面试题：Java分布式系统中跨服务调用异常的处理策略

Question

假设你正在开发一个基于Java的微服务架构的分布式系统，不同服务之间通过RESTful API进行通信。当一个服务调用另一个服务出现异常时，如连接超时、服务不可用等，你会采用哪些策略来处理这些异常，以确保整个系统的可用性和数据一致性，同时请说明每种策略的优缺点。

Answer 1

1. 重试策略
   • 实现方式：当调用服务出现异常时，按照一定的规则（如固定间隔、指数退避等）进行多次重试。例如，使用Spring Retry框架可以方便地实现重试逻辑。
   • 优点：简单直接，对于由于网络波动等临时性问题导致的服务调用失败，通过重试有可能成功，保证了一定程度的系统可用性。
   • 缺点：如果是服务端永久性故障（如服务代码逻辑错误等），重试只会浪费资源，而且如果重试次数过多或重试间隔不合理，可能会加剧系统的负担，影响其他正常服务的调用。
2. 熔断策略
   • 实现方式：设置一个熔断器（如Hystrix），当服务调用失败次数达到一定阈值，熔断器打开，后续请求不再实际调用服务，而是直接返回一个预设的 fallback 结果。经过一段时间后，熔断器尝试半开，允许少量请求通过，如果这些请求成功，熔断器关闭，恢复正常调用；如果仍然失败，熔断器再次打开。
   • 优点：可以快速避免因某个服务不可用而导致大量无效请求，防止级联故障，保证整个系统的稳定性和可用性。同时，fallback机制可以提供一定的兜底功能，保证客户端能得到一个相对合理的响应。
   • 缺点：fallback结果不一定是完全准确或最新的数据，可能会影响数据一致性。而且熔断器的阈值和状态转换策略需要合理配置，否则可能无法充分发挥作用或导致误判。
3. 降级策略
   • 实现方式：当检测到某个服务压力过大或不可用时，主动降低该服务的一些非核心功能或复杂度，以保证核心功能的可用。例如，简化响应数据、减少某些计算逻辑等。
   • 优点：通过牺牲部分非关键功能，确保核心业务不受太大影响，保证系统关键路径的可用性。
   • 缺点：会降低服务的完整性和用户体验，而且如何准确区分核心和非核心功能并进行合理降级需要深入的业务理解，否则可能会影响业务的正常运转。
4. 负载均衡策略调整
   • 实现方式：当某个服务实例出现异常调用时，负载均衡器（如Nginx、Ribbon等）可以将请求分配到其他健康的服务实例上。例如，Ribbon可以通过配置不同的负载均衡算法（如轮询、随机、根据响应时间加权等）来实现。
   • 优点：可以快速将请求导向可用的服务实例，提高系统整体的可用性，而且对调用方透明，不需要过多的业务代码修改。
   • 缺点：如果所有服务实例都存在类似问题（如服务代码本身的缺陷），负载均衡策略调整无法根本解决问题。并且需要保证负载均衡器能够准确感知服务实例的健康状态，否则可能会将请求持续分配到不健康的实例上。