springcloud与常用组件微量说明，部分组件已被最新的替代，这是netflix springcloud

这篇文章是为了参加51cto的活动从语雀上我的笔记里拷贝下来的，笔记的内容是狂神的springcloud视频的笔记，其中详细的项目部分还在语雀上。有需要的可以跟我说，希望这篇文章可以给大家帮助。是个大和章，之前在xxx上搞的都挺碎。

一、微服务介绍

（一）微服务架构4个核心问题

• 服务很多， 客户端该怎么访问？ --- api网关
• 这么多服务？ 服务之间如何通信？ --- http，rpc
• 这么多服务？ 如何治理？ --- 注册和发现
• 服务挂了怎么办？ --- 熔断机制

（二）核心问题解决方案

springcloud就是一个生态
1、Spring Cloud NetFlix 一站式解决方案
api网关：zuul组件
服务通信：Feign——基于Httpclient ，Http通信方式：同步、阻塞
服务注册发现：Eureka
熔断机制：Hystrix
2、Apache Dubbo + Zookeeper 半自动，需要整合别人的
API网关：没有，找第三方组件，或者自己实现
服务通信： Dubbo——高性能的基于JAVA RPC的通信框架
服务注册发现：Zookeeper
熔断机制 没有，可以借助Hystrix
3、Spring Cloud Alibaba 一站式解决方案，更简单

（三）常见的面试问题？带着这些去学习

1. 什么是微服务
2. 微服务之间是如何独立通讯的
3. SpringCloud和Dubbo有哪些区别
4. Springboot和SpringCloud，谈谈对他们的理解
5. 什么是服务熔断？什么是服务降级
6. 微服务的优缺点分别是什么？说下在项目中遇到的坑
7. Eureka与dubbo+zookeeper都可提供注册和发现功能,两者有何区别?
8. 你所知道的技术栈有哪些? 列举一二

（四）什么是微服务

微服务(Microservice Architecture)最近几年流行的一种架构思想，关于他的概念很难一言蔽之。
想要深刻理解的话可以去看看这篇文章
原文：​​https://martinfowler.com/articles/microservice.html​​汉化：https://www.cnblogs.com/liuning8023/p/4493156.html
总结: 就目前而言，对于微服务,业界并没有一个统一的， 标准的定义。
但通常而言，微服务架构是一种架构模式，或者说是一种架构风格。

它提倡将单一的应用程序划分成一组小的服务,每个服务运行在其独立的自己的进程内,服务之间互相协调，互相配置，为用户提供最终价值。 服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产不境中，另外，应尽量避免统一的，集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文, 选择合适的语言，工具对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务，可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。

官方的话太过于生涩，我们从技术维度来理解下
微服务化的核心就是将传统的一站式应用，根据业务拆分成一个一个服务。彻底的去耦合，每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事情，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程的概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库

（五）微服务与微服务架构

微服务： 强调的是服务的大小，他关注的是某一个点，是具体解决某一问题/提供落地对应服务的一个服务应用，狭义的看，可以看做是IDEA中的一个微服务工程或者Moudel
IDEA 工具里面使用Maven开发的一个个独立的Moudle，它具体使用springboot开发的一个小模块，专门的事交给专业的模块来做，一个模块就做一件事情
强调的是一个个的个体，每个个体完成一个具体的任务或者功能
微服务架构：一种新的架构形式，Martin Fowler，2014提出
微服务架构是一种架构模式，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调，互相配合,为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中,服务于服务间采用轻量级的通信机制互相协作，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产环境中，另外,应尽量避免统一的， 集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言,应根据业务上下文,选择合适的语言，工具对其进行构建。

（六）微服务优缺点

优点：

• 单一职责原则
• 每个服务足够内聚，足够小，代码容易理解，这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求;
• 开发简单，开发效率提高，一个服务可能就是专一的只干一件事;
• 微服务能够被小团队单独开发，这个小团队是2~5人的开发人员组成;
• 微服务是松耦合的，是有功能意义的服务，无论是在开发阶段或部署阶段都是独立的。
• 微服务能使用不同的语言开发。
• 易于和第三方集成，微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成工具，如jenkins, Hudson,
• 微服务易于被一个开发人员理解，修改和维护，这样小团队能够更关注自己的工作成果。无需通过合作才能体实现价值。
• 微服务允许你利用融合最新技术。
• 微服务只是业务逻辑的代码，不会和HTML， CSS或其他界面混合
• 每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库，也可以有统一数据库

