熔斷：
生活中的一個最形象的例子，就是保險絲，可以在短路的時候自動跳閘，保護家電
在分布式系統中的熔斷，也可以保護我們的系統
分布式系統中，一個上游服務，可能調用多個下游服務。比如一個購物模服務，需要調用訂單服務，支付服務，統計服務等等等
如果下游服務出現了故障，上游服務還是繼續訪問的話，就可能回出現請求無法被解決，被堆積的情況
更壞的情況是，一條調用鏈路，A->B->C->D->E->F->G，如果G出現故障，上游服務調用它會出現等待超時的情況，這時候如果沒有一個好的措施，那么就會導致這個服務鏈路雪崩，從一個服務的故障演化為整個系統的故障
這時候就是熔斷上場的好時候，熔斷器可以防止服務不斷的去嘗試下游可能超時或失敗的服務，即時斷開這條鏈路，並且保護下游服務變得更壞
並且熔斷器還可以讓服務自動診斷下游服務是否已經修復，如果還未修復，依然保持熔斷狀態，如果已經修復，慢慢的放量請求，增加請求次數直到恢復故障前的狀態
降級：
降級解決的是(系統資源 < 請求量)
如何在資源有限的情況下，扛住海量的請求（棄卒保帥）
這個場景在雙十一就能看到，為了保證秒殺，購物，支付等業務正常進行，會禁用一些服務，降低圖片的清晰度等等
三大措施：
- 強一致性->最終一致性
- 次要功能禁用
- 簡化功能流程
限流：
限制請求的數量，限制某段時間內的請求總量
對於超出的總量的請求，可以直接拒絕，也可以在請求的時候對請求分組，允許特殊請求進來，剩下的拒絕，也可以放入消息隊列，削峰填谷
限流的實現方式：
- 計數器：維護一個counter，每個時間段清零，對時間段內的請求進行計數，計數前判斷counter是否達到闕值，如果沒有就加一，達到則拒絕
- 漏斗算法：一個固定容量的桶，當桶為空的時候，不會漏出水滴，流入桶的水的速率是任意的，漏出水的速率是固定的，如果流入桶的水超出桶的容量，進行拒絕
一般的實現方法是隊列，隊列模擬漏斗，空的時候不再出隊，滿的時候拒絕
- 令牌桶算法：和漏斗算法很類似，不過除了一個隊列以外，還加入了一個中間人，它會以一定的速率發放令牌（token）到桶內，隊列中的的等待着只有拿到token才能通過
漏斗限制了傳輸速率，而令牌桶在限制的同時，還允許突然的大流量，即：在大流量到來的時候，有足夠空間的情況下（足夠的隊列和桶內有足夠的令牌），就允許進入