雪崩效应常见场景
硬件故障：如服务器宕机，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：一般发生在应用重启，所有缓存失效时，以及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。
雪崩效应应对策略
针对造成雪崩效应的不同场景，可以使用不同的应对策略，没有一种通用所有场景的策略，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。
综上所述，如果一个应用不能对来自依赖的故障进行隔离，那该应用本身就处在被拖垮的风险中。 因此，为了构建稳定、可靠的分布式系统，我们的服务应当具有自我保护能力，当依赖服务不可用时，当前服务启动自我保护功能，从而避免发生雪崩效应。本文将重点介绍使用Hystrix解决同步等待的雪崩问题。
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