Elasticsearch在演进过程中，考虑了集群及节点维度的稳定性。例如，向节点发送了太多请求或者请求体太大，那么这些请求会被拒绝。这个拒绝的过程是靠Elastics的各种熔断器实现的。熔断器被放置在读写请求处理的关键路径中，如当网络请求进入节点，或执行聚合之前。熔断器的核心思想，是通过估算请求使用的内存是否会超过熔断器的限制而避免OOM。Elasticsearch设置有各种类型的熔断器，如in-flight request熔断器、field ddata熔断器等。在这些子熔断器之上，Elasticsearch还有一个父熔断器，提供所有子熔断器的全局视图。某些场景下，请求没有超过任何子熔断器的限制，但是预估的jvm使用量总和会超过父熔断器，此时父就会生效。
今天和大家聊一聊在Spring Cloud微服务框架实践中，比较核心但是又很容易把人搞得稀里糊涂的一个问题，那就是在Spring Cloud中Hystrix、Ribbon以及Feign它们三者之间在处理微服务调用超时从而触发熔断降级的关系是什么？
Dubbo+Kryo实现高速序列化 Dubbo RPC是Dubbo体系中最核心的一种高性能,高吞吐量的远程调用方式,是一种多路复用的TCP长连接调用:序列化: 1.序列化（serialization）在计算机科学的资料处理中，是指将数据结构或物件状态转换成可取用格式（例如存成档案，存于缓冲，或经由网络中传送）， 以留待后续在相同或另一台计算机环境中，能恢复原先状态的过程。依照序列化格式重新获取字节的结果时， 可以利用它来产生与原始物件相同语义的副本。 2.简单的来讲就是将某种数据结构或者对象转换成一种数据格
在Provider和Consumer中都需要配置Hystrix仪表盘,配置方式一致
不久前在部门周会上分享了 Hystrix 源码解析之后，就无奈地背上了专家包袱，同事们都认为我对 Hystrix 很熟，我们接触 Hystrix 更多的还是工作中的使用和配置，所以很多人一遇到 Hystrix 的配置问题就会过来问我。为了不让他们失望，我把 Hystrix 的 配置文档 仔细看了一遍，将有疑问的点通过翻源码、查官方 issue、自己实验的方式整理了一遍，这才对 Hystrix 的配置有了一定的了解。
Netfilix创建了一个名为Hystrix的库，实现了熔断器模式。在微服务架构中，它通常有多个服务调用层。
在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障， 进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为
原理：Elasticsearch的请求的数据超过JVM堆内存设置，引发的集群异常。
circuit breakers(熔断器)是elasticsearch对于自身防止资源被过度消耗的一种保护机制。主要是为了防止业务elasticsearch时，资源被过度消耗，引起JVM的OutOfMemoryError。防止elasticsearch服务的JVM堆内存负载过高而导致服务不可用。通过熔断器的参数阈值约束，elasticsearch集群在响应客户端请求时当超过预设阈值后就会停止接受新的请求，并返回响应的错误信息。保护集群的稳定性。为此elasticsearch提供了多种熔断器。
其中 paymentCircuitBreakerFallback 是熔断触发后要执行的方法。
Hystrix是netflix开源的一款熔断隔离的产品，翻译成中文是豪猪的意思，豪猪科动物以棘刺闻名，棘刺有保护御敌作用，最长可达35厘米。遇敌时棘刺竖立抖动，发出“沙沙”声响，紧急时能后退，再有力地扑向敌人将棘刺插入其身体。豪猪体型肥大，最大者体长达70厘米以上；头小、眼小，四肢短粗；背部与尾部生有长而硬的棘刺，此系防御天敌的重要器官；头骨较细小，颧弓不外扩，而鼻腔却甚膨大；有20枚齿根很浅的牙齿。栖息于山坡、草地或密林中。洞居，夜间活动，并常有一定路线。走起路来棘刺相互摩擦有声。
作为软件开发人员，我们的生活是快节奏的，我们采用的是敏捷软件开发方法，迭代式的开发我们软件功能，开发完成提交测试，通过了QA的测试后被部署到生产环境，然后可怕的事情在生产环境里发生了，生产环境的压力超过了我们的设计值，也就是说过载了，这种情况经常发生在调用远程服务，因为没有做过载保护，导致请求的资源阻塞在服务器上等待从而耗尽系统或者服务器资源，很多时候刚开始的时候只是系统出现了局部的，小规模的故障，然而由于种种原因，故障的范围越来越大，最终导致了全局性的后果，墨菲定律在软件里面特别灵验。俗话说就是"任何会出
（一）Hystrix 介绍 官网 https://github.com/Netflix/Hystrix 学习直接看 https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki （二
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
Spring Cloud 作为Java 语言的微服务框架，它依赖于Spring Boot，有快速开发、持续交付和容易部署等特点。Spring Cloud 的组件非常多，涉及微服务的方方面面，井在开源社区Spring 和Netflix 、Pivotal 两大公司的推动下越来越完善。
