本文将介绍resilience4j中的四种容错机制，不过鉴于容错机制原理的通用性，后文所介绍的这几种容错机制也可以脱离resilience4j而独立存在（你完全可以自己编码实现它们或者采用其他类似的第三方库，如Netflix Hystrix）。下面将会用图例来解释舱壁（Bulkhead）、断路器（CircuitBreaker）、限速器（RateLimiter）、重试（Retry）机制的概念和原理。
临近双十一，从 2009 年第一届双十一开始，成交量只有 5000 万，到去年 2019 年，成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一，想想都挺激动。
别问猿哥为啥在PHP技术大全微信公众号中转载非PHP语言体系内的玩意，猿哥只想说：真正的架构师不限于语言，主要是学习架构思想。
在应对服务雪崩效应时，除了前面介绍的降级，缓存，请求合并及熔断外还有一种方式就是隔离，隔离又分为线程池隔离和信号量隔离。接下来我们分别来介绍。
Semaphore信号量也是Java中的一个同步器，与CountDownLatch和CycleBarrier不同的是，它内部的计数器是递增的，并且在一开始初始化Semaphore时可以指定一个初始值，但是并不需要知道需要同步的线程个数，而是在需要同步的地方调用acquire方法时指定需要同步的线程个数。
为了实现跨平台，需要将差异性接口抽象出来，我们整个组件需要抽象几个内容：①日志接口；②内存管理接口；③ 线程接口；④互斥量接口；⑤信号量接口。以CMSIS接口为例的实现：
指定HystrixCommand.run()的资源隔离策略。 资源隔离，要解决的最核心的问题，就是将多个依赖服务的调用分别隔离到各自资源池内。避免对某个依赖服务的调用，因为依赖服务的接口调用的延迟或者失败，导致服务所有线程资源全部耗费在该服务的接口调用上。
这是悟空的第 67 篇原创文章 作者 | 悟空聊架构 来源 | 悟空聊架构（ID：PassJava666） 临近双十一，从 2009 年第一届双十一开始，成交量只有 5000 万，到去年 2019 年，成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一，想想都挺激动。 阿里人喜欢将双十一视为 Team Building（团队建设），广为流传的一句话：打仗是最好的团建，没有参加过双十一的叫同事，参加过双十一的叫战友。 这一篇会讲解被一线大厂使用的两款流量防控组件：Sentinel 和 Hystrix，以及
前言在上一篇《Spring Cloud构建微服务架构：服务容错保护（Hystrix服务降级）》中，我们已经体验了如何使用@HystrixCommand来为一个依赖资源定义服务降级逻辑。实现方式非常简单，同时对于降级逻辑还能实现一些更加复杂的级联降级等策略。之前对于使用Hystrix来实现服务容错保护时，除了服务降级之外，我们还提到过线程隔离、断路器等功能。那么在本篇中我们就来具体说说线程隔离。 依赖隔离 “舱壁模式”对于熟悉Docker的读者一定不陌生，Docker通过“舱壁模式”实现进程的隔离，使得容器与
阅读过《Java 并发编程》相关书籍或者阅读过相关源码的朋友应该知道Semaphore，现在普遍翻译为“信号量”，以前也曾被翻译成“信号灯”，因为类似现实生活里的红绿灯，车辆能不能通行，要看是不是绿灯。同样，在编程世界里，线程能不能执行，也要看信号量是不是允许。
Hystrix里面，核心的一项功能，就是资源隔离，要解决的最核心的问题，就是将多个依赖服务的调用分别隔离到各自自己的资源池内
哈喽，我是老吴，我又来分享学习心得了。另外，为了更好地体现公众号的核心价值观，从本文开始，我会在文末新增分享一些非技术相关的内容，欢迎大家参与讨论。
导读：Hystrix中文含义是豪猪，因其背上长满棘刺，从而拥有了自我保护的能力。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。
对于资源隔离，做更加深入一些的讲解，除了可以选择隔离策略，对选择的隔离策略，可以做一定的细粒度的控制
笔者一直在使用微信的微信公众号平台去管理公众号中的技术文章，但是今天多刷了几下，居然就被限流了，没错就连这样的纯碎面向B端（就像我们这些公众号主）的后台管理系统都用到了限流技术，那么我们面向C端的业务产品凭什么还不用呢？
Semaphore，如今通常被翻译为"信号量"，过去也曾被翻译为"信号灯"，因为类似于现实生活中的红绿灯，车辆是否能通行取决于是否是绿灯。同样，在编程世界中，线程是否能执行取决于信号量是否允许。
ZuulException REJECTED_SEMAPHORE_EXECUTION 是一个最近在性能测试中经常遇到的异常。查询资料发现是因为zuul默认每个路由直接用信号量做隔离，并且默认值是100
