使用Hystrix实现微服务的容错处理容错机制如果服务提供者相应非常缓慢，那么消费者对提供者的请求就会被强制等待，知道提供者相应超时。在高负载场景下，如果不作任何处理，此类问题可能会导致服务消费者的资源耗尽甚至整个系统崩溃。雪崩效应微服务架构的应用系统通常包含多个服务层，微服务之间通过网络进行通信，从而支撑起整个应用系统，因此，微服务之间难免

一、什么是SentinelSentinel，中文翻译为哨兵，是为微服务提供流量控制、熔断降级的功能，它和Hystrix提供的功能一样，可以有效的解决微服务调用产生的“雪崩效应”，为微服务系统提供了稳定性的解决方案。随着Hystrix进入了维护期，不再提供新功能，Sentinel是一个不错的替代方案。通常情况下，Hystrix采用线程池对服务的调用

问题来源：!(https://static.oschina.net/uploads/space/2017/1201/110233_AKPx_2409514.png)1、当所有用户都请求同一个key的时候如图所示，会导致缓存限流，从而访问db，产生雪崩，最后服务器负载严重，从而使业务垮掉2、当增加或者删减缓存服务器时，如何最大化的不令数据重新

本文围绕以下几点进行阐述1、为什么使用redis2、使用redis有什么缺点3、单线程的redis为什么这么快4、redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景5、redis的过期策略以及内存淘汰机制6、redis和数据库双写一致性问题7、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题8、如何解决redis的并发竞争问题

1\.问题背景某核心JAVA长连接服务使用mongodb作为主要存储，客户端数百台机器连接同一mongodb集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、mongodb内核链接认证

    还记得之前写过一篇防雪崩利器：熔断器Hystrix的原理与使用https://my.oschina.net/u/3266761/blog/2654470，讲述了服务降级和熔断的控制，今天带来另一个流量控制与服务降级阿里开源框架sentinel。  首先是两者的对比：    Hystrix的关注点在于以隔离和熔断为主的容错机制

Hystrix断路器一、概述分布式系统面临的问题复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候不可避免地失败。服务雪崩多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其他的微服务，这就是所谓的“扇出效应” 如果扇出的链路上某个微服务的调用响应

一、前言在分布式系统架构中多个系统之间通常是通过远程RPC调用进行通信，也就是A系统调用B系统服务，B系统调用C系统的服务。当尾部应用C发生故障而系统B没有服务降级时候可能会导致B，甚至系统A瘫痪，这种现象被称为雪崩现象。所以在系统设计时候要使用一定的降级策略，来保证当服务提供方服务不可用时候，服务调用方可以切换到降

背景Redis很多时候都是在使用内存，数据一直写，但内存是有限的，如果Redis内存满了，那么我们的很多缓存操作都会超时、失败，接着可能会引发雪崩。那么当内存达到阀值Redis是怎么处理的呢？配置内存限制maxmemory我们可以通过在配置文件中配置maxmemory来限制内存的最大使用情况。如果maxmem

背景分布式系统环境下，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，当库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，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。!(https://stati