熔断，限流，降级 一些理解

降级熔断的自我理解：

熔断：当这个接口不可用了，然后下次掉服务的时候就不会再访问到这个节点了，然后后台还有一个程序，去实时监控这个服务节点，等他好了，你又可以访问了。简单理解就是——比方说排队买票，有3个窗口，其中一个窗口与排了很多人，然后那个售票员有事走开了，那群人不可能一直等，就去别的窗口买了，然后那个售票员回来了，会通知买票的人，这里可以买票了。

降级：简单理解就是——比方说返回很多人再买票，还有人在问路，或者在咨询问题，那些问路的，咨询问题的就不处理了，只处理买票。

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1 熔断，限流，降级
2 从微观角度思考
2.1 超时（timeout）

在接口调用过程中，consumer调用provider的时候，provider在响应的时候，有可能会慢，如果provider 10s响应，那么consumer也会至少10s才响应。如果这种情况频度很高，那么就会整体降低consumer端服务的性能。

这种响应时间慢的症状，就会像一层一层波浪一样，从底层系统一直涌到最上层，造成整个链路的超时。

所以，consumer不可能无限制地等待provider接口的返回，会设置一个时间阈值，如果超过了这个时间阈值，就不继续等待。

这个超时时间选取，一般看provider正常响应时间是多少，再追加一个buffer即可。

2.2 重试（retry）

超时时间的配置是为了保护服务，避免consumer服务因为provider 响应慢而也变得响应很慢，这样consumer可以尽量保持原有的性能。

但是也有可能provider只是偶尔抖动，那么超时后直接放弃，不做后续处理，就会导致当前请求错误，也会带来业务方面的损失。

那么，对于这种偶尔抖动，可以在超时后重试一下，重试如果正常返回了，那么这次请求就被挽救了，能够正常给前端返回数据，只不过比原来响应慢一点。

重试时的一些细化策略：

重试可以考虑切换一台机器来进行调用，因为原来机器可能由于临时负载高而性能下降，重试会更加剧其性能问题，而换一台机器，得到更快返回的概率也更大一些。

2.2.1 幂等(idempotent)

如果允许consumer重试，那么provider就要能够做到幂等。

即，同一个请求被consumer多次调用，对provider产生的影响(这里的影响一般是指某些写入相关的操作) 是一致的。

而且这个幂等应该是服务级别的，而不是某台机器层面的，重试调用任何一台机器，都应该做到幂等。

2.3 熔断（circuit break）

重试是为了应付偶尔抖动的情况，以求更多地挽回损失。

可是如果provider持续的响应时间超长呢?

如果provider是核心路径的服务，down掉基本就没法提供服务了，那我们也没话说。 如果是一个不那么重要的服务，却因为这个服务一直响应时间长导致consumer里面的核心服务也拖慢，那么就得不偿失了。

单纯超时也解决不了这种情况了，因为一般超时时间，都比平均响应时间长一些，现在所有的打到provider的请求都超时了，那么consumer请求provider的平均响应时间就等于超时时间了，负载也被拖下来了。

而重试则会加重这种问题，使consumer的可用性变得更差。

因此就出现了熔断的逻辑，也就是，如果检查出来频繁超时，就把consumer调用provider的请求，直接短路掉，不实际调用，而是直接返回一个mock的值。

等provider服务恢复稳定之后，重新调用。

2.3.1 简单的熔断处理逻辑

目前我们框架有通过注解使用的熔断器，大家可以参考应用在项目中。

2.4 限流(current limiting)

上面几个策略都是consumer针对provider出现各种情况而设计的。

而provider有时候也要防范来自consumer的流量突变问题。

这样一个场景，provider是一个核心服务，给N个consumer提供服务，突然某个consumer抽风，流量飙升，占用了provider大部分机器时间，导致其他可能更重要的consumer不能被正常服务。

所以，provider端，需要根据consumer的重要程度，以及平时的QPS大小，来给每个consumer设置一个流量上线，同一时间内只会给A consumer提供N个线程支持，超过限制则等待或者直接拒绝。

qps限流 ：限制每秒处理请求数不超过阈值。

并发限流：限制同时处理的请求数目。Java 中的 Semaphore 是做并发限制的好工具，特别适用于资源有效的场景。

单机限流：Guava 中的 RateLimiter。

集群限流：TC 提供的 common-blocking 组件提供此功能。

算法：

漏桶算法：漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

令牌桶算法：对于很多应用场景来说，除了要求能够限制数据的平均传输速率外，还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了，令牌桶算法更为适合。
令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。

在 Guava 的 RateLimiter 中，使用的就是令牌桶算法，允许部分突发流量传输。在其源码里，可以看到能够突发传输的流量等于 maxBurstSeconds * qps。

2.4.1 资源隔离

provider可以对consumer来的流量进行限流，防止provider被拖垮。

同样，consumer 也需要对调用provider的线程资源进行隔离。 这样可以确保调用某个provider逻辑不会耗光整个consumer的线程池资源。

2.4.2 服务降级

降级服务既可以代码自动判断，也可以人工根据突发情况切换。

降级，是指牺牲非核心的服务功能，保证核心功能的稳定运行。简单来说，要实现优雅的业务降级，需要将功能实现拆分到相对独立的不同代码单元，分优先级进行隔离。在后台通过开关控制，降级部分非主流程的业务功能，减轻系统依赖和性能损耗，从而提升集群的整体吞吐率。

