高并发服务降级特技

背景
在今天，基于SOA的架构已经大行其道。伴随着架构的SOA化，相关联的服务熔断、降级、限流等思想，也在各种技术讲座中频繁出现。本文将结合Netflix开源的Hystrix框架，对这些思想做一个梳理。
伴随着业务复杂性的提高，系统的不断拆分，一个面向用户端的API，其内部的RPC调用层层嵌套，调用链条可能会非常长。这会造成以下几个问题：
API接口可用性降低
引用Hystrix官方的一个例子，假设tomcat对外提供的一个application，其内部依赖了30个服务，每个服务的可用性都很高，为99.99%。那整个applicatiion的可用性就是：99.99%的30次方＝ 99.7%，即0.3%的失败率。
这也就意味着，每1亿个请求，有30万个失败；按时间来算，就是每个月的故障时间超过2小时。

服务熔断
为了解决上述问题，服务熔断的思想被提出来。类似现实世界中的“保险丝“，当某个异常条件被触发，直接熔断整个服务，而不是一直等到此服务超时。
熔断的触发条件可以依据不同的场景有所不同，比如统计一个时间窗口内失败的调用次数。
服务降级
有了熔断，就得有降级。所谓降级，就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值。
这样做，虽然服务水平下降，但好歹可用，比直接挂掉要强，当然这也要看适合的业务

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