面试题：微服务架构下如何进行服务的熔断与降级设计

Question

当微服务架构中的某个服务出现故障或响应缓慢时，为防止级联故障影响整个系统，需要进行熔断与降级设计。请描述你对服务熔断和降级机制的理解，并说明在实际开发中如何设计和实现这两种机制，例如使用哪些工具或框架来辅助实现。

Answer 1

服务熔断理解

服务熔断类似于电路中的保险丝，当某个微服务出现故障（如频繁超时、大量错误），为防止故障扩散至整个系统，暂时切断对该服务的调用，避免更多的资源浪费在不可用的服务上，使系统能够快速失败并释放资源处理其他请求。

服务降级理解

服务降级是指当系统整体资源紧张（如高并发导致系统负载过高）或者某个服务不可用时，为了保证核心业务功能的正常运行，对一些非核心业务功能或服务进行限制或停止，优先保障核心业务。例如，在电商大促时，关闭一些非核心的个性化推荐功能，优先保证商品下单、支付等核心流程。

实际开发中设计与实现

服务熔断设计与实现

1. 熔断状态设计：
   • 关闭（Closed）状态：正常情况下，熔断器处于关闭状态，对服务的调用正常进行。熔断器会统计一段时间内的请求失败率等指标。
   • 打开（Open）状态：当失败率达到设定阈值（如50% 的请求失败），熔断器打开，此时所有对该服务的调用直接快速失败，不再实际调用服务。同时启动一个定时器，定期尝试探测服务是否恢复。
   • 半打开（Half - Open）状态：定时器到期后，熔断器进入半打开状态，此时会允许少量请求通过，去实际调用服务。如果这些请求大部分成功，说明服务已恢复，熔断器切换回关闭状态；如果请求失败率仍然很高，则回到打开状态。
2. 实现工具或框架：
   • Hystrix：Netflix 开源的一个容错库。通过注解方式可以很方便地对方法进行熔断保护。例如，在Spring Boot项目中引入Hystrix依赖，在需要保护的方法上添加@HystrixCommand注解，并配置熔断相关参数，如fallbackMethod指定服务熔断后的降级处理方法，commandProperties中设置circuitBreaker.requestVolumeThreshold（熔断请求阈值）、circuitBreaker.errorThresholdPercentage（失败率阈值）等。
   • Resilience4j：轻量级的容错库，支持熔断、限流、降级等功能。以熔断为例，通过CircuitBreaker 构建器创建熔断实例，在调用服务前通过该实例判断是否熔断，熔断时执行相应的降级逻辑。在Spring Boot项目中，可以结合Resilience4j-spring-boot-starter 进行集成，通过配置文件设置熔断参数。

服务降级设计与实现

1. 降级策略设计：
   • 静态数据降级：当服务不可用时，返回预先定义好的静态数据。例如在电商商品详情服务不可用时，返回一个提示“商品信息暂时无法获取，请稍后重试”的静态页面。
   • 兜底方法降级：为每个可能出现问题的服务方法提供一个兜底方法，当原方法调用失败或因资源紧张被降级时，执行兜底方法。如在远程调用商品库存服务失败时，兜底方法返回一个默认的库存值（如 -1 表示库存未知）。
2. 实现工具或框架：
   • 上述Hystrix和Resilience4j同样支持降级：在Hystrix中通过@HystrixCommand注解的fallbackMethod属性指定降级方法；在Resilience4j中，可以通过FallbackProvider接口实现自定义的降级逻辑。
   • Sentinel：阿里开源的流量控制、熔断降级工具。它通过规则配置实现服务降级，如慢调用比例降级（当慢调用比例超过设定值，进行降级）、异常比例降级等。在Spring Cloud Alibaba项目中引入Sentinel依赖，通过控制台或配置文件设置降级规则，并配置降级后的返回内容或处理逻辑。