伴隨著微服務架構被宣傳得如火如荼，一些概念也被推到了我們面前（管你接受不接受），其實大多數概念以前就有，但很少被提的這么頻繁（現在好像不提及都不好意思交流了）。想起有人總結的一句話，微服務架構的特點就是：“一解釋就懂，一問就不知，一討論就吵架”。

其實對老外的總結能力一直特別崇拜，Kevin Kelly、Martin Fowler、Werner Vogels……，都是著名的“演講家”。正好這段時間看了些微服務、容器的相關資料，也在我們新一代產品中進行了部分實踐，回過頭來，再來談談對一些概念的理解。
今天先來說說“服務熔斷”和“服務降級”。為什么要說這個呢，因為我很長時間里都把這兩個概念同質化了，不知道這兩個詞大家怎么理解，一個意思or有所不同？現在的我是這么來看的：
在股票市場，熔斷這個詞大家都不陌生，是指當股指波幅達到某個點后，交易所為控制風險采取的暫停交易措施。相應的，服務熔斷一般是指軟件系統中，由于某些原因使得服務出現了過載現象，為防止造成整個系統故障，從而采用的一種保護措施，所以很多地方把熔斷亦稱為過載保護。
大家都見過女生旅行吧，大號的旅行箱是必備物，平常走走近處綽綽有余，但一旦出個遠門，再大的箱子都白搭了，怎么辦呢？常見的情景就是把物品拿出來分分堆，比了又比，最后一些非必需品的就忍痛放下了，等到下次箱子夠用了，再帶上用一用。而服務降級，就是這么回事，整體資源快不夠了，忍痛將某些服務先關掉，待渡過難關，再開啟回來。
所以從上述分析來看，兩者其實從有些角度看是有一定的類似性的：
目的很一致，都是從可用性可靠性著想，為防止系統的整體緩慢甚至崩潰，采用的技術手段；
最終表現類似，對于兩者來說，最終讓用戶體驗到的是某些功能暫時不可達或不可用；
粒度一般都是服務級別，當然，業界也有不少更細粒度的做法，比如做到數據持久層（允許查詢，不允許增刪改）；
自治性要求很高，熔斷模式一般都是服務基于策略的自動觸發，降級雖說可人工干預，但在微服務架構下，完全靠人顯然不可能，開關預置、配置中心都是必要手段；
而兩者的區別也是明顯的：
觸發原因不太一樣，服務熔斷一般是某個服務（下游服務）故障引起，而服務降級一般是從整體負荷考慮；
管理目標的層次不太一樣，熔斷其實是一個框架級的處理，每個微服務都需要（無層級之分），而降級一般需要對業務有層級之分（比如降級一般是從最外圍服務開始）
實現方式不太一樣，這個區別后面會單獨來說；
當然這只是我個人對兩者的理解，外面把兩者歸為完全一致的也不在少數，或者把熔斷機制理解為應對降級目標的一種實現也說的過去，可能“一討論就吵架”也正是這個原因吧！
概念算是說完了，避免空談，我再總結下對常用的實現方法的理解。對于這兩個概念，號稱支持的框架可不少，Hystrix當屬其中的佼佼者。
先說說最裸的熔斷器的設計思路，下面這張圖大家應該不陌生（我只是參考著又畫了畫），簡明扼要的給出了好的熔斷器實現的三個狀態機：
?? ??? ?
Closed：熔斷器關閉狀態，調用失敗次數積累，到了閾值（或一定比例）則啟動熔斷機制；
Open：熔斷器打開狀態，此時對下游的調用都內部直接返回錯誤，不走網絡，但設計了一個時鐘選項，默認的時鐘達到了一定時間（這個時間一般設置成平均故障處理時間，也就是MTTR），到了這個時間，進入半熔斷狀態；
Half-Open：半熔斷狀態，允許定量的服務請求，如果調用都成功（或一定比例）則認為恢復了，關閉熔斷器，否則認為還沒好，又回到熔斷器打開狀態；
那Hystrix，作為Netflix開源框架中的最受喜愛組件之一，是怎么處理依賴隔離，實現熔斷機制的呢，他的處理遠比我上面說個實現機制復雜的多，一起來看看核心代碼吧，我只保留了代碼片段的關鍵部分：
public abstract class HystrixCommand<R> extends AbstractCommand<R> implements HystrixExecutable<R>, HystrixInvokableInfo<R>, HystrixObservable<R> {
?
? ? protected abstract R run() throws Exception;
?
? ? protected R getFallback() {
? ? ? ? throw new UnsupportedOperationException("No fallback available.");
? ? }
?
