随着互联网的快速发展，越来越多的业务需要支持高并发、高可用、高性能，这对于传统的单体架构和数据库存储方式都提出了新的挑战。而微服务架构通过将系统划分为多个独立的小服务，从而解决了传统单体架构在分布式环境下面临的诸多问题。
在微服务架构中，每个功能单元都是一个独立的服务，服务之间通过各种方式相互调用。不可避免地会面临服务间异常、故障等问题。针对这种情况，我们需要引入一些机制保证系统的可用性和稳定性，其中包括服务熔断和降级。
服务熔断
服务熔断是一种常见的容错机制，当服务的错误率超出一定阈值时，熔断器会打开，断开服务之间的相互调用，而返回一个预设的默认响应。
熔断可以有效处理短时间内的异常情况，防止错误的响应传递到上游系统，避免上下游系统相互拖垮，提高了整个系统的可用性。一般可以通过Spring Cloud自带的Hystrix来实现服务熔断。
使用Hystrix的步骤：
1.引入Hystrix依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>2.在主类上添加@EnableCircuitBreaker注解
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableCircuitBreaker
public class DemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
}
}3.使用@HystrixCommand注解进行服务降级和熔断处理
@HystrixCommand(fallbackMethod = "defaultProcess")
public String process(String data) {
// 服务调用
}
public String defaultProcess(String data) {
// 熔断和降级处理
}服务降级
由于服务熔断的默认响应可能与实际业务场景不符，我们还需要引入服务降级机制，当服务出现异常或熔断时，返回预设的默认响应，而不是抛出异常或返回错误结果。
在服务降级时，需要根据实际业务需求制定好对应的处理策略。比如可以在服务降级时返回缓存数据、默认值、异常提示等方式，尽可能减少用户的影响。
使用Spring Cloud实现服务降级的步骤与服务熔断类似。需要在资源类里使用@HystrixCommand注解，指定fallbackMethod属性对应的方法来实现服务降级。
@HystrixCommand(fall
.........................................................