============
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name="circuitBreaker.enabled",value = "true"),//是否开启断路器
            @HystrixProperty(name="circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"),//请求次数
            @HystrixProperty(name="circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"),//时间窗口期
            @HystrixProperty(name="circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"),//失败率达到多少后跳闸
    })
    public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){
        if(id<0){
            throw new RuntimeException("========id不能为负数");
        }
        String serialNumber = IdUtil.simpleUUID();
        return Thread.currentThread().getName()+"调用成功，流水号："+serialNumber;
    }

    public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id){
        return "id不能为负数，请稍后再试";
    }

在controller上添加上对应的控制器方法之后。完成之后重启8001服务提供者进行指定信息的测试。

  //======================服务熔断===============
    @GetMapping("/payment/circuit/{id}")
    public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){
        String result = paymentService.paymentCircuitBreaker(id);
        log.info("******result:"+result);
        return result;
    }

测试步骤及其服务熔断的含义：当get请求方式携带的参数是负数的时候，会抛出运行异常。此时按照之前测试的结果进行服务的降级，输出id不能为负数，请稍后再试。只会当10s中之内访问负数的次数达到6次以上的时候会进行熔断处理------正确的输出随机id号的服务被禁止就是我们说的服务的熔断，之后如果恢复正常的情况会恢复到最初正常的状态。

服务熔断总结
熔断类型
1.熔断打开
请求不再进行调用当前服务，内部设置时钟一般为MTTR (平均故障处理时间)，当打开时长达到所设时钟则进入半熔断状态

2.熔断关闭
熔断关闭不会对服务进行熔断

3.熔断半开
部分请求根据规则调用当前服务，如果请求成功且符合规则则认为当前服务恢复正常，关闭熔断

官网断路器流程图

断路器在什么情况下开始起作用

断路器开启或者关闭的条件
1.当满足一定的阀值的时候(默认10秒内超过20个请求次数)
2.当失败率达到一定的时候(默认10秒内超过50%的请求失败)
3.到达以上阀值，断路器将会开启
4.当开启的时候，所有请求都不会进行转发
5.一段时间之后(默认是5秒) ,这个时候断路器是半开状态，会让其中一个请求进行转发。
6.如果成功，断路器会关闭，若失败，继续开启。重复4和5

断路器开启后
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，hytrix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- -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。

服务限流可以使用Ailibaba的Sentine进行实现

服务监控

服务监控hystrixDashboar
概述：
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。

仪表盘9001
1.新建cloud-consumer-hystrix-dashboard9001
2.POM

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>springcloud</artifactId>
        <groupId>org.example</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>cloud-consumer-hystrix-dashboard9001</artifactId>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
        </dependency>
        <!--web包-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--通用包-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.example</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>1.0-SNAPSHOT</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

修改yaml配置文件

server:
  port: 9001

编写主启动类进行测试出现监控的web界面。启动cloud-consumer-hystrix-dashboard9001该微服务后续将监控微服务8001。测试
地址：http://localhost:9001/hystrix

服务监控实战

通过9001仪表盘来监控8001这个微服务观察会出现怎样的监控页面。

修改8001微服务上的程序代码。

断路器演示(服务监控hystrixDashboard)
1.修改cloud-provider-hystrix-payment8001
注意:新版本Hystrix需要在主启动类MainAppHystrix8001中指定监控路径

在8001的主启动类上添加必要的配置信息

 /**
     * 此配置是为了服务监控而配置，与服务容错本身无观，springCloud 升级之后的坑
     * ServletRegistrationBean因为springboot的默认路径不是/hystrix.stream
     * 只要在自己的项目中配置上下面的servlet即可
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public ServletRegistrationBean getServlet() {
        HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
        ServletRegistrationBean<HystrixMetricsStreamServlet> registrationBean = new ServletRegistrationBean<>(streamServlet);
        registrationBean.setLoadOnStartup(1);
        registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
        registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
        return registrationBean;
    }

package com.dzu.springcloud;

import com.netflix.hystrix.contrib.metrics.eventstream.HystrixMetricsStreamServlet;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.EnableCircuitBreaker;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.dashboard.EnableHystrixDashboard;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
@EnableCircuitBreaker
public class HystrixDashboardMain9001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HystrixDashboardMain9001.class,args);
    }
    /**
     * 此配置是为了服务监控而配置，与服务容错本身无观，springCloud 升级之后的坑
     * ServletRegistrationBean因为springboot的默认路径不是/hystrix.stream
     * 只要在自己的项目中配置上下面的servlet即可
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public ServletRegistrationBean getServlet() {
        HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
        ServletRegistrationBean<HystrixMetricsStreamServlet> registrationBean = new ServletRegistrationBean<>(streamServlet);
        registrationBean.setLoadOnStartup(1);
        registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
        registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
        return registrationBean;
    }

}

监控测试
启动1个eureka或者3个eureka集群均可
观察监控窗口
9001监控8001
地址：http://localhost:8001/hystrix.stream