作为 SpringCloud 中的执法部门-六扇门，Hystrix 监管着服务的一举一动，不管是超时还是异常抛出，但凡有违法乱纪的现象发生，就会被强制放到 fallback 里进行改造。可是，每个应用都有一长串的服务，那全部都交给 Hystrix 这能管得过来吗？
Hystrix 可不是所有服务都监督，毕竟六扇门人力有限，他们只盯梢一些关键人物，给每个关键人物指派一个锦衣卫，但凡有异常发生，立即动手。接下来，我们就来看看六扇门的锦衣卫是如何秉公执法的。
服务降级原理
盯梢名单 - @HystrixCommand
现在流行苍蝇老虎一起打，可我们六扇门不在乎小苍蝇，只盯大老虎。对那些一旦发生异常，影响特别恶劣，但是还有补救措施的，我们就安排一个锦衣卫贴身监视。
代码语言：javascript复制@HystrixCommand(fallbackMethod = "putInPrison")
public String bigTiger() {
throw RuntimeException("Eat People");
}上面就是我们的贴身锦衣卫@HystrixCommand 注解，直接管在大老虎（具体 Method 方法）的头上，没有指派锦衣卫的方法就可以放飞自我了，Hystrix 不会管你的。@HystrixCommand 注解中指定了一个fallbackMethod，这里就是大老虎进行改造的地方，也就是降级逻辑所在的方法名。注意，降级方法的方法签名（参数列表）要和原方法保持一致，也就是说，如果原方法声明了一个参数 String，那么降级方法也要声明同样的参数，Hystrix 会原封不动的把当前参数传递给降级方法。
当 Hystrix 和 Feign 共同使用的时候，还有一种配置方式，那就是在 FeignClient 注解中指定一个 class，在这个 class 里可以处理 Feign 接口中声明的所有方法的降级需求。
@FeignClient(name = "feign-service-provider", fallback = Fallback.class)
public interface MyHelloService extends HelloService {
}锦衣卫工作流程 - 异常捕捉
如果小伙伴直接去阅读 Hystrix 服务降级的源码，相信有很有效的直接劝退的作用。Hystrix的源码大量基于 RxJava，在实现上比较接近函数式语言的风格，运用了大量的异步回调函数和事件驱动，层层嵌套十分崩溃，这对有 JavaScript 或其他函数语言经验的同学会容易理解一些。
为了避免直接劝退，这里的流程图以业务流为主，不涉及具体类名和方法名来过一下：
@HystrixCommand: 安插在方法上的锦衣卫，标识此方法由Hystrix监管AspectJ：运用 Spring 的切面能力，给带有@HystrixCommand注解的方法配置了切面点，在方法调用的时候，将首先执行切面逻辑。- ·Request Cache·：如果处于开启状态，则尝试用
CacheKey从本地缓存中获取数据，也就不用发起方法调用了。如果处于关闭状态，就继续往下走到最烧脑的部分 - 注册
Observer：Observer是观察者模式（在 RxJava 中又叫 Observable），但这里只是一个幌子，这个 Observer 背后运用 RxJava 注册了一堆异步回调函数，当方法正常执行、异常抛出、结束或其他状态的时候，将会触发对应的回调函数进行处理，而且回调函数里面还会嵌套回调函数。 - 发起调用：在发起调用之前，将会检查熔断状态，如果断路器当前处于开启的状态，那么将直接走向 fallback 流程。如果断路器处于关闭，则发起真正的调用
- 异常，又见异常：前面你来我往这么久，就是等方法调用抛异常。异常触发了步骤 4 中注册的回调函数，然后直接转给了降级方法
服务降级常用方案
话说进了 fallback 的多多少少都是犯了点错的人，犯了错就要老实交代，我们六扇门的锦衣卫也不是吃素的，对付进了 fallback 的人，那手段可多了去了，就看你招还是不招？
沉默是金 - 静默处理
