| 前言 这是一篇根据工作中遇到的问题总结出的最佳实践。 上周六，我负责的业务在凌晨00-04点的支付全部失败了。 结果一查，MD，晚上银行维护，下游支付系统没有挂维护公告，在此期间一直请求维护中的银行，当然所有返回就是失败了，有种欲哭无泪的感觉，锅让业务来背。 为了杜绝在此出现这种大面积批量的支付失败情况发生，保障系统的健壮性。我需要个在集中性异常的时候可以终止请求，当服务恢复，恢复请求。 我想了一些方式，最后，觉得熔断器比较适合干这种事情。 状态模式我们已一个开关为例   在每一种状态下，context不必关心每一种状态下的行为。交给每一种状态自己处理。 熔断器基本原理熔断器是当依赖的服务已经出现故障时，为了保证自身服务的正常运行不再访问依赖的服务，防止雪崩效应 熔断器本身就是一个状态机。 关闭状态：熔断器的初始化状态，该状态下允许请求通过。当失败超过阀值，转入打开状态， 打开状态：熔断状态，该状态下不允许请求通过，当进入该状态经过一段时间，进入半开状态。 半开状态：在半开状态期间，允许部分请求通过，在半开期间，观察失败状态是否超过阀值。如果没有超过进入关闭状态，如果超过了进入关闭状态。如此往复。 之前，查了一些资料，网上所有的资料几乎都是针对Hystrix的。这个只是针对分布式系统的接口请求，并不能运用于我们的系统中，因此这种情况下，根据原理自己实现了一个基本的分布式熔断器，数值与计数器存放在redis中，因为redis的操作客户端不一样，我就以本地熔断器为例，讲解熔断器实现。 希望我的文章能对于理解熔断器，以及需要熔断器的人有所帮助。 简单的本地熔断器实现一个基本的本地熔断器。 image.png 对外暴露接口 熔断器对外暴露接口  熔断器状态对外暴露接口  三种状态 关闭状态实现：   打开状态  半开状态   熔断器 抽象熔断器   本地熔断器  测试例子   结果  欢迎工作一到五年的java工程师朋友们加入Java架构开发：860113481 群内提供免费的Java架构学习资料（里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码，MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料）合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己，不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰！趁年轻，使劲拼，给未来的自己一个交代！ |
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