缺点：

• 开发人员要处理分布式系统的复杂性
• 多服务运维难度，随着服务的增加，运维的压力也在增大
• 系统部署依赖
• 服务间通信成本
• 数据一致性
• 系统集成测试
• 性能监控

（七）微服务的技术栈有哪些？

（八）为什么选择SpringCloud作为微服务架构

1. 选型依据

• 整体解决方案和框架成熟度
• 社区热度
• 可维护性
• 学习曲线

2. 当前各大IT公司用的微服务架构有那些？

• 阿里：dubbo+HFS
• 京东：JFS
• 新浪：Motan
• 当当网：DubboX…

3. 各微服务框架对比

二、springcloud概述

（一）springcloud是什么

自学参考书：

• SpringCloud官网：https://spring.io/projects/spring-cloud/
• SpringCloud Netflix 中文文档：https://springcloud.cc/spring-cloud-netflix.html
• SpringCloud 中文API文档(官方文档翻译版)：https://springcloud.cc/spring-cloud-dalston.html
• SpringCloud中国社区：http://springcloud.cn/
• SpringCloud中文网：https://springcloud.cc
  SpringCloud,基于SpringBoot提供了一套微服务解决方案,包括服务注册与发现，配置中心，全链路监控,服务网关，负载均衡，熔断器等组件，除了基于NetFlix的开源组件做高度抽象封装之外，还有一些选型中立的开源组件。
  SpringCloud利用SpringBoot的开发便利性，巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。SpringCloud为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具，包括配置管理，服务发现，断路器，路由，微代理，事件总线，全局锁，决策竞选，分布式会话等等，他们都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署。
  SpringBoot并没有重复造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟，经得起实际考研的服务框架组合起来,通过SpringBoot风格进行再封装，屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂，易部署和易维护的分布式系统开发工具包
  SpringCloud是分布式微服务架构下的一站式解决方案,是各个微服务架构落地技术的集合体，俗称微服务全家桶。

（二）SpringCloud和SpringBoot关系

• SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务。
• SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架，它将SpringBoot开发的一个个单体微服务整合并管理起来,为各个微服务之间提供:配置管理，服务发现，断路器，路由，微代理，事件总线，全局锁，决策竞选，分布式会话等等集成服务。
• SpringBoot可以离开SpringClooud独立使用，开发项目，但是SpringCloud离不开SpringBoot, 属于依赖关系
• SpringBoot专注于快速、方便的开发单个个体微服务, SpringCloud关注全局的服务治理框架

（三）Dubbo 和 SpringCloud技术选型

1. 分布式+服务治理Dubbo

目前成熟的互联网架构，应用服务化拆分 + 消息中间件

2. Dubbo 和 SpringCloud对比

可以看下社区活跃度
​​https://github.com/dubbo​​https://github.com/spring-cloud

结果：
最大区别: SpringCloud抛弃了Dubbo的RPC通信,采用的是基于HTTP的REST方式。
严格来说，这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，springcloud牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约， 不存在代码级别的强依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。
品牌机与组装机的区别
很明显，Spring Cloud的功能比DUBBO更加强大,涵盖面更广,而且作为Spring的拳头项目,它也能够与SpringFramework. Spring Boot. Spring Data. Spring Batch等其他Spring项目完美融合,这些对于微服务而言是至关重要的。使用Dubb构建的微服务架构就像组装电脑，各环节我们的选择自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，总是让人不怎么放心，但是如果你是一名高手,那这些都不是问题;而SpringCloud就像品牌机，在Spring Source的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要在使用非原装组件外的东西，就需要对其基础有足够的了解。
社区支持与更新力度
最为重要的是，DUBBO停止了5年左右的更新，虽然2017.7重启了。 对于技术发展的新需求，需要由开发者自行拓展升级(比如当当网弄出了DubboX) , 这对于很多想要采用微服务架构的中小软件组织，显然是不太合适的，中小公司没有这么强大的技术能力去修改Dubbo源码+周边的一-整套解决方案，并不是每一个公司都有阿里的大牛+真实的线上生产环境测试过。
总结
曾风靡国内的开源RPC服务框架Dubbo在重启维护后，令许多用户为之雀跃，但同时，也迎来了-一些质疑的声音。互联网技术发展迅速，Dubbo 是否还能跟上时代? Dubbo与Spring Cloud相比又有何优势和差异?是否会有相关举措保证Dubbo的后续更新频率?
人物
Dubbo重启维护开发的刘军，主要负责人之一
刘军，阿里巴巴中间件高级研发工程师，主导了Dubbo重启维护以后的几个发版计划，专注于高性能RPC框架和微服务相关领域。曾负责网考拉RPC框架的研发及指导在内部使用，参与了服务治理平台、分布式跟踪系统、分布式一致性框架等从无到有的设计与开发过程。
解决的问题域不一样:Dubbo 的定位是一款RPC框架，Spring Cloud的目标是微服务架构的一站式解决方案。

