作者：等不及口琴\来源：www.cnblogs.com/Courage129/p/14427020.html什么是服务降级？如果你看过我之前关于服务限流的分析，就很容易理解服务降级，对于一个景区来说，平时可以随便进出，但是到了春节或者国庆客流激增的时候国庆期间，景区将限制同时入园人数。砍掉一些不重要的景区项目。一般只有三五八人。景区可开湖游泳、钓鱼、捉虾。有的时候工作人员可以下到湖边抓你，但是现在人流量大已经来不及了，工作人员也顾不上了，都在湖里晃来晃去。万一沉了，就不安全了，他一挥手，项目就断了，人员也都调到别的地方去了。网上也有类似的降级措施。和之前的双11一样，有一段时间只允许下单，不允许退改。这样做的目的是什么？或者说为了保证服务的可用性，当硬件和软件都优化到一定程度时，资源还是有上限的。这个时候资源会集中在核心业务上，不重要的会砍掉，保证服务的可用性。服务级别定义服务级别协议（SLA）是判断压测是否异常的重要依据。在压测过程中，通过监控核心服务状态的SLA指标数据，可以更直观的了解压测业务的状态。SLA是服务提供商同意您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：ServiceLevelDefinitionSLA（https://help.aliyun.com/docum...），这里不再赘述，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69。六个九就是六个九就是99.9999%，也就是一个服务有99.9999%的概率是安全的，那么六个九到底有多安全呢？两个九=(1-99%)X24X365=87.6小时=3.65天3个九=(1-99.9%)X24X365=8.76小时4个九=(1-99.99%)X24X365=0.876小时=52.56分5个9=（1-99.999%）X24X365=0.0876小时=5.256分6个9=（1-99.9999%）X24X365=0.00876小时=0.5256分=31秒也就是说一年中，六个九的安全性最多会有31s服务不可用，相对来说是极高的。降级处理口袋数据的例子有很多。比如有的页面挂了，会返回到找父子网。可以为一些关键数据设置一些口袋数据，比如设置默认值，静态值，设置缓存等。默认值：设置一个安全的默认值，一个不会造成数据问题的值，比如库存为0静态值:请求的页面或api不能返回数据，提供一组静态数据展示，比如加载失败提示重试，或者找亲子网，或者跳转到默认菜单，给用户稍微好一点的体验。缓存：如果缓存无法更新，则使用旧缓存降级限流。顾名思义，就是预先为每一种请求设置最高的QPS阈值。如果高于设置的阈值，则请求直接返回，不调用后续资源，即当流量高峰到来时，可能需要丢弃部分用户以保证服务可用性，对于丢弃的用户可以进行友好提醒用户，例如提示用户当前正忙，稍后再试。限流需要结合压力测量来了解系统的最高水位，也是实际开发中使用最广泛的稳定性保障方式。当服务器压力急剧增加时，根据当前业务情况和流量，对部分服务和页面进行策略性降级，以释放服务器资源，保证核心任务的正常运行。超时降级设置调用数据的超时时间。当呼叫失败时，服务被降级。比如访问数据已经超时，业务不是核心业务，超时后可以降级。例如在商品详情页推荐内容或评论，但可以降级显示，暂时不显示。这对主要的用户功能——购物没有影响。如果是远程调用，可以协商一个双方都能接受的最长响应时间。如果超时，会自动降级。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），可以进行降级，比如返回默认值或者pocket数据或者静态页面，或者返回之前的缓存数据。重试/自动处理客户端高可用：提供多个可调用服务地址，做这个微服务重试：dubbo重试机制API调用重试：达到重试次数时，增加访问标记，服务降级，异步探测服务是否恢复。WEB端：当服务不可用时，在Web端添加重试按钮或自动重试，可以提供更友好的体验。自动重试需要设置重试次数和数据幂等处理降级开关。在服务器支持期间，如果监控到的部分在线服务出现问题，此时需要暂时移除这些服务。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，网卡满了，数据库宕机，有很多慢查询等，这时候要做的就是暂停相关的系统服务，即手动使用开关降级。switch可以放在某个地方，switch数据定时同步，通过判断switch的值来决定是否降级。交换机降级也有一个功能。比如新的服务版本刚刚在灰度测试阶段，不确定里面的逻辑是否正确。如果出现问题，则应根据开关的值切换回旧版本。在服务调用者上设置标志以标记服务是否可用。另外，key可以存储在本地，也可以存储在第三方的配置文件中，如数据库、redis、zookeeper等。