1. 回顾
前面已用Eureka实现了微服务的注册与发现，Ribbon实现了客户端侧的负载均衡，Feign实现了声明式的API调用。
2. 实现容错的手段
如果服务提供者响应非常慢，那么消费者对提供者的请求就会被强制等待，知道提供者响应或超时。
在高负载场景下，如果不做任何处理，此类问题可能会导致服务消费者的资源耗竭甚至整个系统的崩溃。
例如，曾经发生过一个案例——某电子商务网站在一个黑色星期五发生过载。过度的并发请求，导致用户支付的请求延迟很久
都没有响应，在等待很长时间后最终失败。支付失败又导致用户重新刷新页面并再次尝试支付，进一步增加了服务器的负载，
最终整个系统都崩溃了。
当依赖的服务不可用时，服务自身会不会被拖垮？这是我们要考虑的问题。
3. 雪崩效应
微服务架构的应用系统通常包含多个服务层。微服务之间通过网络进行通信，从而支撑起整个应用系统，因此，微服务之间难免存在
依赖关系。任何微服务都并非100%可用，网络往往也很脆弱，因此难免有些请求会失败。
我们常把“基础服务故障”导致“级联故障”的现象称为雪崩效应。雪崩效应描述的是提供者不可用导致消费者不可用，并将不可用逐渐放大的过程。
比如，A作为服务提供者（基础服务），B作为A的服务消费者，C和D是B的服务消费者。当A不可用引起B的不可用，并将不可用像滚雪球一样
放大到C和D时，雪崩效应就形成了。
4. 如何容错
要想防止雪崩效应，必须有一个强大的容错机制。该容错机制需实现以下两点。
- 为网络请求设置超时
正常情况下，一个远程调用一般在几十毫秒内就能得到响应了。如果依赖的服务不可用或网络有问题，那么响应时间就会变得很长（几十秒）
通常情况下，一次远程调用对应着一个线程/进程。如果响应太慢，这个线程/进程就得不到释放。而线程/进程又对应着系统资源，
如果得不到释放的线程/进程越积越多，资源就会逐渐会耗尽，最终导致服务的不可用。
因此，必须为每个网络请求设置超时，让资源尽快释放。
- 使用断路器模式
如果对某个微服务的请求有大量超时（常常说明该微服务不可用），再去让新的请求访问该服务已经没有任何意义，只会无谓耗费资源。
例如，设置了超时时间为1秒，如果短时间内有大量的请求无法在1秒内得到响应，就没有必须再去请求依赖的服务了。
断路器可理解为对容易导致错误的操作的代理。这种代理能够统计一段时间内调用失败的次数，并决定是正常请求依赖的服务还是直接返回。
断路器可实现快速失败，如果它在一段时间内检测到许多类似的错误（例如超时），就会在之后的一段时间内，强迫对该服务的调用快速失败，
即不再请求所依赖的服务。这样，应用程序就无需再浪费CPU时间去等待长时间的超时。
断路器也可自动诊断依赖的服务是否已经恢复正常。如果发现依赖的服务已经恢复正常，那么就会恢复请求该服务。使用这种方式，
就可以实现微服务的“自我恢复”——当依赖的服务不正常时打开断路器时快速失败，从而防止雪崩效应；当发现依赖的服务恢复正常时，
又会恢复请求。
断路器的大致流程如下：
> 正常情况下，断路器关闭，可正常请求依赖的服务。
> 当一段时间内，请求失败率达到一定阈值（例如错误率达到50%，或100次/分钟等），断路器就会打开。此时，不会再去请求依赖的服务。
> 断路器打开一段时间后，会自动进入“半开”状态。此时，断路器可允许一个请求访问依赖的服务。
如果该请求能够调用成功，则关闭断路器；否则继续保持打开状态。
5. 总结
本文讲解了容错机制的重要性，以及一个良好的容错机制应该实现哪些功能。
下文将讲解使用Hystrix实现容错。敬请期待~~~
6. 参考
周立 --- 《Spring Cloud与Docker微服务架构与实战》