Hystrix配置

分布式系统面临的问题

复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。

服务雪崩

多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”.

对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，备份队列，线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障。这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。
所以，
通常当你发现一个模块下的某个实例失败后，这时候这个模块依然还会接收流量，然后这个有问题的模块还调用了其他的模块，这样就会发生级联故障，或者叫雪崩。

引起雪崩的原因和服务雪崩的三个阶段

1、硬件故障；
2、程序Bug；
3、缓存击穿（用户大量访问缓存中没有的键值，导致大量请求查询数据库，使数据库压力过大）；
4、用户大量请求；

服务雪崩的第一阶段: 服务不可用；
第二阶段：调用端重试加大流量（用户重试/代码逻辑重试）；
第三阶段：服务调用者不可用（同步等待造成的资源耗尽）；

解决方案

1）应用扩容（扩大服务器承受力）

加机器
升级硬件
2）流量控制（超出限定流量，返回类似重试页面让用户稍后再试）

限流
关闭重试
3）缓存

将用户可能访问的数据大量的放入缓存中，减少访问数据库的请求。

4）服务降级

服务接口拒绝服务
页面拒绝服务
延迟持久化
随机拒绝服务
5）服务熔断
服务的降级->进而熔断->恢复调用链路

构建基本项目（服务端）

添加依赖



    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-netflix-hystrix

配置yml文件

server:
  port: 8001

spring:
  application:
    name: cloud-provider-hystrix-payment

eureka:
  client:
    register-with-eureka: true
    fetch-registry: true
    service-url:
      #defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka,http://eureka7002.com:7002/eureka
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka

主启动类

在启动类上加入注解
@EnableCircuitBreaker //启用断路器
注意: 这里其实也可以使用 spring cloud应用中的@SpringCloudApplication注解

@SpringCloudApplication注解源码：

@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableCircuitBreaker
public @interface SpringCloudApplication {

}

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient //注册服务
@EnableCircuitBreaker //开启熔断服务
public class PaymentHystrixMain8001
{
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class, args);
    }
}

业务类

@Service
public class PaymentService {
    /**
     * 正常访问，肯定OK
     * @param id
     * @return
     */
    public String paymentInfo_OK(Integer id) {
        return "线程池:  "+Thread.currentThread().getName()+"  paymentInfo_OK,id:  "+id+"\t"+"O(∩_∩)O哈哈~";
    }

    //服务降级
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="5000")
    })
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) {
        //int age = 10/0;
        try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
        return "线程池:  "+Thread.currentThread().getName()+" id:  "+id+"\t"+"O(∩_∩)O哈哈~"+"  耗时(秒): ";
    }
    public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id) {
        return "线程池:  "+Thread.currentThread().getName()+"  8001系统繁忙或者运行报错，请稍后再试,id:  "+id+"\t"+"o(╥﹏╥)o";
    }

    //服务熔断（降级->熔断）
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),// 是否开启断路器
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"),// 请求次数
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"), // 时间窗口期
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"),// 失败率达到多少后跳闸
    })
    public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id) {
        if(id < 0) {
            throw new RuntimeException("******id 不能负数");
        }
        String serialNumber = IdUtil.simpleUUID();

        return Thread.currentThread().getName()+"\t"+"调用成功，流水号: " + serialNumber;
    }
    public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id) {
        return "id 不能负数，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~   id: " +id;
    }
}

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController
{
    @Resource
    private PaymentService paymentService;

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id) {
        String result = paymentService.paymentInfo_OK(id);
        log.info("*****result: "+result);
        return result;
    }

    //服务降级
    @GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id) {
        String result = paymentService.paymentInfo_TimeOut(id);
        log.info("*****result: "+result);
        return result;
    }

    //服务熔断
    @GetMapping("/payment/circuit/{id}")
    public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id) {
        String result = paymentService.paymentCircuitBreaker(id);
        log.info("****result: "+result);
        return result;
    }
}