（四）SpringCloud能干什么

Distributed/versioned configuration (分布式/版本控制配置)
Service registration and discovery (服务注册与发现)
Routing (路由)
Service-to-service calls (服务到服务的调用)
Load balancing (负载均衡配置)
Circuit Breakers (断路器)
Distributed messaging (分布式消息管理)
…

（五）SpringCloud在哪里下载

官网：​​http://projects.spring.io/spring-cloud/​​ Spring cloud是一个由众多独立子项目组成的大型综合项目，每个子项目有不同的发行节奏，都维护着自己的发布版本号。spring Cloud通过一 一个资源清单BOM (Bi11 of Materials)来管理每个版本的子项目清单。为避免与子项月的发布号混淆，所以没有采用版本号的方式，而是通过命名的方式。
这些版本 名称的命名方式采用了伦敦地铁站的名称，同时根据字母表的顺序来对应版木时间顺序，比如:最早的Release版本: Ange1, 第二个Release版本: Brixton. 然后是Camden、Dalston. Edgware, 目前最新的是Finch1ey版本。

三、springcloud组件介绍

Eureka

1、什么是Eureka？

• Netflix在设计Eureka时，遵循的就是AP原则（可用、分区，不一定一致）
• Eureka是Netflix的一个子模块，也是核心模块之-。** Eureka是一个基于REST的服务**，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移，服务注册与发现对于微服务来说是非常重要的，有了服务发现与注册，只需要使用服务的标识符，就可以访问到服务，而不需要修改服务调用的配置文件了，功能类似于Dubbo的注册中心，比如Zookeeper。

2、原理讲解

• Eureka基本的架构

• Springcloud 封装了Netflix公司开发的Eureka模块来实现服务注册与发现 (对比Zookeeper)。
• Eureka采用了C-S的架构设计，EurekaServer作为服务注册功能的服务器，他是服务注册中心。而系统中的其他微服务，使用Eureka的客户端连接到EurekaServer并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过EurekaServer来监控系统中各个微服务是否正常运行，Springcloud 的一些其他模块 (比如Zuul) 就可以通过EurekaServer来发现系统中的其他微服务，并执行相关的逻辑。

• Eureka 包含两个组件：Eureka Server 和 Eureka Client.

• Eureka Server 提供服务注册，各个节点启动后，会在EurekaServer中进行注册，这样Eureka Server中的服务注册表中将会储存所有课用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观的看到。
• Eureka Client 是一个Java客户端，用于简化EurekaServer的交互，客户端同时也具备一个内置的，使用轮询负载算法的负载均衡器。在应用启动后，将会向EurekaServer发送心跳 (默认周期为30秒) 。如果Eureka Server在多个心跳周期内没有接收到某个节点的心跳，EurekaServer将会从服务注册表中把这个服务节点移除掉 (默认周期为90s)。

• 三大角色

• Eureka Server：提供服务的注册与发现
• Service Provider：服务生产方，将自身服务注册到Eureka中，从而使服务消费方能狗找到
• Service Consumer：服务消费方，从Eureka中获取注册服务列表，从而找到消费服务

• 和Dubbo架构对比

3、CAP原则及对比Zookeeper

ACID是什么?

• A (Atomicity)原子性
• C (Consistency)- 致性
• I (Isolation) 隔离性
• D (Durability) 持久性

关系型数据库RDBMS (Mysql、 Oracle、 sqlServer) ==> ACID

CAP是什么?

• C (Consistency) 强一致性
• A (Availabilty)可用性
• P (Partition tolerance)分区容错性

非关系型数据库NoSQL (redis、mongdb) ==>CAP
CAP的三进二: CA、AP、 CP

CAP理论的核心

• 一个分布式系统不可能同时很好的满足-致性,可用性和分区容错性这三个需求
• 根据CAP原理，将NoSQL数据库分成了满足CA原则，满足CP原则和满足AP原则三大类:

• CA:单点集群。满足-致性，可用性的系统，通常可扩展性较差
• CP: 满足一致性。分区容错性的系统，通常性能不是特别高
• AP:满足可用性。分区容错性的系统，通常可能对一致性要求低一些

作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里?

