分布式系统服务熔断

最新推荐文章于 2024-01-25 20:29:03 发布
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文章标签： 服务熔断
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# 服务熔断
- “熔断器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器(hystrix)的故障监控，某个异常条件被触发，直接熔断整个服务。向调用方法返回一个符合预期的、可处理的备选响应(FallBack),而不是长时间的等待或者抛出调用方法无法处理的异常，就保证了服务调用方的线程不会被长时间占用，避免故障在分布式系统中蔓延，乃至雪崩。如果目标服务情况好转则恢复调用。服务熔断是解决服务雪崩的重要手段。

# 服务熔断图示

 

分布式领域后端服务的熔断与限流机制
后端开发笔记博客记录
04-08 933
在分布式系统架构中，服务间的依赖关系日益复杂，单个服务的故障可能引发级联反应，导致整个系统不可用。熔断与限流机制作为保障系统稳定性的重要手段，已经成为现代分布式系统设计的必备组件。系统性地介绍熔断与限流的核心概念深入分析主流算法的实现原理提供可落地的工程实践方案探讨前沿技术发展趋势本文讨论范围涵盖微服务架构下的服务保护机制，重点分析网络服务场景中的应用。第2章介绍核心概念与系统架构第3章详细解析算法原理与实现第4章建立数学模型进行理论分析第5章通过完整项目案例展示实践应用。
分布式系统架构设计原理与实战：服务熔断机制的重要性
AI天才研究院
02-03 541
1.背景介绍 分 distributive ystem 架构设计原则与实践：服务熔断机制的重要性 作者：禅与计算机程序设计艺术 背景介绍 1.1 微服务架
4、分布式服务熔断
u012894990的博客
09-11 1242
目录 4、熔断 4.1、熔断的基本认识 4.1.1、熔断的场景分析 4.1.2、解决方案就是引入熔断机制 4.1.3、断路器的熔断 4.1.4、熔断的自定义实现 4.2、限流的基本认识 4.2.1、场景分析 4.2.2、限流的常用算法 4.2.3、断路器的限流 4.3、断路器 Hystrix 的认识 4.3.1、Hystrix 执行调用链的流程图（网上的图片） 4.3.2...
分布式服务防雪崩熔断器，Hystrix理论+实战。
weixin_33994444的博客
12-05 247
Hystrix是什么？ hystrix对应的中文名字是“豪猪”，豪猪周身长满了刺，能保护自己不受天敌的伤害，代表了一种防御机制，这与hystrix本身的功能不谋而合，因此Netflix团队将该框架命名为Hystrix，并使用了对应的卡通形象做作为logo。 在一个分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比...
分布式架构的熔断机制
southwindpass的博客
08-18 663
当我们工作所在的系统处于分布式系统初期的时候，往往这时候每个服务都只部署了一个节点。 那么在这样的背景下，如果某个服务A需要发布一个新版本，往往会对正在运行的其它依赖服务A的程序产生影响。甚至，一旦服务A的启动预热过程耗时过长，问题会更严重，大量请求会阻塞，产生级联影响，导致整个系统卡慢。 点击图片可查看大图 举个夸张的例子来形容：一幢楼的下水管是从最高楼直通到最低楼的，这个时候如果你家楼下的管道口堵住了，那么所有楼上的污水就会倒灌到你家。如果这导致你家的管道口也堵住了，之后又会倒灌到楼上一层，以此类推。
分布式系统容错-熔断
拿来吧 你 的博客
08-23 545
熔断机制借鉴于我们电闸上的 " 保险丝 "，当电压有问题时（比如短路），自动跳闸，此时电路就会断开，我们的电器就会受到保护。不然，会导致电器被烧坏，如果人没在家或是人在熟睡中，还会导致火灾。所以，在电路世界通常都会有这样的自我保护装置。 同样，在我们的分布式系统设计中，也应该有这样的方式。前面说过重试机制，如果错误太多，或是在短时间内得不到修复，那么我们重试也没有意义了，此时应该开启我们的熔断操作，尤其是后端太忙的时候，使用熔断设计可以保护后端不会过载。 熔断设计 熔断器模式可以防止应用程序不断地尝试
分布式系统中的限流与熔断
12-29 185
在应对秒杀、大促、双 11、618 等高性能压力的场景时，限流已经成为了标配技术解决方案，为保证系统的平稳运行起到了关键性的作用。不管应用场景是哪种，限流无非就是针对超过预期的流量，通过预先设定的限流规则选择性的对某些请求进行限流“熔断”。 1. 限流 　　1.1 单机限流 　　　　a>>限制并发量 import java.util.concurrent.Exec...