所谓的静默处理，就是什么也不干，在 fallback 逻辑中直接返回一个空值 Null。小伙伴们可能会问，那我用 try-catch 捕捉异常不也是能达到一样的效果吗？其实不然，首先try-catch 只能处理异常抛出的情况，并不能做超时判定。其次，使用 try-catch 就要在代码里包含异常处理块，我们在程序设计时讲究单一职责和开闭原则。正所谓凯撒的归凯撒，上帝的归上帝，既然有了专门的 fallback 处理类，那这个工作还是交给fallback 来吧，这样你的业务代码也落个清爽。
瞒天过海：默认值
瞒天过海实际上就是说个谎话，在并不确定真实结果的情况下返回一个默认值。
打个比方，假如在商品详情页调用营销优惠接口时发生了故障，无法返回正确的计算结果，这里我们就可以在 fallback 逻辑中返回商品原价，作为打折后的价格，这样就相当于返回了一个没有打折优惠的计算结果。
这种方式下接口的返回值并不是真实的，因此不能应用在某些核心主链路中。举个例子，比如下单页面就是核心主链路，是最终确定订单价格的关键步骤。假如我们对订单优惠计算采用了这种瞒天过海的默认值，那么就会实际造成用户损失。因此，这里面的优惠计算决不能返回默认值，一定要得出真实结果，如果无法获取那么宁可返回异常中断下单操作。
小伙伴们可能会问，那为什么商品详情页可以用默认值降级，而下单页面不能呢？这就要讲到主链路的规划，简单来说，电商平台的用户购物行为是一个漏斗模型，上宽下窄，用户流量在漏斗口最多，在尾部最少，越接近尾部的流量被转化为购物行为的比例就越高，因此越到后面对降级的容忍度就越低。商品搜索和商品详情页处于漏斗的上部，主要是导流端，在没有发生金钱往来的情况下我们可以容忍一定程度的降级误差。但对于下单页，这是整个漏斗模型的尾部，直接发生交易的环节，绝不能容忍任何金钱上的误差。
好好改造：想办法恢复服务
这个才能称得上是正儿八经的积极措施，fallback 会尝试用各种方法获取正确的返回值，有这么几个常用场景。
- 缓存异常：假如因为缓存故障无法获取数据，在 fallback 逻辑中可以转而访问底层数据库（这个方法不能用在热点数据上，否则可能把数据库打挂，或者引发更大范围的服务降级和熔断，要谨慎使用）。反过来如果数据库发生故障，也可以在 fallback 里访问缓存，但要注意数据一致性
- 切换备库：一般大型应用都会采用主从 备库的方式做灾备，假如我们的主从库都发生了故障，往往需要人工将数据源切换到备份数据库
- 重试：Ribbon 可以处理超时重试，但对于异常情况来说（比如当前资源被暂时锁定），我们可以在 fallback 中自己尝试重新发起接口调用
- 人工干预：有些极其重要的接口，对异常不能容忍，这里可以借助 fallback启动人工干预流程，比如做日志打点，通过监控组件触发报警，通知人工介入真实项目里服务降级的补救措施是八仙过海各显神通，但是目标都是相同的，就是对系统的影响降到最低。
一错再错 —— 多次降级
总有那么几个顽固分子，在 fallback 里不好好改造，又捣鼓出一个异常来。这时候我们可以做二次降级，也就是在 fallback 中再引入一个 fallback。当然，你也可以引入三四五六七八更多层的降级，对应一些复杂的大型应用，比如淘系很多核心系统，多级降级是很常见的，根据系统故障的严重程度采取更精细粒度的降级方案。
那假如这一连串降级全部都失败了，难道要牢底坐穿不成？对这种一错再错无药可救的顽固分子，锦衣卫也是没有办法啊，那只好放你走了，将异常抛到最外层。
番外篇-Request Cache
Request Cache 并不是让你在 fallback 里访问缓存，它是 Hystrix 的一个特殊功能。我们可以通过@CacheResult 和@CacheKey 两个注解实现，配置如下
@CacheResult
@HystrixCommand
public Friend requestCache(@CacheKey Integer id) {
}@CacheResult 注解的意思是该方法的结果可以被Hystrix缓存起来，@CacheKey 指定了这个缓存结果的业务 ID 是什么。在一个 Hystrix 上下文范围内，如果使用相同的参数对@CacheResult 修饰的方法发起了多次调用，Hystrix 只会在首次调用时向服务节点发送请求，后面的几次调用实际上是从 Hystrix 的本地缓存里读取数据。
Request Cache 并不是由调用异常或超时导致的，而是一种主动的可预知的降级手段，严格的说，这更像是一种性能优化而非降级措施。
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