高可用系统常用利器（一） - Hystrix服务降级方案

0、前言

互联网高并发系统通常具备较高的QPS与TPS指标，当面对大流量冲击时，为确保系统的稳定运行与可用性，通常采用以下三种常见策略：

• 缓存机制
• 服务降级与熔断机制
• 服务限流机制

引入缓存的主要目标在于降低数据库的负载并加快系统响应速度。然而，在实际应用过程中，需重点考虑诸如缓存穿透、缓存失效以及在高并发场景下数据库与缓存数据不一致等问题；服务降级与熔断机制则用于隔离非核心服务对核心服务的影响，例如在用户下单页面中展示优惠券信息的服务若出现故障，可通过将其隔离的方式避免影响用户的正常下单操作；在某些特定场景下，如用户下单或抢购等操作，并不能依赖缓存或服务降级来应对，此时就需要借助服务限流手段。该方法通过在特定时间窗口内对访问请求的数量进行控制，从而实现对系统的有效保护。

本文将重点介绍Hystrix技术栈在实现服务降级过程中的具体应用方式。

一、什么是Hystrix

在互联网分布式应用系统中，通常会将关键业务模块提取出来，作为独立的服务供其他服务调用。例如，在电商系统中，可以将其拆分为订单、库存、评论以及客户端展示等多个子服务，每个子服务均由专门的开发人员负责维护。

当用户进行下单操作时，首先需要调用订单服务中的创建订单接口，而该接口又会进一步调用库存服务以检查用户所选商品的库存是否充足。若库存服务因网络故障或程序错误等原