分布式系统_熔断模式_依赖隔离_防止雪崩效应_实现方案_1744295698.zip
最新发布
04-24
本压缩包中包含了与分布式系统熔断模式相关的具体实现方案。其中，“简介.txt”文件可能会对熔断模式及其在分布式系统中的应用进行概述，提供相关的理论基础和实现的背景知识；“分布式系统_熔断模式_依赖隔离_防止...
分布式服务熔断降级&微服务熔断降级
tdd18792032806的博客
09-12 1117
文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营 1.什么是服务熔断降级 服务熔断：当下游的服务因为某种原因突然变得不可用或响应过慢，上游服务为了保证自己整体服务的可用性，不再继续调用目标服务，直接返回，快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。 服务降级：当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务有策略的降低服务级别，以释放服务器资源，保证核心任务的正常运行。 一般服务的熔断和降级在系统中都是结合着使用的。 2.服务熔断降级方案 （1）dubbo的容错策略和服务动态降级 （2）Hystri
设计模式--状态模式（分布式中间件熔断器Java实现）
weixin_34303897的博客
01-06 231
  　　最近在做分布式服务熔断，因为要实现一个熔断器状态机，所以想到状态模式。状态模式是当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类。状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况。把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化。   先举个简单的例子，以红绿灯模型，说明状态模式是怎么一回事：   通常情况下我们是这...
详解spring cloud分布式关于熔断器
08-27
主要介绍了详解spring cloud分布式关于熔断器，详细的介绍了什么是熔断器和使用，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
分布式 - 系统中的降级熔断设计
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10-16 20万+
不啰嗦，我们直接开始！ 引言 稳定性设计第一篇：在分布式系统下，线上的某一个功能按钮背后会有很多个服务共同完成，这些服务之间有依赖关系，且有一定的顺序调用。那么这些服务如果其中有一个环节出现问题，会带来一些连锁反应。 比如，突如其来的流量，部分服务突然宕机，你能想到的故障都算故障，是不是整个服务都不可用了吗？作为开发者肯定不希望这样的事情发生，那么有哪些解决问题？思路就是尽量给每个服务找一个“备胎” ，这个“备胎”不是集群概念里一个备用机器，而是一种备用方案。 1、面试官：你对你负责的系统做了哪些.