构建基本项目（消费者端）

添加依赖



    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-netflix-hystrix

修改yml文件

server:
  port: 80

eureka:
  client:
    register-with-eureka: false
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/

feign:
  hystrix:
    enabled: true

主启动类

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableHystrix  //开启服务
public class OrderHystrixMain80
{
    public static void main(String[] args)
    {
        SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);
    }
}

业务逻辑层

@Component
//配置服务降级（统一配置，走PaymentFallbackService.class进行处理）
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT" ,fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentHystrixService
{
    @GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);

    @GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);

}

@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentHystrixService
{
    @Override
    public String paymentInfo_OK(Integer id) {
        return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_OK ,o(╥﹏╥)o";
    }

    @Override
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id) {
        return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_TimeOut ,o(╥﹏╥)o";
    }
}

RestController
@Slf4j
//编写默认方法，配置注解默认走payment_Global_FallbackMethod处理
@DefaultProperties(defaultFallback = "payment_Global_FallbackMethod")
public class OrderHystirxController
{
    @Resource
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;

    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id)
    {
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
        return result;
    }

    
    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    //配置服务降级 特殊处理方法
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="1500")
    })
    //@HystrixCommand 服务降级（默认方法）
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id)
    {
        int age = 10/0;
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
        return result;
    }
    //服务降级特殊方法
    public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id)
    {
        return "我是消费者80,对方支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,o(╥﹏╥)o";
    }

    
    // 下面是全局fallback方法（全局默认）
    public String payment_Global_FallbackMethod()
    {
        return "Global异常处理信息，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~";
    }
}

服务熔断的打开关闭条件

涉及到断路器的三个重要参数：快照时间窗、请求总数阀值、错误百分比阀值。
1：快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒。

2：请求总数阀值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该hystrix命令的调用次数不足20次，即使所有的请求都超时或其他原因失败，断路器都不会打开。

3：错误百分比阀值：当请求总数在快照时间窗内超过了阀值，比如发生了30次调用，如果在这30次调用中，有15次发生了超时异常，也就是超过50%的错误百分比，在默认设定50%阀值情况下，这时候就会将断路器打开。

断路器开启或者关闭的条件

当满足一定的阀值的时候（默认10秒内超过20个请求次数）

当失败率达到一定的时候（默认10秒内超过50%的请求失败）

到达以上阀值，断路器将会开启

当开启的时候，所有请求都不会进行转发

一段时间之后（默认是5秒），这个时候断路器是半开状态，会让其中一个请求进行转发。
如果成功，断路器会关闭，若失败，继续开启。

1：再有请求调用的时候，将不会调用主逻辑，而是直接调用降级fallback。通过断路器，实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑，减少响应延迟的效果。

2：原来的主逻辑要如何恢复呢？
对于这一问题，hystrix也为我们实现了自动恢复功能。
当断路器打开，对主逻辑进行熔断之后，hystrix会启动一个休眠时间窗，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑，
当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，那么断路器将继续闭合，
主逻辑恢复，如果这次请求依然有问题，断路器继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。

熔断所有配置

//========================All
@HystrixCommand(fallbackMethod = "str_fallbackMethod",
        groupKey = "strGroupCommand",
        commandKey = "strCommand",
        threadPoolKey = "strThreadPool",

