1 高并发带来的问题

在微服务架构中，我们将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，但是由于网络
原因或者自身的原因，服务并不能保证服务的100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入，会形成任务堆积，最终导致服务瘫痪。

接下来，我们来模拟一个高并发的场景
1 编写java代码

@RestController
@Slf4j
public class OrderController2 {
  @Autowired
  private OrderService orderService;
  @Autowired
  private ProductService productService;
  @RequestMapping("/order/prod/{pid}")
  public Order order(@PathVariable("pid") Integer pid) {
    log.info("接收到{}号商品的下单请求,接下来调用商品微服务查询此商品信息", pid);
//调用商品微服务,查询商品信息
    Product product = productService.findByPid(pid);
    log.info("查询到{}号商品的信息,内容是:{}", pid, JSON.toJSONString(product));
    //模拟一次网络延时
    try {
      Thread.sleep(100);
   } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
   }
    //下单(创建订单)
    Order order = new Order();
    order.setUid(1);
    order.setUsername("测试用户");
    order.setPid(pid);
    order.setPname(product.getPname());
    order.setPprice(product.getPprice());
    order.setNumber(1);
    //为了不产生太多垃圾数据,暂时不做订单保存
    //orderService.createOrder(order);
    log.info("创建订单成功,订单信息为{}", JSON.toJSONString(order));
    return order;
 }
  @RequestMapping("/order/message")
  public String message() {
    return "高并发下的问题测试";
 }
}

2 修改配置文件中tomcat的并发数

server:
port: 8091
tomcat:
 max-threads: 10  #tomcat的最大并发值修改为10,默认是200

3 接下来使用压测工具,对请求进行压力测试
下载地址https://jmeter.apache.org/

第一步：修改配置，并启动软件

进入bin目录,修改jmeter.properties文件中的语言支持为language=zh_CN，然后点击jmeter.bat
启动软件。

第二步：添加线程组

第三步：配置线程并发数

第四步：添加Http取样

第五步：配置取样，并启动测试

4 访问ｍessage方法观察效果
结论:
此时会发现, 由于order方法囤积了大量请求, 导致ｍessage方法的访问出现了问题，这就是服务雪
崩的雏形。

2 服务雪崩效应

在分布式系统中,由于网络原因或自身的原因,服务一般无法保证 100% 可用。如果一个服务出现了
问题，调用这个服务就会出现线程阻塞的情况，此时若有大量的请求涌入，就会出现多条线程阻塞等待，进而导致服务瘫痪。
由于服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是
服务故障的 “雪崩效应” 。