1.Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析
2.Spring Boot 项目配合Hystrix 实现全局RestController超时熔断（api超过30秒返回timeout)
3.Hystrix介绍
4.ribbon负载均衡详解
5.springcloud2022？
6.Hystrix技术指南（7）故障切换的源码运作流程原理分析（含源码）

Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析

       在SpringBoot环境下的分布式事务框架Seata实现原理涉及到了代理数据源、注册代理Bean以及全局事务拦截器等关键环节。源码下面我们将逐步解析其核心逻辑。源码

       首先，源码Seata通过GlobalTransactionScanner来注册项目中所有带有@GlobalTransactional注解的源码方法类。该扫描器是源码宝鸡源码一个实现了BeanPostProcessor接口的类，它能够在Spring容器初始化时进行后置处理，源码从而实现全局事务的源码管理。

       GlobalTransactionScanner实际上是源码一个InstantiationAwareBeanPostProcessor，它在实例化Bean前执行postProcessBeforeInstantiation方法，源码在实例化后执行postProcessAfterInstantiation方法，源码并在属性填充时执行postProcessProperties方法。源码尽管GlobalTransactionScanner类本身并未覆盖这3个方法，源码但在父类的源码poppy源码实现中，这些方法用于处理Bean的源码实例化和属性设置过程。

       关键在于postProcessAfterInitialization方法中实现的wrapIfNecessary方法，该方法在GlobalTransactionScanner类中被重写。当方法执行到existsAnnotation方法判断类方法是否带有@GlobalTransactional注解时，如果存在则创建一个GlobalTransactionalInterceptor作为拦截器处理全局事务。

       在创建代理数据源时，Seata通过DataSourceProxy对系统默认数据源进行代理处理。通过shouldSkip方法判断当前bean是否需要被代理，如果bean是SeataProxy的子类且不是DataSource的子类且不在excludes集合中，则进行代理，从而代理当前系统的默认数据源对象。

       全局事务拦截器主要负责全局事务的发起、执行和回滚。douphp 源码在执行全局事务的方法被代理时，具体的执行拦截器是GlobalTransactionalInterceptor。该拦截器处理全局事务的逻辑，包括获取全局事务、开始全局事务、执行本地业务、提交本地事务、记录undo log、提交数据更新等步骤。其中，提交本地事务时会向TC（Transaction Coordinator）注册分支并提交本地事务，整个过程确保了分布式事务的一致性。

       当全局事务中任何一个分支发生异常时，jsprun源码事务将被回滚。参与全局事务的组件在异常发生时执行特定的回滚逻辑，确保事务一致性。在Seata的实现中，异常处理机制确保了事务的回滚能够正确执行。

       Seata还提供了XID（Transaction Identifier）的传递机制，通过RestTemplate和Feign客户端进行服务间的调用，确保分布式系统中各个服务能够共享和处理全局事务。RestTemplate在请求头中放置TX_XID头信息，而Feign客户端通过从调用链中获取Feign.Builder，最终通过SeataHystrixFeignBuilder.builder方法实现XID的传递。

       在被调用端（通过Feign调用服务），Seata自动配置会创建数据源代理，dstat源码使得事务方法执行时能够获取到连接对象，而这些连接对象已经被代理成DataSourceProxy。SeataHandlerInterceptor拦截器对所有请求进行拦截，从Header中获取TX_XID，参与者的XID绑定到上下文中，通过ConnectionProxy获取代理连接对象。在数据库操作中，XID绑定到ConnectionContext，执行SQL语句时通过StatementProxy或PreparedStatementProxy代理连接，从而完成全局事务的处理。

       综上所述，Seata通过一系列复杂的逻辑和机制，实现了SpringBoot环境下的分布式事务管理，确保了分布式系统中数据的一致性和可靠性。

Spring Boot 项目配合Hystrix 实现全局RestController超时熔断（api超过秒返回timeout)

       为了在Spring Boot项目中实现全局RestController的超时熔断，当API调用超过秒时返回timeout，我们需要寻找一种更高效的方法，避免手动为上百个控制器添加@HystrixCommand注解，这将是一项繁重的任务。起初，我尝试使用切面编程（AspectJ）包裹RestController，配置@HystrixCommand，但这似乎与HystrixCommand的特性产生了冲突。通过深入Hystrix源码分析和实例化HystrixCommand，我成功实现了全局的超时熔断策略，无需每个API都单独标注。

