1 通过一些算术题了解系统发生错误的概率
我们一般用每秒查询率（Query Per Second，简称QPS）来衡量一个网站的流量，QPS是指一台服务器在一秒里能处理的查询次数，它可以被用来衡量服务器的性能。
假设一个Web应用有20个基于微服务的子模块，比如某电商系统里有订单、合同管理和会员管理等子模块，该系统的平均QPS是1000，也就是说平均每秒有1000个访问量，这个数值属于中等水平，并不高。
算术题一，请计算每天的访问总量？注：一般网站在凌晨1点到上午9点的访问量比较少，所以计算时按每天16个小时算。
答：1000*60*60*16=57600000=5.76乘以10的8次方。
算术题二：由于该系统中有20个子模块，在处理每次请求时，该模块有99.9999%的概率不出错（百万分之一的出错概率，这个概率很低了），而任何一个模块出错，整个系统就出错，那么问题是，每小时该系统出错的概率是多少？每天（按16小时算）是多少？每月（按30天算）又是多少？
答：针对每次访问，一个模块正常工作的概率是99.9999%，那么每小时20个模块都不出错的概率是99.9999%的（20*3600）次方，大约是93%，换句话说，在一个小时内，该系统出错的概率是7%。
我们再来算每天的正常工作概率，是93%的16次方，大约是31%，换句话说，每天出错的概率高达69%。同理我们能算出，每月出错的概率高达95%。
通过这组数据，我们能看到，规模尚属中等的网站（相当于尚能正常盈利不亏本的网站）平均每月就会出现一次故障，对于哪些模块故障率高于百万分之一或平均QPS更高的网站，这个出故障周期会更频繁，所以说，对于互联网公司而言，服务容错组件是必配，而不是优化项。
2 准备服务提供者
这里我们将在HystrixServerDemo项目里，提供两个供Hystrix调用的服务，其中一个是可用的，而在另外一个服务里，是通过sleep机制，故意让服务延迟返回，从而造成不可用的后果。
这是一个基本的Spring Boot的服务，之前类似的博文里我们已经反复讲述过，所以这里仅给出实现要点，具体信息请大家自己参照代码。
要点1，在pom.xml里引入spring boot的依赖项，关键代码如下。
1 <dependency> 2 <groupId>org.springframework.boot</groupId> 3 <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> 4 <version>1.5.4.RELEASE</version> 5 </dependency>
要点2，在ServerStarter.java里，开启服务，代码如下。
1 //省略必要的package和import代码 2 @SpringBootApplication 3 public class ServerStarter{ 4 public static void main( String[] args ) 5 { SpringApplication.run(ServerStarter.class, args); } 6 }
要点3，在控制器Controller.java里，编写两个提供服务的方法，代码如下。
1 @RestController 2 public class Controller { 3 @RequestMapping(value = "/available", method = RequestMethod.GET ) 4 public String availabieService() 5 { return "This Server works well."; } 6 7 @RequestMapping(value = "/unavailable", method = RequestMethod.GET ) 8 public String unavailableServicve () { 9 try { Thread.sleep(5000); } 10 catch (InterruptedException e) 11 { e.printStackTrace(); } 12 return "This service is unavailable."; 13 } 14 }
其中在第3行提供了一个可用的服务，在第8行的unavailableServicve的服务里，是通过第9行的sleep方法，造成“服务延迟返回”的效果。
3 以同步方式调用正常工作的服务
这里我们新建一个HystrixClientDemo项目，在其中开发各种Hystrix调用服务的代码。
在这个项目里，我们将通过Ribbon和Hystrix结合的方式，调用在上部分里提供的服务，所以在pom.xml文件里，我们将引入这两部分的依赖包，关键代码如下。
1 <dependencies> 2 <dependency> 3 <groupId>com.netflix.ribbon</groupId> 4 <artifactId>ribbon-httpclient</artifactId> 5 <version>2.2.0</version> 6 </dependency> 7 <dependency> 8 <groupId>com.netflix.hystrix</groupId> 9 <artifactId>hystrix-core</artifactId> 10 <version>1.5.12</version> 11 </dependency> 12 </dependencies>
在上述代码的第2到第6行里，我们引入了Ribbon的依赖项，从第7到第11里，我们引入了Hystrix的依赖项。
在NormalHystrixDemo.java里，我们将演示通过Hystrix调用正常服务的开发方式，代码如下。
1 //省略必要的package和import代码 2 //继承HystrixCommand<String>，所以run方法返回String类型对象 3 public class NormalHystrixDemo extends HystrixCommand<String> { 4 //定义访问服务的两个对象 5 RestClient client = null; 6 HttpRequest request = null; 7 //在构造函数里指定命令组的名字 8 public NormalHystrixDemo() { 9 super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("demo")); 10 } 11 //在initRestClient方法里设置访问服务的client对象 12 private void initRestClient() { 13 client = (RestClient) ClientFactory.getNamedClient("HelloCommand"); 14 try { 15 request = HttpRequest.newBuilder().uri(new URI("/available")).build(); 16 } catch (URISyntaxException e) 17 { e.printStackTrace(); } 18 ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty( "HelloCommand.ribbon.listOfServers", "localhost:8080"); 19 }
在第12行的initRestClient方法里，我们做好了以基于Ribbon的RestClient对象访问服务的准备工作，具体而言，在第13行里通过工厂初始化了client对象，在第18行，设置了待访问的url，在第15行，设置了待访问的服务名。
20 protected String run() { 21 System.out.println("In run"); 22 HttpResponse response; 23 String result = null; 24 try { 25 response = client.executeWithLoadBalancer(request); 26 System.out.println("Status for URI:" + response.getRequestedURI()+ " is :" + response.getStatus()); 27 result = response.getEntity(String.class); 28 } catch (ClientException e) 29 { e.printStackTrace();} 30 catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } 31 return "Hystrix Demo,result is: " + result; 32 }
