至此，我们已实现服务发现、负载均衡，同时，使用Feign也实现了良好的远程调用——我们的代码是可读、可维护的。理论上，我们现在已经能构建一个不错的分布式应用了，但微服务之间是通过网络通信的，网络可能出问题；微服务本身也不可能100%可用。

如何提升应用的可用性呢？这是我们必须考虑的问题——

举个例子：某大型系统中，服务A调用服务B，某个时刻，微服务B突然崩溃了。微服务A中，依然有大量请求在请求B，如果没有任何措施，微服务A很可能很快就会被拖死——因为在Java中，一次请求往往对应着一个线程，如果不做任何措施，那意味着微服务A请求B的线程要等Feign Client/RestTemplate超时才会释放（这个时间一般非常长，长达几十秒），于是就会有大量的线程被阻塞，而线程又对应着计算资源（CPU/内存），于是乎，大量的资源被浪费，并且越积越多，最终服务器终于没有资源给微服务A浪费了，微服务A也挂了。

因此，在大型应用中，微服务之间的容错必不可少，下面来讨论如何实现微服务的容错。

应用容错三板斧

超时机制你懂的，配置一下超时时间，例如1秒——每次请求在1秒内必须返回，否则到点就把线程掐死，释放资源！

思路：一旦超时，就释放资源。由于释放资源速度较快，应用就不会那么容易被拖死。

有兴趣的可以先了解一下船舱构造——一般来说，现代的轮船都会分很多舱室，舱室之间用钢板焊死，彼此隔离。这样即使有某个/某些船舱进水，也不会影响其他舱室，浮力够，船不会沉。

软件世界里的仓壁模式可以这样理解：M类使用线程池1，N类使用线程池2，彼此的线程池不同，并且为每个类分配的线程池较小，例如coreSize=10。举个例子：M类调用B服务，N类调用C服务，如果M类和N类使用相同的线程池，那么如果B服务挂了，M类调用B服务的接口并发又很高，你又没有任何保护措施，你的服务就很可能被M类拖死。而如果M类有自己的线程池，N类也有自己的线程池，如果B服务挂了，M类顶多是将自己的线程池占满，不会影响N类的线程池——于是N类依然能正常工作，

思路：不把鸡蛋放在一个篮子里。你有你的线程池，我有我的线程池，你的线程池满了和我没关系，你挂了也和我没关系。

现实世界的断路器大家肯定都很了解，每个人家里都会有断路器。断路器实时监控电路的情况，如果发现电路电流异常，就会跳闸，从而防止电路被烧毁。

软件世界的断路器可以这样理解：实时监测应用，如果发现在一定时间内失败次数/失败率达到一定阈值，就“跳闸”，断路器打开——此时，请求直接返回，而不去调用原本调用的逻辑。

跳闸一段时间后（例如15秒），断路器会进入半开状态，这是一个瞬间态，此时允许一次请求调用该调的逻辑，如果成功，则断路器关闭，应用正常调用；如果调用依然不成功，断路器继续回到打开状态，过段时间再进入半开状态尝试——通过”跳闸“，应用可以保护自己，而且避免浪费资源；而通过半开的设计，可实现应用的“自我修复“。

TIPS：

断路器的提出人也是Martin Fowler，”微服务“这个名词被广泛了解，也和他有密不可分的关系。Martin Fowler的博客：http://www.martinfowler.com 。

断路器状态转换可如下图所示：

本文较短，但相信已经用通俗的语言讲解了常见的几种容错机制——目前Spring Cloud生态中，支持的断路器有：Hystrix、Resilience4J、Alibaba Sentinel，虽然彼此实现有较大差异，但本质原理是相通的。

本节是断路器的基石，在理解原理后，你会发现用不同的实现只是使用的依赖和注解不大一样而已。

下一节，将着重讲解如何使用Hystrix实现微服务的容错。