       实现的关键在于在pom文件中添加适当的Hystrix依赖，并确保返回值使用ResponseEntity以控制响应码。对于非ResponseEntity类型的返回值，通过优化处理，可以避免超时后返回的意外情况。这个过程虽然注解方式简洁，但控制不当可能引发问题。在遇到注解失效或效果不佳时，通过创建私有实例进行管理通常更易于调试和问题定位。

       Spring Boot的starter虽然提供了快速搭建项目的便利，但在精细化控制上可能面临挑战。因此，对于这类场景，注解的便利性和实例化管理的灵活性是需要权衡的。

Hystrix介绍

        对Hystrix耳闻已久，最近刚好想在项目中使用这个神器就顺带研究了一把，很多细节来不及深入研究只能把宏观上的各个概念讲解一下，这个介绍的素材大都来自github上的Hystrix官网。

         所谓一图胜千言，但凡能够用图片来表示而且能够表示清楚的，就不多用文字描述了，看图肯定比看文字要让人来的更爽一些。当然我还是非常建议去github上的Hystrix官方wiki去看原汁原味的文档，在参考文献部分已经给出了链接。

         最后提一点，就是在Hystrix的实现当中大量使用了RxJava的开源包的技术，这个技术之前没怎么研究过，所以后面的很多源码的分析更多侧重过程分析而不会深入细节，有兴趣的可以自己深入研究下，我就准备哪天得空好好去研究一下，毕竟RxJava这个东西号称是一个通过使用可观察序列来编写异步和基于事件的程序的库。

        hystrix的出现即为解决雪崩效应，它通过四个方面的机制来解决这个问题

        Hystrix的隔离主要是为每个依赖组件提供一个隔离的线程环境，提供两种模式的隔离：

        Hystrix的熔断器其实可以理解为就是一个统计中心，统计一定时间窗口内访问次数，成功次数，失败次数等数值判定是否发生熔断。发生电路熔断的过程如下：

       hystrix工作原理-英文版

        hystrix工作原理-中文版

        关于RxJava的详解

ribbon负载均衡详解

       æœåŠ¡ç«¯è´Ÿè½½å‡è¡¡ï¼šåœ¨å®¢æˆ·ç«¯å’ŒæœåŠ¡ç«¯ä¸­é—´ä½¿ç”¨ä»£ç†ï¼Œlvs  和 nginx。

        硬件负载均衡的设备或是软件负载均衡的软件模块都会维护一个下挂可用的服务端清单，通过心跳检测来剔除故障的服务端节点以保证清单中都是可以正常访问的服务端节点。当客户端发送请求到负载均衡设备的时候，该设备按某种算法（比如线性轮询、按权重负载、按流量负载等）从维护的可用服务端清单中取出一台服务端端地址，然后进行转发。

        客户端负载均衡：根据自己的情况做负载。Ribbon。

        客户端负载均衡和服务端负载均衡最大的区别在于 服务端地址列表的存储位置，以及负载算法在哪里。

        2、Spring Cloud的负载均衡机制的实现

        Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具，它基于Netflix Ribbon实现。通过Spring Cloud的封装，可以让我们轻松地将面向服务的REST模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。Ribbon实现客户端的负载均衡，负载均衡器提供很多对.hutool.core.collection.CollectionUtil;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixObservableCommand;

       importcom.netflix.hystrix.exception.HystrixRuntimeException;

       importorg.springframework.beans.factory.ObjectProvider;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;

       importorg.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils;

       importorg.springframework.cloud.gateway.support.TimeoutException;

       importorg.springframework.core.annotation.AnnotatedElementUtils;

       importorg.springframework.mand;

       if(CollectionUtil.isNotEmpty(apiTimeoutList)){

       //request匹配属于那种模式

ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=getApiHystrixTimeout(apiTimeoutList,path);

command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(apiHystrixTimeout.getApiPattern(),apiHystrixTimeout.getTimeout()));

