hystrix介绍
Hystrix 供分布式系统使用，提供延迟和容错功能，隔离远程系统、访问和第三方程序库的访问点，防止级联失败，保证复杂的分布系统在面临不可避免的失败时，仍能有其弹性。
hystrix历史
hystrix，高可用性保障的一个框架，是Netflix公司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。时至今日，Netflix中每天都有数十亿次的服务间调用，通过Hystrix框架在进行，而Hystrix也帮助Netflix网站提升了整体的可用性和稳定性。
hystrix的适用场景
适用场景：
对于一个分布式系统，不同的的服务间存在着很多依赖，比如服务A依赖服务B、C、D，服务A拿到B、C、D返回的数据，进行下一个环节的操作，这时候如果服务B出现故障，这时候使用hystrix可以确保服务A停止调用服务B，只调用服务C、服务D，使系统能正常的响应，不会因为服务B故障而导致整个系统崩溃。
例如：
短信发送微服务，因为对接了多个渠道，当某个渠道不可用的情况下，hystrix熔断掉，然后采取另外的渠道进行下发。在发送量级比较大的情况，可以减少短信发送进行重试的时间。
不适用场景：
如果你的服务所依赖的服务均是核心业务，不能熔断，这个时候就不能使用hystrix了。
例如：
计费业务，id生成器业务作为核心业务，是整个短信业务的核心，如果引入熔断机制会导致业务流程失败，相当于整个短信业务不可用，所以这类核心无降级的服务是不应该启动hystrix的。
hystrix vs dubbo
也许你们的脑海中会有疑问，就是既然我们的分布式系统都使用了分布式服务治理框架了，例如dubbo，可以设置超时时间来打断未响应的调用；为什么还需要hystrix，这不是多此一举么，其实不然，因为dubbo设置的超时时间并不能减轻服务提供方的压力，当你的服务提供方出现故障时，大量的请求依然会打过来，这时候你的服务提供者不段的进行超时处理，抛timeout异常，也就是提供方依然在不断的接收大量的请求，如果突然来了个流量洪峰，你的web容器的线程就会瞬间被吃光，这时候会导致整个系统卡死，无法再为用户作出任何响应了。
而hystrix可以有丰富的配置，其原理是：在一个窗口时间内针对错误进行计数，当达到阈值则熔断提供方，不在请求该熔断的提供方，然后快速返回。hystrix能够解决服务提供者不可用的场景。他采用了资源隔离模式，通过线程隔离和信号量隔离保护主线程池；使用熔断器避免无节操的重试，并提供断路自动复位功能。下面我们就来看一看如何使用hystrix。
hystrix开发原则
（1）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
（2）避免请求排队和积压，采用限流和fail fast来控制故障
（3）提供fallback降级机制来应对故障
（4）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故障导致的影响
（5）通过近实时的统计/监控/报警功能，来提高故障发现的速度
（6）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
（7）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
hystrix如何实现目标
（1）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
（2）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
（3）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
（4）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
（5）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
（6）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
（7）对属性和配置的修改提供近实时的支持
摘抄
App Container可以是我们的应用容器，比如jetty，tomcat，也可以是一个用来处理外部请求的线程池（比如netty的worker线程池）。一个用户请求有可能依赖其他多个外部服务，比如上图中的A,H,I,P，在不可靠的网络环境下，任何的RPC都可能会面临三种情况：成功、失败、超时。如果一次用户请求所依赖外部服务(A,H,I,P)有任何一个不可用，就有可能导致整个用户请求被阻塞。考虑到应用容器的线程数目基本都是固定的（比如tomcat的线程池默认200），当在高并发的情况下，某一外部依赖的服务超时阻塞，就有可能使得整个主线程池被占满，这是长请求拥塞反模式（https://tech.meituan.com/performance_tuning_pattern.html）。
更进一步，线程池被占满就会导致整个服务不可用，而依赖该服务的其他服务，就又可能会重复产生上述问题。因此整个系统就像雪崩一样逐渐的扩散、坍塌、崩溃了！