著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C (一致性)、A (可用性)、P (容错性) .
由于分区容错性P在分布式系统中是必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。

• Zookeeper保证的是CP
• Eureka保证的是AP

Zookeeper保证的是CP

当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但是zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。

Eureka保证的是AP

Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

1. Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
2. Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上(即保证当前节点依然可用)
3. 当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中

因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪。

Ribbon

ribbon是什么

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。
简单的说，Ribbon是Netflix发布的开源项目, 主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法,将NetFlix的中间层服务连接在一起。 Ribbon的客户端组件提供一系列完整的配置项如:连接超时、重试等等。简单的说，就是在配置文件中列出LoadBalancer (简称LB: 负载均衡)后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则(如简单轮询,随机连接等等)去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法!

ribbon能干什么?

• LB，即负载均衡(Load Balance) ,在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。
• 负载均衡简单的说就是**将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA (高可用) **
• 常见的负载均衡软件有 Nginx,Lvs等等
• dubbo、SpringCloud中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud的负载均衡算法可以自定义
• 负载均衡简单分类:

• 集中式LB

即在服务的消费方和提供方之间使用独立的负载均衡设施，如Nginx（反向代理服务器）, 由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方!

• 进程式LB

将负载均衡逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用,然后自己再从这些地址中选出一个合适的服务器。
Ribbon就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址!

Feign

简介

Feign是声明式Web Service客户端，它让微服务之间的调用变得更简单，类似controller调用service。SpringCloud集成了Ribbon和Eureka，可以使用Feigin提供负载均衡的http客户端。
只需要创建一个接口，然后添加注解即可~
Feign，主要是社区版，大家都习惯面向接口编程。这个是很多开发人员的规范。调用微服务访问两种方法：

1. 微服务名字 【ribbon】
2. 接口和注解 【feign】

Feign能干什么？

• Feign旨在使编写Java Http客户端变得更容易
• 前面在使用Ribbon + RestTemplate时，利用RestTemplate对Http请求的封装处理，形成了一套模板化的调用方法。但是在实际开发中，由于对服务依赖的调用可能不止一处，往往一个接口会被多处调用，所以通常都会针对每个微服务自行封装一个客户端类来包装这些依赖服务的调用。所以，Feign在此基础上做了进一步的封装，由他来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义，在Feign的实现下，我们只需要创建一个接口并使用注解的方式来配置它，即可完成对服务提供方的接口绑定，简化了使用Spring Cloud Ribbon 时，自动封装服务调用客户端的开发量。

Feign默认集成了Ribbon

利用Ribbon维护了MicroServiceCloud-Dept的服务列表信息，并且通过轮询实现了客户端的负载均衡，而与Ribbon不同的是，通过Feign只需要定义服务绑定接口且以声明式的方法，优雅而简单的实现了服务调用。

Zuul

什么是Zuul

Zuul包含了对请求的路由和过滤两个最主要的功能。其中路由功能负责将外部请求转发到具体的微服务实例上，是实现外部访问统一入口的基础，而过滤器功能则负责对请求的处理过程进行干预，是实现请求校验，服务聚合等功能的基础。Zuul和Eureka进行整合, 将Zuu自身注册为Eureka服务治理下的应用，同时从Eureka中获得其他微服务的消息，也即以后的访问微服务都是通过Zuul跳转后获得。
注意：Zuul服务最终还是会注册进Eureka
提供：代理+路由+过滤 三大功能
官网文档：​​​https://github.com/Netflix/zuul​​  

Config

分布式系统面临的配置文件的问题

微服务意味着要将单体应用中的业务拆分成一个个子服务, 每个服务的粒度相对较小，因此系统中会出现大量的服务，由于每个服务都需要必要的配置信息才能运行，所以一套集中式的,动态的配置管理设施是必不可少的。SpringCloud提供了ConfigServer来解决这个问题，我们每一个微服务自己带着一个application.yml,那上百的的配置文件要修改起来，岂不是要疯了吗?

什么是Springcloud config分布式配置中心

Spring Cloud Config为微服务架构中的微服务提供集中化的外部配置支持，配置服务器为各个不同微服务应用的所有环节提供了一个中心化的外部配置。

Spring Cloud Config 分为服务端和客户端两部分;

服务端也称为分布式配置中心，它是一个独立的微服务应用，用来连接配置服务器并为客户端提供获取配置信息,加密，解密信息等访问接口。

客户端则是通过指定的配置中心来管理应用资源，以及与业务相关的配置内容,并在启动的时候从配置中心获取和加载配置信息。配置服务器默认采用git来存储配置信息，这样就有助于对环境配置进行版本管理。并且可以通过git客户端工具来方便的管理和访问配置内容。

