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服务降级的一点认识

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Java

什么是服务降级

服务降级:主要是针对非正常情况下的应急服务措施;比如电商平台,在针对618、双11等高峰情形下采用部分服务不出现或者延时出现的情形。

举个例子

大家都见过女生旅行吧,大号的旅行箱是必备物,平常走走近处绰绰有余,但一旦出个远门,再大的箱子都白搭了,怎么办呢?常见的情景就是把物品拿出来分分堆,比了又比,最后一些非必需品的就忍痛放下了,等到下次箱子够用了,再带上用一用。而服务降级,就是这么回事,整体资源快不够了,忍痛将某些服务先关掉,待渡过难关,再开启回来。

服务降级特征和方式

1、服务降级的特征:
原因:整体负荷超出整体负载承受能力。
目的:保证重要或基本服务正常运行,非重要服务延迟使用或暂停使用
大小:降低服务粒度,要考虑整体模块粒度的大小,将粒度控制在合适的范围内
可控性:在服务粒度大小的基础上增加服务的可控性,后台服务开关的功能是一项必要配置(单机可配置文件,其他可领用数据库和缓存),可分为手动控制和自动控制。
次序:一般从外围延伸服务开始降级,需要有一定的配置项,重要性低的优先降级,比如可以分组设置等级1-10,当服务需要降级到某一个级别时,进行相关配置
2、降级的方式:

 (1)、延迟服务:比如发表了评论,重要服务,比如在文章中显示正常,但是延迟给用户增加积分,只是放到一个缓存中,等服务平稳之后再执行。 (2)、在粒度范围内关闭服务(片段降级或服务功能降级):比如关闭相关文章的推荐,直接关闭推荐区 (3)、页面异步请求降级:比如商品详情页上有推荐信息/配送至等异步加载的请求,如果这些信息响应慢或者后端服务有问题,可以进行降级; (3)、页面跳转(页面降级):比如可以有相关文章推荐,但是更多的页面则直接跳转到某一个地址 (4)写降级:比如秒杀抢购,我们可以只进行Cache的更新,然后异步同步扣减库存到DB,保证最终一致性即可,此时可以将DB降级为Cache。 (5)读降级:比如多级缓存模式,如果后端服务有问题,可以降级为只读缓存,这种方式适用于对读一致性要求不高的场景;

3、降级预案
在进行降级之前要对系统进行梳理,看看系统是不是可以丢卒保帅;从而梳理出哪些必须誓死保护,哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案:
一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;
警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;
错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;
严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级
4、降级分类
降级按照是否自动化可分为:自动开关降级和人工开关降级。
降级按照功能可分为:读服务降级、写服务降级。
降级按照处于的系统层次可分为:多级降级。
5、自动降级分类

 (1)、超时降级:主要配置好超时时间和超时重试次数和机制,并使用异步机制探测回复情况 (2)、失败次数降级:主要是一些不稳定的api,当失败调用次数达到一定阀值自动降级,同样要使用异步机制探测回复情况 (3)、故障降级:比如要调用的远程服务挂掉了(网络故障、DNS故障、http服务返回错误的状态码、rpc服务抛出异常),则可以直接降级。降级后的处理方案有:默认值(比如库存服务挂了,返回默认现货)、兜底数据(比如广告挂了,返回提前准备好的一些静态页面)、缓存(之前暂存的一些缓存数据) (4)、限流降级 当我们去秒杀或者抢购一些限购商品时,此时可能会因为访问量太大而导致系统崩溃,此时开发者会使用限流来进行限制访问量,当达到限流阀值,后续请求会被降级;降级后的处理方案可以是:排队页面(将用户导流到排队页面等一会重试)、无货(直接告知用户没货了)、错误页(如活动太火爆了,稍后重试)。

 实现服务降级需要考虑几个问题

1)那些服务是核心服务,哪些服务是非核心服务

2)那些服务可以支持降级,那些服务不能支持降级,降级策略是什么

3)除服务降级之外是否存在更复杂的业务放通场景,策略是什么?

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