采用微服务架构后，当分布式系统到达一定量级时，每个环境都可能出错，因此在系统设计时应该考虑如何减轻故障的影响，如何从故障中快速恢复。

一般从以下两点来考察系统的稳定性：
高可用：当前服务依赖的下游服务性能降低或者失败时，该服务怎么相应，是快速失败还是重试？大促时如何应对瞬间涌入的流量？
高并发：底层服务如何保证服务的吞吐量？如何提高消费者的处理速度?

高可用：

1.限流：
限流算法：计数器法、漏桶算法、令牌桶算法

2.断路器
Hystrix是由Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性、容错性与局部应用的弹性，是一个实现了超时机制和断路器模式的工具类库。
Hystrix主要提供4个功能：断路器、隔离机制、请求聚合和请求缓存。

3.超时与重试
在微服务系统中，如果上游应用没有设置合理的超时和重试机制，则会造成请求响应变慢，慢请求会积压并耗尽系统资源。超时机制应该和限流、断路器配合使用，最终实现微服务系统的稳定性。

高并发：
几种常见的高并发策略如下：
1.异步：提高业务过程中可异步部分的占比，提高异步部分的执行效率
2.缓存：将频繁访问的数据存储在离业务处理逻辑更近的地方
3.池化：对于创建起来比较消耗资源的对象进行缓存