SpringCloud config分布式配置中心能干嘛

• 集中管理配置文件
• 不同环境，不同配置，动态化的配置更新，分环境部署，比如/dev, /test, /prod ,/beta, /release
• 运行期间动态调整配置，不再需要在每个服务部署的机器上编写配置文件，服务会向配置中心统一拉取配置自己的信息。
• 当配置发生变动时，服务不需要重启，即可感知到配置的变化，井应用新的配置
• 将配置信息以REST接口的形式暴露

spring cloud config 分布式配置中心与GitHub整合

由于spring cloud config 默认使用git来存储配置文件 (也有其他方式，比如自持SVN 和本地文件)，但是最推荐的还是git ，而且使用的是 http / https 访问的形式。

Hystrix

官网地址：​​https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/​​

什么是Hystrix？

Hystrix是一个应用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时，异常等，Hystrix 能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整个体系服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。
“断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控 (类似熔断保险丝) ，向调用方返回一个服务预期的，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，这样就可以保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要的占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。

Hystrix能干嘛？

• 服务降级
• 服务熔断
• 服务限流
• 接近实时的监控
• …

服务雪崩

多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其他的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应"。
对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒中内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，备份队列，线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障，这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。

服务熔断

熔断机制是对应雪崩效应的一种微服务链路保护机制。
当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息，检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阀值，缺省是5秒内20次调用失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是：​​@HystrixCommand​​。
服务熔断解决如下问题：

• 当所依赖的对象不稳定时，能够起到快速失败的目的；
• 快速失败后，能够根据一定的算法动态试探所依赖对象是否恢复。

服务降级

服务降级是指 当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些服务和页面有策略的不处理，或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心业务正常运作或高效运作。说白了，就是尽可能的把系统资源让给优先级高的服务。
资源有限，而请求是无限的。如果在并发高峰期，不做服务降级处理，一方面肯定会影响整体服务的性能，严重的话可能会导致宕机某些重要的服务不可用。所以，一般在高峰期，为了保证核心功能服务的可用性，都要对某些服务降级处理。比如当双11活动时，把交易无关的服务统统降级，如查看蚂蚁森林，查看历史订单等等。降级的方式可以根据业务来，可以延迟服务，比如延迟给用户增加积分，只是放到一个缓存中，等服务平稳之后再执行 ；或者在粒度范围内关闭服务，比如关闭相关文章的推荐。当某个服务熔断或关闭之后，服务将不再被调用，此时客户端我们可准备一个FallbackFactory，返回一个默认的值（缺省值）。整体资源快不够了，忍痛将某些服务单元先关掉，关闭后还要返回一些可处理的备选方法，待渡服务解决完问题，再开启回来，即恢复正常操作。比如，淘宝双十一晚上，订单太多，阿里那天晚上就会关掉退款服务，所以双十一那天晚上不能退款。
服务降级主要用于什么场景呢？当整个微服务架构整体的负载超出了预设的上限阈值或即将到来的流量预计将会超过预设的阈值时，为了保证重要或基本的服务能正常运行，可以将一些不重要或不紧急的服务或任务延迟使用或暂停使用。
当某一时间内服务A的访问量暴增，而B和C的访问量较少，为了缓解A服务的压力，这时候需要B和C暂时关闭一些服务功能，去承担A的部分服务，从而为A分担压力，叫做服务降级。
服务降级需要考虑的问题

• 1）那些服务是核心服务，哪些服务是非核心服务
• 2）那些服务可以支持降级，那些服务不能支持降级，降级策略是什么
• 3）除服务降级之外是否存在更复杂的业务放通场景，策略是什么？

自动降级分类
1）超时降级：主要配置好超时时间和超时重试次数和机制，并使用异步机制探测回复情况
2）失败次数降级：主要是一些不稳定的api，当失败调用次数达到一定阀值自动降级，同样要使用异步机制探测回复情况
3）故障降级：比如要调用的远程服务挂掉了（网络故障、DNS故障、http服务返回错误的状态码、rpc服务抛出异常），则可以直接降级。降级后的处理方案有：默认值（比如库存服务挂了，返回默认现货）、兜底数据（比如广告挂了，返回提前准备好的一些静态页面）、缓存（之前暂存的一些缓存数据）
4）限流降级：秒杀或者抢购一些限购商品时，此时可能会因为访问量太大而导致系统崩溃，此时会使用限流来进行限制访问量，当达到限流阀值，后续请求会被降级；降级后的处理方案可以是：排队页面（将用户导流到排队页面等一会重试）、无货（直接告知用户没货了）、错误页（如活动太火爆了，稍后重试）。