什么是故障隔离？
故障隔离就是，把故障通过某种方式与其他正常模块进行隔离，以保证某一模块出现故障后，不会影响其他模块。
故障隔离，就是采用一定的策略，以实现当某个模块故障时，不会影响其他模块继续提供服务，以保证整个系统的可用性。
所以说，故障隔离，可以避免分布式系统出现大规模的故障，甚至是瘫痪，降低损失。
在分布式系统中，要实现故障隔离，通常需要在进行系统设计时，提前对可能出现的故障进行预防，以使得在出现故障后能实现故障隔离。
此外，由于是提前设计预防的，因此故障隔离还可以帮助我们快速定位故障点。
也就是说，分布式系统中的故障隔离策略是在系统设计时就进行考虑，从预防的角度来实现故障发生时，该模块故障不会影响其他模块。
因此，今天介绍的故障隔离策略，是整个系统设计时，从高可用这个维度进行设计的策略。
一下是实现故障隔离的常见策略。
分布式故障隔离策略
分布式系统中的故障隔离策略有很多，大体上可以从两个维度来划分：
一类是以系统功能模块为粒度进行隔离。比如，通过系统功能 / 服务划分，将系统分为多个功能 / 服务模块，各个功能 / 服务模块之间实现松耦合，即一个功能 / 服务模块出现故障，不会影响其他功能 / 服务模块，根据功能模块或服务由线程执行还是进程执行，通常分为线程级隔离、进程级隔离。
另一类是，通过资源隔离来实现。比如，系统中各个模块拥有自己独立的资源，不会发生资源争抢，从而大大提升系统性能。根据资源所属粒度，通常包括进程级隔离（比如采用容器隔离）、虚拟机隔离、服务器隔离和机房隔离等。
基于这个分类，接下来，我将为你讲述三种比较常见的故障隔离策略，包括以功能模块为粒度进行隔离的线程级隔离和进程级隔离，以及以资源为隔离维度的资源隔离。
线程级隔离
线程级故障隔离，是指使用不同的线程池处理不同的请求任务。当某种请求任务出现故障时，负责其他请求任务的线程池不会受到影响，即会继续提供服务，从而实现故障的隔离。
如图所示，以电商购物平台为例，假设初期运行在单台机器的一个进程中，在这个进程中有三个线程池，分别负责订单任务、支付任务和配送任务。这样，当订单请求出现故障时，不会影响已下单用户的支付和仓库配送服务。
线程级的故障隔离策略，在生产环境中较为常用，尤其对于单体应用（单进程多线程的应用）。在单体应用场景下，应用被单个进程执行，但单进程中包括多个线程，因此该场景下，只需要实现线程级隔离即可，实现简单、效果好，因此是一种很常用的方式。
系统实现线程级隔离后，线程间的通信通常使用共享变量来实现。简单地说，共享变量就是一个进程中的全局变量，在进程的各个线程间可以同时使用。这种通信方式，实现简单且效果明显。
进程级隔离
随着业务逐渐扩大，业务系统也会越来越复杂，单体应用可能无法满足公司与用户的需求，这时候就需要对系统进行拆分。
一种常用的方式就是，将系统按照功能分为不同的进程，分布到相同或不同的机器中。如果系统的进程分布到不同机器上的话，从资源的角度来看，也可以说成是主机级的故障隔离。
因为从另一个层面看，系统确实分布到了不同机器上，当某个机器出现故障时，不会对其他机器造成影响。
如图所示，电商购物平台可以分为订单系统、支付系统和配送系统三部分。这三个子系统可以采用三个不同的进程来服务用户。这就是一个进程级的故障隔离方案，即不同的子系统对应不同的进程，某一个子系统出现故障，都不会导致其他系统不可用。
系统实现进程级隔离后，进程间的协同必须通过进程间通信（IPC）来实现。进程间通信有很多方式，大体可以分为以下两类：
如果进程都在同一台机器上，则可以通过管道、消息队列、信号量、共享内存等方式，来实现；
如果进程分布在不同机器上，则可以通过远程调用来实现。