爬虫和机器人分析机器人行为：短时间持续运行、代理、行为跟踪、拖拽（模拟登录/秒杀/填报）爬虫：导致静态页面或缓存页面读取降级简而言之，一次请求内，多次下级缓存架构，后端缓存或db不可用，可以使用前端缓存或口袋数据，让用户体验更好。读服务降级的一般策略是：临时切换读：降级为读缓存，降级为静态临时屏蔽读：屏蔽读入口，屏蔽某一个读服务通常的读流程是：接入层缓存→应用层本地缓存→分布式cache→RPCservice/DB我们会在接入层和应用层设置开关，当分布式缓存和RPCservice/DB出现问题时，会自动降级为不调用。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，页面分片降级，页面异步请求降级，都是读服务降级，目的是保证pawn安全，保护核心线程，或者因为数据问题暂时阻塞。还有静态页面的场景。动静降级：比如平时网站可以动态渲染商品详情页，但是当大促来临的时候，可以切换成静态，减少核心资源的占用，提高性能。其他如列表页、首页、频道页等都可以这样处理。可以通过程序周期性的将静态页面推送到缓存或者生成到磁盘，出现问题的时候直接裁掉。静态降为动态：比如在使用静态实现商品详情页结构时，通常使用静态提供服务，但是由于特殊原因，静态页面出现问题，需要暂时切换回动态以保证服务的正确性。以上一切，确保出现问题时有预案，用户可以继续使用网站，不影响用户的购物体验。写降级大家都知道硬盘性能不如内存性能。如果访问量很大，数据库可能无法承受频繁的读写。记录执行的指令，然后将这些信息发送给数据库，即不再追求内存和数据库数据的强一致性，只要数据库数据和Redis数据库中的信息满足最终一致性即可。也就是说，正常情况下，可以同步扣库存，当性能不堪重负时，可以降级为异步。另外，如果是秒杀场景，可以直接降级为异步来保护系统。另外，下面的订单操作可以在大促期间暂时降级，将订单数据写入Redis，过了峰值后再同步回DB。当然还有更好的解决方案，但是比较复杂，不是本文的重点。另一个例子是用户评价。如果评估量过大，也可以将评估从同步写入降级为异步写入。当然评价按钮也可以按比例打开（比如有些人看不到评价操作按钮）。例如，评估成功后，会发放一些奖励，必要时，会从同步降级为异步。综上所述，在cap原则和BASE理论中，写操作存在于数据一致性这个环节。降级的目的是提供高可用性。在大多数互联网架构中，可用性大于数据一致性。因此，写入数据的同步丢失。通过以上理论，我们勉强可以接受数据的最终一致性。在高并发场景下，写操作无法及时到达或承受压力。可以异步消费数据/缓存更新/日志等方法。前端降级当系统出现问题时，尽量将请求隔离在离用户最近的位置，避免无效链接的访问，当后端服务部分或完全不可用时，可以使用本地缓存或口袋数据。在一些特殊场景下，当数据一致性不高时，比如秒杀、抽奖等，可以做假数据。JS降级埋藏在js中的降级开关中。当访问没有达到系统阈值时，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，并在合适的时候打开/关闭开关。接入层降级可以在接入层完成。当用户请求还未到达服务时，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，这里可以配置功能降级开关，可以根据实际情况进行自动/手动降级。对此请参考第17章，尤其是当后端应用服务出现问题时，应用服务有足够的时间通过接入层降级来恢复服务。应用层的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/手动降级。在SpringCloud中，可以通过Hystrix配置中心进行手动降级，也可以根据服务的超时时间进行自动降级。Hystrix是Netflix开源的一个分布式系统的延迟容错库。目的是隔离分布式服务故障。提供线程和信号量隔离，减少不同服务之间因资源竞争造成的相互影响；官网说Hystrix提供了优雅的降级机制；它提供了一种熔断机制，使服务可以快速失败而不是阻塞等待服务响应，并且可以从中快速恢复。Hystrix使用这些机制来防止级联故障并确保系统弹性和可用性。下图是一个典型的分布式服务实现。分片降级比如你打开淘宝首页，这一刻需要加载很多数据，包括静态图片、CSS、JS等，还有很多其他的产品。如果不请求某些数据，则可以降级该片段。这意味着这些数据将不会被加载，并被其他数据替换，例如其他产品信息等。提前预购很容易理解。大家要记住，每次双十一之前，淘宝总会提醒大家下载更新。按理来说，活动还没开始，更新什么？方法是提前一些静态数据。更新到手机上，双十一不需要远程连接服务器加载，避免了网络资源的消耗。近期热点文章推荐：1.1,000+Java面试题及答案（2021最新版）2.别在满屏的if/else中，试试策略模式，真的很好吃！！3.操！Java中xx≠null的新语法是什么？4、SpringBoot2.5发布，深色模式太炸了！5.《Java开发手册（嵩山版）》最新发布，赶快下载吧！感觉不错，别忘了点赞+转发！
