一、服务熔断 Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统中，许多依赖不可避免的会调用失败，超时、异常等，Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，提高分布式系统的弹性
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保户机制，当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的相应信息。当检测当该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路，熔断机制的注解是@HystrixCommand
“熔断器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控，，某个异常条件被触发，直接熔断整个服务。，向调用方法返回一个符合预期的、可处理的备选响应(FallBack),而不是长时间的等待或者抛出吊牌用方法无法处理的异常，就保证了服务调用方的线程不会被长时间占用，避免故障在分布式系统中蔓延，乃至雪崩
使用步骤： 1、导入maven依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId> <version>1.2.3.RELEASE</version> </dependency>2、在调用方法@HystrixCommand注解
注意：
当查询数据库时，User是存在的，则正常返回，当不存在时User为null，我自定义了一个异常
此时该方法出现异常，就会通过 @HystrixCommand(fallbackMethod =“hystrix_GET” )，找到下面的备选响应
//正常的功能方法 @GetMapping("/product/findone/{id}") @HystrixCommand(fallbackMethod ="hystrix_GET" ) //去找备选响应，进行服务降级 public User findById(@PathVariable("id") Integer id) { User user = userService.findById(id); if (null == user){ throw new RuntimeException("该"+id+"没有对应信息"); } return user; } //备选响应，服务降级 public User hystrix_GET(@PathVariable("id") Integer id){ return new User(id,"该ID："+id+"没有对应的数据","Hystrix服务降级"); }3、启动类上加@EnableCircuitBreaker注解，开启服务熔断机制
@SpringBootApplication @MapperScan("com.ghh.mapper") @EnableEurekaClient @EnableCircuitBreaker //开启服务熔断机制 public class ProductStart_8003 { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ProductStart_8003.class,args); } }4、运行页面
5，向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应的
此时：spring强调业务逻辑，处理异常信息，要分离，上面的方法会发生方法膨胀，耦合太严重，最终业务主逻辑和
熔断的处理方式，在接口绑定，实现与主逻辑解耦
二、服务降级 服务降级处理是在客户端实现完成的，与服务端没有关系
整体资源快不够了，忍痛将某些服务单元先关掉，关闭后还要返回一些可处理的备选方法，待渡过难关，再开启回来，
使用步骤：
1、在api层创建一个一个降级服务，并实现FallbackFactory接口，且泛型为Feign的调用接口
切记，必须在类上方加上@Component注解，
@Component public class UserClientService implements FallbackFactory<UserService> { //Feign调用的接口 @Override public UserService create(Throwable throwable) { //构建匿名 return new UserService() { @Override public User findById(Integer id) { return new User(id,"该ID："+id+"没有对应的数据","Hystrix此服务以关闭"); } @Override public List<User> findAll() { return null; } }; } }@Component public class UserClientService implements FallbackFactory { //Feign调用的接口 @Override public UserService create(Throwable throwable) { //构建匿名 return new UserService() { @Override public User findById(Integer id) { return new User(id,“该ID：”+id+“没有对应的数据”,“Hystrix此服务以关闭”); } @Override public List findAll() { return null; } }; } }
2、在api的接口中（此处我的分布式项目中使用的是Feign的调用方法）
@FeignClient(value = "MICROSERVICE-PRODUCT",fallbackFactory = UserClientService.class) //指明服务关闭后，会返回方法的类的字节码 public interface UserService { @GetMapping("/product/findone/{id}") public User findById(@PathVariable("id") Integer id); @GetMapping("/product/list") public List<User> findAll(); }3、在消费者模块的配置文件yml中
feign: #开启服务熔断服务降级 hystrix: enabled: true 4、测试开启eureka的集群，提供者，Feign的消费者，然后进行测试
当我们的整体资源不快够用，需要关闭提供该服务，又不想整体资源因依赖这个服务而发生级联效应，我们使用了上面的技术进行了服务降级处理，
当我们关闭此服务后
总结： 分布式项目中，有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候不可避免地失败，
服务雪崩：当A调用微服务B，B调C，和其他微服务，这是扇出，当扇出链路上某个微服务调用响应时间过长或者不可用，对微服务的A的调用就会占用越来越多的系统资源，导致系统崩溃，所谓的雪崩效应
服务熔断：一般是某个服务异常引起的，相当于“保险丝”，当某个异常条件被触发，直接熔断整个服务，不是等到此服务超时
服务降级：降级一般是从整体负荷考虑，当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，客户端可自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值，虽然服务水平下降，当能用，比直接挂掉要强
springcloud是spring，采用AOP的思想，异常处理信息，我们某个服务的功能是每个方法，我们还可以使用AOP直接在api层通过接口设置服务降级
