再定义一个熔断策略：
var circuitBreakerPolicy = Policy.Handle<HttpRequestException>().Or<TimeoutException>().Or<TimeoutRejectedException>() .CircuitBreakerAsync( // 熔断前允许出现几次错误 exceptionsAllowedBeforeBreaking: 2, // 熔断时间 durationOfBreak: TimeSpan.FromSeconds(3), // 熔断时触发 onBreak: (ex, breakDelay) => { Console.WriteLine(DateTime.Now.ToString() + "Breaker->Breaking the circuit for " + breakDelay.TotalMilliseconds + "ms! Exception: ", ex.Message); }, // 熔断恢复时触发 onReset: () => { Console.WriteLine(DateTime.Now.ToString() + "Breaker->Call ok! Closed the circuit again."); }, // 在熔断时间到了之后触发 onHalfOpen: () => { Console.WriteLine(DateTime.Now.ToString() + "Breaker->Half-open, next call is a trial."); } );如上，连续错误2次就熔断3秒。
最后，再定义一个回退策略：
var fallbackPolicy = Policy<string>.Handle<Exception>() .FallbackAsync( fallbackValue: "substitute data", onFallbackAsync: (exception, context) => { Console.WriteLine("It's Fallback, Exception->" + exception.Exception.Message + ", return substitute data."); return Task.CompletedTask; });我们的业务代码如下：
private List<string> services = new List<string> { "localhost:5001", "localhost:5002" }; private int serviceIndex = 0; private HttpClient client = new HttpClient(); private Task<string> HttpInvokeAsync() { if (serviceIndex >= services.Count) { serviceIndex = 0; } var service = services[serviceIndex++]; Console.WriteLine(DateTime.Now.ToString() + "-Begin Http Invoke->" + service); return client.GetStringAsync("http://" + service + "/api/values"); }这里方便测试，直接写死了两个服务，对其轮询调用，在生产环境中可以参考上一篇《服务发现之Consul》来实现服务发现和负载均衡。
现在，我们组合这些策略来调用我们的业务代码：
for (int i = 0; i < 100; i++) { Console.WriteLine(DateTime.Now.ToString() + "-Run[" + i + "]-----------------------------"); var res = await fallbackPolicy.WrapAsync(Policy.WrapAsync(circuitBreakerPolicy, retryPolicy, timeoutPolicy)).ExecuteAsync(HttpInvokeAsync); Console.WriteLine(DateTime.Now.ToString() + "-Run[" + i + "]->Response" + ": Ok->" + res); await Task.Delay(1000); Console.WriteLine("--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------"); }如上，循环执行100次，策略的执行是非常简单的，唯一需要注意的就是调用的顺序：如上是依次从右到左进行调用，首先是进行超时的判断，一旦超时就触发TimeoutRejectedException异常，然后就进入到了重试策略中，如果重试了一次就成功了，那就直接返回，不再触发其他策略，否则就进入到熔断策略中：
如上图，服务A（localhost:5001）和服务B（localhost:5001），都没有启动，所以会一直调用失败，最后熔断器开启，并最终被降级策略拦截，返回substitute data。
现在我们启动服务A，可以看到服务会自动恢复，解除熔断状态：
本篇首先讲解了一下微服务中熔断、降级的基本概念，然后对.Net Core中的Polly框架做了一个基本介绍，最后基于Polly演示了如何在.NET Core中实现熔断降级来提高服务质量。而熔断本质上只是一个保护壳，在周围出现异常的时候保全自身，从长远来看，平时定期做好压力测试才能防范于未然，降低触发熔断的次数。如果清楚的知道每个服务的承载量，并做好服务限流的控制，就能将“高压”下触发熔断的概率降到最低了。那下一篇就来介绍一下速率限制（Rate Limiting），敬请期待！
附本篇示例源码地址：https://github.com/RainingNight/AspNetCoreSample/tree/master/src/Microservice/CircuitBreaker/PollyDemo。
参考资料The Network is Reliable
App-vNext/Polly Wiki