亿级流量架构服务降级，写得太好了！

小咪咪 2022-08-28 06:42 223阅读 0赞

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作者：等不到的口琴  
来源：www.cnblogs.com/Courage129/p/14427020.html

## 什么是服务降级 ##

如果看过我前面对服务限流的分析,理解服务降级就很容易了,对于一个景区,平时随便进出,但是一到春节或者十一国庆这种情况客流量激增,那么景区会限制同时进去的人数,这叫限流,那么什么是服务降级呢?

简单来说就是,将一些不太重要的景区项目砍掉,平时就那么三五八个人,景区可以开放湖中游泳啦,摸鱼啦,捉虾啦,有情况工作人员可以下湖捞你,但是现在客流量大了,工作人员关注不过来,都在湖里晃荡万一沉了不太安全,大手一挥,这个项目砍了,将工作人员分配在其他地方。

在互联网中也有类似的降级措施,像之前双11, 有段时间是只允许下单不允许退单或者改单,这样做目的是什么呢?

还是为了保证服务的可用性,当硬件软件优化到一定的程度还是有上限,这时候将资源重点倾斜给核心业务,那些不太重要的就砍掉,保证服务的可用性。

## 服务等级定义 ##

服务等级定义 SLA（Service Level Agreement）是判定压测是否异常的重要依据。压测过程中，通过监控核心服务状态的 SLA 指标数据，可以更直观地了解压测业务的状态。

SLA则是服务商与您达成的正常运行时间保证。

关于这个的详细解释,可以参考阿里云的介绍:服务等级定义SLA（https://help.aliyun.com/document\_detail/111729.html）,这儿不过多描述,SLA 分为网络服务和云服务,提供商的在线保证率通常要求达到6个9。

### 6个9含义 ###

6个9指99.9999%,也就是一个服务有99.9999%概率是安全的,6个9有多安全呢?

2个9 = （1-99%）X24 X 365 = 87.6 小时 = 3.65天

3个9 = （1-99.9%）X24 X 365 = 8.76 小时

4个9 = （1-99.99%）X24 X 365 = 0.876 小时 = 52.56分钟

5个9 = （1-99.999%）X24 X 365 = 0.0876 小时 = 5.256分钟

6个9 = （1-99.9999%）X24 X 365 = 0.00876 小时 = 0.5256分钟 = 31秒

也就是,一年当中,6个9的安全性最多会有31s服务是不可用,相对来说是极高的。

## 降级处理 ##

### 兜底数据 ###

这方面有很多例子,比如某些页面挂了会返回寻亲子网。可以对一些关键数据设置一些兜底数据,例如设置默认值、静态值、设置缓存等。

**默认值**: 设置安全的默认值，不会引起数据问题的值，比如库存为0

**静态值**:请求的页面或api无法返回数据，提供一套静态数据展示，比如加载失败提示重试，或者寻亲子网,或者跳到默认菜单,给用户一个稍微好一点的体验。

**缓存**: 缓存无法更新便使用旧的缓存

## 限流降级 ##

限流顾名思义，提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值，若高于设置的阈值则对该请求直接返回，不再调用后续资源,也就是当流量洪峰到达的时候，可能需要丢弃一部分用户来保证服务可用性,对于丢弃的用户可以提供友好的提示,比如提示用户当前繁忙、稍后重试等。

限流需要结合压测等，了解系统的最高水位，也是在实际开发中应用最多的一种稳定性保障手段。当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。

## 超时降级 ##

对调用的数据设置超时时间，当调用失败时，对服务降级,举个例子,当访问数据已经超时了,且这个业务不是核心业务,可以在超时之后进行降级,比如商品详情页上有推荐内容或者评价,但是可以降级显示评价暂时不显示,这对主要的用户功能——购物,不产生影响,如果是远程调用,则可以商量一个双方都可以接受的最大响应时间,超时则自动降级。

## 故障降级 ##

如果远程调用的服务器挂了(网络故障、DNS故障、HTTP服务返回错误),则可以进行降级, 例如返回默认值或者兜底数据或者静态页面,也可以返回之前的缓存数据。

### 重试/自动处理 ###

客户端高可用：提供多个可调用的服务地址,这样做

微服务重试：dubbo重试机制

API调用重试：当达到重试次数后，增加访问标记，服务降级，异步探测服务是否恢复。

WEB端：在服务不可用时，web端增加重试按钮或自动重试可以提供更友好的体验。

自动重试需设置重试次数和数据幂等处理

## 降级开关 ##

在服务器提供支持期间, 如果监控到线上一些服务存在问题,这个时候需要暂时将这些服务去掉,有时候通过服务调用一些服务,但是服务依赖的数据库可能存在,网卡被打满了,数据库挂了,很多慢查询等等,此时要做的就是暂停相关的系统服务,也就是人工使用开关降级。开关可以放在某地,定期同步开关数据,通过判断开关值来决定是否做出降级。