        commandProperties = {
                // 设置隔离策略，THREAD 表示线程池 SEMAPHORE：信号池隔离
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"),
                // 当隔离策略选择信号池隔离的时候，用来设置信号池的大小（最大并发数）
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
                // 配置命令执行的超时时间
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutinMilliseconds", value = "10"),
                // 是否启用超时时间
                @HystrixProperty(name = "execution.timeout.enabled", value = "true"),
                // 执行超时的时候是否中断
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnTimeout", value = "true"),
                // 执行被取消的时候是否中断
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnCancel", value = "true"),
                // 允许回调方法执行的最大并发数
                @HystrixProperty(name = "fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
                // 服务降级是否启用，是否执行回调函数
                @HystrixProperty(name = "fallback.enabled", value = "true"),
                // 是否启用断路器
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),
                // 该属性用来设置在滚动时间窗中，断路器熔断的最小请求数。例如，默认该值为 20 的时候，
                // 如果滚动时间窗（默认10秒）内仅收到了19个请求， 即使这19个请求都失败了，断路器也不会打开。
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"),
                // 该属性用来设置在滚动时间窗中，表示在滚动时间窗中，在请求数量超过
                // circuitBreaker.requestVolumeThreshold 的情况下，如果错误请求数的百分比超过50,
                // 就把断路器设置为 "打开" 状态，否则就设置为 "关闭" 状态。
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"),
                // 该属性用来设置当断路器打开之后的休眠时间窗。 休眠时间窗结束之后，
                // 会将断路器置为 "半开" 状态，尝试熔断的请求命令，如果依然失败就将断路器继续设置为 "打开" 状态，
                // 如果成功就设置为 "关闭" 状态。
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowinMilliseconds", value = "5000"),
                // 断路器强制打开
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceOpen", value = "false"),
                // 断路器强制关闭
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceClosed", value = "false"),
                // 滚动时间窗设置，该时间用于断路器判断健康度时需要收集信息的持续时间
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeinMilliseconds", value = "10000"),
                // 该属性用来设置滚动时间窗统计指标信息时划分"桶"的数量，断路器在收集指标信息的时候会根据
                // 设置的时间窗长度拆分成多个 "桶" 来累计各度量值，每个"桶"记录了一段时间内的采集指标。
                // 比如 10 秒内拆分成 10 个"桶"收集这样，所以 timeinMilliseconds 必须能被 numBuckets 整除。否则会抛异常
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "10"),
                // 该属性用来设置对命令执行的延迟是否使用百分位数来跟踪和计算。如果设置为 false, 那么所有的概要统计都将返回 -1。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.enabled", value = "false"),
                // 该属性用来设置百分位统计的滚动窗口的持续时间，单位为毫秒。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds", value = "60000"),
                // 该属性用来设置百分位统计滚动窗口中使用 “ 桶 ”的数量。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.numBuckets", value = "60000"),
                // 该属性用来设置在执行过程中每个 “桶” 中保留的最大执行次数。如果在滚动时间窗内发生超过该设定值的执行次数，
                // 就从最初的位置开始重写。例如，将该值设置为100, 滚动窗口为10秒，若在10秒内一个 “桶 ”中发生了500次执行，
                // 那么该 “桶” 中只保留 最后的100次执行的统计。另外，增加该值的大小将会增加内存量的消耗，并增加排序百分位数所需的计算时间。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.bucketSize", value = "100"),
                // 该属性用来设置采集影响断路器状态的健康快照（请求的成功、 错误百分比）的间隔等待时间。
                @HystrixProperty(name = "metrics.healthSnapshot.intervalinMilliseconds", value = "500"),
                // 是否开启请求缓存
                @HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true"),
                // HystrixCommand的执行和事件是否打印日志到 HystrixRequestLog 中
                @HystrixProperty(name = "requestLog.enabled", value = "true"),
        },
        threadPoolProperties = {
                // 该参数用来设置执行命令线程池的核心线程数，该值也就是命令执行的最大并发量
                @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "10"),
                // 该参数用来设置线程池的最大队列大小。当设置为 -1 时，线程池将使用 SynchronousQueue 实现的队列，
                // 否则将使用 LinkedBlockingQueue 实现的队列。
                @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "-1"),
                // 该参数用来为队列设置拒绝阈值。 通过该参数， 即使队列没有达到最大值也能拒绝请求。
                // 该参数主要是对 LinkedBlockingQueue 队列的补充,因为 LinkedBlockingQueue
                // 队列不能动态修改它的对象大小，而通过该属性就可以调整拒绝请求的队列大小了。
                @HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "5"),
        }
)
public String strConsumer() {
    return "hello 2021";
}
public String str_fallbackMethod()
{
    return "*****fall back str_fallbackMethod";
}

