如程序逻辑导致内存泄漏，JVM长时间FullGC等。
（5）同步等待
服务间采用同步调用模式，同步等待造成的资源耗尽。
2、应对策略
针对造成雪崩效应的不同场景，可以使用不同的应对策略，没有一种通用所有场景的策略。
（1）硬件故障
多机房容灾、异地多活等。
（2）流量激增
服务自动扩容、流量控制（限流、关闭重试）等。
（3）缓存穿透
缓存预加载、缓存异步加载等。
（4）程序bug
修改程序bug、及时释放资源等。
（5）同步等待
资源隔离、MQ解耦。、不可用服务调用快速失败等。资源隔离通常指不同服务调用采取不同的线程池；不可用服务调用快速失败一般通过熔断模式结合超时机制实现。
综上所述，如果一个应用不能对来自依赖的故障进行隔离，那该应用本身就处在被拖垮的风险中。因此，为了构建稳定、可靠的分布式系统，我们的服务应当具有自我保护能力，当依赖服务不可用时，当前服务启动自我保护功能，从而避免发生雪崩效应。本文将重点介绍使用Hystrix解决同步等待的雪崩问题。
三、初探Hystrix
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Hystrix，中文含义是豪猪，因其背上长满荆棘，从而拥有了自我保护的能力。本文所说的Hystrix是Netflix公司开源的一款容错框架，同样具有自我保护能力。为了实现容错和自我保护，下面我们看看Hystrix如何设计和实现的。
1、Hystrix设计目标
- 对来自依赖的延迟和故障进行防护和控制，这些依赖通常都是通过网络访问的。
- 阻止失败并迅速恢复
- 回退并优雅降级
- 提供近实时的监控与告警
2、Hystrix遵循的设计原则
- 防止任何单独的依赖耗尽资源（线程）
- 过载立即切断并快速失败，防止排队
- 尽可能提供回退以保护用户免受故障
- 使用隔离技术（例如隔板、泳道和断路器模式）来限制任何一个依赖的影响
- 通过近实时的指标，监控和告警，确保故障被及时发现
- 通过动态修改配置属性，确保故障及时恢复
- 防止整个依赖客户端执行失败，而不仅仅是网络通信
3、Hystrix如何实现这些设计目标
- 使用命令模式将所有对外部服务（或依赖关系）的调用包装在HystrixCommand或 HystrixObservableCommand对象中，并将该对象放在单独的线程中执行。
- 每个依赖都维护着一个线程池（或信号量），线程池被耗尽则拒绝请求（而不是让请求排队）。
- 记录请求成功，失败，超时和线程拒绝。
- 服务错误百分比超过了阈值，熔断器开关自动打开，一段时间内停止对该服务的所有请求。
- 请求失败，被拒绝，超时或熔断时执行降级逻辑。
- 近实时地监控指标和配置的修改。
四、Hystrix处理流程
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1、Hystrix 整个工作流程如下
（1）构造一个 HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象， 用于封装请求，并在构造方法配置请求被执行需要的参数；
（2）执行命令， Hystrix 提供了4种执行命令的方法，后面详述；
（3）判断是否使用缓存响应请求，若启用了缓存，且缓存可用，直接使用缓存响应请求。 Hystrix 支持请求缓存，但需要用户自定义启动；
（4）判断熔断器是否打开，如果打开，调到第8步；
（5）判断线程池、队列、信号量是否已满，已满则调到第8步；
（6）执行 HystrixObservableCommand.construct()或HystrixCommand.run()， 如果执行失败或者超时，跳到第8步；否者，跳到第9步；
（7）统计熔断器监控指标；
（8）走Fallback降级方法；
（9）返回请求响应。
从流程图上可知道，第5步线程池、队列、信号量已满时，还会执行第7步逻辑，更新熔断器统计信息，而第6步无论成功与否，都会更新熔断器统计信息。
2、执行命令的几种方法
Hystrix提供了4种执行命令的方法，execute()和queue()适用于 HystrixCommand 对象，而observer()和toObservable()适用于 HystrixObservableCommand对象。
（1）execute()
以同步阻塞方法执行run()，只支持接收一个值对象。 Hystrix会从线程池中取一个线程来执行run()，并等待返回值。
（2）queue()
以异步非阻塞方法执行run()，只支持接收一个值对象。调用queue()就直接返回一个Future对象。可通过Future.get()拿到run()的返回结果，但 Future.get() 是阻塞执行的。若执行成功， Future.get() 返回单个返回值。当执行失败时，如果没有重写fallback， Future.get() 抛出异常。
（3）observe()
事件注册前执行run()/construct()，支持接收多个值对象，取决于发射源。调用observe()会返回一个hot Observable，也就是说，调用 observe()自动触发执行run()/construct()，无论是否存在订阅者。
如果继承的是HystrixCommand，hystrix会从线程池中取一个线程以非阻塞方式执行run()；如果继承的是HystrixObservableCommand，将以调用线程阻塞执行construct()。
observe()使用方法：
- 调用 observe()会返回一个Observable对象
- 调用这个 Observable对象的subscribe()方法完成事件注册，从而获取结果
（4）toObservable()
事件注册后执行run()/construct()，支持接收多个值对象，取决于发射源。调用 toObservable() 会返回一个cold Observable，也就是说，调用 toObservable() 不会立即触发执行run()/construct()，必须有订阅者订阅 Observable 时才会执行。