降级的重点是：业务之间有优先级之分。

2.4.2.1 consumer 端

consumer 如果发现某个provider出现异常情况，比如，经常超时(可能是熔断引起的降级)，数据错误，这是，consumer可以采取一定的策略，降级provider的逻辑，基本的有直接返回固定的数据。

2.4.2.2 provider 端

当provider 发现流量激增的时候，为了保护自身的稳定性，也可能考虑降级服务。

比如，1，直接给consumer返回固定数据，2，需要实时写入数据库的，先缓存到队列里，异步写入数据库。

3 从宏观角度重新思考

宏观包括比A -> B 更复杂的长链路。

长链路就是 A -> B -> C -> D这样的调用环境。

而且一个服务也会多机部署，A 服务实际会存在 A1，A2，A3 …

微观合理的问题，宏观未必合理。

下面的一些讨论，主要想表达的观点是：如果系统复杂了，系统的容错配置要整体来看，整体把控，才能做到更有意义。

3.1 超时

如果A给B设置的超时时间，比B给C设置的超时时间短，那么肯定不合理把，A超时时间到了直接挂断，B对C支持太长超时时间没意义。

R表示服务consumer自身内部逻辑执行时间，TAB表示consumer A开始调用provider B到返回的时间 。

那么那么TAB > RB + TBC 才对。

3.2 重试

重试跟超时面临的问题差不多。

B服务一般100ms返回，所以A就给B设置了110ms的超时，而B设置了对C的一次重试，最终120ms正确返回了，但是A的超时时间比较紧，所以B对C的重试被白白浪费了。

A也可能对B进行重试，但是由于上一条我们讲到的，可能C确实性能不好，每次B重试一下就OK，但是A两次重试其实都无法正确的拿到结果。

N标示设置的重试次数

修正一下上面section的公式，TAB > RB+TBC * N。

虽然这个公式本身没什么问题，但是，如果站在长链路的视角来思考，我们需要整体规划每个服务的超时时间和重试次数，而不是仅仅公式成立即可。

比如下面情况:

A -> B -> C。

RB = 100ms，TBC=10ms

B是个核心服务，B的计算成本特别大，那么A就应该尽量给B长一点的超时时间，而尽量不要重试调用B，而B如果发现C超时了，B可以多调用几次C，因为重试C成本小，而重试B成本则很高。 so …

3.3 熔断

A -> B -> C，如果C出现问题了，那么B熔断了，则A就不用熔断了。

3.4 限流

B只允许A以QPS<=5的流量请求，而C却只允许B以QPS<=3的qps请求，那么B给A的设定就有点大，上游的设置依赖下游。

而且限流对QPS的配置，可能会随着服务加减机器而变化，最好是能在集群层面配置，自动根据集群大小调整。

3.5 服务降级

服务降级这个问题，如果从整体来操作，

1，一定是先降级优先级地的接口，两权相害取其轻

2，如果服务链路整体没有性能特别差的点，比如就是外部流量突然激增，那么就从外到内开始降级。

3如果某个服务能检测到自身负载上升，那么可以从这个服务自身做降级。

3.6 涟漪

A -> B -> C，如果C服务出现抖动，而B没有处理好这个抖动，造成B服务也出现了抖动，A调用B的时候，也会出现服务抖动的情况。

这个暂时的不可用状态就想波浪一样从底层传递到了上层。

所以，从整个体系的角度来看，每个服务一定要尽量控制住自己下游服务的抖动，不要让整个体系跟着某个服务抖动。

3.7 级联失败(cascading failure)

系统中有某个服务出现故障，不可用，传递性地导致整个系统服务不可用的问题。

跟上面涟漪(自造词)的区别也就是严重性的问题。

涟漪描述服务偶发的不稳定层层传递，而级联失败基本是导致系统不可用。 一般，前者可能会因为短时间内恢复而未引起重视，而后者一般会被高度重视。

3.8 关键路径

关键路径就是，你的服务想正常工作，必须要完整依赖的下游服务链，比如数据库一般就是关键路径里面的一个节点。

尽量减少关键路径依赖的数量，是提高服务稳定性的一个措施。

数据库一般在服务体系的最底层，如果你的服务可以会自己完整缓存使用的数据，解除数据库依赖，那么数据库挂掉，你的服务就暂时是安全的。

3.9 最长路径

想要优化你的服务的响应时间，需要看服务调用逻辑里面的最长路径，只有缩短最长时间路径的用时，才能提高你的服务的性能。

降级熔断相似点

1.目的一致，都是从可用性可靠性着想，为防止系统的整体缓慢甚至崩溃，采用的技术手段
2.最终表现类似，对于两者来说，最终让用户体验到的是某些功能暂时不可达或不可用
3.粒度一般都是服务级别
4.自治性要求很高，熔断模式一般都是服务基于策略的自动触发，降级虽说可人工干预，但在微服务架构下，完全靠人显然不可能，开关预置、配置中心都是必要手段

降级熔断区别

1.触发原因不一样，服务熔断一般是某个服务（下游服务）故障引起，而服务降级一般是从整体负荷考虑
2.自愈能力要求不一样，服务熔断在发生后有自愈能力，而服务降级没有该职责