9.1 线程池隔离技术面对的场景
Hystrix采取了bulkhead舱壁隔离技术，来将外部依赖进行资源隔离，进而避免任何外部依赖的故障导致本服务崩溃（线程池隔离，学术名称：bulkhead，舱壁隔离）。外部依赖的调用在单独的线程中执行，这样就能跟调用线程隔离开来，避免外部依赖调用timeout耗时过长，导致调用线程被卡死
Hystrix对每个外部依赖用一个单独的线程池，这样的话，如果对那个外部依赖调用延迟很严重，最多就是耗尽那个依赖自己的线程池而已，不会影响其他的依赖调用
Hystrix选择用线程池机制来进行资源隔离，要面对的场景如下：
（1）每个服务都会调用几十个后端依赖服务，那些后端依赖服务通常是由很多不同的团队开发的。
（2）每个后端依赖服务都会提供它自己的client调用库，比如说用thrift的话，就会提供对应的thrift依赖。
（3）client调用库随时会变更。
（4）client调用库随时可能会增加新的网络请求的逻辑。
（5）client调用库可能会包含诸如自动重试，数据解析，内存中缓存等逻辑。
（6）client调用库一般都对调用者来说是个黑盒，包括实现细节，网络访问，默认配置，等等。
（7）在真实的生产环境中，经常会出现调用者，突然发现，client调用库发生了某些变化。
（8）即使client调用库没有改变，依赖服务本身可能有会发生逻辑上的变化。
（9）有些依赖的client调用库可能还会拉取其他的依赖库，而且可能那些依赖库配置的不正确。
（10）大多数网络请求都是同步调用的。
（11）调用失败和延迟，也有可能会发生在client调用库本身的代码中，不一定就是发生在网络请求中。
9.2 线程池机制的优点
（1）任何一个依赖服务都可以被隔离在自己的线程池内，即使自己的线程池资源填满了，也不会影响任何其他的服务调用
（2）服务可以随时引入一个新的依赖服务，因为即使这个新的依赖服务有问题，也不会影响其他任何服务的调用
（3）当一个故障的依赖服务重新变好的时候，可以通过清理掉线程池，瞬间恢复该服务的调用，而如果是tomcat线程池被占满，再恢复就很麻烦
（4）如果一个client调用库配置有问题，线程池的健康状况随时会报告，比如成功/失败/拒绝/超时的次数统计，然后可以近实时热修改依赖服务的调用配置，而不用停机
（5）如果一个服务本身发生了修改，需要重新调整配置，此时线程池的健康状况也可以随时发现，比如成功/失败/拒绝/超时的次数统计，然后可以近实时热修改依赖服务的调用配置，而不用停机
（6）基于线程池的异步本质，可以在同步的调用之上，构建一层异步调用层
简单来说，最大的好处，就是资源隔离，确保说，任何一个依赖服务故障，不会拖垮当前的这个服务
9.3 线程池机制的缺点
（1）线程池机制最大的缺点就是增加了cpu的开销
除了tomcat本身的调用线程之外，还有hystrix自己管理的线程池
（2）每个command的执行都依托一个独立的线程，会进行排队，调度，还有上下文切换
（3）Hystrix官方自己做了一个多线程异步带来的额外开销，通过对比多线程异步调用+同步调用得出，Netflix API每天通过hystrix执行10亿次调用，每个服务实例有40个以上的线程池，每个线程池有10个左右的线程
（4）最后发现说，用hystrix的额外开销，就是给请求带来了3ms左右的延时，最多延时在10ms以内，相比于可用性和稳定性的提升，这是可以接受的
我们可以用hystrix semaphore技术来实现对某个依赖服务的并发访问量的限制，而不是通过线程池/队列的大小来限制流量
sempahore技术可以用来限流和削峰，但是不能用来对调研延迟的服务进行timeout和隔离
execution.isolation.strategy，设置为SEMAPHORE，那么hystrix就会用semaphore机制来替代线程池机制，来对依赖服务的访问进行限流
如果通过semaphore调用的时候，底层的网络调用延迟很严重，那么是无法timeout的，只能一直block住。
一旦请求数量超过了semephore限定的数量之后，就会立即开启限流
9.4 线程池接口限流参数设置
withCoreSize：设置你的线程池的大小
withMaxQueueSize：设置的是你的等待队列，缓冲队列的大小
withQueueSizeRejectionThreshold：如果withMaxQueueSize<withQueueSizeRejectionThreshold，那么取的是withMaxQueueSize，反之，取得是withQueueSizeRejectionThreshold
线程池本身的大小，如果你不设置另外两个queue相关的参数，等待队列是关闭的
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.andThreadPoolPropertiesDefaults( HystrixThreadPoolProperties.Setter() //CoreSize:设置线程池的大小，默认是10,如果你不设置另外两个queue相关的参数，等待队列是关闭 //先进去线程池的是10个请求，5个请求进入等待队列，线程池里有空闲，等待队列中的请求如果还没有timeout，那么就进去线程池去执行 .withCoreSize(10) //设置线程池的最大大小，只有在设置allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize的时候才能生效 .withMaximumSize(18) //允许线程池大小自动动态调整(默认为false)，设置为true之后，maxSize就生效了，此时如果一开始是coreSize个线程，随着并发量上来，那么就会自动获取新的线程， //但是如果线程在keepAliveTimeMinutes内空闲，就会被自动释放掉 .withAllowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize(true) //如果coreSize < maxSize，那么这个参数就设置了一个线程多长时间空闲之后，就会被释放掉 .withKeepAliveTimeMinutes(1) //设置的是你的等待队列，缓冲队列的大小 .withMaxQueueSize(12) //QueueSizeRejectionThreshold:控制队列的最大大小HystrixCommand在提交到线程池之前，其实会先进入一个队列中，这个队列满了之后，才会reject //如果withMaxQueueSize<withQueueSizeRejectionThreshold，那么取的是withMaxQueueSize，反之，取得是withQueueSizeRejectionThreshold .withQueueSizeRejectionThreshold(8) □queue生效 |
withExecutionTimeoutInMilliseconds(20000)：手动设置timeout时长,timeout也设置大一些，否则如果请求放等待队列中时间太长了，直接就会timeout，等不到去线程池里执行了
withFallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(30)：fallback，sempahore限流，30个，避免太多的请求同时调用fallback被拒绝访问