免责声明：本文举例是为了读者更通俗理解，剧情需要，故事纯属虚构。外卖小哥都是善良朴实的劳动者，严格遵守规范取餐送餐。为小家，在外打拼，风餐露宿；为大家，提高国民生活水平，eat better，live better。在此，向努力生活、认真工作的小哥们致敬。
笔者在工作中，主要维护所在bg的营销活动的列表，活动的列表像商详页或团详页一样需要聚合大量服务提供的数据，而且作为后两者的入口，活动列表出不得任何闪失，否则结局必是灾难性的。每一次的大促活动能否平安度过，取决于平日准备时对这些下游服务更好地把控。熔断降级作为最基本和有效的手段，保证了服务的柔性可用，提高系统整体的可用性与稳定性。接下来就谈谈熔断和降级。
先简单一句话概括，降级就是在调用的下游服务A出现问题（常见超时），提供PLAN-B，返回的效果可能没有服务A好，但是聊胜于无。而熔断器的存在就是要保障何时走到降级方法，何时恢复，以什么样的策略恢复。
接下来，我想举个例子，详细说明熔断降级的作用和必要性。
就用我们公司最有意思的神秘民间组织，美团外卖举例。
如上图，我们公司在该地区一共有4个外面小哥，编号0-3；该地有6家流行餐厅，几乎是用户必点。编号从A-F。故事开始前，我们做如下假定：
（1）外卖火爆，几乎外卖小哥每次在外都能接到不止一单，且是不同的餐厅；
（2）外卖小哥都是耿直的人，不取完本次接单的几家餐厅，不轻易送餐。
一切看起来很和谐，直到有一天，餐厅A出事了，主厨的大叔失恋了，出餐的速度大降。每个要去餐厅A取餐的小哥都要花费更长的时间在A等餐。而且餐厅A越流行，出餐速度越慢，排队等待的小哥就会越多。在上图中，最后4个外卖小哥，有3个都排队在等A餐厅的饭食。这有两点直接影响：
（1）不光是A，其他餐厅单子也还没有配送，用户吃不到A的饭，就连其他用户点的B、C、D的饭也不能配送，差评，卸载，美团一生黑；
（2）3/4的外卖小哥处于低效率地排队等待，而不是送餐，降低了整个公司在该地区的配送效率，老王坐不住了。
然而，正如江湖传言，美团外卖是个神秘的组织，有一天，一个机智的小哥，横空出世，改变了整个行业的布局。
小哥在餐厅A亲自操刀，很快就做完后，送餐了。用户收到热乎乎的饭菜，吃起来没有以前的好吃，但也觉察不出任何异样，不会投诉；整个地区的小哥又重新流通起来，恢复到大叔失恋前的配送效率。
后来，在公司的内部总结中。发现不光是A餐厅的大叔会失恋，C餐厅D餐厅的大叔们也偶尔失恋，影响出餐速度。后来公司和这些餐厅们商量，为更好的规范化出餐流程，各餐厅新添加二叔，二叔厨艺一般，请二叔各餐厅花费成本不高，所以纷纷表示赞同。
在实践的过程中，小哥和大叔二叔们约定，如果在规定时间和次数，大叔不能按时出参，那么二叔替代大叔，接相同的单，用同样的锅；大叔的出餐速度会被定期检查，是否恢复了正常水平，恢复了之后，单子慢慢还由大叔下厨。
现在，我们来对应下关系。
美团外面大本营——容器，常见的如tomcat，jetty的线程池
外卖小哥——线程
餐厅——服务接口
二叔——降级方法
大叔到二叔的切换——熔断
恢复大叔下厨——熔断降级的恢复策略。
熔断保证了下游服务在出错率达到阈值时，上游调用切换到降级方法，提供有损服务，避免服务的级联失败，影响整个系统的稳定性。熔断的时机，取决于业务的实际场景和流量大小，不要过高，也不要过低；恢复的策略，其核心是恢复的速率，不要过快也不要过慢。一句废话，看需求。
在公司，我们有自己的故障演练分析防护的平台，由于没开源，不便过多闲话。在开源社区，也有很多相应的产品，比较推荐的，也是目前使用较为广泛的是NetFlix的Hystrix，Hystrix是个完善的容错库，实现了熔断降级、线程隔离、限流等多种功能，开箱即用，有需要的朋友速速入手吧。