分布式服务-雪崩之熔断、限流 、降级、扩容
ray的博客
01-25 299
分布式服务-雪崩之熔断、限流 、降级、扩容
分布式-熔断器
qq_42011565的博客
11-24 275
分布式-熔断器 现象：当服务提供者出现故障时，应该跳过服务提供者，并且快速返回 解决：给消费者设置熔断器 添加配置 feign.hystrix.enabled=true hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds=5000 hystrix.command.default.execution.timeout.enabled=false feign.httpclient.connection-timeout=3
【分布式】高可用：限流、降级、熔断
雨下一整晚real的博客
08-31 1151
另一种是独立降级系统，为了解决系统后门降级方式的缺点，将降级操作独立到一个单独的系统中，可以实现复杂的权限管理、批量操作等功能，但引入独立系统，运维集成等复杂度会相应提高，Hystrix、Sentinel 等都有相应功能实现。它的思想是将数据包看作是水滴，漏桶看作是一个固定容量的水桶，数据包像水滴一样从桶的顶部流入桶中，并通过桶底的一个小孔以一定的速度流出，从而限制了数据包的流量。如果漏桶中还有水，就以一定的速率从桶底输出数据包，保证输出的速率不超过预设的速率，从而达到限流的目的。这样会造成限流的不准确。
分布式系统关注点：“熔断”以及最佳实践方法
Java_ttcd的博客
08-12 448
但是，由于分布式系统被建立在一个并不是 100% 可靠的网络上，所以上述的情况总有发生，因此我们不能将偶发的瞬时异常等同于系统“不可用”（避免以偏概全）。举个夸张的例子来形容：一幢楼的下水管是从最高楼直通到最低楼的，这个时候如果你家楼下的管道口堵住了，那么所有楼上的污水就会倒灌到你家。一旦通过了衡量是否“可用”的验证，整个系统就恢复到了“正常”状态，此时需要重新开启识别“不可用”的策略。切断联系要尽可能的“果断”，既然已经认定了对方“不可用”，那么索性就默认“失败”，避免做无用功，也顺带能缓解对方的压力。.
【分布式】什么是服务熔断？什么是服务降级？
bandaoyu的note
08-17 1509
一、什么是服务熔断？ 动漫形象解释：https://blog.youkuaiyun.com/bjweimengshu/article/details/79441695（考试遇到难题试试几次，不会就放弃【熔断】先） 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。 如果不采取熔断措施，我们的系统会怎样呢？ 我们来看一个栗子。当前系统中有A，B，C三...
spring cloud分布式关于熔断器
weixin_34219944的博客
08-07 178
spring cloud分布式中，熔断器就是断路器，其实都是一个意思。为什么要使用熔断器呢？在分布式中，我们会根据业务或功能将项目拆分为多个服务单元，各个服务单元之间通过服务注册和订阅的方式相互依赖和调用功能，随着项目和业务的不断拓展，服务单元数量也逐渐增多，相互之间的依赖关系也越来越复杂，这时候，可能会某个服务单元出现问题或网络原因依赖调用出错或延迟，此时如果调用该依赖的请...
原创 # 微服务架构师必读必知的的服务治理一个不那都在这里（3）
技术与健康
08-23 344
限流 限流 Traffic Shaping 又谓之流量整形，主要是针对突发流量的整形，实现网络流量的平滑，防止后端服务被突然的流量洪峰冲垮。限流是一旦流量达到阀值，就启动限流处理，主要有下面三种处理 1.拒绝服务 ， 快速失败 2.排队等待，主要是秒杀，抢购的场景，针对稀缺资源。 3.应用降级 ，静态数据或者默认的本地行为。 常见的限流算法 1.计时器限流算法。使用计数器统计一算时间内的请求数量来限流。 适用于服务器端资源请求的限流，不适合用来控制用户请求的限流。 2.漏桶算法 Leaky Bucket
分布式系统中的熔断 限流 和降级
03-08