? ? @Override
? ? final protected Observable<R> getExecutionObservable() {
? ? ? ? return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {
? ? ? ? ? ? @Override
? ? ? ? ? ? public Observable<R> call() {
? ? ? ? ? ? ? ? try {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return Observable.just(run());
? ? ? ? ? ? ? ? } catch (Throwable ex) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return Observable.error(ex);
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? });
? ? }
?
? ? @Override
? ? final protected Observable<R> getFallbackObservable() {
? ? ? ? return Observable.defer(new Func0<Observable<R>>() {
? ? ? ? ? ? @Override
? ? ? ? ? ? public Observable<R> call() {
? ? ? ? ? ? ? ? try {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return Observable.just(getFallback());
? ? ? ? ? ? ? ? } catch (Throwable ex) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return Observable.error(ex);
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? });
? ? }
?
? ? public R execute() {
? ? ? ? try {
? ? ? ? ? ? return queue().get();
? ? ? ? } catch (Exception e) {
? ? ? ? ? ? throw decomposeException(e);
? ? ? ? }
? ? }
HystrixCommand是重重之重，在Hystrix的整個機制中，涉及到依賴邊界的地方，都是通過這個Command模式進行調用的，顯然，這個Command負責了核心的服務熔斷和降級的處理，子類要實現的方法主要有兩個：
run方法：實現依賴的邏輯，或者說是實現微服務之間的調用；
getFallBack方法：實現服務降級處理邏輯，只做熔斷處理的則可不實現；
使用時，可參考如下方式：
public class TestCommand extends HystrixCommand<String> {
?
?? ?protected TestCommand(HystrixCommandGroupKey group) {
?? ??? ?super(group);
?? ?}
?
?? ?@Override
?? ?protected String run() throws Exception {
?? ??? ?//這里需要做實際調用邏輯
?? ??? ?return "Hello";
?? ?}
?? ?
?? ?public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
?? ??? ?TestCommand command = new TestCommand(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("TestGroup"));
?? ??? ?
?? ??? ?//1.這個是同步調用
?? ??? ?command.execute();
?? ??? ?
?? ??? ?//2.這個是異步調用
?? ??? ?command.queue().get(500, TimeUnit.MILLISECONDS);
?? ??? ?
?? ??? ?//3.異步回調
?? ??? ?command.observe().subscribe(new Action1<String>() {
?? ??? ??? ?public void call(String arg0) {
?? ??? ??? ??? ?
?? ??? ??? ?}
?? ??? ?});
?? ?}
}
細心的同學肯定發現Command機制里大量使用了Observable相關的API，這個是什么呢？原來其隸屬于RxJava，這個框架就不多介紹了 --- 響應式開發，也是Netflix的作品之一，具體大家可參考這系列博客，我覺得作者寫的很通俗：http://blog.csdn.net/lzyzsd/article/details/41833541/
接著呢，大家一定會問，那之前說的熔斷閾值設置等，都在哪塊做的呢？再來看看另一塊核心代碼：
public abstract class HystrixPropertiesStrategy {
?
? ? public HystrixCommandProperties getCommandProperties(HystrixCommandKey commandKey, HystrixCommandProperties.Setter builder) {
? ? ? ? return new HystrixPropertiesCommandDefault(commandKey, builder);
? ? }
?
? ? ......
}
這個類作為策略類，返回相關的屬性配置，大家可重新實現。而在具體的策略中，主要包括以下幾種策略屬性配置：
circuitBreakerEnabled：是否允許熔斷，默認允許；
circuitBreakerRequestVolumeThreshold：熔斷器是否開啟的閥值，也就是說單位時間超過了閥值請求數，熔斷器才開；
circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds：熔斷器默認工作時間，超過此時間會進入半開狀態，即允許流量做嘗試；
circuitBreakerErrorThresholdPercentage：錯誤比例觸發熔斷；
......
屬性很多，這里就不一一說明了，大家可參考HystrixCommandProperties類里的詳細定義。還有一點要著重說明的，在熔斷器的設計里，隔離采用了線程的方式（據說還有信號的方式，這兩個區別我還沒搞太明白），處理依賴并發和阻塞擴展，示意圖如下：
?? ?
如上圖，好處也很明顯，對于每個依賴都有獨立可控的線程池，當然高并發時，CPU切換較多，有一定的影響。
啰嗦了一堆，最后總結一下，我認為服務熔斷和服務降級兩者是有區別的，同時通過對Hystrix的簡單學習，了解了其實現機制，會逐步引入到我們的產品研發中。當然還有好多概念：服務限流、分流，請求與依賴分離等，后面有時間一一與大家分享。?
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作者：guwei9111986?
來源：CSDN?
原文：https://blog.csdn.net/guwei9111986/article/details/51649240?
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的谈谈我对服务熔断、服务降级的理解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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