feat: add hystrix-fallback

Hystrix 降级机制具体场景演示

README.md

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 - [Hystrix 隔离策略细粒度控制](/docs/high-availability/hystrix-execution-isolation.md)
 - [深入 Hystrix 执行时内部原理](/docs/high-availability/hystrix-process.md)
 - [基于 request cache 请求缓存技术优化批量商品数据查询接口](/docs/high-availability/hystrix-request-cache.md)
+- [基于本地缓存的 fallback 降级机制](/docs/high-availability/hystrix-fallback.md)
 
 ### 高可用系统
 - 如何设计一个高可用系统？

docs/high-availability/hystrix-fallback.md

+## 基于本地缓存的 fallback 降级机制
+Hystrix 出现以下四种情况，都会去调用 fallback 降级机制：
+
+- 断路器处于打开的状态。
+- 资源池已满（线程池+队列 / 信号量）。
+- Hystrix 调用各种接口，或者访问外部依赖，比如 MySQL、Redis、Zookeeper、Kafka 等等，出现了任何异常的情况。
+- 访问外部依赖的时候，访问时间过长，报了 TimeoutException 异常。
+
+### 两种最经典的降级机制
+
+- 纯内存数据<br>
+在降级逻辑中，你可以在内存中维护一个 ehcache，作为一个纯内存的基于 LRU 自动清理的缓存，让数据放在缓存内。如果说外部依赖有异常，fallback 这里直接尝试从 ehcache 中获取数据。
+
+- 默认值<br>
+fallback 降级逻辑中，也可以直接返回一个默认值。
+
+在 `HystrixCommand`，降级逻辑的书写，是通过实现 getFallback() 接口；而在 `HystrixObservableCommand` 中，则是实现 resumeWithFallback() 方法。
+
+
+现在，我们用一个简单的栗子，来演示 fallback 降级是怎么做的。
+
+比如，有这么个**场景**。我们现在有个包含 brandId 的商品数据，假设正常的逻辑是这样：拿到一个商品数据，根据 brandId 去调用品牌服务的接口，获取品牌的最新名称 brandName。
+
+假如说，品牌服务接口挂掉了，那么我们可以尝试从本地内存中，获取一份稍过期的数据，先凑合着用。
+
+### 本地缓存获取数据
+本地获取品牌名称的代码大致如下。
+
+```java
+/**
+ * 品牌名称本地缓存
+ *
+ */
+
+public class BrandCache {
+
+    private static Map<Long, String> brandMap = new HashMap<>();
+
+    static {
+        brandMap.put(1L, "Nike");
+    }
+
+    /**
+     * brandId 获取 brandName
+     * @param brandId 品牌id
+     * @return 品牌名
+     */
+    public static String getBrandName(Long brandId) {
+        return brandMap.get(brandId);
+    }
+```
+
+### 实现 GetBrandNameCommand
+在 GetBrandNameCommand 中，run() 方法的正常逻辑是去调用品牌服务的接口获取到品牌名称，如果调用失败，报错了，那么就会去调用 fallback 降级机制。
+
+这里，我们直接**模拟接口调用报错**，给它抛出个异常。
+
+而在 getFallback() 方法中，就是我们的**降级逻辑**，我们直接从本地的缓存中，**获取到品牌名称**的数据。
+
+```java
+/**
+ * 获取品牌名称的command
+ *
+ */
+
+public class GetBrandNameCommand extends HystrixCommand<String> {
+
+    private Long brandId;
+
+    public GetBrandNameCommand(Long brandId) {
+        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("BrandService"))
+                .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetBrandNameCommand"))
+                .andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
+                        // 设置降级机制最大并发请求数
+                        .withFallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(15)));
+        this.brandId = brandId;
+    }
+
+    @Override
+    protected String run() throws Exception {
+        // 这里正常的逻辑应该是去调用一个品牌服务的接口获取名称
+        // 如果调用失败，报错了，那么就会去调用fallback降级机制
+
+        // 这里我们直接模拟调用报错，抛出异常
+        throw new Exception();
+    }
+
+    @Override
+    protected String getFallback() {
+        return BrandCache.getBrandName(brandId);
+    }
+}
+```
+
+`FallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests` 用于设置 fallback 最大允许的并发请求量，默认值是 10，是通过 semaphore 信号量的机制去限流的。如果超出了这个最大值，那么直接 reject。
+
+### CacheController 调用接口
+在 CacheController 中，我们通过 productInfo 获取 brandId，然后创建 GetBrandNameCommand 并执行，去尝试获取 brandName。这里执行会报错，因为我们在 run() 方法中直接抛出异常，Hystrix 就会去调用 getFallback() 方法走降级逻辑。
+
+```java
+@Controller
+public class CacheController {
+
+    @RequestMapping("/getProductInfo")
+    @ResponseBody
+    public String getProductInfo(Long productId) {
+        HystrixCommand<ProductInfo> getProductInfoCommand = new GetProductInfoCommand(productId);
+
+        ProductInfo productInfo = getProductInfoCommand.execute();
+        Long brandId = productInfo.getBrandId();
+
+        HystrixCommand<String> getBrandNameCommand = new GetBrandNameCommand(brandId);
+
+        // 执行会抛异常报错，然后走降级
+        String brandName = getBrandNameCommand.execute();
+        productInfo.setBrandName(brandName);
+
+        System.out.println(productInfo);
+        return "success";
+    }
+
+}
+```
+
+关于降级逻辑的演示，基本上就结束了。
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