为什么需要资源隔离
你有没有遇到过这种情况：线上系统突然卡住，查了半天发现是一个不起眼的小服务占满了内存，结果把核心业务拖垮了？在单体应用里，一个模块出问题可能影响整个系统。而微服务架构虽然拆分了解耦，但如果不做资源隔离，照样会“一损俱损”。
比如某电商平台搞大促，推荐服务因为流量激增开始疯狂申请资源，数据库连接数被打满，订单服务连不上数据库，用户下单失败。表面上看是推荐服务的问题，实际上是因为没有做好资源隔离。
资源隔离的常见实现方式
最直接的方式是通过容器化部署。每个微服务运行在独立的 Docker 容器中，配合 Kubernetes 设置 CPU 和内存限制。这样即使某个服务“发疯”，也不会抢走别人该有的资源。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: user-service
spec:
containers:
- name: user-container
image: user-service:v1
resources:
limits:
cpu: "500m"
memory: "512Mi"
requests:
cpu: "200m"
memory: "256Mi"上面这段配置给用户服务设定了资源上限。即使它想占用更多，Kubernetes 也会强制限制，不会让它影响其他服务。
线程与连接池隔离
除了系统级资源，应用内部也要做隔离。比如一个服务要调用多个下游接口，可以把它们分到不同的线程池。支付请求走专门的线程组，查询用户信息走另一个组。这样就算支付接口响应慢，也不会把所有线程都堵死。
数据库连接也是一样。订单服务有自己的连接池，库存服务另开一组。避免某个服务频繁操作把连接耗尽，别人只能干等着。
限流与熔断机制
资源隔离不只是“划地盘”，还得有应急措施。当某个服务请求量突增时，可以启用限流策略，比如每秒最多处理 100 个请求，超出的直接拒绝。这样能防止雪崩效应。
熔断也很关键。如果下游服务连续超时，就暂时切断调用，让对方有机会恢复。就像家里的保险丝，电流过大就自动断开，保护整个电路。
实际项目中，结合 Sentinel 或 Hystrix 这类工具，很容易实现这些逻辑。关键是提前配置好规则，别等到出事才想起来加。
配置与监控不能少
光设了隔离还不行，得能看见。每个服务的 CPU、内存、请求延迟都要有监控面板。一旦某个指标异常，立刻告警。最好还能自动扩容，比如 K8s 的 HPA 根据负载动态调整实例数量。
团队协作时也要明确责任。谁负责哪个服务，出了问题找谁，资源配额怎么申请，这些流程清晰了，效率才能真正提上来。