深入 Hystrix 断路器执行原理
深入 Hystrix 断路器执行原理RequestVolumeThreshold12HystrixCommandProperties.Setter() .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(int)
表示在滑动窗口中，至少有多少个请求，才可能触发断路。
Hystrix 经过断路器的流量超过了一定的阈值，才有可能触发断路。比如说，要求在 10s 内经过断路器的流量必须达到 20 个，而实际经过断路器的流量才 10 个，那么根本不会去判断要不要断路。
ErrorThresholdPercentage12HystrixCommandProperties.Setter() .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(int)
表示异常比例达到多少，才会触发断路，默认值是 50(%)。
如果断路器统计到的异常调用的占比超过了一定的阈值，比如说在 10s 内，经过断路器的流量达到了 30 个，同时其中异常访问的数量也达到了一定的比例，比如 60% 的请求都是异常（报错 / 超时 &# ...
Hystrix 隔离策略细粒度控制
Hystrix 隔离策略细粒度控制Hystrix 实现资源隔离，有两种策略：
线程池隔离
信号量隔离
对资源隔离这一块东西，其实可以做一定细粒度的一些控制。
execution.isolation.strategy指定了 HystrixCommand.run() 的资源隔离策略：THREAD or SEMAPHORE，一种基于线程池，一种基于信号量。
12345// to use thread isolationHystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.THREAD)// to use semaphore isolationHystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)
线程池机制，每个 command 运行在一个线程中，限流是通过线程池的大小来控制的；信号量机制，command 是运 ...
基于本地缓存的 fallback 降级机制
基于本地缓存的 fallback 降级机制Hystrix 出现以下四种情况，都会去调用 fallback 降级机制：
断路器处于打开的状态。
资源池已满（线程池+队列 / 信号量）。
Hystrix 调用各种接口，或者访问外部依赖，比如 MySQL、Redis、Zookeeper、Kafka 等等，出现了任何异常的情况。
访问外部依赖的时候，访问时间过长，报了 TimeoutException 异常。
两种最经典的降级机制
纯内存数据在降级逻辑中，你可以在内存中维护一个 ehcache，作为一个纯内存的基于 LRU 自动清理的缓存，让数据放在缓存内。如果说外部依赖有异常，fallback 这里直接尝试从 ehcache 中获取数据。
默认值fallback 降级逻辑中，也可以直接返回一个默认值。
在 HystrixCommand，降级逻辑的书写，是通过实现 getFallback() 接口；而在 HystrixObservableCommand 中，则是实现 resumeWithFallback() 方法。
现在，我们用一个简单的栗子，来演示 fallback 降级 ...
深入 Hystrix 执行时内部原理
深入 Hystrix 执行时内部原理前面我们了解了 Hystrix 最基本的支持高可用的技术：资源隔离 + 限流。
创建 command；
执行这个 command；
配置这个 command 对应的 group 和线程池。
这里，我们要讲一下，你开始执行这个 command，调用了这个 command 的 execute() 方法之后，Hystrix 底层的执行流程和步骤以及原理是什么。
在讲解这个流程的过程中，我会带出来 Hystrix 其他的一些核心以及重要的功能。
这里是整个 8 大步骤的流程图，我会对每个步骤进行细致的讲解。学习的过程中，对照着这个流程图，相信思路会比较清晰。
步骤一：创建 command一个 HystrixCommand 或 HystrixObservableCommand 对象，代表了对某个依赖服务发起的一次请求或者调用。创建的时候，可以在构造函数中传入任何需要的参数。
HystrixCommand 主要用于仅仅会返回一个结果的调用。
HystrixObservableCommand 主要用于可能会返回多条结果的调用。
12345// 创建 Hy ...
用 Hystrix 构建高可用服务架构
用 Hystrix 构建高可用服务架构参考 Hystrix Home。
Hystrix 是什么？在分布式系统中，每个服务都可能会调用很多其他服务，被调用的那些服务就是依赖服务，有的时候某些依赖服务出现故障也是很正常的。
Hystrix 可以让我们在分布式系统中对服务间的调用进行控制，加入一些调用延迟或者依赖故障的容错机制。
Hystrix 通过将依赖服务进行资源隔离，进而阻止某个依赖服务出现故障时在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延；同时Hystrix 还提供故障时的 fallback 降级机制。
总而言之，Hystrix 通过这些方法帮助我们提升分布式系统的可用性和稳定性。
Hystrix 的历史Hystrix 是高可用性保障的一个框架。Netflix（可以认为是国外的优酷或者爱奇艺之类的视频网站）的 API 团队从 2011 年开始做一些提升系统可用性和稳定性的工作，Hystrix 就是从那时候开始发展出来的。
在 2012 年的时候，Hystrix 就变得比较成熟和稳定了，Netflix 中，除了 API 团队以外，很多其他的团队都开始使用 Hystrix。
时至今日，Netf ...
电商网站的商品详情页系统架构
电商网站的商品详情页系统架构小型电商网站的商品详情页系统架构小型电商网站的页面展示采用页面全量静态化的思想。数据库中存放了所有的商品信息，页面静态化系统，将数据填充进静态模板中，形成静态化页面，推入 Nginx 服务器。用户浏览网站页面时，取用一个已经静态化好的 html 页面，直接返回回去，不涉及任何的业务逻辑处理。
下面是页面模板的简单 Demo 。
1234567<html> <body> 商品名称：#{productName}<br> 商品价格：#{productPrice}<br> 商品描述：#{productDesc} </body></html>
这样做，好处在于，用户每次浏览一个页面，不需要进行任何的跟数据库的交互逻辑，也不需要执行任何的代码，直接返回一个 html 页面就可以了，速度和性能非常高。
对于小网站，页面很少，很实用，非常简单，Java 中可以使用 velocity、fr ...