<think>好的，用户让我介绍一下分布式系统中的熔断、限流和降级。我需要先理解这三个概念的基本定义和作用。熔断，应该类似于电路中的保险丝，当系统出现故障时，自动切断服务，防止问题扩散。限流，就是控制请求的数量，避免系统过载。降级，可能是在系统压力大时，暂时关闭非核心功能，保证核心业务运行。 接下来要考虑用户的背景。可能用户是开发人员或者系统架构师，想了解如何提高系统的稳定性。需要结合实际应用场景，举例说明每个机制的应用。比如熔断在微服务中的使用，限流算法如令牌桶、漏桶，降级策略如返回默认值或简化功能。 用户可能没有提到的深层需求是，如何在实际项目中选择和配置这些机制，或者它们之间的区别和联系。需要解释清楚每个机制解决的问题，以及它们如何协同工作来保障系统的高可用性。 要确保回答结构清晰，分点说明每个概念，用简单易懂的例子帮助理解。同时注意使用正确的中文术语，避免技术术语的混淆。可能还需要提到一些常见的工具或框架，比如Hystrix实现熔断，Sentinel进行限流等，增强实用性。 检查是否有遗漏的关键点，比如熔断器的状态转换（关闭、打开、半开），限流的不同算法比较，降级的触发条件和恢复机制。这些细节能帮助用户更全面地理解概念。 最后，组织语言时保持逻辑连贯，从问题背景到每个机制的详细解释，再到它们的综合应用，确保用户能一步步理解并应用到实际项目中。避免使用过于复杂的数学公式，必要时用行内LaTeX简要说明，比如令牌桶算法的速率公式。</think>在分布式系统中，**熔断**、**限流**和**降级**是保障系统稳定性的三大核心机制，它们的协同作用如同"电路保险丝+流量水龙头+紧急逃生通道"。以下从技术实现角度进行结构化解析： --- ### 一、熔断（Circuit Breaker） **作用原理**： $$ \text{服务状态} \rightarrow \begin{cases} \text{Closed} & \text{正常状态（请求放行）} \\ \text{Open} & \text{熔断状态（直接拒绝请求）} \\ \text{Half-Open} & \text{试探恢复（抽样放行）} \end{cases} $$ **典型场景**： 当服务B调用服务C失败率超过阈值（如10秒内错误率>50%），熔断器会自动切断调用链路，避免级联故障。类似电网中过载时保险丝熔断。 **实现要点**： - 错误统计：滑动窗口统计时间周期内的错误比例 - 状态转换：需设置合理的熔断时长和恢复试探比例 - 常见工具：Netflix Hystrix、Resilience4j --- ### 二、限流（Rate Limiting） **算法对比**： | 算法 | 公式表示 | 特点 | |------------|-----------------------|-----------------------------| | 令牌桶 | $$ R = \frac{N}{T} $$ | 允许突发流量（桶容量缓冲） | | 漏桶 | $$ Q = r \times t $$ | 严格平滑流量（恒定速率出水） | | 滑动窗口 | $$ W(t) = \sum_{i=0}^{n} w_i $$ | 时间片统计，精度高但计算成本略高 | **实践策略**： - 全局限流：Nginx层基于IP或服务的全局限流 - 分布式限流：Redis + Lua脚本实现集群级流量控制 - 动态调整：根据CPU负载、队列长度等指标弹性调节阈值 **典型配置**： ```python # 伪代码示例：令牌桶算法 bucket_capacity = 100 # 桶容量 refill_rate = 10 # 每秒补充10个令牌 def allow_request(): current_tokens = min(bucket_capacity, last_tokens + (now - last_time)*refill_rate) if current_tokens >= 1: consume_token() return True return False ``` --- ### 三、降级（Fallback） **实施维度**： 1. **功能降级**：关闭非核心功能（如商品详情页隐藏推荐模块） 2. **数据降级**：返回缓存数据或静态兜底数据 3. **服务降级**：将同步调用改为异步消息队列处理 **触发条件**： - 硬件指标：CPU > 80%、内存使用率 > 90% - 业务指标：平均响应时间 > 3s、失败率 > 30% - 人工干预：大促期间主动降级非关键服务 **设计原则**： - 降级预案需要提前设计（如配置开关、兜底数据准备） - 服务降级后需有监控告警，并在恢复后自动/手动回切 - 重要业务需保证核心链路的最小可用性 --- ### 四、三维联防护体系 1. **第一道防线（限流）**：控制流量洪峰，避免系统过载 2. **第二道防线（熔断）**：快速隔离故障节点，防止雪崩效应 3. **第三道防线（降级）**：保证核心业务持续服务，牺牲次要功能 **最佳实践组合**： - 网关层统一限流（如使用Sentinel或Envoy） - 服务间调用配置熔断策略（如Hystrix线程隔离） - 降级方案与配置中心联动（如Apollo动态下发降级策略） > 某电商平台实战数据：通过三机制配合，在双11期间将系统可用性从99.5%提升至99.99%，故障恢复时间从分钟级缩短到秒级。
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