小型电商网站商品详情页架构
会做一个静态化页面，直接返回给用户，不涉及业务，所以返回时间特别快，如图所示。
这坏处在于只是使用一些小型的网站，几百几千到几万的商品数据。如果一些大型网站，商品数量几亿数量级，那么将这些数据全都静态化，肯定是不现实的。
大型电商网站商品详情页架构
一般会有一个缓存服务，进行部分数据的主动更新，然后再进行渲染。那么这个架构的核心就是缓存服务，接收到消息之后，如何保证其会获取到底层的数据。如果依赖的底层服务失败、拒绝、超时怎么办，可能会导致商品页面显示不出来数据，该如何保证这个架构的高可用性。
服务接口故障导致高并发耗尽资源场景
资源隔离，限流
线程池隔离原理
如果我们的服务是接收处理所有的请求，那么如果大量的请求同时涌入的话，就很可能会造成资源耗尽而导致系统崩溃，如果用线程池来进行流量的一个管控，如果请求达到了线程池的上线，就直接拒绝请求或者进行fallback的服务降级，那么就相当于拦截了多出来的请求，不至于让我们的系统过载，出现故障。而且线程池可以对线程进行管控，检测请求是否超时之类的错误。
线程池隔离技术适用于99%的资源隔离和限流场景。
信号量隔离限流
信号量就相当于一个关卡，每接到一个请求就记录一下，如果请求量达到上线，就直接让其请求fallback降级服务。那么这样也可以做到一个资源隔离和限流的功能。与线程池最大的区别就是，线程池是用自己的线程去进行依赖访问，而信号量是作为一个关卡将用户的请求线程进行放行或者拒绝。所以也不能对请求进行监控，检测请求是否超时之类的错误。
信号量隔离使用于内部资源隔离和限流的场景，因为不需要进行超时之类的统计，不涉及任何的网络请求，只是避免内部复杂的低效率代码hang主大量线程。
比如一些地理位置我们可能放在纯内存中，那么就可以使用信号量进行资源隔离和限流，优点在于不用自己管理线程池，并且性能还高一些。
Hrstrix的Command线程池
通过设置线程组和线程名称来实现线程池和信号量的隔离。
command group 是一个非常重要的概念，默认情况下就是通过command group来定义一个线程池，还会通过这个command group来聚合一些监控和报警信息，只要是通过同一个command group的请求都会到同一个线程池中。如果没有手动定义hrstrixThreadpool线程池的名称，那么会默认使用command group来作为hrstrix线程池的名称
command key代表了一个依赖接口；command group代表了一类依赖服务
coreSize，线程池的大小，默认为10，通过HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(Integer vlaue) 来设置。
Hrstrix的Command执行流程
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创建command，构建一个HrstrixCommand或者HrstrixObservableCommand对象，HrstrixCommand主要用于仅仅会返回一个结果的调用，HrstrixObservableCommand用于会返回多个结果的调用。
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调用Command执行方法，execute()、queue()、observe()、toObservable()。
execute()：只适用于HrstrixCommand，同步调用，调用后block等待返回结果。
queue()：只适用于HrstrixCommand，异步调用，调用后通过Future获取结果。
observe()：订阅一个Observable对象，获取结果
toObservable()：延迟调用，调用后不会返回，订阅Observable对象后才会返回。 -
检查是否开启缓存，如果有缓存那么直接返回数据
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是否开启断路器，如果开启证明依赖不可用，直接调用fallback服务降级
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检查线程队列是否满了，满的话调用fallback服务降级
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执行Command
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短路健康检查，统计服务失败、超时次数，判断是否需要开启短路器
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如果调用了fallback，那么执行降级服务，返回结果
request cache 请求缓存
通过过滤器Filter来实现，每次接受请求的时候都会建立一个上下文内容request context并且设置生命周期，那么每次通过Command调用依赖的时候都会检测请求值是否已经存在，如果存在则直接返回 request cache中的数据，不需要多次请求依赖服务。
fallback降级机制
Hrstrix调用各种外部依赖的时候，出现了异常情况报错的话，就自定义一个默认值或者内存的返回值。
