1. 雪崩效应

1. 在微服务架构中，我们将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，但是由于网络
   原因或者自身的原因，服务并不能保证服务的100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会
   出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入，会形成任务堆积，最终导致服务瘫痪。
   其实，在单体服务中，高并发也会导致服务瘫痪。见下一章，Jmeter模拟微服务当中的高并发场景
2. 在分布式系统中,由于网络原因或自身的原因,服务一般无法保证 100% 可用。如果一个服务出现了
   问题，调用这个服务就会出现线程阻塞的情况，此时若有大量的请求涌入，就会出现多条线程阻塞等
   待，进而导致服务瘫痪。

3. 由于服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是服务故障的 “雪崩效应” 。见下图示：

   
   
   雪崩效应图示.png
4. 雪崩发生的原因多种多样，有不合理的容量设计，或者是高并发下某一个方法响应变慢，亦或是某
   台机器的资源耗尽。我们无法完全杜绝雪崩源头的发生，只有做好足够的容错，保证在一个服务发生问
   题，不会影响到其它服务的正常运行。也就是＂雪落而不雪崩＂。

2. 微服务中常见的容错方案

要防止雪崩的扩散，我们就要做好服务的容错，容错说白了就是保护自己不被猪队友拖垮的一些措施, 常见的服务容错思路有：

• 隔离
• 超时
• 限流
• 熔断
• 降级

2.1 隔离

它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块，各个模块之间相对独立，无强依赖。当有故障发生时，能将问题和影响隔离在某个模块内部，而不扩散风险，不波及其它模块，不影响整体的系统服务。常见的隔离方式有：线程池隔离和信号量隔离．

2.2 超时

在上游服务调用下游服务的时候，设置一个最大响应时间，如果超过这个时间，下游未作出反应，
就断开请求，释放掉线程。

2.3 限流

限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。为了保证系统的稳固运行,一旦达到
的需要限制的阈值,就需要限制流量并采取少量措施以完成限制流量的目的。

2.4 熔断

在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。
服务熔断一般有三种状态：

• 熔断关闭状态（Closed）
  服务没有故障时，熔断器所处的状态，对调用方的调用不做任何限制
• 熔断开启状态（Open）
  后续对该服务接口的调用不再经过网络，直接执行本地的fallback方法
• 半熔断状态（Half-Open）
  尝试恢复服务调用，允许有限的流量调用该服务，并监控调用成功率。如果成功率达到预
  期，则说明服务已恢复，进入熔断关闭状态；如果成功率仍旧很低，则重新进入熔断关闭状
  态。

2.5 降级

降级其实就是为服务提供一个托底方案，一旦服务无法正常调用，就使用托底方案。

3. 常见的容错组件

3.1 Hystrix

Hystrix是由Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止
级联失败，从而提升系统的可用性与容错性。

3.2 Resilience4J

Resilicence4J一款非常轻量、简单，并且文档非常清晰、丰富的熔断工具，这也是Hystrix官方推
荐的替代产品。不仅如此，Resilicence4j还原生支持Spring Boot 1.x/2.x，而且监控也支持和
prometheus等多款主流产品进行整合。

3.3 Sentinel

Sentinel 是阿里巴巴开源的一款断路器实现，本身在阿里内部已经被大规模采用，非常稳定。

下面是三个组件在各方面的对比：