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并发编程-26 高并发处理手段之服务降级与服务熔断 + 数据库切库分库分表

發(fā)布時間：2025/3/21 数据库 30 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了并发编程-26 高并发处理手段之服务降级与服务熔断 + 数据库切库分库分表小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

服務熔斷：一般是指軟件系統(tǒng)中，由于某些原因使得服務出現(xiàn)了過載現(xiàn)象，為防止造成整個系統(tǒng)故障，從而采用的一種保護措施，熔斷也可以稱為過載保護

服務降級: 當服務壓力劇增的時候根據(jù)當前的業(yè)務情況及流量對一些服務和頁面有策略的降級，以此緩解服務器的壓力，以保證核心任務的進行。同時保證部分甚至大部分任務客戶能得到正確的響應。也就是當前的請求處理不了了或者出錯了，給一個默認的返回。

超時降級：主要配置好超時時間和超時重試次數(shù)和機制，并使用異步機制探測回復情況
失敗次數(shù)降級：主要是一些不穩(wěn)定的api，當失敗調(diào)用次數(shù)達到一定閥值自動降級，同樣要使用異步機制探測回復情況
故障降級：比如要調(diào)用的遠程服務掛掉了（網(wǎng)絡(luò)故障、DNS故障、http服務返回錯誤的狀態(tài)碼、rpc服務拋出異常），則可以直接降級。降級后的處理方案有：默認值（比如庫存服務掛了，返回默認現(xiàn)貨）、兜底數(shù)據(jù)（比如廣告掛了，返回提前準備好的一些靜態(tài)頁面）、緩存（之前暫存的一些緩存數(shù)據(jù)）
限流降級：比如當秒殺或者搶購一些限購商品時，此時可能會因為訪問量太大而導致系統(tǒng)崩潰，此時我們會使用限流來進行限制訪問量，當達到限流閥值，后續(xù)請求會被降級；降級后的處理方案可以是：排隊頁面（將用戶導流到排隊頁面等一會重試）、無貨（直接告知用戶沒貨了）、錯誤頁（如活動太火爆了，稍后重試）等等

兩者其實從某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(tǒng)的整體緩慢甚至崩潰，采用的技術(shù)手段
最終表現(xiàn)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(yè)界也有不少更細粒度的做法，比如做到數(shù)據(jù)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(fā)，降級雖說可人工干預，但在微服務架構(gòu)下，完全靠人顯然不可能，開關(guān)預置、配置中心都是必要手段；

而兩者的區(qū)別也是明顯的：

具備擁有回退機制和斷路器功能的線程和信號隔離，請求緩存和請求打包（request collapsing），以及監(jiān)控和配置等功能

如何使用，請參考以前的博文

Spring Cloud【Finchley】-08使用Hystrix實現(xiàn)容錯

Spring Cloud【Finchley】-09Feign使用Hystrix

Spring Cloud【Finchley】-10Hystrix監(jiān)控

Spring Cloud【Finchley】-11Feign項目整合Hystrix監(jiān)控

Spring Cloud【Finchley】-12使用Hystrix Dashboard實現(xiàn)Hystrix數(shù)據(jù)的可視化監(jiān)控

數(shù)據(jù)庫的瓶頸：

切庫的基礎(chǔ)：讀寫分離 ( 主庫/從庫)

自定義注解完成數(shù)據(jù)庫切庫：見以前的博文

Spring Boot2.x-09 基于Spring Boot 2.1.2 + Mybatis使用自定義注解實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫切換

Spring Boot2.x-10 基于Spring Boot 2.1.2 + Mybatis 2.0.0實現(xiàn)多數(shù)據(jù)源，支持事務

任務調(diào)度系統(tǒng)分布式： elastic-job + zookeeper ，請參考 elastic-job+zookeeper實現(xiàn)分布式定時任務調(diào)度的使用（springboot版本）

主備切換： apache curator + zookeeper 分布式鎖實現(xiàn) ，請參考 ZooKeeper + Curator 實現(xiàn)分布式鎖

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