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首先，我们需要明确一下这几个名词出现的场景：分布式高并发环境。如果你的产品卖相不好，没人鸟它，那它就用不着这几个属性。不需要任何加成，低并发系统就能工作的很好。
分布式系统是一个整体，调用关系错综复杂，其中某个资源异常，大概率会造成级联故障。当系统处于超负荷的压力之下，容器或者宿主机，将表现的异乎寻常的脆弱。load飙升、拒绝相应，甚至于雪崩，造成的后果都比较严重。
鉴于分布式系统病娇娘样式的反应，我们有各种手段来处理这些异常状况。接下来，我们将简要介绍一下这些场景，还有常用的手段。
1. 限流
“我的贴子被限流了！” 即使不是互联网从业人员，也能言之凿凿的说出这样的话。当他这么说的时候，他并不是在说高并发中的限流，它只是逻辑意义上的。
web开发中，tomcat默认是200个线程池，当更多的请求到来，没有新的线程能够去处理这个请求，那这个请求将会一直等待在浏览器方。表现的形式是，浏览器一直在转圈（还没超过acceptCount），即使你请求的是一个简单的Hello world。
你可以把这个过程，也看作是限流。它在本质上，是设置一个资源数量上限，超出这个上限的请求，将被缓冲，或者直接失败。
对于高并发场景下的限流来说，它有特殊的含义：它主要是用来保护底层资源的。如果你想要调用某些服务，你需要首先获取调用它的许可。限流一般由服务提供方来提供，对调用方能够做事的能力进行限制。
比如，某个服务为A、B、C都提供了服务，但根据提前申请的流量预估，限制A服务的请求为1000/秒、B服务2000/秒，C服务1w/秒。在同一时刻，某些客户端可能会出现被拒绝的请求，而某些客户端能够正常运行，限流被看作是服务端的自我保护能力。
常见的限流算法有：计数器、漏桶、令牌桶等。但计数器算法无法实现平滑的限流，在实际应用中使用较少。
2. 熔断
通常来说，皇帝在微服务里想夜生活过得舒服，能够大刀阔斧单刀直入，不因私事丢江山，就不得不靠熔断大总管。熔断的作用，主要是为了避免服务的雪崩。
如图，A→B→C互相依次调用，但C项目很可能出现问题（流量过大或者报错等），就会引发线程一直进行等待，导致拖垮整个链路层，线程资源耗尽。
意如其名，熔断就像是保险丝，超过负载了保险丝就烧掉了。当然，当后端服务缓和的时候，我们还可以再把它接上。熔断功能一般由调用端提供，用在不太重要的旁路请求上，避免这些不重要的服务因为异常或者超时，影响正常的、重要的业务逻辑
在实现上，我们可以把熔断看作是一种代理模式。当熔断打开的时候，服务将暂停对其保护资源的访问，并返回固定的或者不产生远程调用的默认结果。
3. 降级
降级是一个比较模糊的说法。限流、熔断，在一定程度上，也可以看作是降级的一种。但通常所说的降级，切入的层次更加高级一些。
降级一般考虑的是分布式系统的整体性，从源头上切断流量的来源。比如在双11的时候，为了保证交易系统，将会暂停一些不重要的服务，以免产生资源争占。服务降级有人工参与，人为使得某些服务不可用，多属于一种业务降级方式。
在什么地方最适合做降级呢？就是入口。比如Nginx，比如DNS等。
在某些互联网应用中，会存在MVP（Minimum Viable Product）这个概念，意为最小化可行产品，它的SLA要求非常高。围绕着最小可行性产品，会有一系列的服务拆分操作，当然某些情况甚至需要重写。
比如，一个电商系统，在极端情况下，只需要把商品显示出来，把商品卖出去就行。其他一些支撑性的系统，比如评论、推荐等，都可以临时关掉。在物理部署和调用关系上，就要考虑这些情况。
4. 预热
请看下面一种情况。
一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。
原因就是：新启动的DB，各种Cache并没有准备完毕，系统状态与正常运行时截然不同。可能平常1/10的量，就能够把它带入死亡。
同理，一个刚刚启动的JVM进程，由于字节码并未被JIT编译器优化，在刚启动的时候，所有接口的响应时间都比较慢。如果调用它的负载均衡组件，并没有考虑这种刚启动的情况，1/n的流量被正常路由到这个节点，就很容易出现问题。
所以，我们希望负载均衡组件，能够依据JVM进程的启动时间，动态的慢慢加量，进行服务预热，直到达到正常流量水平。
5. 背压
考虑一下下面两种场景：
- 没有限流。请求量过高，有多少收多少，极容易造成后端服务崩溃或者内存溢出
- 传统限流。你强行规定了某个接口最大的承受能力，超出了直接拒绝，但此时后端服务是有能力处理这些请求的
如何动态的修改限流的值？这就需要一套机制。调用方需要知道被调用方的处理能力，也就是被调用方需要拥有反馈的能力。背压，英文Back Pressure，其实是一种智能化的限流，指的是一种策略。
背压思想，被请求方不会直接将请求端的流量直接丢掉，而是不断的反馈自己的处理能力。请求端根据这些反馈，实时的调整自己的发送频率。比较典型的场景，就是TCP/IP中使用滑动窗口来进行流量控制。
反应式编程（Reactive）是观察者模式的集大成者。它们大多使用事件驱动，多是非阻塞的弹性应用，基于数据流进行弹性传递。在这种场景下，背压实现就简单的多。
背压，让系统更稳定，利用率也更高，它本身拥有更高的弹性和智能。
总结
简单总结一下：
限流规定一个上限，流量超过系统承载能力时，会直接拒绝服务熔断不因底层旁路应用的故障，造成系统雪崩。欲练此功，必先自宫降级从请求入口，大范围的灭掉过载请求预热给系统一些启动预热时间，加载缓存，避免资源死锁背压被调用方反馈自己的能力给调用方。温柔的调用，需要坚实的沟通
简单来讲，只要流量不进系统，什么都好说，降级是最威猛最霸道的手段；一旦流量进入系统，就要接受系统内一系列规则的制约，其中限流是最直接的手段，将请求拦在外面。虽然用户的请求失败了，但我的系统还能活；没有熔断的系统就很凶残，很容易让三流功能影响主要功能，所以要在合适的时候打开它；至于预热，不过是在爱情火花前的一系列前戏，直到服务的巅峰状态；当然，相对与请求扔出去就不管的模式，如果被调用方能够反馈自己的状态，那么请求方就可以根据需要加大或者缩减马力，这就是背压的思想。
这些手段，都是在有限的资源下，有效的处理手段。但如果公司有钱，有弹性处理手段，这些都会变成辅助手段。毕竟，当所有的服务，能够将自己的状态，反馈到监控中心，监控中心能够实现弹性扩容。只要服务拆分的满足水平扩展，我们只需要增加实例就够了。
作者简介：小姐姐味道 (xjjdog)，一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。我的个人微信xjjdog0，欢迎添加好友，进一步交流。
