什么是Semaphore和线程池各自是干什么？

信号量Semaphore是一个并发工具类，用来控制可同时并发的线程数，其内部维护了一组虚拟许可，通过构造器指定许可的数量，每次线程执行操作时先通过acquire方法获得许可，执行完毕再通过release方法释放许可。如果无可用许可，那么acquire方法将一直阻塞，直到其它线程释放许可。

　线程池用来控制实际工作的线程数量，通过线程复用的方式来减小内存开销。线程池可同时工作的线程数量是一定的，超过该数量的线程需进入线程队列等待，直到有可用的工作线程来执行任务。

　　使用Seamphore，你创建了多少线程，实际就会有多少线程进行执行，只是可同时执行的线程数量会受到限制。但使用线程池，你创建的线程只是作为任务提交给线程池执行，实际工作的线程由线程池创建，并且实际工作的线程数量由线程池自己管理。

　　简单来说，线程池实际工作的线程是work线程，不是你自己创建的，是由线程池创建的，并由线程池自动控制实际并发的work线程数量。而Seamphore相当于一个信号灯，作用是对线程做限流，Seamphore可以对你自己创建的的线程做限流（也可以对线程池的work线程做限流），Seamphore的限流必须通过手动acquire和release来实现。

两者区别

image.png
1、实际工作的线程是谁创建的？
使用线程池，实际工作线程由线程池创建；使用Seamphore，实际工作的线程由你自己创建。
2、限流是否自动实现？
线程池自动，Seamphore手动。

线程池隔离

　　在该模式下，用户请求会被提交到各自的线程池中执行，把执行每个下游服务的线程分离，从而达到资源隔离的作用。当线程池来不及处理并且请求队列塞满时，新进来的请求将快速失败，可以避免依赖问题扩散。
　　在信号量模式提到的问题，对所依赖的多个下游服务，通过线程池的异步执行，可以有效的提高接口性能。

优势

  • 减少所依赖服务发生故障时的影响面，比如ServiceA服务发生异常，导致请求大量超时，对应的线程池被打满，这时并不影响ServiceB、ServiceC的调用。
  • 如果接口性能有变动，可以方便的动态调整线程池的参数或者是超时时间，前提是Hystrix参数实现了动态调整。

缺点

  • 请求在线程池中执行，肯定会带来任务调度、排队和上下文切换带来的开销。
  • 因为涉及到跨线程，那么就存在ThreadLocal数据的传递问题，比如在主线程初始化的ThreadLocal变量，在线程池线程中无法获取

执行依赖代码的线程与请求线程（比如Tomcat线程）分离，请求线程可以自由控制离开的时间，这也是我们通常说的异步编程，Hystrix是结合RxJava来实现的异步编程，通过为每个包裹了HystrixCommand的API接口设置独立的、固定大小的线程池（hystrx.threadpool.default.coreSize）来控制并发访问量，当线程饱和的时候可以拒绝服务（走fallback方法），防止依赖问题扩散。
线上建议线程池不要设置过大，否则大量堵塞线程有可能会拖慢服务器。

信号量模式

在该模式下，接受请求和执行下游依赖在同一个线程内完成，不存在线程上下文切换所带来的性能开销，所以大部分场景应该选择信号量模式，但是在下面这种情况下，信号量默认并非是一个好的选择。

比如一个接口中依赖了3个下游 ：serviceA、serviceB、serviceC，且这3个服务返回的数据互相不依赖，这种情况下如果针对A、B、C的熔断降级使用信号量模式，那么接口耗时就等于请求A、B、C服务耗时的总和，无疑这不是好的方案。

另外，为了限制对下游依赖的并发调用量，可以配置Hystrix的execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests ，当并发请求数达到阈值时，请求线程可以快速失败，执行降级。

实现也很简单，一个简单的计数器，当请求进入熔断器时，执行tryAcquire(),计数器加1，结果大于阈值的话，就返回false，发生信号量拒绝事件，执行降级逻辑。当请求离开熔断器时，执行release()，计数器减1。

实例

（1）采用线程池隔离

  1.  //------------------线程隔离
  2.     //groupKey 一组command ，如果没有配这个，相同的groupkey会使用同一个线程池
  3.     @HystrixCommand(groupKey = "thread1-group",commandKey = "thread1",threadPoolKey = "thread1",commandProperties = {
  4.             @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "30000")
  5.     },threadPoolProperties = {
  6.             @HystrixProperty(name = "coreSize",value = "3"),
  7.             @HystrixProperty(name = "maxQueueSize",value = "5")
  8.     })
  9.     public void thread1(){
  10.         try {
  11.             Thread.sleep(10000);
  12.         } catch (InterruptedException e) {
  13.             System.out.println(111);
  14.         }
  15.         System.out.println(Thread.currentThread().getName());
  16.     }

（2）采用信号量隔离

  1. //信号量隔离
  2. @HystrixCommand(fallbackMethod = "降级方法名xxx",commandProperties = {
  3.         @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy",value = "SEMAPHORE"),  //开启信号量隔离策略
  4.         @HystrixProperty(name = "execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10")//设置信号量隔离允许的最大并发数，默认为10
  5. })
  6. public String xxx(@PathVariable("id") Integer id){
  7.     // 方法体
  8. }