本研究聚焦微服务架构中的服务雪崩效应，核心问题是如何应对服务提供者不可用、硬件故障、程序Bug、缓存击穿及用户请求放大等因素引发的连锁故障。通过分析不当重试机制对流量放大的影响，提出了一系列应对策略，包括服务限流、优化缓存、服务自动扩容和降级。特别地，研究引入Netflix Hystrix库，阐述了其熔断、降级和依赖隔离机制在提升系统健壮性方面的作用，并结合Ribbon库实现了客户端负载均衡，以分散请求压力。本研究的创新点在于系统性地整合了Hystrix和Ribbon，为微服务提供了全面的容错和高可用解决方案，对提升分布式系统的稳定性和用户体验具有显著的实践价值。未来研究可进一步探索更精细化的流量控制和异常预测机制。

本文深入阐述了微服务架构的概念、核心特征及其在现代软件开发中的重要性。研究聚焦于如何通过拆分大型应用为小型、独立的服务来提升系统的可扩展性、灵活性和可靠性。方法论上，文本详细介绍了微服务间的通信机制（RPC与RESTful）、集群部署模式以及Spring Cloud生态（特别是Eureka和Feign）在实现微服务治理中的关键作用。核心结论是，Spring Boot与Spring Cloud的结合为微服务架构提供了强大而便捷的开发与管理工具集，有效简化了服务注册、发现、调用等复杂环节。本研究的实践价值在于为开发者提供了构建和管理分布式系统的清晰指导和技术选型参考。未来研究可进一步探索更高级的服务治理、容错机制及跨语言微服务集成。