SpringCloud---服务雪崩，降级 ，熔断

有很多人将服务降级和服务熔断混在一起，认为是一回事！为什么有这样的误解呢？

当服务A调用服务B，失败多次达到一定阀值，服务A不会再去调服务B，而会去执行本地的降级方法！
对于这么一套机制:在Spring cloud中结合Hystrix,将其称为熔断降级!

所以就以为是一回事了，毕竟熔断和降级是一起发生的，而且这二者的概念太相近了！

 

服务雪崩:我们从服务雪崩开始讲起！假设存在如下调用链

而此时，Service A的流量波动很大，流量经常会突然性增加！那么在这种情况下，就算Service A能扛得住请求，Service B和Service C未必能扛得住这突发的请求。
此时，如果Service C因为抗不住请求，变得不可用。那么Service B的请求也会阻塞，慢慢耗尽Service B的线程资源，Service B就会变得不可用。紧接着，Service A也会不可用，这一过程如下图所示

如上图所示，一个服务失败，导致整条链路的服务都失败的情形，我们称之为服务雪崩。

那么，服务熔断和服务降级就可以视为解决服务雪崩的手段之一。

 

服务熔断

服务熔断：当下游的服务因为某种原因突然变得不可用或响应过慢，上游服务为了保证自己整体服务的可用性，不再继续调用目标服务，直接返回，快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。
需要说明的是熔断其实是一个框架级的处理，那么这套熔断机制的设计，基本上业内用的是断路器模式，如Martin Fowler提供的状态转换图如下所示

• 最开始服务熔断处于closed状态，一旦检测到错误到达一定阈值，便转为open状态；
• 这时候会有个 reset timeout，到了这个时间了，会转移到half open状态；
• 尝试放行一部分请求到后端，一旦检测成功便回归到closed状态，即恢复服务；

目前流行的熔断器很多，例如阿里出的Sentinel,以及最多人使用的Hystrix,在Hystrix中，对应配置如下

//滑动窗口的大小，默认为20
circuitBreaker.requestVolumeThreshold 
//过多长时间，熔断器再次检测是否开启，默认为5000，即5s钟
circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds 
//错误率，默认50%
circuitBreaker.errorThresholdPercentage

每当20个请求中，有50%失败时，熔断器就会打开，此时再调用此服务，将会直接返回失败，不再调远程服务。直到5s钟之后，重新检测该触发条件，判断是否把熔断器关闭，或者继续打开。

这些属于框架层级的实现，我们只要实现对应接口就好！

 

服务降级：这里有两种场景

• 当下游的服务因为某种原因响应过慢，下游服务主动停掉一些不太重要的业务，释放出服务器资源，增加响应速度！
• 当下游的服务因为某种原因不可用，上游主动调用本地的一些降级逻辑，避免卡顿，迅速返回给用户！

     其实乍看之下，很多人还是不懂熔断和降级的区别!其实应该要这么理解:

• 服务降级有很多种降级方式！如开关降级、限流降级、熔断降级!
• 服务熔断属于降级方式的一种！

     可能有的人不服，觉得熔断是熔断、降级是降级，分明是两回事啊！其实不然，因为从实现上来说，熔断和降级必定是一起出现。

     因为当发生下游服务不可用的情况，这个时候为了对最终用户负责，就需要进入上游的降级逻辑了。因此，将熔断降级视为降级方式的一种，也是可以说的通的！

     我撇开框架，以最简单的代码来说明！上游代码如下

try{ 
       //调用下游的helloWorld服务
       xxRpc.helloWorld(); 
   }catch(Exception e){
       //因为熔断，所以调不通 doSomething();
 }

    注意看，下游的helloWorld服务因为熔断而调不通。此时上游服务就会进入catch里头的代码块，那么catch里头执行的逻辑，你就可以理解为降级逻辑!