1.Hystrix配置中文文档
2.Hystrix技术指南（2）参数配置的源码详细介绍
3.一次简单的Java服务性能优化，实现压测 QPS 翻倍
4.Fallback多级降级，源码Timeout降级，源码Request Cache减压

Hystrix配置中文文档

       介绍

       Hystrix 使用 Archaius 作为配置属性的源码默认实现，本文档将详细介绍如何使用默认的源码 HystrixPropertiesStrategy 实现配置 Hystrix。每个属性有四个优先级：1. 全局默认值。源码网站延迟检测源码如果配置不存在，源码这是源码默认设置。2. 动态全局默认属性。源码允许您使用属性更改全局默认值。源码3. 实例默认值。源码定义特定于实例的源码默认值。4. 动态实例属性。源码动态设置特定于实例的源码值，覆盖前面三个级别的源码默认值。

       执行属性控制 HystrixCommand 的行为。ExecutionIsolationStrategy 属性指示 HystrixCommand.run() 的隔离策略。默认设置是使用线程隔离 (THREAD) 运行 HystrixCommand，并在需要时使用信号量隔离 (SEMAPHORE) 运行 HystrixObservableCommand。线程隔离提供额外的保护层，防止网络超时的延迟影响。对于大量调用，应考虑使用信号量隔离，蒙牛源码但通常只适用于非网络调用。Netflix API 使用线程隔离的命令多于使用信号量隔离的命令。

       超时属性设置 HystrixCommand 的行为，以毫秒为单位。默认值为 毫秒。默认属性可设置全局超时行为。实例属性允许定义特定于实例的超时值。通过配置，可以调整超时机制以适应不同需求。

       隔离原则包括设置超时时间、执行是否有超时、超时是否中断执行、取消时是否中断执行以及信号量的最大并发请求数。信号量用于限制并发请求数，减少资源占用。默认值为 。调整信号量大小时，应考虑整体容器的线程池大小，以提供适当保护。

       断路器属性控制 HystrixCircuitBreaker 的行为，包括是否使用断路器、跳闸阈值、灾厄源码跳闸后拒绝请求的时间、失败百分比阈值以及是否强制断路器状态。默认值为启用断路器，跳闸阈值为 ，请求数，跳闸后拒绝请求的时间为 毫秒，失败百分比阈值为 %，并且不强制断路器状态。

       指标属性与从 HystrixCommand 和 HystrixObservableCommand 执行中捕获指标有关。统计滚动窗口持续时间、滚动统计窗口划分的桶数、是否跟踪执行延迟以及百分位数的窗口持续时间、桶数和每个存储桶的最大执行次数。默认值为 毫秒、、启用跟踪执行延迟、 毫秒、6 以及 。这些属性用于优化指标收集并避免数据丢失。

       请求上下文属性与 HystrixCommand 使用的 HystrixRequestContext 功能有关。启用缓存键与 HystrixRequestCache 一起使用以提供重复数据删除功能、请求日志记录以及是视图源码否启用请求缓存。默认值为启用缓存键、启用请求日志记录以及启用请求缓存。

       HystrixCollapser 属性控制批处理执行的批处理中允许的最大请求数、触发批处理执行的毫秒数以及是否启用请求缓存。默认值为最大可能的批处理数、 毫秒以及启用请求缓存。

       线程池属性控制 Hystrix 命令在其上执行的线程池行为。核心线程池大小、最大线程池大小、最大队列大小、队列大小拒绝阈值、保持活动时间以及允许最大大小与核心大小不同。默认值为 。通过这些属性，可以优化线程池以适应不同负载和性能需求。设置合理的线程池大小有助于提高响应速度和资源利用率。

Hystrix技术指南（2）参数配置的详细介绍

       配置参数详解

       Hystrix属性优先级排序如下：

       1. 实例属性

       2. 实例默认

       3. 默认属性

       4. 默认值

       HystrixCommand.run()的隔离策略设置如下：

       执行超时限制设置为实例默认的属性execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds。

       设置是否启用执行超时限制为实例默认的属性execution.timeout.enabled。

       超时发生时是否中断执行为实例默认的属性execution.isolation.thread.interruptOnTimeout。

       取消动作发生时是否响应中断为实例默认的属性execution.isolation.thread.interruptOnCancel。

       最大请求数设置为实例默认的属性execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests。

       回退方法控制通过属性fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests、源码对话fallback.enabled来实现。

       断路器（Circuit Breaker）的配置如下：

       是否启用断路器设置为circuitBreaker.enabled。

       在一个滚动窗口中，打开断路器的最少请求数设置为circuitBreaker.requestVolumeThreshold。

       回路被打开后拒绝请求到再次尝试请求并决定回路是否继续打开的时间设置为circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds。

