大家好，我是冰河~~
一不小心《SpringCloud Alibaba实战》专栏都更新到第9章了，再不上车就跟不上了，小伙伴们快跟上啊！
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在《SpringCloud Alibaba实战》专栏前面的文章中，我们实现了用户微服务、商品微服务和订单微服务之间的远程调用，并且实现了服务调用的负载均衡。但是，现在系统中存在着一个很明显的问题，那就是如果系统的并发量上来后，系统并没有容错的能力，这可能会导致系统不可用或者直接宕机，所以，我们的系统需要支持容错的能力。
本文主要内容如下所示。
并发对系统的影响
当一个系统的架构设计采用微服务架构模式时，会将庞大而复杂的业务拆分成一个个小的微服务，各个微服务之间以接口或者RPC的形式进行互相调用。在调用的过程中，就会涉及到网路的问题，再加上微服务自身的原因，例如很难做到100%的高可用等。如果众多微服务当中的某个或某些微服务出现问题，不可用或者宕机了，那么其他微服务调用这些微服务的接口时就会出现延迟。如果此时有大量请求进入系统，就会造成请求任务的大量堆积，甚至会造成整体服务的瘫痪。
压测说明
为了更加直观的说明当系统没有容错能力时，高并发、大流量场景对于系统的影响，我们在这里模拟一个并发的场景。在订单微服务shop-order的io.binghe.shop.order.controller.OrderController类中新增一个concurrentRequest()方法，源码如下所示。
@GetMapping(value = "/concurrent_request") public String concurrentRequest(){ log.info("测试业务在高并发场景下是否存在问题"); return "binghe"; }
接下来，为了更好的演示效果，我们限制下Tomcat处理请求的最大并发数，在订单微服务shop-order的resources目录下的application.yml文件中添加如下配置。
server: port: 8080 tomcat: max-threads: 20
限制Tomcat一次最多只能处理20个请求。接下来，我们就使用JMeter对 http://localhost:8080/order/submit_order 接口进行压测，由于订单微服务中没有做任何的容错处理，当对 http://localhost:8080/order/submit_order 接口的请求压力过大时，我们再访问http://localhost:8080/order/concurrent_request 接口时，会发现http://localhost:8080/order/concurrent_request 接口会受到并发请求的影响，访问很慢甚至根本访问不到。
压测实战
使用JMeter对 http://localhost:8080/order/submit_order 接口进行压测，JMeter的配置过程如下所示。
（1）打开JMeter的主界面，如下所示。
（2）在JMeter中右键测试计划添加线程组，如下所示。
（3）在JMeter中的线程组中配置并发线程数，如下所示。
如上图所示，将线程数配置成50，Ramp-Up时间配置成0，循环次数为100。表示JMeter每次会在同一时刻向系统发送50个请求，发送100次为止。
（4）在JMeter中右键线程组添加HTTP请求，如下所示。
（5）在JMeter中配置HTTP请求，如下所示。
具体配置如下所示。
- 协议：http
- 服务器名称或IP：localhost
- 端口号：8080
- 方法：GET
- 路径：/order/submit_order?userId=1001&productId=1001&count=1
- 内容编码：UTF-8
（6）配置好JMeter后，点击JMeter上的绿色小三角开始压测，如下所示。
点击后会弹出需要保存JMeter脚本的弹出框，根据实际需要点击保存即可。
点击保存后，开始对 http://localhost:8080/order/submit_order 接口进行压测，在压测的过程中会发现订单微服务打印日志时，会比较卡顿，同时在浏览器或其他工具中访问http://localhost:8080/order/concurrent_request 接口会卡顿，甚至根本访问不到。
说明订单微服务中的某个接口一旦访问的并发量过高，其他接口也会受到影响，进而导致订单微服务整体不可用。为了说明这个问题，我们再来看看服务雪崩是个什么鬼。
服务雪崩
系统采用分布式或微服务的架构模式后，由于网络或者服务自身的问题，一般服务是很难做到100%高可用的。如果一个服务出现问题，就可能会导致其他的服务级联出现问题，这种故障性问题会在整个系统中不断扩散，进而导致服务不可用，甚至宕机，最终会对整个系统造成灾难性后果。
这里，小伙伴们可以对比冰河写的《一起进大厂系列》专栏中的《【高并发】面试官：讲讲什么是缓存穿透？击穿？雪崩？如何解决？》一文进行记忆。
为了最大程度的预防服务雪崩，组成整体系统的各个微服务需要支持服务容错的功能。
服务容错方案
服务容错在一定程度上就是尽最大努力来兼容错误情况的发生，因为在分布式和微服务环境中，不可避免的会出现一些异常情况，我们在设计分布式和微服务系统时，就要考虑到这些异常情况的发生，使得系统具备服务容错能力。
常见的服务错误方案包含：服务限流、服务隔离、服务超时、服务熔断和服务降级等。
服务限流
服务限流就是限制进入系统的流量，以防止进入系统的流量过大而压垮系统。其主要的作用就是保护服务节点或者集群后面的数据节点，防止瞬时流量过大使服务和数据崩溃（如前端缓存大量实效），造成不可用；还可用于平滑请求。
限流算法有两种，一种就是简单的请求总量计数，一种就是时间窗口限流（一般为1s），如令牌桶算法和漏牌桶算法就是时间窗口的限流算法。
服务隔离
服务隔离有点类似于系统的垂直拆分，就按照一定的规则将系统划分成多个服务模块，并且每个服务模块之间是互相独立的，不会存在强依赖的关系。如果某个拆分后的服务发生故障后，能够将故障产生的影响限制在某个具体的服务内，不会向其他服务扩散，自然也就不会对整体服务产生致命的影响。
互联网行业常用的服务隔离方式有：线程池隔离和信号量隔离。
服务超时
整个系统采用分布式和微服务架构后，系统被拆分成一个个小服务，就会存在服务与服务之间互相调用的现象，从而形成一个个调用链。形成调用链关系的两个服务中，主动调用其他服务接口的服务处于调用链的上游，提供接口供其他服务调用的服务处于调用链的下游。
服务超时就是在上游服务调用下游服务时，设置一个最大响应时间，如果超过这个最大响应时间下游服务还未返回结果，则断开上游服务与下游服务之间的请求连接，释放资源。
服务熔断
在分布式与微服务系统中，如果下游服务因为访问压力过大导致响应很慢或者一直调用失败时，上游服务为了保证系统的整体可用性，会暂时断开与下游服务的调用连接。这种方式就是熔断。
服务熔断一般情况下会有三种状态：关闭、开启和半熔断。
- 关闭状态：服务一切正常，没有故障时，上游服务调用下游服务时，不会有任何限制。
- 开启状态：上游服务不再调用下游服务的接口，会直接返回上游服务中预定的方法。
- 半熔断状态：处于开启状态时，上游服务会根据一定的规则，尝试恢复对下游服务的调用。此时，上游服务会以有限的流量来调用下游服务，同时，会监控调用的成功率。如果成功率达到预期，则进入关闭状态。如果未达到预期，会重新进入开启状态。
服务降级
服务降级，说白了就是一种服务托底方案，如果服务无法完成正常的调用流程，就使用默认的托底方案来返回数据。例如，在商品详情页一般都会展示商品的介绍信息，一旦商品详情页系统出现故障无法调用时，会直接获取缓存中的商品介绍信息返回给前端页面。
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