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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。
// to use thread isolation
HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(ExecutionIsolationStrategy.THREAD)
// to use semaphore isolation
HystrixCommandProperties.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 是运行在调用线程中（也就是 Tomcat 的线程池），通过信号量的容量来进行限流。
如何在线程池和信号量之间做选择？
默认的策略就是线程池。
线程池其实最大的好处就是对于网络访问请求，如果有超时的话，可以避免调用线程阻塞住。
而使用信号量的场景，通常是针对超大并发量的场景下，每个服务实例每秒都几百的 QPS，那么此时你用线程池的话，线程一般不会太多，可能撑不住那么高的并发，如果要撑住，可能要耗费大量的线程资源，那么就是用信号量，来进行限流保护。一般用信号量常见于那种基于纯内存的一些业务逻辑服务，而不涉及到任何网络访问请求。
command key & command group
我们使用线程池隔离，要怎么对依赖服务、依赖服务接口、线程池三者做划分呢？
每一个 command，都可以设置一个自己的名称 command key，同时可以设置一个自己的组 command group。
private static final Setter cachedSetter = Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"));
public CommandHelloWorld(String name) {
super(cachedSetter);
this.name = name;
}
command group 是一个非常重要的概念，默认情况下，就是通过 command group 来定义一个线程池的，而且还会通过 command group 来聚合一些监控和报警信息。同一个 command group 中的请求，都会进入同一个线程池中。
command thread pool
ThreadPoolKey 代表了一个 HystrixThreadPool，用来进行统一监控、统计、缓存。默认的 ThreadPoolKey 就是 command group 的名称。每个 command 都会跟它的 ThreadPoolKey 对应的 ThreadPool 绑定在一起。
如果不想直接用 command group，也可以手动设置 ThreadPool 的名称。
private static final Setter cachedSetter = Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"))
.andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("HelloWorld"))
.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("HelloWorldPool"));
public CommandHelloWorld(String name) {
super(cachedSetter);
this.name = name;
}
command key & command group & command thread pool
command key ，代表了一类 command，一般来说，代表了下游依赖服务的某个接口。
command group ，代表了某一个下游依赖服务，这是很合理的，一个依赖服务可能会暴露出来多个接口，每个接口就是一个 command key。command group 在逻辑上对一堆 command key 的调用次数、成功次数、timeout 次数、失败次数等进行统计，可以看到某一个服务整体的一些访问情况。一般来说，推荐根据一个服务区划分出一个线程池，command key 默认都是属于同一个线程池的。
比如说有一个服务 A，你估算出来服务 A 每秒所有接口加起来的整体 QPS 在 100 左右，你有一个服务 B 去调用服务 A。你的服务 B 部署了 10 个实例，每个实例上，用 command group 去对应下游服务 A。给一个线程池，量大概是 10 就可以了，这样服务 B 对服务 A 整体的访问 QPS 就大概是每秒 100 了。
但是，如果说 command group 对应了一个服务，而这个服务暴露出来的几个接口，访问量很不一样，差异非常之大。你可能就希望在这个服务对应 command group 的内部，包含对应多个接口的 command key，做一些细粒度的资源隔离。就是说，希望对同一个服务的不同接口，使用不同的线程池。
command key -> command group
command key -> 自己的 thread pool key
逻辑上来说，多个 command key 属于一个 command group，在做统计的时候，会放在一起统计。每个 command key 有自己的线程池，每个接口有自己的线程池，去做资源隔离和限流。
说白点，就是说如果你的 command key 要用自己的线程池，可以定义自己的 thread pool key，就 ok 了。
coreSize
设置线程池的大小，默认是 10。一般来说，用这个默认的 10 个线程大小就够了。
HystrixThreadPoolProperties.Setter().withCoreSize(int value);
queueSizeRejectionThreshold
如果说线程池中的 10 个线程都在工作中，没有空闲的线程来做其它的事情，此时再有请求过来，会先进入队列积压。如果说队列积压满了，再有请求过来，就直接 reject，拒绝请求，执行 fallback 降级的逻辑，快速返回。
控制 queue 满了之后 reject 的 threshold，因为 maxQueueSize 不允许热修改，因此提供这个参数可以热修改，控制队列的最大大小。
HystrixThreadPoolProperties.Setter().withQueueSizeRejectionThreshold(int value);
execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests
设置使用 SEMAPHORE 隔离策略的时候允许访问的最大并发量，超过这个最大并发量，请求直接被 reject。
这个并发量的设置，跟线程池大小的设置，应该是类似的，但是基于信号量的话，性能会好很多，而且 Hystrix 框架本身的开销会小很多。
默认值是 10，尽量设置的小一些，因为一旦设置的太大，而且有延时发生，可能瞬间导致 tomcat 本身的线程资源被占满。
HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(int value);