Java微服务高流量突刺场景下限流熔断策略失效底层原因分析 大家好，今天我们来聊一聊Java微服务在高流量突刺场景下，限流熔断策略失效的底层原因。这个问题在实际生产环境中非常常见，但排查和解决起来往往比较棘手。我们将会深入探讨各种可能性，并给出相应的解决方案。 一、理论基础：限流与熔断 在深入分析问题之前，我们先简单回顾一下限流和熔断的概念，以及它们在微服务架构中的作用。 限流（Rate Limiting）： 控制请求的速率，防止系统被过多的请求压垮。常见的限流算法有： 令牌桶（Token Bucket）： 以恒定的速率向桶中放入令牌，每个请求需要消耗一个令牌，当桶中没有令牌时，请求被拒绝。 漏桶（Leaky Bucket）： 请求先进入桶中，然后以恒定的速率从桶中漏出，如果桶满了，请求被拒绝。 计数器（Counter）： 在一个时间窗口内，记录请求的数量，当请求数量超过阈值时，拒绝后续请求。 熔断（Circuit Breaking）： 监控下游服务的状态，当下游服务出现故障时，快速失败，避免将请求发送到不可用的服务，从而保护上游服务。熔断器通常有三种状态： 关闭（Closed）： 正 …