为什么要进行系统拆分？如何进行系统拆分？拆分后不用 dubbo 可以吗？
面试题为什么要进行系统拆分？如何进行系统拆分？拆分后不用 dubbo 可以吗？
面试官心理分析从这个问题开始就进行分布式系统环节了，现在出去面试分布式都成标配了，没有哪个公司不问问你分布式的事儿。你要是不会分布式的东西，简直这简历没法看，没人会让你去面试。
其实为啥会这样呢？这就是因为整个大行业技术发展的原因。
早些年，印象中在 2010 年初的时候，整个 IT 行业，很少有人谈分布式，更不用说微服务，虽然很多 BAT 等大型公司，因为系统的复杂性，很早就是分布式架构，大量的服务，只不过微服务大多基于自己搞的一套框架来实现而已。
但是确实，那个年代，大家很重视 ssh2，很多中小型公司几乎大部分都是玩儿 struts2、spring、hibernate，稍晚一些，才进入了 spring mvc、spring、mybatis 的组合。那个时候整个行业的技术水平就是那样，当年 oracle 很火，oracle 管理员很吃香，oracle 性能优化啥的都是 IT 男的大杀招啊。连大数据都没人提，当年 OCP、OCM 等认证培训机构，火的不行。
但是确实随着时代的发展，慢慢的，很多公司开始接受 ...
zookeeper 都有哪些使用场景？
面试题zookeeper 都有哪些使用场景？
面试官心理分析现在聊的 topic 是分布式系统，面试官跟你聊完了 dubbo 相关的一些问题之后，已经确认你对分布式服务框架/RPC框架基本都有一些认知了。那么他可能开始要跟你聊分布式相关的其它问题了。
分布式锁这个东西，很常用的，你做 Java 系统开发，分布式系统，可能会有一些场景会用到。最常用的分布式锁就是基于 zookeeper 来实现的。
其实说实话，问这个问题，一般就是看看你是否了解 zookeeper，因为 zookeeper 是分布式系统中很常见的一个基础系统。而且问的话常问的就是说 zookeeper 的使用场景是什么？看你知道不知道一些基本的使用场景。但是其实 zookeeper 挖深了自然是可以问的很深很深的。
面试题剖析大致来说，zookeeper 的使用场景如下，我就举几个简单的，大家能说几个就好了：
分布式协调
分布式锁
元数据/配置信息管理
HA高可用性
分布式协调这个其实是 zookeeper 很经典的一个用法，简单来说，就好比，你 A 系统发送个请求到 mq，然后 B 系统消息消费 ...
如何基于 dubbo 进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试？
面试题如何基于 dubbo 进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试？
面试官心理分析服务治理，这个问题如果问你，其实就是看看你有没有服务治理的思想，因为这个是做过复杂微服务的人肯定会遇到的一个问题。
服务降级，这个是涉及到复杂分布式系统中必备的一个话题，因为分布式系统互相来回调用，任何一个系统故障了，你不降级，直接就全盘崩溃？那就太坑爹了吧。
失败重试，分布式系统中网络请求如此频繁，要是因为网络问题不小心失败了一次，是不是要重试？
超时重试，跟上面一样，如果不小心网络慢一点，超时了，如何重试？
面试题剖析服务治理1. 调用链路自动生成一个大型的分布式系统，或者说是用现在流行的微服务架构来说吧，分布式系统由大量的服务组成。那么这些服务之间互相是如何调用的？调用链路是啥？说实话，几乎到后面没人搞的清楚了，因为服务实在太多了，可能几百个甚至几千个服务。
那就需要基于 dubbo 做的分布式系统中，对各个服务之间的调用自动记录下来，然后自动将各个服务之间的依赖关系和调用链路生成出来，做成一张图，显示出来，大家才可以看到对吧。
2. 服务访问压力以及时长统计需要自动统计各个接口和服务之间 ...
dubbo 的 spi 思想是什么？
面试题dubbo 的 spi 思想是什么？
面试官心理分析继续深入问呗，前面一些基础性的东西问完了，确定你应该都 ok，了解 dubbo 的一些基本东西，那么问个稍微难一点点的问题，就是 spi，先问问你 spi 是啥？然后问问你 dubbo 的 spi 是怎么实现的？
其实就是看看你对 dubbo 的掌握如何。
面试题剖析spi 是啥？spi，简单来说，就是 service provider interface，说白了是什么意思呢，比如你有个接口，现在这个接口有 3 个实现类，那么在系统运行的时候对这个接口到底选择哪个实现类呢？这就需要 spi 了，需要根据指定的配置或者是默认的配置，去找到对应的实现类加载进来，然后用这个实现类的实例对象。
举个栗子。
你有一个接口 A。A1/A2/A3 分别是接口A的不同实现。你通过配置 接口 A = 实现 A2，那么在系统实际运行的时候，会加载你的配置，用实现 A2 实例化一个对象来提供服务。
spi 机制一般用在哪儿？插件扩展的场景，比如说你开发了一个给别人使用的开源框架，如果你想让别人自己写个插件，插到你的开源框架里面，从 ...
