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一、什么是雪崩效应
分布式系统环境下，服务间类似依赖非常常见，一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图， 对于同步调用，当会员服务不可用时，订单服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用会员服务时， 最终可能导致整个会员服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象被称为雪崩效应。
二、雪崩效应常见场景
- 硬件故障：
如剔除坏盘抖动，服务器宕机，网络抖动，机房断电，光纤被挖断等；
- 流量激增：
如异常流量，重试加大流量等；
- 缓存穿透：
短时间内大量缓存失效时，大量的缓存不命中，使请求直击后端服务，造成服务提供者超
负荷运行，引起服务不可用；
- 程序BUG：
如程序逻辑导致内存泄漏，
JVM长时间FullGC，流量高峰期执行定时任务等；
- 同步等待：
服务间采用同步调用模式，同步等待造成的资源耗尽。
三、雪崩效应应对策略
针对造成雪崩效应的不同场景，可以使用的应对策略，参考如下：
- 硬件故障：
多机房容灾、异地多活等；
- 流量激增：
服务自动扩容、流量控制（限流、关闭重试）等；
- 缓存穿透：
缓存预加载、缓存异步加载等；
- 程序BUG：
修改程序bug、及时释放资源、定时任务分散到流量低峰时执行等；
- 同步等待：
资源隔离、MQ解耦、不可用服务调用快速失败等。资源隔离通常指不同服务调用采用不同的线程池；不可用服务调用快速失败一般通过熔断器模式结合超时机制实现。
四、Netflix Hystrix
Hystrix，中文含义是豪猪，因其背上长满棘刺，从而拥有了自我保护的能力。本文所说的 Hystrix是Netflix开源的一款容错框架，同样具有自我保护能力，实现了容错和自我保护。
Netflix Hystrix是SOA/微服务架构中提供服务隔离、熔断、降级机制的工具/框架。
Netflix Hystrix是断路器的一种实现，用于高微服务架构的可用性，是防止服务出现雪崩的利器。
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