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提高系统可用性常用的一些方法，有缓存、异步、重试、幂等、补偿、熔断、降级、限流。
缓存
缓存的速度，比数据库快很多，添加缓存是简单有效的做法。
注意缓存与数据库的一致性，数据表记录变更时记得处理缓存。
Redis缓存的示例，详情见：https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/132819596
异步
耗时比较高的功能，可以异步处理。
常用的异步有线程池异步， MQ异步。
线程池异步，详情见：https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/133039624
CompletableFuture多任务异步，详情见：https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/133955576
重试
访问第三方系统，有时会超时，或者失败，可以进行重试。重试几次，有可能就成功了。
SpringBoot中使用@Retryable注解进行重试。
详情见：https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/133774582
重试需要保证幂等性。
幂等性
保证幂等性，有几种常用的方法：
- 唯一索引
比如订单id使用唯一索引，在插入相同的订单id时，会报错。 - 状态机制。版本号机制。利用乐观锁。
update tt_order set status = 2 where status = 1 and id = 'abc'
- 高并发的场景。可以用唯一key放到redis。
第一次收到请求时，执行业务逻辑，并将唯一key放到redis中，再次收到请求，发现redis中已经有这个唯一key，就不再执行业务逻辑。
补偿
比如请求第三方系统，第三方系统没有回调时，可以主动调用查询接口。
或者是在接口中处理业务逻辑，有些没有执行成功，可以通过定时任务再次执行业务逻辑，进行补偿。
熔断
服务熔断： 在分布式架构中，当某个服务单元发生故障(类似用电器发生短路)之后，通过断路器的故障监控(类似熔断保险丝)，向调用方返回一个错误响应，而不是长时间的等待。这样就不会使得线程因调用故障服务被长时间占用不释放，避免了故障在分布式系统中的蔓延。
雪崩效应：是一种因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。
熔断可以避免服务雪崩。
常用的熔断：SpringCloud Hystrix 、 Sentinel
降级
服务降级：当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些非核心的服务和页面不进行处理或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。
为了保证重要或基本的服务能正常运行，可以将一些不重要或不紧急的服务或任务延迟使用或暂停使用。
限流
限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理。
单机版的RateLimiter限流，详情见 ： https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/133054998
分布式限流，可以使用 Redis配置lua脚本，或者是 Sentinel 限流。
详情见： https://zhuanlan.zhihu.com/p/556765390