“ 在微服务的架构中，服务隔离应该是一个比较常见词汇，什么是服务隔离呢，它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块，各个模块之间相对独立，无强依赖。当有故障发生时，能将问题和影响隔离在某个模块内部，而不扩散风险，不波及其它模块，不影响整体的系统服务 ”
JUC 中的同步器三个主要的成员：CountDownLatch、CyclicBarrier 和 Semaphore，通过它们可以方便地实现很多线程之间协作的功能。
1、安全的发布对象，有一种对象只要发布了，就是安全的，就是不可变对象。一个类的对象是不可变的对象，不可变对象必须满足三个条件。
模式采用这种实现，线程池隔离采用的是自己独立的线程池替代Web容器的线程池，来自己实现服务的熔断、限流、超时。
hystrix可以完成隔离、限流、熔断、降级这些常用保护功能。这四个功能可以这么来理解：
1. 在先前我们的生产消费模型代码中，一个线程如果想要操作临界资源，也就是对临界资源做修改的时候，必须临界资源是满足条件的才能修改，否则是无法做出修改的，比如下面的push接口，当队列满的时候，此时我们称临界资源条件不就绪，无法继续push，那么线程就应该去cond的队列中进行wait，如果此时队列没满，也就是临界资源条件就绪了，那么就可以继续push，调用_q的push接口。 但是通过代码你可以看到，如果我们想要判断临界资源是否就绪，是不是必须先加锁然后再判断？因为本身判断临界资源，其实就是在访问临界资源，既然要访问临界资源，你需不需要加锁呢？当然是需要的！因为临界资源需要被保护！ 所以我们的代码就呈现下面这种样子，由于我们无法事前得知临界资源的状态是否就绪，所以我们必须要先加锁，然后手动判断临界资源的就绪状态，通过状态进一步判断是等待，还是直接对临界资源进行操作。 但如果我们能事前得知，那就不需要加锁了，因为我们提前已经知道了临界资源的就绪状态了，不再需要手动判断临界资源的状态。所以如果我们有一把计数器，这个计数器来表示临界资源中小块儿资源的数目，比如队列中的每个空间就是小块儿资源，当线程想要对临界资源做访问的时候，先去申请这个计数器，如果这个计数器确实大于0，那不就说明当前队列是有空余的位置吗？那就可以直接向队列中push数据。如果这个计数器等于0，那就说明当前队列没有空余位置了，你不能向队列中push数据了，而应该阻塞等待着，等待计数器重新大于0的时候，你才能继续向队列中push数据。
在分布式系统中，每个服务都可能会调用很多其他服务，被调用的那些服务就是依赖服务，有的时候某些依赖服务出现故障也是很正常的。
在分布式系统中，一个系统通常会有多个依赖项目，那么不可避免的是依赖项目可能会失败，如果主项目没有跟依赖项进行隔离，那么就会有越来越多的线程hang住在调用依赖项的地方等待超时，这样会消耗大量的服务器资源，从而导致主项目被依赖项目拖死。
在货船中，为了防止漏水和火灾的扩散，一般会将货仓进行分割，避免了一个货仓出事导致整艘船沉没的悲剧。同样的，在Hystrix中，也采用了这样的舱壁模式，将系统中的服务提供者隔离起来，一个服务提供者延迟升
API网关可以看做系统与外界联通的入口，我们可以在网关进行处理一些非业务逻辑的逻辑，比如权限验证，监控，缓存，请求路由等等。
1、并发容器及安全共享策略总结，并发容器J.U.C(即java.util.concurrent)。J.U.C同步器AQS。
为什么需要Hystrix 在大中型分布式系统中，通常系统很多依赖，如下图: image 在高并发访问下，这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大，但是依赖有很多不可控问题：如网络连接缓慢，资源繁忙，暂时
服务降级是从整个系统的负荷情况出发和考虑的，对某些负荷会比较高的情况，为了预防某些功能（业务场景）出现负荷过载或者响应慢的情况，在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求，而直接返回一个提前准备好的fallback（退路）错误处理信息。这样虽然提供的是一个有损的服务，但却保证了整个系统的稳定性和可用性。
分布式系统环境下，服务间类似依赖非常常见，一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图，对于同步调用，当库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象被称为雪崩效应。
熔断Hystrix使用尝鲜 当服务有较多外部依赖时，如果其中某个服务的不可用，导致整个集群会受到影响（比如超时，导致大量的请求被阻塞，从而导致外部请求无法进来），这种情况下采用hystrix就很有用了
