转自：http://blog.csdn.net/chunlongyu/article/details/53259014
在今天，基于SOA的架构已经大行其道。伴随着架构的SOA化，相关联的服务熔断、降级、限流等思想，也在各种技术讲座中频繁出现。本文将结合Netflix开源的Hystrix框架，对这些思想做一个梳理。
背景
伴随着业务复杂性的提高，系统的不断拆分，一个面向用户端的API，其内部的RPC调用层层嵌套，调用链条可能会非常长。这会造成以下几个问题：
API接口可用性降低
引用Hystrix官方的一个例子，假设tomcat对外提供的一个application，其内部依赖了30个服务，每个服务的可用性都很高，为99.99%。那整个applicatiion的可用性就是：99.99%的30次方 ＝ 99.7%，即0.3%的失败率。
这也就意味着，每1亿个请求，有30万个失败；按时间来算，就是每个月的故障时间超过2小时。
系统被block
假设一个请求的调用链上面有10个服务，只要这10个服务中有1个超时，就会导致这个请求超时。
更严重的，如果该请求的并发数很高，所有该请求在短时间内都被block（等待超时），tomcat的所有线程都block在此请求上，导致其他请求没办法及时响应。
服务熔断
为了解决上述问题，服务熔断的思想被提出来。类似现实世界中的“保险丝“，当某个异常条件被触发，直接熔断整个服务，而不是一直等到此服务超时。
熔断的触发条件可以依据不同的场景有所不同，比如统计一个时间窗口内失败的调用次数。
实现原理
实现原理讲起来很简单，其实就是不让客户端“裸调“服务器的rpc接口，而是在客户端包装一层。就在这个包装层里面，实现熔断逻辑。
拿Hystrix的helloword举例：
public class CommandHelloWorld extends HystrixCommand<String> {
private final String name;
public CommandHelloWorld(String name) {
super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup"));
this.name = name;
}
@Override
protected String run() {
//关键点：把一个RPC调用，封装在一个HystrixCommand里面
return "Hello " + name + "!";
}
}
//客户端调用：以前是直接调用远端RPC接口，现在是把RPC接口封装到HystrixCommand里面，它内部完成熔断逻辑
String s = new CommandHelloWorld("World").execute();- 1
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隔离策略: 线程 vs 信号量
缺省的，上面的HystrixCommand是被扔到一个线程中执行的，也就是说，缺省是线程隔离策略。
还有一种策略就是不搞线程池，直接在调用者线程中执行，也就是信号量的隔离策略。
关于这2者的详细区别，可以去参见官网。
熔断的参数配置
Hystrix提供了如下的几个关键参数，来对一个熔断器进行配置：
circuitBreaker.requestVolumeThreshold //滑动窗口的大小，默认为20
circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds //过多长时间，熔断器再次检测是否开启，默认为5000，即5s钟
circuitBreaker.errorThresholdPercentage //错误率，默认50%
3个参数放在一起，所表达的意思就是：
每当20个请求中，有50%失败时，熔断器就会打开，此时再调用此服务，将会直接返回失败，不再调远程服务。直到5s钟之后，重新检测该触发条件，判断是否把熔断器关闭，或者继续打开。
服务降级
有了熔断，就得有降级。所谓降级，就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值。
这样做，虽然服务水平下降，但好歹可用，比直接挂掉要强，当然这也要看适合的业务场景。
关于Hystrix中fallback的使用，此处不详述，参见官网。
服务限流
限流在日常生活中也很常见，比如节假日你去一个旅游景点，为了不把景点撑爆，管理部门通常会在外面设置拦截，限制景点的进入人数（等有人出来之后，再放新的人进去）。
对应到计算机中，比如要搞活动，秒杀等，通常都会限流。
说到限流，有个关键问题就是：你根据什么策略进行限制？？
比如在Hystrix中，如果是线程隔离，可以通过线程数 + 队列大小限制；如果是信号量隔离，可以设置最大并发请求数。
另外一个常见的策略就是根据QPS限制，比如我知道我调用的一个db服务，qps是3000，那如果不限制，超过3000，db就可能被打爆。这个时候，我可用在服务端做这个限流逻辑，也可以在客户端做。
现在一般成熟的RPC框架，都有参数直接设置这个。
还有一些场景下，可用限制总数：比如连接数，业务层面限制“库存“总量等等。。
限流的技术原理 －令牌桶算法
关于限流的原理，相信很多人都听说过令牌桶算法，Guava的RateLimiter也已经有成熟做法，这个自己去搜索之。
此处想强调的是，令牌桶算法针对的是限制“速率“。至于其他限制策略，比如限制总数，限制某个业务量的count值，则要具体业务场景具体分析。
异步RPC
异步RPC主要目的是提高并发，比如你的接口，内部调用了3个服务，时间分别为T1, T2, T3。如果是顺序调用，则总时间是T1 + T2 + T3；如果并发调用，总时间是Max(T1,T2,T3)。
当然，这里有1个前提条件，这3个调用直接，互相不依赖。
同样，一般成熟的RPC框架，本身都提高了异步化接口，Future或者Callback形式。
同样，Hystrix也提高了同步调用、异步调用方式，此处不再详述。
总结
服务限流、熔断、降级、异步RPC是基于SOA的分布式系统中一些常见的基本策略，并且这些策略现在都有成熟的开源框架支持。用好这些策略，对整个系统的容错性、稳定性有很大帮助。