达达配送平台是复杂的分布式系统，服务间依赖也较多，出现了不少由于服务调用出现异常而导致的重大事故，为了解决这些问题，基础架构团队研发出一套适合达达自己的熔断技术，从而保障了双十一期间每天支撑高达八百万订单而系统坚如磐石。

为什么需要在项目中引入Hystrix等熔断隔离机制，其可以应用在什么场景中？在分布式系统中，单个应用通常会有多个不同类型的外部依赖服务，内部通常依赖于各种RPC服务，外部则依赖于各种HTTP服务。这些依赖服务不可避免的会出现调用失败，比如超时、异常等情况，如何在外部依赖出问题的情况，仍然保证自身应用的稳定，就是Hystrix这类服务保障框架的工作了。常见的服务依赖如下图所示，应用X依赖于服务A、B和C，A和B正常提供服务，C服务出错，这是如何避免C服务对A、B服务产生影响，也引出了一个隔离的概念。

本文介绍了 Hystrix 的执行流程、主要部件功能与实现、常见使用模式等，结合了公司内部实践中对 Hystrix 进行的改造，希望能对理解 Hystrix 有所帮助。

在微服务架构中，根据业务来拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用（RPC），在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用。为了保证其高可用，单个服务通常会集群部署。由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现线程阻塞，此时若有大量的请求涌入，Servlet容器的线程资源会被消耗完毕，导致服务瘫痪。服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是服务故障的“雪崩”效应。

Hystrix 是 Netflix 开源的一款容错框架，包含常用的容错方法：线程池隔离、信号量隔离、熔断、降级回退。在高并发访问下，系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大，依赖有很多不可控的因素，比如网络连接变慢，资源繁忙，服务脱机等。

最近在对稳健理财BFF层聚合查询服务优化治理，针对文章内的串行改并行章节进行展开，分享下实践经验，主要涉及原同步改异步的过程、全异步化后衍生的问题以及治理方面的思考与改进。

Hystrix是用于分布式场景下服务熔断、降级的开源Java库。它的主要作用有线程隔离，熔断，降级和监控报警。这里不会过多的介绍Hystrix本身的概念及定义，具体内容可以看其github网站或是自行搜索，会有大量的仔细介绍。根据自身业务的具体情况，把外部依赖进行隔离，从而保证某些外部服务出现问题时，其它的服务仍然是可用并且是不受影响的。

本篇为第二部分，首先详细介绍了两种计数器的设计，桶的存储设计，以及配置、监控等方案；其次通过比对介绍了单机版hystrix的设计的特殊之处；最终，通过对多种计数器内核的方案做压测，说明我们最终选取方案的取舍。

为应对服务雪崩，采用hystrix的计数器和断路器设计，在php生态实践其熔断机制。在介绍了hystrix原理后，实现了多种计数方式，并压测给出性能比对结果。最后，完善了配置和监控等闭环。

本文学习了 Spring Cloud 中 Hystrix 跨线程传递数据的相关知识，同时类比了InheritableThreadLocal跨父子线程传递数据。

本文从源码角度分析了Hystrix熔断、隔离、健康统计等核心模块的实现原理，加强对底层原理的理解可以更加便捷的使用它。

Hystrix是Netlifx开源的一款容错框架，防雪崩利器，具备服务降级，服务熔断，依赖隔离，监控(Hystrix Dashboard)等功能。

本文分享了 ThreadLocal 遇到Hystrix时上下文信息传递的方案。

随着微服务流行，熔断作为一项很重要的技术也广为人知。当微服务的运行质量低于某个临界值时，启动熔断机制，暂停微服务调用一段时间，以保障后端微服务不会因为持续过负荷而宕机。本文整理自对限流降级开源项目Sentinel项目组成员子衿和宿何的专访。

总览Netflix Hystrix 通过类似滑动窗口的数据结构来统计调用的指标数据。Hystrix 1.5 将滑动窗口设计成了数据流（reactive stream, RxJava 中的 Observable）的形式。通过消费数据流的形式利用滑动窗口，并对数据流进行变换后进行后续的操作，可以让开发者更加灵活地去使用。由于 Hystrix 里大量使用了 RxJava，再加上滑动窗口本质就是不断变换的