       }else{

       command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(serviceId(exchange),null));

       }

       returncommand;

}

       /

***@paramapiTimeoutList

*@parampath

*@return

*/

privateApiHystrixTimeoutgetApiHystrixTimeout(ListapiTimeoutList,Stringpath){

       for(ApiHystrixTimeoutapiTimeoutPattern:apiTimeoutList){

       if(this.antPathMatcher.match(apiTimeoutPattern.getApiPattern(),path)){

       returnapiTimeoutPattern;

}

       }

       ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=newApiHystrixTimeout();

       apiHystrixTimeout.setApiPattern("default");

       apiHystrixTimeout.timeout=null;

       returnapiHystrixTimeout;

}

       @Override

publicGatewayFilterapply(Configconfig){

       return(exchange,chain)-{

       UnicornRouteHystrixCommandcommand=initUnicornRouteHystrixCommand(exchange,chain,config);

returnMono.create(s-{

       Subscriptionsub=command.toObservable().subscribe(s::success,s::error,s::success);

       s.onCancel(sub::unsubscribe);

}).onErrorResume((Function)throwable-{

       if(throwableinstanceofHystrixRuntimeException){

       HystrixRuntimeExceptione=(HystrixRuntimeException)throwable;

HystrixRuntimeException.FailureTypefailureType=e.getFailureType();

switch(failureType){

       caseTIMEOUT:

       returnMono.error(newTimeoutException());

       caseCOMMAND_EXCEPTION:{

       Throwablecause=e.getCause();

if(causeinstanceofResponseStatusException||AnnotatedElementUtils

       .findMergedAnnotation(cause.getClass(),ResponseStatus.class)!=null){

       returnMono.error(cause);

}

       }

       default:

       break;

}

       }

Hystrix技术指南（7）故障切换的运作流程原理分析（含源码）

       目前对于一些非核心操作，如增减库存后保存操作日志发送异步消息时（具体业务流程），一旦出现MQ服务异常时，会导致接口响应超时，因此可以考虑对非核心操作引入服务降级、服务隔离。

       Hystrix说明

       Hystrix是Netflix开源的一个容灾框架，解决当外部依赖故障时拖垮业务系统、甚至引起雪崩的问题。

       为什么需要Hystrix?Hystrix设计理念

       想要知道如何使用，必须先明白其核心设计理念，Hystrix基于命令模式，通过UML图先直观的认识一下这一设计模式。

       Hystrix如何解决依赖隔离Hystrix流程结构解析

       流程说明:

       以下四种情况将触发getFallback调用：

       熔断器:Circuit Breaker

       每个熔断器默认维护个bucket，每秒一个bucket，每个bucket记录成功，失败,超时,拒绝的状态，默认错误超过%且秒内超过个请求进行中断短路。

       Hystrix隔离分析

       Hystrix隔离方式采用线程/信号的方式,通过隔离限制依赖的并发量和阻塞扩散.

       线程隔离实际案例：

       Netflix公司内部认为线程隔离开销足够小，不会造成重大的成本或性能的影响。Netflix 内部API 每天亿的HystrixCommand依赖请求使用线程隔，每个应用大约多个线程池，每个线程池大约5-个线程。

       信号隔离

       信号隔离也可以用于限制并发访问，防止阻塞扩散, 与线程隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程（该线程需要通过信号申请）,如果客户端是可信的且可以快速返回，可以使用信号隔离替换线程隔离,降低开销。 信号量的大小可以动态调整, 线程池大小不可以。

       线程隔离与信号隔离区别如下图:

       fallback故障切换降级机制

       有兴趣的小伙伴可以看看： 官方参考文档

       源码分析

       hystrix-core-1.5.-sources.jar!/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java

       executeCommandAndObserve

       使用Observable的onErrorResumeNext，里头调用了handleFallback，handleFallback中区分不同的异常来调用不同的fallback。

       applyHystrixSemanticsViaFallback方法

       hystrix-core-1.5.-sources.jar!/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java

       hystrix-core-1.5.-sources.jar!/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java

       针对每个commandKey获取或创建TryableSemaphoreActual

       fallback源码分析小结

       hystrix的fallback主要分为5种类型：

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