作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监，15年电商互联网经历。
提起服务降级，估计很多人都听说过，但是又因为亲身经历不多，所以可能不是很理解。本文我们会结合具体实例从多方面详细阐述服务降级。
写在前面
互联网分布式系统中，经常会有一些异常状况导致服务器压力剧增，比如促销活动时访问量会暴增，为了保证系统核心功能的稳定性和可用性，我们需要一些应对策略。这些应对策略也就是所谓的服务降级。下面根据笔者的实际经历，跟大家聊聊服务降级那些事儿。希望对大家有所启发！
服务降级方式和案例
关闭次要功能
在服务压力过大时，关闭非核心功能，避免核心功能被拖垮。
例如，电商平台基本都支持物流查询功能，而物流查询往往要依赖第三方物流公司的系统接口。物流公司的系统性能往往不会太好。所以我们经常会在双11这种大型促销活动期间把物流接口屏蔽掉，在页面上也关掉物流查询功能。这样就避免了我们自己的服务被拖垮，也保证了重要功能的正常运行。
降低一致性之读降级
对于读一致性要求不高的场景。在服务和数据库压力过大时，可以不读数据库，降级为只读缓存数据。以这种方式来减小数据库压力，提高服务的吞吐量。
例如，我们会把商品评论评价信息缓存在Redis中。在服务和数据库压力过大时，只读缓存中的评论评价数据，不在缓存中的数据不展示给用户。当然评论评价这种不是很重要的数据可以考虑用NOSQL数据库存储，不过我们曾经确实用Mysql数据库存储过评论评价数据。
降低一致性之写入降级
在服务压力过大时，可以将同步调用改为异步消息队列方式，来减小服务压力并提高吞吐量。既然把同步改成了异步也就意味着降低了数据一致性，保证数据最终一致即可。
例如，秒杀场景瞬间生成订单量很高。我们可以采取异步批量写数据库的方式，来减少数据库访问频次，进而降低数据库的写入压力。详细步骤：后端服务接到下单请求，直接放进消息队列，消费端服务取出订单消息后，先将订单信息写入Redis，每隔100ms或者积攒100条订单，批量写入数据库一次。前端页面下单后定时向后端拉取订单信息，获取到订单信息后跳转到支付页面。用这种异步批量写入数据库的方式大幅减少了数据库写入频次，从而明显降低了订单数据库写入压力。不过，因为订单是异步写入数据库的，就会存在数据库订单和相应库存数据暂时不一致的情况，以及用户下单后不能及时查到订单的情况。因为是降级方案，可以适当降低用户体验，所以我们保证数据最终一致即可。流程如下图：
屏蔽写入
很多高并发场景下，查询请求都会走缓存，这时数据库的压力主要是写入压力。所以对于某些不重要的服务，在服务和数据库压力过大时，可以关闭写入功能，只保留查询功能。这样可以明显减小数据库压力。
例如，商品的评论评价功能。为了减小压力，大促前可以关闭评论评价功能，关闭写接口，用户只能查看评论评价。而大部分查询请求走查询缓存，从而大幅减小数据库和服务的访问压力。
数据冗余
服务调用者可以冗余它所依赖服务的数据。当依赖的服务故障时，服务调用者可以直接使用冗余数据。
例如，我之前在某家自营电商公司。当时的商品服务依赖于价格服务，获取商品信息时，商品服务要调用价格服务获取商品价格。因为是自营电商，商品和SKU数量都不太多，一两万的样子。所以我们在商品服务冗余了价格数据。当价格服务故障后，商品服务还可以从自己冗余的数据中取到价格。当然这样做价格有可能不是最新的，但毕竟这是降级方案，牺牲一些数据准确性，换来系统的可用性还是很有意义的！（注：由于一个商品会有多个价格，比如普通价，会员价，促销直降价，促销满减价，所以我们把价格做成了单独的服务）
数据冗余可以结合熔断一起使用，实现自动降级。下面的熔断部分会详细说明。
熔断和Fallback
熔断是一种自动降级手段。当服务不可用时，用来避免连锁故障，雪崩效应。发生在服务调用的时候，在调用方做熔断处理。熔断的意义在于，调用方快速失败（Fail Fast），避免请求大量阻塞。并且保护被调用方。
详细解释一下，假设A服务调用B服务，B发生故障后，A开启熔断：
对于调用方A：请求在A直接快速返回，快速失败，不再发送到B。 避免因为B故障，导致A的请求线程持续等待，进而导致线程池线程和CPU资源耗尽，最终导致A无法响应，甚至整条调用链故障。
对于被调用方B：熔断后，请求被A拦截，不再发送到B，B压力得到缓解，避免了仍旧存活的B被压垮，B得到了保护。
