相信不少人今天上班时候，被各大新闻网站弹出一条消息，类似 Facebook 全球发生故障之类的新闻。
Facebook 做为全球少有的几大互联网巨头，发生点故障就能引起巨大的波澜。Facebook 全球十几亿用户，一时间大家上不了 Facebook。除此之外，Facebook 的 Instagram、WhatsApp 等热门应用也同时发生故障。
这就是一个典型的故障雪崩效应。一个系统故障，发生雪崩，蔓延至其他系统。这也说明了，Facebook 的熔断机制，断路器，短路保护机制做的不够好！
系统崩了之后，各大用户疯狂的上 Twitter 进行吐槽。并且 Facebook 自己也在 Twitter 上发布消息承认了此次服务中断，该公司称：“我们知道，目前有些人在访问 Facebook 旗下各个应用程序时遇到了困难。我们正在努力尽快解决这个问题。“
并且 Facebook 证实，这个问题不是 DDoS ***带来的结果。DDoS ***即“分布式拒绝服务***”，是指***通过向一个站点输送大量虚假流量来发动***。
有网站统计了 Facebook 的问题的报告，多达 1.1 万多份。用户报告的问题，呈现各种各样的，从根本无法加载网站到无法发布评论等。
也有广告主吐槽，准备好的广告，也无法展现。广告主工具同样也遭遇了故障，有些广告主们试图投放“黑色星期五”（Black Friday）和“网络星期一”（Cyber Monday）广告。但是，这些广告都不能进行展现和营销了。
为此，有人预估了，Facebook 的这次故障，损失至少上亿美金。
参考其他互联网的故障损失，谷歌 2013 年故障 5 分钟损失 55 万美元，并且全球流量下跌！另外 2018 年 Prime Day 故障让亚马逊损失 $9900 万。2015 年 App Store 等服务故障导致苹果损失 2640 万美元。
微服务转型，雪崩效应是绕不过的一道坎。Hystrix 的隔离和熔断，线程池隔离和信号量隔离建议大家多学习学习！Facebook 这是多么疼的代价。
线程隔离技术，也称是线程池隔离技术。最著名的使用者算 Hystrix 了。Hystrix 提供了两种隔离策略，分布式：线程隔离和信号量隔离。Hystrix 默认的隔离技术就是线程池隔离，因为隔离技术有一个除网络超时以外的额外保护层。
THREAD（线程隔离）：使用该方式，HystrixCommand将会在单独的线程上执行，并发请求受线程池中线程数量的限制。
SEMAPHORE（信号量隔离）：使用该方式，HystrixCommand将会在调用线程上执行，开销相对较小，并发请求受信号量的个数的限制。
之所以，信号量隔离 SEMAPHORE 不是 Hystrix 的首选（默认隔离）的原因是，信号量隔离一般仅适用于非网络调用的隔离。比如，操作内存等。而对于跨网络的，调用负载非常高的（例如每个实例每秒调用数百次）才需要使用信号量隔离，因为这种场景下使用 THREAD 开销会比较高。
所谓的线程隔离主要有线程池隔离，在实际使用时我们会把请求分类，然后交给不同的线程池处理，当一种业务的请求处理发生问题时，不会将故障扩散到其他线程池，从而保证其他服务可用。
打个比方，在我们的电商系统中，假设现在有 3 个业务调用分别是查询订单、查询商品、查询用户，且这三个业务请求都是依赖第三方服务-订单服务、商品服务、用户服务。三个服务都需要跨网络请求调用，可以是 RPC 调用，也可以是 Rest 的 HTTP 调用。当查询订单服务出现故障时，假如线程阻塞了，这个时候后续有大量的查询订单请求过来，那么容器中的线程数量则会持续增加直致 CPU 资源耗尽到 100%，整个服务对外不可用，集群环境下就是雪崩。
如果这个故障进行隔离，那么最终回导致当前业务提供的服务也不可以使用。
如果通过线程隔离，那么就可以避免这种情况。通过设置线程池大小来控制并发访问量，当线程饱和的时候可以拒绝服务，防止依赖问题扩散。
对于电商系统来说，如果不做隔离，对于整个系统来说简直就是灾难。故障一秒，损失的就是钱啊。
对于 Hystrix 来说，用它来做服务隔离，是在简单不过了。看下面的代码：
线程隔离的优点:
一个服务可以给予一个线程池，这个服务的异常不会影响其他的依赖。
使用线程可以完全隔离第三方代码，请求线程可以快速放回。
当一个失败的服务再次变成可用时，线程池将清理，并立即恢复可用，而不是一个长时间的恢复。
可以完全模拟异步调用，方便异步编程。
使用线程池，可以有效的进行实时监控、统计和封装。
线程隔离的缺点:
使用线程池的缺点主要是增加了计算的开销。每一个依赖调用都会涉及到队列，调度，上下文切换，而这些操作都有可能在不同的线程中执行。
尽管有了线程隔离，但是并不意味着我们的代码可以随便写。必要的规范，超时机制还是要有的。