       打开回路并启动回退逻辑的错误比率设置为circuitBreaker.errorThresholdPercentage。

       强制断路器进入打开或关闭状态的属性circuitBreaker.forceOpen、circuitBreaker.forceClosed。

       请求上下文的配置包括：

       是否启用请求缓存设置为requestCache.enabled。

       是否记录日志到HystrixRequestLog设置为requestLog.enabled。

       HystrixCollapser行为控制如下：

       触发批处理执行前的最大请求数设置为maxRequestsInBatch。

       批处理创建到执行之间的毫秒数设置为timerDelayInMilliseconds。

       请求缓存是否对HystrixCollapser的调用起作用设置为requestCache.enabled。

       线程池属性包括：

       核心线程池大小设置为coreSize。

       线程池最大值设置为maximumSize。

       最大队列值设置为maxQueueSize。

       队列拒绝的阈值设置为queueSizeRejectionThreshold。

       存活时间设置为keepAliveTimeMinutes。

       允许maximumSize与coreSize不同设置为allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize。

       统计的滚动窗口的时间段大小设置为metrics.rollingStats.timeInMilliseconds。

       滚动的统计窗口被分成的桶的数目设置为metrics.rollingStats.numBuckets。

       这些配置选项允许您精确控制Hystrix的行为，确保您的应用程序能够高效、可靠地运行。详细配置需要根据您的具体需求进行调整。

一次简单的Java服务性能优化，实现压测 QPS 翻倍

       优化服务性能，实现压测 QPS 翻倍，是我们在处理性能瓶颈问题时的首要目标。起初，服务在低负载情况下，CPU 使用率和服务器负载就已达到较高水平，且在流量峰值时，接口频繁出现报错。引入服务熔断框架 Hystrix，虽然在一定程度上缓解了问题，但仍存在服务恢复延迟、变更上线风险等问题。经过近两周的优化，我们解决了多个性能瓶颈，最终使服务 QPS 翻倍，实现高 QPS 下的正常熔断和快速恢复。

       解决服务导致的高 CPU、高负载问题时，我们使用 jtop 工具分析了 JVM 内部资源占用情况，发现 JSON 序列化和 Bean 复制导致的 CPU 占用过高。通过优化代码，提升 Bean 复用率、采用 PB 替代 JSON 等方式，显著降低了 CPU 压力。

       针对 Hystrix 熔断框架的优化，我们首先对响应时间不正常的接口进行深入分析，发现 Hystrix TimerListener 的锁阻塞导致接口超时时间无法生效。排查后发现，由于服务内部对同一个 RPC 返回值的重复调用，导致大量 Hystrix TimerListener 被创建，进而影响响应时间。通过将 HystrixCommand 放到 LocalCache 的 load 方法中，并调整隔离策略为信号量模式，接口响应时间得到有效控制。

       在服务隔离和降级方面，我们引入了 Hystrix 可视化界面，通过限制接口方法的并发量，修改熔断策略。假设我们能容忍的最大接口响应时间为 ms，服务最大 QPS 为 ，则通过简单的计算得到适合的信号量限制，从而控制接口的总请求数和最大耗时，确保在流量突变时能进行有效降级。

       解决熔断时高负载导致服务无法恢复的问题，我们修改了服务内部的日志记录策略，避免在熔断后因日志输出增加服务器压力。同时，通过重写 Spring 框架的 ExceptionHandler，减少了异常处理的开销，使服务在 QPS 压力降低后能迅速恢复正常。

       在偶然发现 Spring 的异常捕获机制后，我们深入理解了其处理数据绑定的过程，通过添加参数解析器，避免了异常处理导致的性能损失，最终使得接口性能提升近十分之一。

       总结，性能优化是一个持续的过程，需要日常关注代码质量、合理使用技术工具、定期进行性能测试，及时发现和解决代码中的潜在问题。正确的策略和工具的应用，可以使服务在面对高负载和流量峰值时，保持稳定、高效运行。

Fallback多级降级，Timeout降级，Request Cache减压

       在处理分布式系统中的延迟和容错时，Hystrix扮演了关键角色。它通过引入“断路器”机制，当依赖服务出现故障时，会迅速切换到预设的fallback策略，提供可处理的备选响应，避免服务整体瘫痪和级联故障。这种机制确保了服务调用的线程不会因长时间等待或无法处理的异常而受阻。

       服务降级是一种应对异常情况的策略，当服务出现故障，服务器不再调用该服务，而是返回预定义的缺省值，尽管会降低服务水平，但至少保证了服务可用。这种做法需根据具体业务场景权衡利弊。

       在本文的示例中，作者通过Feign和Hystrix实现了一系列测试，包括多级降级、Timeout降级和Request Cache减压。测试步骤涉及了通过Postman发送请求，观察Feign的异常处理、Hystrix的降级响应，以及Request Cache是否有效。通过这些操作，验证了Hystrix在面对不同故障情况时的有效性和性能优化。

       在Timeout降级测试中，通过设置超时时间，检查是否能正确触发降级处理。而在Request Cache减压测试中，通过连续调用接口观察是否实现了缓存的正确加载和解压。整个过程旨在展示Hystrix在实际应用中的灵活运用和性能优化功能。