你有没有遇到过这样的情况？早上刚打开公司系统，准备处理邮件，结果页面直接卡在了加载动画上。刷新几次后提示服务不可用，同事群里也开始冒泡：‘是不是又崩了？’
这种场景在传统单体架构里太常见了。一个模块出问题，整个应用跟着瘫痪。但在云原生环境下，这种情况正在变得越来越少。背后的功臣之一，就是云原生架构中的容错机制。
什么叫容错？
简单说，容错就是系统在部分组件出问题时，依然能正常对外提供服务。就像高铁上有多个备用信号系统，哪怕其中一个失灵，列车还能照常运行。云原生把这种思想发挥到了极致。
微服务拆分：故障不扩散
云原生通常采用微服务架构，把大系统拆成一个个独立的小服务。比如电商系统里的订单、支付、库存各自独立部署。某个服务挂了，其他部分还能动。
想象一下餐馆后厨：洗菜、切菜、炒菜由不同人负责。如果洗菜的水管坏了，切菜和炒菜的师傅还能先处理已有的食材，不至于整个厨房停摆。
熔断机制：及时止损
当某个服务频繁失败，系统会自动启动熔断，暂时切断对它的调用，避免连锁反应。这有点像家里的空气开关，电流异常时自动跳闸，防止烧坏电器。
常见的实现是 Hystrix 或 Sentinel。例如使用 Sentinel 定义规则：
RuleManager.loadRules(Arrays.asList(
new FlowRule("orderService")
.setCount(20)
.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS),
new DegradeRule("paymentService")
.setCount(10)
.setTimeWindow(10)
));这段代码的意思是，如果 paymentService 在一段时间内错误太多，就进入降级状态，暂停调用10秒。
重试与超时：给系统一点喘息机会
网络抖动很常见。一次请求失败不等于永久失效。云原生应用通常会配置智能重试策略，比如指数退避重试：
retry:
maxAttempts: 3
backoff:
delay: 100ms
multiplier: 2
maxDelay: 1s第一次失败等100毫秒重试，第二次等200毫秒，第三次等400毫秒，避免短时间内大量请求压垮对方。
健康检查与自动恢复
Kubernetes 会定期检查每个服务实例的健康状态。比如通过 HTTP 探针：
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8080
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 10如果连续几次探测失败，K8s 会自动重启这个实例。就像有人定时去机房看服务器灯亮不亮，发现异常就按一下重启键。
多活部署：别把鸡蛋放在一个篮子里
云原生应用通常部署在多个可用区，甚至跨地域。北京机房断电，上海的还能顶上。用户可能完全感知不到后台已经切换了节点。
这种设计在节假日流量高峰特别有用。双十一期间，订单量暴增，系统自动扩容，哪怕某个容器组扛不住，也有其他实例接替。
容错不是靠某个神奇技术，而是靠一系列机制组合拳。从架构拆分到运行时保护，每一层都留了后路。系统不再追求绝对不坏，而是学会‘带伤运行’。这才是现代应用该有的生存方式。