服务监控hystrixDashboard

添加依赖


    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard



//必须搭配使用

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-actuator

修改配置

server:
  port: 9001

主启动类

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard  //开启图形化界面
public class HystrixDashboardMain9001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HystrixDashboardMain9001.class,args);
    }
}

监控微服务（被监控的微服务添加）

/**
 *此配置是为了服务监控而配置，与服务容错本身无关，springcloud升级后的坑
 *ServletRegistrationBean因为springboot的默认路径不是"/hystrix.stream"，
 *只要在自己的项目里配置上下面的servlet就可以了
 */
@Bean
public ServletRegistrationBean getServlet() {
    HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
    ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(streamServlet);
    registrationBean.setLoadOnStartup(1);
    registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
    registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
    return registrationBean;
}

http://localhost:9001/hystrix

1：Delay：该参数用来控制服务器上轮询监控信息的延迟时间，默认为2000毫秒，可以通过配置该属性来降低客户端的网络和CPU消耗。

2：Title：该参数对应了头部标题Hystrix Stream之后的内容，默认会使用具体监控实例的URL，可以通过配置该信息来展示更合适的标题。

3：监控地址：http://localhost:8001/hystrix.stream

工作流程

1、构建一个HystrixCommand或者HystrixObservableCommand对象，生成Hystrix命令

一个 HystrixCommand 或 HystrixObservableCommand 对象，代表了对某个依赖服务发起的一次请求或者调用。创建的时候，可以在构造函数中传入任何需要的参数。

HystrixCommand 主要用于仅仅会返回一个结果的调用。

HystrixObservableCommand 主要用于可能会返回多条结果的调用。

// 创建 HystrixCommand
HystrixCommand hystrixCommand = new HystrixCommand(arg1, arg2);
// 创建 HystrixObservableCommand
HystrixObservableCommand hystrixObservableCommand = new HystrixObservableCommand(arg1, arg2);

2、执行Hystrix命令
执行 command，就可以发起一次对依赖服务的调用。目前有execute()、queue()、observe()、toObservable()四个方法，其中execute() 和 queue() 方法仅仅对 HystrixCommand 适用。

execute() — 同步，直到依赖服务返回单条结果，或者抛出异常，execute()=queue().get()；
queue() — 异步，返回Future，后面可以通过 Future 获取单条结果，queue()=toObservable().toBlocking().toFuture()；
observe() — 异步，订阅一个 Observable 对象，Observable 代表的是依赖服务返回的结果，获取到一个那个代表结果的 Observable 对象的拷贝对象。
toObservable() — 同步，返回一个延迟的Observable 对象，如果我们订阅这个对象，就会延迟的开始执行 command 并且获取返回结果。
其中， queue()是异步的，直到Future调用get()方法才成为同步；observe()是订阅后就可以获取Observable 对象，而toObservable() 是订阅后才开始执行command然后获取Observable 对象。

K    value   = hystrixCommand.execute();
Future     fValue  = hystrixCommand.queue();
Observable oValue = hystrixObservableCommand.observe();
Observable toOValue = hystrixObservableCommand.toObservable();
execute() 实际上会调用 queue().get() 方法。
public R execute() {
    try {
        return queue().get();
    } catch (Exception e) {
        throw Exceptions.sneakyThrow(decomposeException(e));
    }
}

