大家應該聽過服務的「雪崩效應」，在微服務開發中，如果某個底層的服務出現故障，一直阻塞，那麼上層依賴它的服務堆積的執行緒會越來越多，上上層的服務也會隨之堆積，堆積到上限後，導致整個系統崩潰。目前我們的系統也頻繁出現此類問題，導致閘道器需要不斷的擴容，目前在閘道器上，已經通過在servlet中採用執行緒池非同步化了請求，已經可以限制單個閘道器例項的最大請求數量（設定了300個），這樣一來閘道器是不會再崩潰了，但是如果不穩定的請求或慢請求佔據了整個執行緒池，依然會導致其他核心業務的請求被拒絕或響應變慢。我們需要從更細的粒度控制不穩定的服務，保障應用的高可用。
為了解決上述的雪崩問題，就是把故障隔離，首先我們認為服務是可以區分重要等級的，在乙個請求中往往呼叫了多個服務，其中包含一部分非關鍵業務的操作和查詢，例如在查詢客戶詳情時，查詢配偶資訊的介面總超時，客戶的配偶資訊相對於客戶本身的資訊可能就沒那麼重要，不能因為配偶資訊超時影響到整個客戶資訊的查詢，這時可以捨棄配偶資訊的查詢。那麼系統怎麼知道某個服務出現了故障呢，很顯然我們能想到頻繁的拋錯和頻繁的超時的時候，服務一定是出現了問題，為了最大程度保障服務的可用，對於每個請求保證主要業務能執行成功，熔斷非主要業務，這就是我們所說的服務降級的乙個例子。服務降級往往是按一定指標捨棄掉系統中耗時長、頻繁丟擲異常的非關鍵服務。
降級的處理方式，返回預設值，返回快取裡面的值（包括遠端快取比如redis和本地快取比如jvmcac
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