⾼并发下存在的问题
微服务拆分多个系统，服务之间互相依赖，可能会由于
系统负载过⾼，突发流量或者⽹络等各种异常情况 导致
服务不可⽤核⼼思想-⾯向失败编程
不要外界影响
不被请求拖垮
2.⾼并发下的微服务容错⽅案
限流
漏⽃，不管流量多⼤，均匀的流⼊容器，令牌桶算法，漏桶算法
熔断
保险丝，熔断服务，为了防⽌整个系统故障，包含当前和下游服务
降级
抛弃⼀些⾮核⼼的接⼝和数据，返回兜底数据 旅⾏箱的例⼦：只带核⼼的物品，抛弃⾮核⼼的，等有条件的时候再去携带这些物品
隔离
服务和资源互相隔离，⽐如⽹络资源，机器资源，线程资源等，不会因为某个服务的资源不⾜⽽抢占其他服务的资源
熔断和降级互相交集
相同点
从可⽤性和可靠性触发，为了防⽌系统崩溃
最终让⽤户体验到的是某些功能暂时不能⽤
不同点
服务熔断⼀般是下游服务故障导致的，⽽服务降级⼀般是从整体系统负荷考虑，由调⽤⽅控制
想进⾏微服务的容错，业界⽬前有Sentinel、Hystrix，相对于AlibabaCloud⽽⾔，Sentinel是最好的搭配
