你有没有遇到过这种情况：线上系统突然卡住，查了半天发现是某个不起眼的小服务占满了内存，把整个应用拖垮了？这在微服务架构里太常见了。服务拆得越细，协作越多，一旦某个服务“抽风”，很容易波及邻居。这时候，资源隔离就成了救命稻草。
为什么需要资源隔离
想象一下，一个电商平台拆成了订单、库存、支付、用户等多个微服务。正常情况下各干各的活，井井有条。但如果“日志服务”突然被大量请求打爆，开始疯狂写磁盘、吃CPU，结果导致订单服务响应变慢——明明不是它的问题，却被拖下水。这就是典型的“邻居效应”。
资源隔离的目的，就是让每个服务在自己的“小房间”里干活，谁也别干扰谁。哪怕某个服务内存泄漏或者流量突增，也不会把整个系统搞崩。
常见的隔离手段
最基础的做法是容器化部署。比如用 Docker 把每个服务打包运行，再通过 Kubernetes 设置资源限制。下面是一个 Pod 配置片段：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: order-service
spec:
containers:
- name: order-container
image: order-service:v1.2
resources:
limits:
memory: "512Mi"
cpu: "500m"
requests:
memory: "256Mi"
cpu: "200m"这段配置的意思是：订单服务最多只能用 512MB 内存和半核 CPU。就算它想“撒野”，Kubernetes 也会及时掐住它的脖子。
除了容器层面，还有网络隔离。比如用服务网格（如 Istio）控制流量，防止某个服务被突发请求冲垮。可以设置限流策略，单个服务每秒最多处理 1000 个请求，超出的直接拒绝或排队。
实际运维中的坑
别以为设了个 limit 就万事大吉。我们之前就踩过坑：给某个服务配了 256MB 内存，结果它一启动就 OOM 被杀掉。排查发现是 JVM 启动参数没调，默认堆内存占太高。后来加上 -Xmx192m 才稳住。
还有一次，多个服务共享同一个数据库连接池，虽然服务本身隔离了，但数据库层面还是互相抢资源。最后只好按业务拆库，连接池独立管理，才算彻底解决。
别忽视监控的作用
隔离不是一劳永逸的事。得配上监控，比如 Prometheus + Grafana，实时看各个服务的 CPU、内存、请求延迟。一旦某个服务资源使用突增，立刻告警，早发现早处理。
有个小技巧：给每个服务预留一点“弹性空间”，比如 limit 设成 request 的 1.5 倍。这样既能防突发流量，又不至于太浪费资源。
微服务拆得越细，越不能只盯着功能，底层的资源管控才是系统稳定的根基。把每个服务当租客看，房子分好了，水电额度也定清楚，大家才能和平共处。