雪崩效应和主流的容错项目

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1、雪崩效应

1.1、什么是雪崩效应

在微服务架构中，服务之间通常存在级联调用。比如，服务 A 调用服务 B，而服务 B 需要调用服务 C，而服务 C 又需要调用服务 D。如果其中任意一点不可用，或者存在响应延时，则可能造成很多服务不可用，即产生级联故障。

“服务提供者”不可用导致 ” 服务消费者 ” 不可用并将不可用逐渐放大到整个微服务系统，进而造成系统崩溃。

1.2、造成雪崩的原因

1.2.1、流量激增

** 例如：** 新闻事件、促销活动、恶意功击等。

1.2.2、硬件故障

例如: 单点的硬件损坏使得集群的服务压力加大，从而出现服务延迟，服务延迟不断加剧导致雪崩。

1.2.3、程序中的 Bug

** 例如：** 程序中有循环调用等逻辑问题，或者资源未释放引起的内存泄漏。

1.2.4、缓存问题

** 例如：** 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩也可能导致服务雪崩。

1.2.5、配套资源不可用

** 例如：** 数据中心掉线，电信基础网络服务出现城市集群故障。

2、主流的容错项目

2.1、Sentinel

Sentinel 是一款面向分布式服务架构的轻量级流量控制组件，根据设置的规则来为资源执行相应的流量控制、服务降级、系统保护策略。

2.2、容错框架 Resilience4j

Resilience4j 一个比较轻量级的、模块化的熔断降级库。它由熔断、限速器、自动重试等功能组成，这些功能都被拆分成了单独的模块，用户可以根据需要引入相应功能的依赖。

Resilience4j 在较小的项目中使用比较方便，但是 Resilience4j 只适用于限流降级的基本场景，无法适用于非常复杂的企业级服务架构。

2.3、容错框架 Hystrix

Hystrix 是由 Netflix 开源的一款容错框架，包含隔离、熔断、降级回退和缓存容错、缓存、批量处理请求、主从分担等常用功能。