限流熔断降级的区别和落地

限流、熔断、降级是高可用系统的三大利器。很多人分不清它们的区别和适用场景。本文讲三者的区别和落地实现，帮你在项目中正确使用。

先从业务问题出发

架构设计不要先问“用什么中间件”，而要先问业务目标：是要提升吞吐、解耦系统、保证最终一致，还是降低峰值压力？不同目标对应的方案完全不同。

一个典型流程

以订单创建后发送通知为例：

1. 订单服务先保存订单。
2. 写入消息或事件。
3. 通知服务异步消费。
4. 消费端做好幂等，避免重复通知。

伪代码可以这样理解：

orderService.create(order);
messageProducer.send("order.created", order.getId());

消费端必须能处理重复消息：

if (processed(messageId)) {
    return;
}
handleMessage(message);
markProcessed(messageId);

设计时要补的问题

• 消息发送失败怎么办？
• 消费失败是否重试？
• 重复消费如何保证幂等？
• 下游长时间不可用时如何降级？

核心要点

1. 限流：控制入口流量，保护系统不被压垮

2. 熔断：快速失败，防止级联故障

3. 降级：牺牲非核心功能，保障核心服务

4. 常用的限流算法：令牌桶、漏桶、滑动窗口

总结

限流、熔断、降级常常组合使用，共同构建高可用的分布式系统。在实际项目中，根据系统特点和业务需求选择合适的策略。