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Java虚拟机：SpringCloud的限流、降级和熔断——Hystrix( 四 )


2、线程隔离-信号量
上面提到了线程池隔离的缺点 ， 当依赖延迟极低的服务时 ， 线程池隔离技术引入的开销超过了它所带来的好处 。 这时候可以使用信号量隔离技术来代替 ， 通过设置信号量来限制对任何给定依赖的并发调用量 。 下图说明了线程池隔离和信号量隔离的主要区别：
Java虚拟机：SpringCloud的限流、降级和熔断——Hystrix
本文插图

使用线程池时 ， 发送请求的线程和执行依赖服务的线程不是同一个 ， 而使用信号量时 ， 发送请求的线程和执行依赖服务的线程时同一个 ，都是发起请求的线程 。
3、线程隔离总结
线程池和信号量都可以做线程隔离 ， 但各有各的优缺点和支持的场景 ， 对比如下：

Java虚拟机：SpringCloud的限流、降级和熔断——Hystrix
本文插图

线程池和信号量都支持熔断和限流 。 相比线程池 ， 信号量不需要线程切换 ， 因此避免了不必要的开销 。 但是信号量不支持异步 ， 也不支持超时 ， 也就是说当所请求的服务不可用时 ， 信号量会控制超过限制的请求立即返回 ， 但是已经持有信号量的线程只能等待服务响应或从超时中返回 ， 即可能出现长时间等待 。 线程池模式下 ， 当超过指定时间未响应的服务 ，Hystrix会通过响应中断的方式通知线程立即结束并返回 。
Java虚拟机：SpringCloud的限流、降级和熔断——Hystrix
本文插图

（二）熔断器
现实生活中 ， 可能大家都有注意到家庭电路中通常会安装一个保险盒 ， 当负载过载时 ， 保险盒中的保险丝会自动熔断 ， 以保护电路及家里的各种电器 ， 这就是熔断器的一个常见例子 。 Hystrix中的熔断器(Circuit Breaker)也是起类似作用 ， Hystrix在运行过程中会向每个commandKey对应的熔断器报告成功、失败、超时和拒绝的状态 ， 熔断器维护并统计这些数据 ， 并根据这些统计信息来决策熔断开关是否打开 。 如果打开 ， 熔断后续请求 ， 快速返回 。 隔一段时间（默认是5s）之后熔断器尝试半开 ， 放入一部分流量请求进来 ， 相当于对依赖服务进行一次健康检查 ， 如果请求成功 ， 熔断器关闭 。
熔断器配置 ， Circuit Breaker主要包括如下6个参数：
1、circuitBreaker.enabled
是否启用熔断器 ， 默认是TRUE 。 2 、circuitBreaker.forceOpen
熔断器强制打开 ， 始终保持打开状态 ， 不关注熔断开关的实际状态 。 默认值FLASE 。 3、circuitBreaker.forceClosed熔断器强制关闭 ， 始终保持关闭状态 ， 不关注熔断开关的实际状态 。 默认值FLASE 。
4、circuitBreaker.errorThresholdPercentage错误率 ， 默认值50% ， 例如一段时间（10s）内有100个请求 ， 其中有54个超时或者异常 ， 那么这段时间内的错误率是54% ， 大于了默认值50% ， 这种情况下会触发熔断器打开 。
5、circuitBreaker.requestVolumeThreshold
默认值20 。 含义是一段时间内至少有20个请求才进行errorThresholdPercentage计算 。 比如一段时间了有19个请求 ， 且这些请求全部失败了 ， 错误率是100% ， 但熔断器不会打开 ， 总请求数不满足20 。
6、circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds
半开状态试探睡眠时间 ， 默认值5000ms 。 如：当熔断器开启5000ms之后 ， 会尝试放过去一部分流量进行试探 ， 确定依赖服务是否恢复 。
（三）熔断器工作原理
下图展示了HystrixCircuitBreaker的工作原理：
Java虚拟机：SpringCloud的限流、降级和熔断——Hystrix
本文插图

熔断器工作的详细过程如下：
第一步 ， 调用 allowRequest() 判断是否允许将请求提交到线程池


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