Spring Cloud熔断与降级：核心区别与实践指南【怎么理解？解决了什么问题？各自的适用场景？Sentinel实现代码示例】

在 Spring Cloud 微服务架构中，
熔断（Circuit Breaker） 和 降级（Fallback / Degradation）

是保障系统高可用、防止雪崩的核心机制。

熔断：当下及服务不可用时，暂时不调用下级服务，并触发降级逻辑（一般是返回预设结果），避免故障蔓延
降级：服务中一部分功能暂时不提供服务，以保全主体服务可用。

熔断 vs 降级

维度	熔断（Circuit Breaker）	降级（Fallback）
目的	防止故障扩散，保护调用方	保证基本可用，提升容错性
触发条件	失败率/慢调用达到阈值	熔断、超时、异常、手动开关
是否调用下游	熔断期间不调用	可能调用（失败后才降级）
关注点	系统稳定性	用户体验 & 功能可用性
关系	熔断后通常执行降级	降级可独立于熔断存在

💡 简单说：熔断是"断"，降级是"退"；熔断防系统崩，降级保用户体验的底。

实践建议

核心链路必加熔断（如支付、库存）。
非核心功能主动降级（如推荐、广告）。
降级返回要合理：避免空指针、误导用户。
监控熔断状态 ：通过 /actuator/sentinel 或 Dashboard。
规则动态化：结合 Nacos 持久化熔断规则，支持运行时调整。

一、熔断（Circuit Breaker）

熔断是什么？

熔断是一种自动保护机制 ：

当某个下游服务调用失败率过高（如超时、异常），就"断开"对该服务的调用，

直接拒绝请求或快速失败，避免资源耗尽和故障蔓延。

类比：家庭电路中的保险丝------电流过大时自动断开，防止火灾。

解决了什么问题？

1、雪崩效应：一个服务慢 → 调用方线程阻塞 → 资源耗尽 → 整个系统瘫痪。
2、无效重试：明知服务已宕机，仍不断重试，浪费资源。
3、级联故障：A 调 B，B 调 C，C 挂了 → B 和 A 全挂。

怎么解决的？

1、监控调用状态（成功/失败/超时）。
2、当失败比例/慢调用比例超过阈值 → 进入"熔断（Open）"状态。
3、熔断期间，所有请求不再真正调用下游，直接失败或走降级。
4、经过一段时间（如 5s），进入"半开（Half-Open）"状态，尝试放行少量请求：
- 4.1、成功 → 关闭熔断；
- 4.2、失败 → 继续熔断。

典型应用场景

场景	说明
支付服务不可用	订单服务调支付超时，触发熔断，避免订单服务线程池打满
第三方 API 响应慢	如短信、物流查询接口延迟高，熔断后走本地缓存或跳过
数据库连接池耗尽	下游 DB 响应慢，上游服务熔断保护自身

二、降级（Fallback / Service Degradation）

降级是什么？

降级是有损服务策略 ：

在系统压力大或依赖服务不可用时，主动返回简化结果或默认值，保证核心功能可用，牺牲非核心体验。

类比：电商大促时关闭"商品评论""推荐列表"，只保留"下单"功能。

解决了什么问题？

1、用户体验崩溃：完全报错 vs 返回"暂无数据"。
2、资源争抢：非核心功能占用 CPU/内存/网络，影响主流程。
3、系统过载：高并发下，通过降级释放资源。

怎么解决的？

1、在代码中预设兜底逻辑（Fallback）。
2、当发生以下情况时执行降级：
- 2.1、熔断触发
- 2.2、调用超时
- 2.3、异常抛出
- 2.4、主动开关降级（如配置中心控制）

典型应用场景

场景	降级方案
用户头像服务挂了	显示默认头像
推荐系统不可用	不显示"猜你喜欢"模块
库存服务超时	先下单，异步扣库存（柔性事务）
日志上报失败	丢弃日志，不影响主业务

三、通过 Sentinel 实现熔断与降级

Sentinel 是阿里巴巴开源的流量治理组件，支持熔断（降级规则）+ 降级逻辑（fallback）。

机制	核心思想	Sentinel 实现方式
熔断	快速失败，防止雪崩	`DegradeRule`（异常比例/慢调用）
降级	有损服务，保障核心	`@SentinelResource` 的 `fallback` / `blockHandler`

一句话记住 ：
熔断是"我不调你了"，降级是"我给你个备用答案"。

完整工作流程（Sentinel 场景）

复制代码

用户请求 → @SentinelResource("createOrder")
          ↓
[正常调用] → 成功？→ 返回结果
          ↓ 否（异常/超时）
[是否触发熔断规则？]
   ↓ 是 → 抛出 DegradeException → 执行 blockHandler
   ↓ 否 → 执行 fallback

注意：blockHandler 优先级高于 fallback。只有未触发 Sentinel 规则但发生异常时，才走 fallback。

实现示例：

1、添加依赖（Spring Boot 2.7 + Spring Cloud Alibaba）

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    <version>2021.0.5.0</version>
</dependency>

2、定义资源并配置 fallback

java 复制代码

@RestController
public class OrderController {

    @GetMapping("/createOrder")
    @SentinelResource(
        value = "createOrder", 
        fallback = "createOrderFallback",           // 降级方法（处理异常/熔断）
        blockHandler = "createOrderBlockHandler"    // 规则触发处理（如熔断、流控）
    )
    public String createOrder() {
        // 模拟调用库存服务（可能超时或异常）
        if (Math.random() < 0.6) {
            throw new RuntimeException("库存服务异常");
        }
        return "订单创建成功";
    }

    // fallback：处理业务异常
    public String createOrderFallback(Throwable ex) {
        return "【降级】订单创建失败，请稍后重试。原因：" + ex.getMessage();
    }

    // blockHandler：处理 Sentinel 规则触发（如熔断）
    public String createOrderBlockHandler(BlockException ex) {
        return "【熔断】当前服务繁忙，请稍后再试。";
    }
}

3、配置熔断规则（代码方式）

java 复制代码

@Component
public class SentinelRuleConfig implements CommandLineRunner {

    @Override
    public void run(String... args) {
        DegradeRule rule = new DegradeRule()
            .setResource("createOrder")                          // 资源名
            .setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO) // 异常比例熔断
            .setCount(0.5)                                       // 异常比例阈值 50%
            .setMinRequestAmount(5)                              // 最小请求数
            .setStatIntervalMs(1000)                             // 统计窗口 1s
            .setTimeWindow(10);                                  // 熔断时长 10s

        DegradeRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
    }
}

其他熔断策略：

DEGRADE_GRADE_RT：慢调用比例（需配合 setCount(响应时间ms)）

DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_COUNT：异常数（如 5 秒内异常 ≥ 3 次）

使用 Sentinel Dashboard 图形化配置（可选）

启动控制台：java -jar sentinel-dashboard.jar
访问 http://localhost:8088
在"降级"页面为 createOrder 添加规则