开关降级还有一个作用,例如新的服务版本刚开发处在灰度测试阶段,不太确定里面的逻辑等等是否正确,如果有问题应该可以根据开关的值切回旧的版本。

在服务调用方设置一个flag，标记服务是否可用,另外key可以存储存储在在本地,也可以存储在第三方的配置文件中,例如数据库、redis、zookeeper中。

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### 爬虫和机器人 ###

分析机器人行为：短时间连续操作，agent，行为轨迹、拖拽（模拟登陆/秒杀/灌水）

爬虫：引到到静态页或缓存页

### 读降级 ###

简而言之,在一个请求内，多级缓存架构下，后端缓存或db不可用，可以使用前端缓存或兜底数据让用户体验好一点。

对于读服务降级一般采用的策略有：**暂时切换读**: 降级到读缓存、降级到走静态化**暂时屏蔽读**: 屏蔽读入口、屏蔽某个读服务

通常读的流程为: **接入层缓存→应用层本地缓存→分布式缓存→RPC服务/DB**

我们会在接入层、应用层设置开关，当分布式缓存、RPC服务/DB有问题时自动降级为不调用。当然这种情况适用于对读一致性要求不高的场景。

页面降级、页面片段降级、页面异步请求降级都是读服务降级，目的是丢卒保帅,保护核心线程，或者因数据问题暂时屏蔽。

还有一种是页面静态化场景。

**动态化降级为静态化**：比如，平时网站可以走动态化渲染商品详情页，但是，到了大促来临之际可以将其切换为静态化来减少对核心资源的占用，而且可以提升性能。其他还有如列表页、首页、频道页都可以这么处理。可以通过一个程序定期推送静态页到缓存或者生成到磁盘，出问题时直接切过去。

**静态化降级为动态化**：比如，当使用静态化来实现商品详情页架构时，平时使用静态化来提供服务，但是，因为特殊原因静态化页面有问题了，需要暂时切换回动态化来保证服务正确性。以上都保证了出问题时有预案，用户可以继续使用网站，不影响用户购物体验。

### 写降级 ###

大家都知道硬盘性能比不上内存性能,如果访问量很高的话,数据库频繁读写可能撑不住,那么怎么办呢,可以让内存(假如是Redis)库来暂时满足写任务,同时将执行的指令记录下来,然后将这个信息发送到数据库,也就是不在追求内存与数据库数据的强一致性,只要数据库数据与Redis数据库中的信息满足最终话一致性即可。

也就是说，正常情况下可以同步扣减库存，在性能扛不住时，降级为异步。另外，如果是秒杀场景可以直接降级为异步，从而保护系统。还有，如下单操作可以在大促时暂时降级，将下单数据写入Redis，然后等峰值过去了再同步回DB，当然也有更好的解决方案，但是更复杂，不是本篇的重点。

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还有如用户评价，如果评价量太大，那么也可以把评价从同步写降级为异步写。当然也可以对评价按钮进行按比例开放（比如，一些人看不到评价操作按钮）。比如，评价成功后会发一些奖励，在必要的时候降级同步到异步。

**总结**在cap原理和BASE理论中写操作存在于**数据一致性**这个环节，降级的目的是为了提供高可用性，在多数的互联网架构中，可用性是大于数据一致性的。所以丧失写入数据同步，通过上面的理论，我们也能勉强接受数据最终一致性。高并发场景下，写入操作无法及时到达或抗压，可以异步消费数据/cache更新/log等方式

## 前端降级 ##

当系统出现问题的时候，尽量将请求隔离在离用户最近的位置，避免无效链路访问, 在后端服务部分或完全不可用的时候，可以使用本地缓存或兜底数据,在一些特殊场景下，对数据一致性要求不高的时候，比如秒杀、抽奖等可以做假数据。

另外，架构设计系列面试题和答案全部整理好了，微信搜索Java技术栈，在后台发送：面试，可以在线阅读。

#### JS降级 ####

在js中埋降级开关，在访问不到达，系统阈值的时候可以避免发送请求

主要控制页面功能的降级，在页面中，通过JS脚本部署功能降级开关，在适当时机开启/关闭开关。

#### 接入层降级 ####

可以在接入层，在用户请求还没到达服务的时候，通过、Nginx + Lua、Haproxy + lua过滤无效请求达到服务降级的目的, 主要控制请求入口的降级，请求进入后，会首先进入接入层，在接入层可以配置功能降级开关，可以根据实际情况进行自动/人工降级。这个可以参考第17章，尤其在后端应用服务出问题时，通过接入层降级从而给应用服务有足够的时间恢复服务。

#### 应用层降级 ####

主要控制业务的降级，在应用中配置相应的功能开关，根据实际业务情况进行自动/人工降级。

SpringCloud中可以通过Hystrix配置中心可以进行人工降级，也可以根据服务的超时时间进行自动降级, Hystrix是Netflix开源的一款针对分布式系统的延迟和容错库，目的是用来隔离分布式服务故障。

推荐一个 Spring Boot 基础教程及实战示例：https://www.javastack.cn/categories/Spring-Boot/

它提供线程和信号量隔离，以减少不同服务之间资源竞争带来的相互影响；官网讲Hystrix提供优雅降级机制；提供熔断机制使得服务可以快速失败，而不是一直阻塞等待服务响应，并能从中快速恢复。Hystrix通过这些机制来阻止级联失败并保证系统弹性、可用。下图是一个典型的分布式服务实现。

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## 片段降级 ##

例如打开淘宝首页,这一瞬间需要加载很多数据,有静态的例如图片、CSS、JS等,也有很多其他商品等等,这么多数据中,如果一部分没有请求到,那么就可以片段降级,意思是就不加载这些数据了,用其他数据顶替,例如其他商品信息或者等等。

## 提前预埋 ##

这个很容易理解,大家应该都记得,每次双十一之前,淘宝总会提醒你下载更新,按道理来讲,活动还没开始,更新啥呢?

做法是对于一部分静态数据可以提前更新到你手机上,当你双十一时就不用再远程连接服务器加载了,避免了消耗网络资源。另外，关注公众号Java技术栈，在后台回复：面试，可以获取我整理的 Java 架构系列面试题和答案，非常齐全。

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