进程级故障隔离，目前在分布式应用中应用广泛，比如常见的电商、火车票购买等业务都可以采用。
资源隔离
前面介绍的是以服务或功能模块为粒度进行隔离的，下面我们一起看下从资源角度进行隔离是怎么做的？
简单来说，资源隔离就是将分布式系统的所有资源分成几个部分，每部分资源负责一个模块，这样系统各个模块就不会争抢资源，即资源之间互不干扰。
这种方式不仅可以提高硬件资源利用率，也便于系统的维护与管理，可以大幅提升系统性能。微服务就是一个典型的例子。
当前，很多公司都在将自己的业务系统微服务化，比如亚马逊、阿里、华为、微软等。在微服务的理念中，是尽可能将服务最小化，服务与服务之间进行解耦合，包括运行环境的相互隔离等。
比如，现在通常采用容器进行隔离， Mesos 和 Kuberntes 的上层应用很多都是微服务。
实际上，在微服务框架中，一个服务通常对应一个容器，而一个容器其实就是操作系统中一个进程，不同容器负责不同的服务，就类似于刚才所讲的：不同进程负责系统不同的功能模块。
如图所示，如果将电商购物平台微服务化，则可以启动三个容器，分别负责订单服务、支付服务和配送服务。一个容器对应一个进程，因此微服务框架本质上还是一种进程级故障隔离策略。
但与进程级隔离不同的是，微服务框架采用容器进行故障隔离。
容器虽然本质上是操作系统的一个进程，但具备普通进程不具备的特性，比如资源隔离。
一个普通进程有很大的计算或内存需求时，可能会占满物理机上所有的 CPU、内存资源，导致其他进程没有资源可用，引发进程间的资源争夺；但容器可以实现资源限制，让每个容器占用的资源都有一个上限，比如 CPU、内存，均会设置一个上限值，这个上限值限定了该容器的处理能力，就好比一台服务器具有资源上限值一样。
因此，一个容器使用的资源不会影响其他容器的资源，从而避免资源争抢，提高性能。那到底什么是容器呢？
容器是一种虚拟化技术，可以为应用提供一整套运行环境。容器通过限制自身使用的资源来实现资源隔离，从而让容器就像一个个的“集装箱”：容量固定，存放着任意的物品。
目前，比较常用的容器是 Docker。Docker 主要使用 Linux 内核中的 Linux Cgroups 模块来设置容器的资源上限，包括 CPU、内存、磁盘、网络带宽等。通过 Cgroups 模块，容器间就形成了资源隔离，从而避免了容器间的资源争夺，提升了系统性能。通过容器进行资源隔离后，需要容器进行网络配置来进行容器间的通信。
比如，Docker 默认是通过建立虚拟网桥来实现容器间通信的。如果你想深入了解容器网络配置相关的内容，可以自行查阅Docker 官方文档中网络部分的内容。
除了容器级别的资源隔离，虚拟机级别的隔离也是资源隔离的一种常用手段，一台物理机可以安装多个虚拟机，每个虚拟机都会分配一定的资源，即进行资源隔离。除此之外，主机级别的隔离也可以说是一种资源隔离，每台机器的资源是独享的，不会与其他机器发生资源争夺，从而做到资源隔离。
除了以上所讲到的故障隔离策略，其实还有一些更粗力度的隔离策略，比如集群隔离、机房隔离等，这些策略主要是跨集群或跨地域的隔离策略。这些粗粒度的隔离策略，不仅可以根据系统功能 / 服务等维度对系统进行划分，比如每个功能 / 服务由一个集群或一个机房单独负责，而且也是一种资源隔离策略，即集群间或机房间资源互相隔离，不会发生资源争夺，互不影响。
故障隔离策略综合对比
以上，就是分布式应用中常用的几种故障隔离策略了。接下来，我再通过一个表格进行对比分析，以便于你理解和记忆。
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