分布式熔断

分布式熔断：面试高频考点深度拆解

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🔥 什么是分布式熔断？

当面试官问起分布式熔断，他其实在考察你的系统高可用设计能力。想象这个场景：你的电商系统调用第三方支付接口，如果对方服务突然崩溃，大量请求堆积会导致你的线程池耗尽，整个系统雪崩——这就是分布式熔断要解决的核心问题。

熔断机制就像电路的保险丝：当服务异常超过阈值时，自动切断调用链路，避免连锁故障。典型的面试题会这样问：

“你们系统如何预防服务雪崩？熔断和降级的区别是什么？”

⚙️ 熔断三大核心原理（面试必答！）

🔍 1. 状态机机制

熔断器有三种状态：

Closed（关闭）：正常放行请求
Open（开启）：直接拒绝所有请求
Half-Open（半开）：试探性放行部分请求

熔断状态转换图

面试话术：
“当错误率超过60%且10秒内请求量>20次，熔断器会从Closed切换到Open状态。5分钟后自动进入Half-Open状态，如果后续请求成功率>80%则恢复Closed状态。”

📊 2. 滑动窗口统计

核心问题：如何动态计算失败率？
答案：时间窗+桶计数！

每10秒划分为10个1秒的时间桶
每个桶记录成功/失败次数
窗口滑动时丢弃旧桶数据

面试踩分点：
“我们采用环形数组存储桶数据，时间复杂度O(1)。例如Hystrix用BucketCircularArray实现，避免GC压力。”

🔄 3. 恢复策略

面试官常挖的坑：

“熔断后直接恢复全流量，会不会再次压垮服务？”

满分回答：
“我们采用指数退避+渐进恢复：

首次半开状态放行10%流量
成功率>90%时线性提升到50%
连续3个窗口达标才完全恢复
恢复期间持续监控异常比例”

🆚 熔断 vs 降级区别（高频考点！）

| 机制 | 触发条件 | 目标 | 实现方式 | |--------|------------------|--------------------|------------------| | 熔断 | 下游服务不可用 | 快速失败保护系统 | 断路器模式 | | 降级 | 系统自身过载 | 保障核心功能可用 | 返回兜底数据 |

场景举例：

支付服务超时 → 熔断支付功能，显示“支付通道维护中”
大促期间 → 降级商品详情页，隐藏非核心的“买家秀”模块

💡 面试加分的进阶策略

动态调参
“我们通过配置中心实时调整阈值，比如大促期间将错误率阈值从50%降到30%”
熔断维度细化
“按API维度设置熔断：/pay接口熔断不影响/query订单服务”
结合限流器
“熔断恢复阶段配合令牌桶限流，避免突发流量冲击”

分布式限流架构

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✨ 高频考题总结

熔断的三个状态如何流转？
为什么需要半开状态？
如何设置合理的熔断阈值？
熔断器恢复阶段要注意什么？
你们用什么框架实现熔断？(回答Sentinel/Hystrix+改造点)

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