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笔记1:
服务雪崩效应:
1.在分布式系统中,由于网络原因或自身的原因,服务一般无法保证 100% 可用。如果一个服务出现了问题，那调用这个服务就会出现线程阻塞的情况，此时若有大量的请求涌入，就会出现多条线程阻塞等
笔记2:
容错方案:
要防止雪崩的扩散，我们就要做好服务的容错,下面介绍常见的服务容错思路和组件。常见的容错思路有隔离、超时、限流、熔断、降级这几种:
隔离
1.它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块，各个模块之间相对独立，无强依赖。当有故障发生时，能将问题和影响隔离在某个模块内部，而不扩散风险，不波及其它模块，不影响整体的系统服务。
2.常见的隔离方式有：线程池隔离和信号量隔离．
超时
1.在上游服务调用下游服务的时候，设置一个最大响应时间，如果超过这个时间，下游未作出反应，就断开请求，释放掉线程。
限流
1.限流就是限制系统的输入和输出流量以达到保护系统的目的。为了保证系统的稳固运行,一旦达到的需要限制的阈值,就需要限制流量并采取少量措施以完成限制流量的目的。
熔断
1.在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整 体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。
2.服务熔断一般有三种状态：
2.1.熔断关闭状态（Closed）: 服务没有故障时，熔断器所处的状态，对调用方的调用不做任何限制.
2.2.熔断开启状态（Open）: 后续对该服务接口的调用不再经过网络，直接执行本地的fallback方法.
2.3.半熔断状态（Half-Open）: 尝试恢复服务调用，允许有限的流量调用该服务，并监控调用成功率。如果成功率达到预期，则说明服务已恢复，进入熔断关闭状态；如果成功率仍旧很低，则重新进入熔断开启状态。
降级
1.降级其实就是为服务提供一个托底方案，一旦服务无法正常调用，就使用托底方案。
笔记3:
容错组件:
Hystrix : 线程池隔离/信号量隔离 ; springcloud家族组件之一,是由Netflflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性与容错性.
Resilience : 信号量隔离 ; 我没用过,就不介绍了,有兴趣的伙伴可以自己去查找资料了解一下.
Sentinel : 信号量隔离（并发线程数限流）; 阿里巴巴开源的一款断路器实现，以 流量 为切入点, 从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。本身在阿里内部已经被大规模采用，非常稳定。(推荐使用)