还是以电商的商品和价格服务为例。获取商品信息时，商品服务要调用价格服务获取商品价格。为了提高系统稳定性，我们要求各个服务要尽量自保。所以我们在商品服务加了熔断，当价格服务故障时，商品服务请求能够快速失败返回，保证商品服务不被拖垮，进而避免连锁故障。
看到这，可能有读者会问，快速失败后价格怎么返回呢？因为是自营电商，商品和SKU数量都不太多，一两万的样子。所以我们做了数据冗余，在商品服务冗余了价格数据。这样我们在熔断后获取价格的fallback方案就变成了从商品服务冗余的数据去取价格。下图为商品服务熔断关闭和开启的对比图。
开源熔断组件：Hystrix，Resilience4j等
限流
说起服务降级，就不可避免的要聊到限流。我们先考虑一个场景，例如电商平台要搞促销活动，我们按照预估的峰值访问量，准备了30台机器。但是活动开始后，实际参加的人数比预估的人数翻了5倍，这就远远超出了我们的服务处理能力，给后端服务、缓存、数据库等带来巨大的压力。随着访问请求的不断涌入，最终很可能造成平台系统崩溃。对于这种突发流量，我们可以通过限流来保护后端服务。因为促销活动流量来自于用户，用户的请求会先经过网关层再到后端服务，所以网关层是最合适的限流位置，如下图。
另外，考虑到用户体验问题，我们还需要相应的限流页面。当某些用户的请求被限流拦截后，把限流页面返回给用户。页面如下图。
另外一个场景，假如有一个核心服务，有几十个服务都调用他。如果其中一个服务调用者出了Bug，频繁调用这个核心服务，可能给这个核心服务造成非常大的压力，甚至导致这个核心服务无法响应。同时也会影响到调用他的几十个服务。所以每个服务也要根据自己的处理能力对调用者进行限制。
对于服务层的限流，我们一般可以利用spring AOP，以拦截器的方式做限流处理。这种做法虽然可以解决问题，但是问题也比较多。比如一个服务中有100个接口需要限流，我们就要写100个拦截器。而且限流阈值经常需要调整，又涉及到动态修改的问题。为了应对这些问题，很多公司会有专门的限流平台，新增限流接口和阈值变动可以直接在限流平台上配置。
关于限流，还有很多细节需要考虑，比如限流算法、毛刺现象等。篇幅原因，这些问题就不在本文讨论了。
开源网关组件：Nginx，Zuul，Gateway，阿里Sentinel等
服务降级总结和思考
上面我们结合具体案例解释了多种降级方式。实际上，关于服务降级的方式和策略，并没有什么定式，也没有标准可言。上面的降级方式也没有涵盖所有的情况。不同公司不同平台的做法也不完全一样。不过，所有的降级方案都要以满足业务需求为前提，都是为了提高系统的可用性，保证核心功能正常运行。
降级分类
一般我们可以把服务降级分为手动和自动两类。手动降级应用较多，可以通过开关的方式开启或关闭降级。自动降级，比如熔断和限流等属于自动降级的范畴。大多手动降级也可以做成自动的方式，可以根据各种系统指标设定合理阈值，在相应指标达到阈值上限自动开启降级。在很多场景下，由于业务过于复杂，需要参考的指标太多，自动降级实现起来难度会比较大，而且也很容易出错。所以在考虑做自动降级之前一定要充分做好评估，相应的自动降级方案也要考虑周全。
大规模分布式系统如何降级？
在大规模分布式系统中，经常会有成百上千的服务。在大促前往往会根据业务的重要程度和业务间的关系批量降级。这就需要技术和产品提前对业务和系统进行梳理，根据梳理结果确定哪些服务可以降级，哪些服务不可以降级，降级策略是什么，降级顺序怎么样。大型互联网公司基本都会有自己的降级平台，大部分降级都在平台上操作，比如手动降级开关，批量降级顺序管理，熔断阈值动态设置，限流阈值动态设置等等。
写在最后
本文的主要目的是通过具体实例，让大家了解服务降级，并提供一些降级的思路。具体的降级方式和方案还是要取决于实际的业务场景和系统状况。
OK，就分享到这。如果感觉本文对您有帮助，有劳点下在看，分享知识是美德哦????
更多干货请关注：架构师进阶之路
你可能感兴趣的文章：
《秒杀系统设计～亿级用户》
《基于微服务的互联网系统稳定性～亿级用户》
《服务化带来的数据一致问题—分布式事务，事务型消息》
《经常用Redis，这些坑你知道吗？》
《程序员进阶架构师路线》
《普通二本大学生拿下阿里Offer的真实经历》
《熔断的意义和适用场景，你真的清楚吗？》
《服务化带来的问题—之数据迁移经历》
《服务化带来的问题，我们是如何解决的》
《记一次摩拜单车JVM线程阻塞排查过程》
《JVM 频繁GC快速排查捷径》
《JVM垃圾回收实战》