在高并发访问下，这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大，但是依赖有很多不可控问题：如网络连接缓慢，资源繁忙，暂时不可用，服务脱机等，如下图：
Facebook 做为全球少有的几大互联网巨头，发生点故障就能引起巨大的波澜。Facebook 全球十几亿用户，一时间大家上不了 Facebook。除此之外，Facebook 的 Instagram、WhatsApp 等热门应用也同时发生故障。
在复杂的分布式应用中有着许多的依赖，各个依赖都有难免在某个时刻失败，如果应用不隔离各个依赖，降低外部的风险，那容易拖垮整个应用。
容错与隔离微服务需要具备应对分布式环境的可容错性。在构建软件的开始阶段，就应该认识到网络和信息传递的不可靠性。我们需要对可能发生的故障设计出相应的软件隔离机制和措施，制定相应的容错策略，这个基本原则就是“Design for Failure”：为失败而设计。微服务架构可以在发生故障时通过合理的行为快速做出错误隔离和恢复机制，提供高可用性的服务。
今天我想再来讨论一下高并发的问题，我们看到最近以Rust、Go为代表的云原生、Serverless时代的语言，在设计高并发编程模式时往往都会首推管道机制，传统意义上并发控制的利器如互斥体或者信号量都不是太推荐。
分布式系统环境下，服务间依赖非常常见，一个业务调用通常依赖多个基础服务。对于同步调用，当某服务不可用时，服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用该不可用服务时，最终可能导致整个系统服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用会沿请求调用链向上传递，这种现象被称为雪崩效应。
Hystrix “豪猪”，具有自我保护的能力。hystrix 通过如下机制来解决雪崩效应问题。 资源隔离：包括线程池隔离和信号量隔离，限制调用分布式服务的资源使用，某一个调用的服务出现问题不会影响其他服务调用。
说完了Hystrix的工作机制之后，接下来，我们来看下Hystrix的两种资源隔离模式。
高可用三剑客 限流，熔断和削峰 终于来到第二篇, 熔断降级专题了，想回顾限流相关内容的童鞋,可以查看一下，下面文章，欢迎点赞，收藏，关注三连，感谢！
祝大家国庆快乐！ 对大部分电商和快递公司来说，每年年底（Q4季度）由于双11等大促活动的存在，将面对大量的用户流量，尤其是属于大促的那几天，无论是用户的商品订单还是物流订单，都将是平时的3倍以上。对于技术人员来说，提前落地相应的服务保障体系，并进行相应的压测和演习，是题中应有之意。整个保障体系的实现涉及的环节很多，本文将选取奈飞Netflix公司的Hystrix"豪猪"框架（其基于Java语言和最近比较流行RxJava流式框架），针对分布式应用的服务保障问题进行探讨，之后将按照基本知识、应用实践、配置知识和源码分析的顺序进行介绍，不足之处望不吝赐教。
当多线程并发执行并都需要访问临界资源时，因为每个线程都是不同的执行流，这就有可能导致数据不一致问题，为了避免此问题的发生，就需要对这块临界资源增加一些限制，一次只能有一个线程访问临界资源，即线程互斥。
开发成长之路（1）-- C语言从入门到开发（入门篇一） 开发成长之路（2）-- C语言从入门到开发（函数与定制输入输出控制函数） 开发成长之路（3）-- C语言从入门到开发（讲明白指针和引用，链表很难吗？） 开发成长之路（4）-- C语言从入门到开发（距离开发，还差这一篇） 开发成长之路（5）-- C语言从入门到开发（仿ATM机项目，我写的第一个项目） 开发成长之路（6）-- C++从入门到开发（C++入门不难） 开发成长之路（6）-- C++从入门到开发（C++知名库：STL入门·容器（一）） 开发成长之路（7）-- C++从入门到开发（C++知名库：STL入门·容器（二）） 开发成长之路（8）-- C++从入门到开发（C++知名库：STL入门·容器（三）） 开发成长之路（9）-- C++从入门到开发（C++知名库：STL入门·空间配置器） 开发成长之路（10）-- C++从入门到开发（C++知名库：STL入门·算法） 开发成长之路（11）-- STL常用函数大集合 开发成长之路（12）-- Linux网络服务端编程（通识篇之熟悉操作环境） 开发成长之路（13）-- Linux网络服务端编程（通识篇）
在前边，我们已经学习了三层的限流的各种用法，我们知道限流啊，可以降低服务的负载，从而避免服务，因为过高并发而出现故障。
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