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雪崩效应
（1）某几个机器故障：例如机器的硬驱动引起的错误，或者一些特定的机器上出现一些的bug（如，内存中断或者死锁）。
（2）服务器负载发生变化：某些时候服务会因为用户行为造成请求无法及时处理从而导致雪崩，例如阿里的双十一活动，若没有提前增加机器预估流量则会造服务器压力会骤然增大二挂掉。
（3）人为因素：比如代码中的路径在某个时候出现bug
一般情况对于服务依赖的保护主要有3中解决方案：
（1）熔断模式：这种模式主要是参考电路熔断，如果一条线路电压过高，保险丝会熔断，防止火灾。放到我们的系统中，如果某个目标服务调用慢或者有大量超时，此时，熔断该服务的调用，对于后续调用请求，不在继续调用目标服务，直接返回，快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。
（2）隔离模式：这种模式就像对系统请求按类型划分成一个个小岛的一样，当某个小岛被火少光了，不会影响到其他的小岛。例如可以对不同类型的请求使用线程池来资源隔离，每种类型的请求互不影响，如果一种类型的请求线程资源耗尽，则对后续的该类型请求直接返回，不再调用后续资源。这种模式使用场景非常多，例如将一个服务拆开，对于重要的服务使用单独服务器来部署，再或者公司最近推广的多中心。
（3）限流模式：上述的熔断模式和隔离模式都属于出错后的容错处理机制，而限流模式则可以称为预防模式。限流模式主要是提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值，若高于设置的阈值则对该请求直接返回，不再调用后续资源。这种模式不能解决服务依赖的问题，只能解决系统整体资源分配问题，因为没有被限流的请求依然有可能造成雪崩效应。
在熔断的设计主要参考了hystrix的做法。其中最重要的是三个模块：熔断请求判断算法、熔断恢复机制、熔断报警
（1）熔断请求判断机制算法：使用无锁循环队列计数，每个熔断器默认维护10个bucket，每1秒一个bucket，每个blucket记录请求的成功、失败、超时、拒绝的状态，默认错误超过50%且10秒内超过20个请求进行中断拦截。
（2）熔断恢复：对于被熔断的请求，每隔5s允许部分请求通过，若请求都是健康的（RT<250ms）则对请求健康恢复。
（3）熔断报警：对于熔断的请求打日志，异常请求超过某些设定则报警
隔离的方式一般使用两种
（1）线程池隔离模式：使用一个线程池来存储当前的请求，线程池对请求作处理，设置任务返回处理超时时间，堆积的请求堆积入线程池队列。这种方式需要为每个依赖的服务申请线程池，有一定的资源消耗，好处是可以应对突发流量（流量洪峰来临时，处理不完可将数据存储到线程池队里慢慢处理）
（2）信号量隔离模式：使用一个原子计数器（或信号量）来记录当前有多少个线程在运行，请求来先判断计数器的数值，若超过设置的最大线程个数则丢弃改类型的新请求，若不超过则执行计数操作请求来计数器+1，请求返回计数器-1。这种方式是严格的控制线程且立即返回模式，无法应对突发流量（流量洪峰来临时，处理的线程超过数量，其他的请求会直接返回，不继续去请求依赖的服务）
超时分两种，一种是请求的等待超时，一种是请求运行超时。
等待超时：在任务入队列时设置任务入队列时间，并判断队头的任务入队列时间是否大于超时时间，超过则丢弃任务。
运行超时：直接可使用线程池提供的get方法
后续会放到github上
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原文地址：http://www.cnblogs.com/chengJAVA/p/5785850.html