而在 queue() 方法中，会调用 toObservable().toBlocking().toFuture()。
final Future delegate = toObservable().toBlocking().toFuture();
也就是说，先通过 toObservable() 获得 Future 对象，然后调用 Future 的 get() 方法。那么，其实无论是哪种方式执行 command，最终都是依赖于 toObservable() 去执行的。
3、检查是否开启缓存
如果这个 command 开启了请求缓存 Request Cache，而且这个调用的结果在缓存中存在，那么直接从缓存中返回结果。否则，继续往后的步骤。
4、检查是否开启了断路器
检查这个 command 对应的依赖服务是否开启了断路器。如果断路器被打开了，那么 Hystrix 就不会执行这个 command，而是直接去执行 fallback 降级机制，返回降级结果。
5、检查线程池/信号量是否已满
如果这个 command 线程池或者 semaphore 信号量已满，那么也不会执行 command，而是直接去调用 fallback 降级机制，同时发送 reject 信息给断路器统计。
6、执行 command
Hystrix会根据我们编写的方法来决定采取什么样的方式去请求依赖服务，通过调用 HystrixObservableCommand 对象的 construct() 方法，或者 HystrixCommand 的 run() 方法来实际执行这个 command。

HystrixCommand.run() 返回单条结果，或者抛出异常。
HystrixObservableCommand.construct() 返回一个 Observable 对象，可以获取多条结果。
如果是采用线程池方式，并且 HystrixCommand.run() 或者 HystrixObservableCommand.construct() 的执行时间超过了 timeout 时长的话，那么 command 所在的线程会抛出一个 TimeoutException，这时会执行 fallback 降级机制，不会去管 run() 或 construct() 返回的值了。另一种情况，如果 command 执行出错抛出了其它异常，那么也会走 fallback 降级。这两种情况下，Hystrix 都会发送异常事件给断路器统计。
注意，我们是不可能终止掉一个调用严重延迟的依赖服务的线程的，只能说给你抛出来一个 TimeoutException。
如果没有 timeout，也正常执行的话，那么调用线程就会拿到一些调用依赖服务获取到的结果，然后 Hystrix 也会做一些 logging 记录和 metric 度量统计。

7、断路健康检查
Hystrix 会把每一个依赖服务的调用成功、失败、Reject、Timeout 等事件发送给 circuit breaker 断路器。断路器就会对这些事件的次数进行统计，根据异常事件发生的比例来决定是否要进行断路（熔断）。如果打开了断路器，那么在接下来一段时间内，会直接断路，返回降级结果。
如果休眠时间过后，断路器尝试执行 command，调用没有出错，返回了正常结果，那么 Hystrix 就会把断路器关闭。
8、调用 fallback 降级机制
在以下几种情况中，Hystrix 会调用 fallback 降级机制：

断路器处于打开状态；
线程池/队列/semaphore满了；
command 执行超时；
run() 或者 construct() 抛出异常。
如果没有实现 fallback，或者 fallback 抛出了异常，Hystrix 会返回一个 Observable，但是不会返回任何数据。
不同的 command 执行方式，其 fallback 为空或者异常时的返回结果不同：

对于 execute()，直接抛出异常。
对于 queue()，返回一个 Future，调用 get() 时抛出异常。
对于 observe()，返回一个 Observable 对象，但是调用 subscribe() 方法订阅它时，立即抛出调用者的 onError() 方法。
对于 toObservable()，返回一个 Observable 对象，但是调用 subscribe() 方法订阅它时，立即抛出调用者的 onError() 方法。
不同的 command 执行方式，其正常时的返回结果：

execute()，获取一个 Future.get()，然后拿到单个结果。
queue()，返回一个 Future对象。
observe()，立即订阅 Observable对象，然后启动 8 大执行步骤，返回一个拷贝的 Observable对象，订阅时立即回调给你结果。
toObservable()，返回一个延迟的 Observable对象，必须手动订阅才会去执行 8 大步骤。

SpringCloud组件学习

Hystrix配置

Hystrix配置

分布式系统面临的问题

服务雪崩

引起雪崩的原因和服务雪崩的三个阶段

解决方案

构建基本项目（服务端）

添加依赖

配置yml文件

主启动类

业务类

构建基本项目（消费者端）

添加依赖

修改yml文件

主启动类

业务逻辑层

服务熔断的打开关闭条件

断路器开启或者关闭的条件

熔断所有配置

服务监控hystrixDashboard

添加依赖

修改配置

主启动类

监控微服务（被监控的微服务添加）

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