前言 之前我们对接了一个第三方支付接口，对方服务不太稳定，经常超时或者返回502。结果就是，用户支付失败率飙升，客服电话被打爆了。 刚开始我们只是在业务代码里加了重试逻辑，但效果不理想。后来在Gateway层统一处理，配合降级兜底，问题彻底解决了。今天就把这套方案分享给大家。 问题背景 在微服务架构中，我们经常需要调用第三方接口，比如支付、短信、物流等。这些接口往往存在以下问题： 服务不稳定：第三方服务经常超时或返回错误 网络抖动：网络质量差导致请求失败 突发流量：第三方服务扛不住突发流量 维护窗口：第三方服务定期维护，暂时不可用 这些问题会导致： 用户体验差，请求失败率高 业务中断，影响核心功能 客服压力大，投诉电话多 运维被动救火，疲于奔命 传统方案 vs 优化方案 传统方案：业务层重试 public PaymentResult pay(PaymentRequest request) { for (int i = 0; i < 3; i++) { try { return thirdPartyPayService.pay(request); } catch (Exce....

相信很多小伙伴都遇到过这样的问题：线上系统运行得好好的，突然Redis挂了，结果整个系统都跟着瘫痪，用户体验直线下降。那么，有没有什么办法能让系统在Redis故障时依然保持稳定运行呢？答案就是多级缓存架构！ 为什么需要多级缓存？ 先来说说我们面临的现实问题。在高并发系统中，缓存是必不可少的组件，它能显著提升系统性能。但单点的缓存服务存在风险，一旦缓存服务宕机，大量请求会直接打到数据库上，造成数据库压力剧增，甚至可能导致整个系统崩溃。 举个例子，如果你的电商系统中，商品详情页的访问量很大，平时都走Redis缓存，一旦Redis不可用，所有请求都会直接访问数据库，很可能瞬间就把数据库拖垮了。 这时候，多级缓存就派上用场了。通过构建多级缓存体系，我们可以实现缓存的高可用性，即使某一级缓存出现问题，其他层级的缓存依然可以提供服务，从而保障核心接口的可用性。 多级缓存架构设计 我们的解决方案是构建一个包含Redis远程缓存和本地缓存的多级缓存架构： L1缓存（本地缓存）：使用Caffeine作为本地缓存，速度快，访问延迟极低 L2缓存（远程缓存）：使用Redis作为分布式缓存，容量大，可共享 ....