这篇文章将为大家详细讲解有关java架构之微服务架构雪崩效应的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
前言
微服务化产品线，每一个服务专心于自己的业务逻辑，并对外提供相应的接口，看上去似乎很明了，其实还有很多的东西需要考虑，比如：服务的自动扩充，熔断和限流等，随着业务的扩展，服务的数量也会随之增多，逻辑会更加复杂，一个服务的某个逻辑需要依赖多个其他服务才能完成。
一但一个依赖不能提供服务很可能会产生雪崩效应，最后导致整个服务不可访问。
微服务之间进行rpc或者http调用时，我们一般都会设置调用超时，失败重试等机制来确保服务的成功执行，看上去很美，如果不考虑服务的熔断和限流，就是雪崩的源头。
假设我们有两个访问量比较大的服务A和B，这两个服务分别依赖C和D,C和D服务都依赖E服务
A和B不断的调用C,D处理客户请求和返回需要的数据。当E服务不能供服务的时候，C和D的超时和重试机制会被执行
由于新的调用不断的产生，会导致C和D对E服务的调用大量的积压，产生大量的调用等待和重试调用，慢慢会耗尽C和D的资源比如内存或CPU，然后也down掉。
A和B服务会重复C和D的操作，资源耗尽，然后down掉，最终整个服务都不可访问。
常见的导致雪崩的情况有以下几种：
程序bug导致服务不可用，或者运行缓慢
缓存击穿，导致调用全部访问某服务，导致down掉
访问量的突然激增。
硬件问题，这感觉只能说是点背了⊙︿⊙。
虽然雪崩效应的产生千万条，保证服务的不挂机，和流畅运行是我们不可推卸的责任，对应雪崩效应还是有很多保护方案的。
服务的横向扩充
现在我们可以利用很多工具来保证服务不会挂掉，然后流量比较大的时候，可以横向扩充服务来保证业务的流畅。比如我们最常使用k8s，能保证服务的运行状态，也可以让服务自动的横向扩充。对于用户访问量的激增情况这样处理还是很不错的，但是，横向扩充也是有尽头的，如果在一定环境下E服务的响应时间过长，依然有可能导致雪崩效应的产生。
限流
限制客户端的调用来达到限流的做法是很常见的，比如，我们限制每秒最大处理200个请求，超过个数量直接拒绝请求。常见的算法如令牌桶算法
以一定的速度在桶里放令牌，当客户端请求服务的时候，要先从桶里得到令牌，才能被处理，如果桶里的令牌用完了，则拒绝访问。
熔断
在客户端控制对依赖的访问，如果调用的依赖不可用时，则不再调用，直接返回错误，或者降级处理。开源的库比如hystrix-go，也是我接下来要写的源码分析的一个库。很好的实现了熔断和降级的功能。他的主要思想是，设置一些阀值，比如，最大并发数，错误率百分比，熔断尝试恢复时间等。能过这些阀值来转换熔断器的状态：
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