SpringCloud-雪崩问题的解决方法

一、雪崩产生的原因

微服务中,服务间调用关系错综复杂,一个请求,可能需要调用多个微服务接口才能实现,会形成非常复杂的调用链路:
在这里插入图片描述
如图,一次业务请求,需要调用A、P、H、I四个服务,这四个服务又可能调用其它服务。

如果此时,某个服务出现异常:
在这里插入图片描述
例如微服务I发生异常,请求阻塞,用户不会得到响应,则tomcat的这个线程不会释放,于是越来越多的用户请求到来,越来越多的线程会阻塞:
在这里插入图片描述
服务器支持的线程和并发数有限,请求一直阻塞,会导致服务器资源耗尽,从而导致所有其它服务都不可用,形成雪崩效应。

这就好比,一个汽车生产线,生产不同的汽车,需要使用不同的零件,如果某个零件因为种种原因无法使用,那么就会造成整台车无法装配,陷入等待零件的状态,直到零件到位,才能继续组装。 此时如果有很多个车型都需要这个零件,那么整个工厂都将陷入等待的状态,导致所有生产都陷入瘫痪。一个零件的波及范围不断扩大。

二、Hystix解决雪崩问题

Hystix解决雪崩问题的手段有两个:

  • 线程隔离,服务降级
  • 服务熔断

具体实现请看我的下篇博客:

三、降级和熔断

联系
服务熔断属于降级方式的一种!
可能有的人不服,觉得熔断是熔断、降级是降级,分明是两回事啊!其实不然,因为从实现上来说,熔断和降级必定是一起出现。因为当发生下游服务不可用的情况,这个时候为了对最终用户负责,就需要进入上游的降级逻辑了。因此,将熔断降级视为降级方式的一种,也是可以说的通的!

区别
触发原因不太一样,服务熔断一般是某个服务(下游服务)故障引起,而服务降级一般是从整体负荷考虑;
管理目标的层次不太一样,熔断其实是一个框架级的处理,每个微服务都需要(无层级之分),而降级一般需要对业务有层级之分(比如降级一般是从最外围服务开始)

发布了214 篇原创文章 · 获赞 190 · 访问量 13万+

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/luckystar_99/article/details/105288111