一文看懂限流熔断降级

引言

目前分布式微服务架构已经被大多数企业接受，它的优点很多：

• 水平扩展和弹性伸缩 － 提升系统承载容量
• 高可用支持 － 由于多点部署，消除了单点风险
• 模块化设计 － 系统的重用度更高
• 高内聚低耦合 － 每个微服务功能明确，职责单一,代码容易了解，开发和迭代的速度更快
• 扩展性 － 以标准协议如REST、SOAP、RPC方式进行服务间交互，解除对技术栈的绑定，具备更好的扩展性。

与此同时，分布式微服务设计带来了系统设计复杂，如外部的一个调用需要通过多个服务协同完成，增加了调用链层级，也对系统的健壮性提出了更高的要求。

例如面对下面的场景，分布式微服务应该如何处理：

• 双十一流量峰值
• 微博热搜
• 恶意爬虫
• 下游系统服务不稳定引起的雪崩

什么是限流

是指对当前的服务实例设定每秒可以允许请求的服务数量，当超过该数量的时候，则不在接受该调用。

限流是限制服务实例的并发的请求访问量，超过阈值则拒绝。

涉及的算法包括：计数器、滑动窗口、漏桶算法、令牌桶算法。

什么是降级

当出现服务吞吐量巨大，资源不够用的情况，可以使用降级服务观点部分不重要、性能差的服务，避免占用资源，保障主体业务正常使用。

什么是熔断

当服务实例依赖远程服务，而远程服务没有做过过载保护，就会因为请求导致阻塞而耗尽本服务实例资源，开始可能是局部影响，但是往往由于分布式服务彼此之间的各种依赖关系，而导致整体不可用，造成雪崩效应。这时候就需要服务实例设置熔断，熔断后会做一些降级策略，即熔断降级。

Spring Cloud 限流熔断降级实现方式

• 限流的实现方式有很多 ：RateLimiter、Bucket4j、Resilience4j
• 熔断降级则主要可以依赖Hystrix