1、fallback降级机制
hystrix调用各种接口，或者访问外部依赖，mysql，redis，zookeeper，kafka，等等，如果出现了任何异常的情况
- 比如说报错了，访问mysql报错，redis报错，zookeeper报错，kafka报错，error
- 对每个外部依赖，无论是服务接口，中间件，资源隔离，对外部依赖只能用一定量的资源去访问，线程池/信号量，如果资源池已满，reject
- 访问外部依赖的时候，访问时间过长，可能就会导致超时，报一个TimeoutException异常，timeout
上述三种情况，都是我们说的异常情况，对外部依赖的东西访问的时候出现了异常，发送异常事件到短路器中去进行统计
- 如果短路器发现异常事件的占比达到了一定的比例，直接开启短路，circuit breaker
上述四种情况，都会去调用fallback降级机制
fallback，降级机制，你之前都是必须去调用外部的依赖接口，或者从mysql中去查询数据的，但是为了避免说可能外部依赖会有故障
比如，你可以再内存中维护一个ehcache，作为一个纯内存的基于LRU自动清理的缓存，数据也可以放入缓存内
如果说外部依赖有异常，fallback这里，直接尝试从ehcache中获取数据
比如说，本来你是从mysql，redis，或者其他任何地方去获取数据的，获取调用其他服务的接口的，结果人家故障了，人家挂了，fallback，可以返回一个默认值
两种最经典的降级机制：纯内存数据，默认值
run()抛出异常，超时，线程池或信号量满了，或短路了，都会调用fallback机制
给大家举个例子，比如说我们现在有个商品数据，brandId，品牌，一般来说，假设，正常的逻辑，拿到了一个商品数据以后，用brandId再调用一次请求，到其他的服务去获取品牌的最新名称
假如说，那个品牌服务挂掉了，那么我们可以尝试本地内存中，会保留一份时间比较过期的一份品牌数据，有些品牌没有，有些品牌的名称过期了
调用品牌服务失败了，fallback降级就从本地内存中获取一份过期的数据，先凑合着用着
public class CommandHelloFailure extends HystrixCommand<String> {
private final String name;
public CommandHelloFailure(String name) {
super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));
this.name = name;
}
@Override
protected String run() {
throw new RuntimeException("this command always fails");
}
@Override
protected String getFallback() {
return "Hello Failure " + name + "!";
}
}
@Test
public void testSynchronous() {
assertEquals("Hello Failure World!", new CommandHelloFailure("World").execute());
}HystrixObservableCommand，是实现resumeWithFallback方法
2、fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests
这个参数设置了HystrixCommand.getFallback()最大允许的并发请求数量，默认值是10，也是通过semaphore信号量的机制去限流
如果超出了这个最大值，那么直接被reject
HystrixCommandProperties.Setter() .withFallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(int value)