我们在第20行定义了返回String类型的run方法， 这里的返回类型需要和第3行里本类继承的HystrixCommand对象的泛型一致。在其中，我们是通过第25行的代码调用服务，并在第31行，返回一个包括调用结果的String字符串。
public static void main(String[] args) { 34 NormalHystrixDemo normalDemo = new NormalHystrixDemo(); 35 //初始化调用服务的环境 36 normalDemo.initRestClient(); 37 // 睡眠1秒 38 try {Thread.sleep(1000);} 39 catch (InterruptedException e) 40 {e.printStackTrace(); } 41 //调用execute方法后，会自动地执行定义在第20行的run方法 42 String result = normalDemo.execute(); 43 System.out.println("Call available function, result is:" + result); 44 } 45 }
在main方法里，我们指定了如下的工作流程。
第一步，在第36行里，通过调用initRestClient方法完成了初始化的工作。
第二步，在第42行里执行了execute方法，这个方法是封装在HystrixCommand方法里的，一旦调用，则会触发第20行的run方法。
请注意，这里一旦执行execute方法，则会立即（即以同步的方式）执行run方法，在run方法返回结果之前，代码是会阻塞在第42行的，即不会继续往后执行。
第三步，在第20行的run方法里，我们以localhost:8080/available的方式调用了服务端的服务。
执行本段代码，会看到如下的打印语句，这些打印语句很好地验证了上述讲述的过程流程。
1 In run 2 Status for URI:http://localhost:8080/available is :200 3 Call available function, result is:Hystrix Demo,result is: This Server works well.
4 以异步的方式调用服务
在上部分的Hystrix案例中，请求是被依次执行，在处理完上个请求之前，后一个请求处于阻塞等待状态，这种Hystrix同步的处理方式适用于并发量一般的场景。
但单台服务器的负载处理能力毕竟是有限的，如果并发量高于（或远远高于）这个极限时，那么我们就得考虑采用Hystrix基于异步的保护机制，从下图里，我们能看到基于异步处理的效果图。
从上图里我们能看到，请求不是被同步地立即执行，而是被放入到一个队列（queue）中，封装在HystrixCommand的处理代码是从queue里拿出请求，并以基于hystrix保护措施的方式处理该请求。在下面的AsyncHystrixDemo.java里，我们将演示hystrix异步执行的方式。
1 //省略必要的package和import代码 2 //这里同样是继承HystrixCommand<String>类 3 public class AsyncHystrixDemo extends HystrixCommand<String> { 4 RestClient client = null; 5 HttpRequest request = null; 6 public AsyncHystrixDemo() { 7 // 指定命令组的名字 8 super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup")); 9 } 10 private void initRestClient() { 11 client = (RestClient) ClientFactory.getNamedClient("AsyncHystrix"); 12 try { 13 request = HttpRequest.newBuilder().uri(new URI("/available")).build(); 14 } 15 catch (URISyntaxException e) 16 { e.printStackTrace(); } 17 ConfigurationManager.getConfigInstance().setProperty( 18 "AsyncHystrix.ribbon.listOfServers", "localhost:8080"); 19 } 20 protected String run() { 21 System.out.println("In run"); 22 HttpResponse response; 23 String result = null; 24 try { 25 response = client.executeWithLoadBalancer(request); 26 System.out.println("Status for URI:" + response.getRequestedURI() + " is :" + response.getStatus()); 27 result = response.getEntity(String.class); 28 } 29 catch (ClientException e) {e.printStackTrace(); } 30 catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } 31 return "Hystrix Demo,result is: " + result; 32 }
在上述代码的第6行里，我们定义了构造函数，在第10行里，定义了初始化Ribbon环境的initRestClient方法，在第20行里，定义了执行hytrix业务的run方法。这三个方法和刚才讲到的NormalHystrixDemo类里很相似，所以就不再详细讲述。
33 public static void main(String[] args) { 34 AsyncHystrixDemo asyncDemo = new AsyncHystrixDemo(); 35 asyncDemo.initRestClient(); 36 try { Thread.sleep(1000);} 37 catch (InterruptedException e) 38 { e.printStackTrace(); } 39 //上述代码是初始化环境并sleep 1秒 40 //得到Future对象 41 Future<String> future = asyncDemo.queue(); 42 String result = null; 43 try { 44 System.out.println("Start Async Call"); 45 //通过get方法以异步的方式调用请求 46 result = future.get(); 47 } catch (InterruptedException e) 48 { e.printStackTrace();} 49 catch (ExecutionException e) 50 { e.printStackTrace(); } 51 System.out.println("Call available function, result is:" + result); 52 } 53 }
在main函数的34到38行，我们同样是初始化了Ribbon环境，这和之前的NormalHystrixDemo类的做法是一样的。
在第41行里，我们通过queue方法，得到了一个包含调用请求的Future<String>类型的对象，而在第46行里，我们是通过future对象的get方法执行请求。
这里有两个看点，第一，在执行第46行的get方法后，HystrixComman会自动调用定义在第20行的run方法，第二，这里得到请求对象是在第41行，而调用请求则在46行，也就是说，并不是在请求到达时就立即执行，而是通过异步的方式执行。
本部分代码的执行结果和NormalHystrixDemo.java是一样的，所以就不再给出了。
本文中的文字和代码谢绝转载。