PS：这次说的听不懂其实很正常，这都是BAT这种互联网公司经常用的技术，目前开发的场景都没用过。
在前面一篇文章中http://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/77884778，已经讲过了独立使用zuul进行反向代理了。在那篇文章中，没有使用eureka进行服务发现，而是使用简单的url配置，直接将用户请求发送到指定的url。这种做法适合于兼容一些老系统或者无法进行eureka服务注册的项目中，当时有一个东西没有提到，那就是熔断器。
通过前面文章我们知道了，Hystrix是个强大的熔断降级框架：收集目标方法的成功、失败等指标信息，触发熔断器。其中失败信息通过异常来表示，交给Hystrix进行统计。
@HystrixCommand注解是由名为javanica的Hystrix contrib库提供的。javanica是一个Hystrix的子项目，用于简化Hystrix的使用。
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。
前面讲述了服务之间的相互通信，通过注解的形式，OpenFeign 的声明式HTTP客户端很容易做到不同服务之间的相互调用。
随着微服务的流行，服务之间的调用可能变得越来越复杂，一个业务流程可能需要调用五六个甚至更多服务，这就会导致，假设某个服务出现问题，严重可能出现服务器负载过高，导致服务雪崩的现象。 因此为了防止此现象的发生，就需要考虑服务熔断机制，根据自身业务的需求，将其应用到服务中。
阿里巴巴开源的分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。
不管是业务方法指定的降级方法还是全局降级方法，它们都必须和业务方法在同一个类中才能生效，业务逻辑与降级逻辑耦合度极高。
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。
在微服务架构中，由于服务众多，通常会涉及多个服务层级的调用，而一旦基础服务发生故障，很可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将这种不可用逐渐放大的过程。
如果大家有印象的话，尤其是夏天，如果家里用电负载过大，比如开了很多家用电器，就会”自动跳闸”，此时电路就会断开。在以前更古老的一种方式是”保险丝”，当负载过大，或者电路发生故障或异常时，电流会不断升高，为防止升高的电流有可能损坏电路中的某些重要器件或贵重器件，烧毁电路甚至造成火灾。保险丝会在电流异常升高到一定的高度和热度的时候，自身熔断切断电流，从而起到保护电路安全运行的作用。 同样，在大型的软件系统中，如果调用的远程服务或者资源由于某种原因无法使用时，如果没有这种过载保护，就会导致请求的资源阻塞在服务器上
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
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。
说起springcloud熔断让我想起了去年股市中的熔断，多次痛的领悟，随意实施的熔断对整个系统的影响是灾难性的，好了接下来我们还是说正事。 熔断器 雪崩效应 在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。 如果下图所示：A作为服务提供者，B为A的服务消费者，C和D是B的服务消费者。A不可用引起了B的不可用，并将不可用像滚雪球一样
伴随着微服务架构被宣传得如火如茶，一些概念也被推到了我们的面前。一提到微服务，就离不开这几个字：高内聚低耦合；微服务的架构设计最终目的也就是实现这几个字。在微服务架构中，微服务就是完成一个单一的业务功能，每个微服务可以独立演进，一个应用可能会有多个微服务组成，微服务之间的数据交可以通过远程调用来完成，这样在一个微服务架构下就会形成这样的依赖关系：
在过去的几十年里，电子在汽车系统创新中发挥了关键作用。新型半导体器件具有新颖的功能，增强了车辆机械系统提供的功能。
特点：基于单体应用基于业务进行拆分，拆分出来每一个服务独立项目，独立项目独立部署，运行在自己的计算机进程里面，针对于拆分出来的微服务都是基于分布式和管理。
在Go语言中，熔断器的实现可以通过第三方库来完成。比较常用的熔断器库有 github.com/sony/gobreaker。下面将详细介绍如何使用 gobreaker 库来实现熔断器。
流量控制的核心作用是限制流出某一网络的某一连接的流量与突发，使这类报文以比较均匀的速度流动发送，达到保护系统相对稳定的目的。通常是将请求放入缓冲区或队列内，然后基于特定策略处理请求，匀速或者批量处理，该过程也称流量整形。
熔断器像是一个保险丝。当我们依赖的服务出现问题时，可以及时容错。一方面可以减少依赖服务对自身访问的依赖，防止出现雪崩效应；另一方面降低请求频率以方便上游尽快恢复服务。
分布式系统中经常会出现某个基础服务不可用造成整个系统不可用的情况, 这种现象被称为服务雪崩效应. 为了应对服务雪崩, 一种常见的做法是手动服务降级. 而Hystrix的出现,给我们提供了另一种选择.