如果继承的是 HystrixComman，hystrix会从线程池中取一个线程以非阻塞方式执行run()，调用线程不必等待run()；如果继承的是 HystrixObservableCommand ，将以调用线程堵塞执行construct()，调用线程需等待construct()执行完才能继续往下走。
toObservable()使用方法：
- 调用observe()会返回一个Observable对象
- 调用这个 Observable对象的subscribe()方法完成事件注册，从而获取结果
需注意的是， HystrixCommand也支持 toObservable()和observe()， 但是即使将 HystrixCommand 转换成Observable，它也只能发射一个值对象。只有 HystrixObservableCommand才支持发射多个值对象。
3、几种方法的关系
- execute()实际是调用了queue().get()
- queue()实际调用了toObservable().toBlocking().toFuture()
- observe()实际调用toObservable()获得一个cold Observable，再创建一个ReplaySubject对象订阅Observable，将源Observable转化为hot Observable。因此调用observe()会自动触发执行run()/construct()。
Hystrix 总是以Observable的形式作为相应返回，不同执行命令的方法只是进行了相应的转换。
五、 Hystrix 容错
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Hystrix 的容错主要是通过添加容许延迟和容错方法，帮助控制这些分布式服务之间的交互。还通过隔离服务之间的访问点，阻止它们之间的级联故障以及提供退回选项来实现这一点，从而提高系统的整体弹性。 Hystrix主要提供了一下几种容错方法：
- 资源隔离
- 熔断
- 降级
资源隔离主要指对线程的隔离。 Hystrix提供了两种线程隔离的方式：线程池和信号量。
1、线程隔离-线程池
Hystrix还通过命令模式对发送请求的对象和执行请求的对象进行解耦，将不同类型的业务请求封装为对应的命令请求。如订单服务查询商品，查询商品请求->商品command；商品服务查询库存，查询库存请求->库存command。并且为每个类型的command配置一个线程池，当第一次创建command时，根据配置创建一个线程池，并放入ConcurrentHashMap，如商品command：
final static ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool> threadPools = new ConcurrentHashMap<String, HystrixThreadPool>();
...
if (!threadPools.containsKey(key)) {
threadPools.put(key, new HystrixThreadPoolDefault(threadPoolKey, propertiesBuilder));
}后续查询商品的请求创建command时，将会重用已创建的线程池。线程池隔离之后的服务依赖关系：
通过发送请求线程与执行请求的线程分离，可有效防止发生级联故障。当线程池或请求队列饱和时，Hystrix将拒绝服务，使得请求线程可以快速失败，从而避免依赖问题扩散。
线程池隔离优点：
- 保护应用程序以免受来自依赖故障的影响，指定依赖线程池饱和不会影响应用程序的其余部分。
- 当引入新客户端lib时，即使发生问题，也是在lib中，并不会影响其他内容。
- 当依赖从故障恢复正常时，应用程序会立即恢复正常的性能。
- 当应用程序一些配置参数错误时，线程池的运行状况会很快检测到这一点（通过增加错误、延迟、超时、拒绝等），同时可以通过动态属性进行实时纠正错误的参数配置。
- 如果服务的性能有变化，需要实时调整，比如增加或减少超时时间，更改重试次数，可以通过线程池指标状态属性修改，而且不会影响到其它调用请求。
- 除了隔离优势外， Hystrix 拥有专门的线程可提供内置的并发功能，使得可以在同步调用之上构建异步门面（外观模式），为异步编程提供了支持（ Hystrix 引入了R小Java异步框架）。
注意：尽管线程池提供了线程隔离，我们的客户端底层代码也必须要有超时设置或响应线程中断，不能无限制的阻塞以致线程池一直饱和。
缺点：
线程池的主要缺点是增加了计算开销。每个命令的执行都在单独的线程完成，增加了排队、调度和上下文切换的开销。因此，要使用 Hystrix ，就必须接受它带来的开销，以换取它所提供的的好处。
通常情况下，线程池引入的开销足够小，不会有重大的成本和性能影响。但对于一些访问延迟极低的服务，如只依赖内存缓存，线程池引入的开销就比较明显了，这时候使用线程池隔离技术就不合适了，我们需要考虑更轻量级的方式，如信号量隔离。
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：
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：
线程切换 | 支持异步 | 支持超时 | 支持熔断 | 限流 | 开销 | |
信号量 | 否 | 否 | 否 | 是 | 是 | 小 |
线程池 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 大 |
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。
六、熔断器
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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。
七、熔断器工作原理
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下图展示了HystrixCircuitBreaker的工作原理：
