Hystrix源于Netflix API團隊在2011年啟動的彈性工程工作，而目前它在Netflix每天處理著數百億的隔離線程以及數千億的隔離信號調用。該庫旨在通過控制那些訪問遠程系統、服務和第三方庫的節點，從而對延遲和故障提供更強大的容錯能力。Hystrix具備擁有回退機制和斷路器功能的線程和信號隔離，請求緩存和請求打包，以及監控和配置等功能。
目前托管在github上。

在大中型分布式系統中，通常系統很多依賴(HTTP,Dubbo等)，如果一個應用不能對來自依賴的故障進行有效處理，那該應用本身就處在被拖垮的風險中。在一個高流量的網站中，某個單一的后端一旦發生延遲，將會在數秒內導致所有應用資源被耗盡。

例如:一個依賴30個服務的系統,每個服務99.99%可用。   
此系統的失敗率為1-99.99%的30次方 ≈ 0.3%  
意味著一億次請求 會有 3,000,00次失敗  
隨著服務依賴數量的變多，服務不穩定的概率會成指數性提高.

Hystrix把服務調用統稱為依賴調用， Hystrix通過命令模式封裝依賴調用，每一個依賴調用封裝在HystrixCommand中，每個命令在Hystrix的線程池中運行。另外可以對其配置分組名、線程組，使得不同的依賴可以分類在不同的線程組，隔離不同模塊的依賴，也可根據負載情況，配置不同組的線程數。Hystrix還提供一種熔斷器(CircuitBreaker)的機制，Hystrix可以通過設定的條件判斷該封裝的依賴調用是否可以正確調用,如果在一定時間內調用失敗次數過多，則會熔斷自身，使得相同的調用無法執行，待冷卻之后重新再試。

1.pom.xml中加入依賴

  
     com.netflix.hystrix  
     hystrix-core  
     ${hystrix.version}  
  

2.繼承HystrixCommand，在run()方法中完成對依賴的調用：

public class CustomeCommand extends HystrixCommand {  
  
    protected CustomeCommand(String input) {  
    //設置HystrixCommand的屬性
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("CustomeGroup"))  
                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("CustomeKey"))  
                .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("CustomeThreadPool"))  
                .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()  
                        .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD))  
                .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()  
                        .withCoreSize(10))  
        );  
   
    }  
  
    @Override  
    protected String run() throws Exception {
    //訪問真正的服務  
        return "hello World!";  
    }    
    //服務降級
    @Override  
    protected String getFallback() {  
        return "exeucute Falled";  
    }  
    //請求緩存  
    @Override  
    protected String getCacheKey() {  
        //  
    }  
}  

GroupKey：該命令屬于哪一個組，可以幫助我們更好的組織命令。
CommandKey：該命令的名稱
ThreadPoolKey：該命令所屬線程池的名稱，同樣配置的命令會共享同一線程池，若不配置，會默認使用GroupKey作為線程池名稱。
CommandProperties：該命令的一些設置，包括斷路器的配置，隔離策略，降級設置，以及一些監控指標等。
ThreadPoolProerties：關于線程池的配置，包括線程池大小，排隊隊列的大小等。

3.調用HystrixCommand

        CustomeCommand command = new CustomeCommand();  
        String result = command.execute();  

同步執行：即一旦開始執行該命令，當前線程就得阻塞著直到該命令返回結果，然后才能繼續執行下面的邏輯。當調用命令的execute()方法即為同步執行(內部使用queue().get() )。
異步執行：命令開始執行會返回一個Future的對象，不阻塞后面的邏輯，開發者自己根據需要去獲取結果。當調用HystrixCommand的queue()方法即為異步執行。

        CustomeCommand command = new CustomeCommand();  
        Future result = command.queue();  
        while (!result.isDone()){  
            System.out.println("Do other things ..."); 
            } 

響應式執行：命令開始執行會返回一個Observable 對象，開發者可以給給Obeservable對象注冊上Observer或者Action1對象，響應式地處理命令執行過程中的不同階段。當調用HystrixCommand的observe()方法，或使用Observable的工廠方法（just(),from()）即為響應式執行，這個功能的實現是基于Netflix的另一個開源項目RxJava

        CustomeCommand command = new CustomeCommand();  
        Observable result = command.observe();
        result.subscribe(new Action1() {
            @Override
            public void call(String str) {
                logger.info("Command called. Result is:{}", str);
            }
        });

或

        CustomeCommand command = new CustomeCommand();
        Observable result = command.observe();
        result.subscribe(new Observer() {
            @Override
            public void onCompleted() {
                logger.info("Command Completed");
            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {
                logger.error("Command failed", e);
            }

            @Override
            public void onNext(String args) {
                logger.info("Command finish,result is {}", args);
            }
        });
    }

Hystrix還提供給我們一個監控功能Hystrix-dashboard，可以直接使用其開源項目進行配置，就能實時的觀察我們的服務調用情況。

1.構建dashboard項目
Shell代碼 收藏代碼
$ git clone https://github.com/Netflix/Hy...
$ cd Hystrix/hystrix-dashboard
$ ../gradlew jettyRun

打開路徑：http://localhost:7979/hystrix...

2.配置服務狀態上報

    
  HystrixMetricsStreamServlet    
  HystrixMetricsStreamServlet    
  com.netflix.hystrix.contrib.metrics.eventstream.HystrixMetricsStreamServlet  
  
      
  HystrixMetricsStreamServlet    
  /hystrix.stream  
  

3.添加stream
在hystrix-dashboard中按照說明添加自己的 http://hystrix-app:port/hystr... ，然后監視
4.如果是集群，通過turbine進行監視

https://github.com/Netflix/Hy...
http://ningandjiao.iteye.com/...
http://fobject.iteye.com/blog...