我们可以把熔断器想象为一个保险丝，在电路系统中，一般在所有的家电系统连接外部供电的线路中间都会加一个保险丝，当外部电压过高，达到保险丝的熔点时候，保险丝就会被熔断，从而可以切断家电系统与外部电路的联通，进而保障家电系统不会因为电压过高而损坏。
答：Spring Cloud Config Server是一种集中式配置管理服务，它可以管理应用程序的配置，包括定义配置文件，为服务提供环境配置等。它的作用是使应用程序的配置更加容易维护和管理。
我们知道，在分布式微服务项目体系中，一个系统是由若干个子服务模块组成，这若干个子服务相互调用协同工作，对外输出服务使得整个系统运作。
Hystrix是Netflix的一个开源框架，地址如下：https://github.com/Netflix/Hystrix
电气元件 —熔断器 作用：短路和严重过载保护 应用：串接于被保护电路的首端 优点：结构简单，维护方便，价格便宜，体小量轻 分类： 瓷插式RC 螺旋式RL 有填料式RT 无填料密封式RM 快速保险丝RS
Hystrix是一个用于实现分布式系统的Java库，它提供了一个保护机制，用于防止系统之间的故障传递。Hystrix的核心概念是断路器模式，它可以在外部依赖的失败或者延迟时，限制外部依赖对系统的影响。为了更好的了解Hystrix，我们需要详细的了解Hystrix的事件监听器。
在分布式架构中，一个应用依赖多个服务是非常常见的，如果其中一个依赖由于延迟过高发生阻塞，调用该依赖服务的线程就会阻塞，如果相关业务的QPS较高，就可能产生大量阻塞，从而导致该应用/服务由于服务器资源被耗尽而拖垮。
在分布式系统架构中多个系统之间通常是通过远程RPC调用进行通信，也就是 A 系统调用 B 系统服务，B 系统调用 C 系统的服务。当尾部应用 C 发生故障而系统 B 没有服务降级时候可能会导致 B，甚至系统 A 瘫痪，这种现象被称为雪崩现象。所以在系统设计时候要使用一定的降级策略，来保证当服务提供方服务不可用时候，服务调用方可以切换到降级后的策略进行执行。
在dubbo的spi加载filter的配置文件META-INF/dubbo/com.alibaba.dubbo.rpc.Filter中添加一行： HystrixFilter=com.rt.platform.infosys.base.common.filter.HystrixFilter
Hystrix的本质作用是当系统资源过载（Over Load Control）时提供服务状态保护机制，包括下面四个方面。
最初，断路器模式源于 Martin Fowler 的一篇文章，“断路器” 是一种开关装置，用于在电路上保护线路过载，当线路电器发生短路时，“断路器” 会切断故障电路，防止发生过载、发热、甚至起火等严重后果。
欢迎来到菜鸟SpringCloud实战入门系列(SpringCloudForNoob)，该系列通过层层递进的实战视角，来一步步学习和理解SpringCloud。
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