摘要：常見的降級方案表現(xiàn)形式無非以下三種類型。的級別最低最先可以被降級掉。一旦當(dāng)系統(tǒng)壓力過大的時候，先把級別的功能降級掉。降級實現(xiàn)首先要制定觸發(fā)機(jī)制。將耗時的數(shù)據(jù)落盤操作降級為異步進(jìn)行。

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也許你對降級已經(jīng)有了一些認(rèn)識，認(rèn)真看完，我想這篇文章可能會給你帶來一些新的收獲～

前面兩篇我們已經(jīng)聊過了「熔斷」（如何在到處是“雷”的系統(tǒng)中「明哲保身」？這是第一招）和「限流」（想通關(guān)「限流」？只要這一篇），這次我們聊的就是「高可用三劍客」中剩下的「降級」。

不知道這里有多少小伙伴接觸過阿里的開放平臺。在每次大促的時候，阿里都會發(fā)布這樣的一個公告。

這些調(diào)整就是「降級」工作，目的是為了騰出更多資源給核心程序使用，以最大化保證核心業(yè)務(wù)的可用性，因此就必然需要對非核心業(yè)務(wù)執(zhí)行一些降級處理。

降級的目的用一句話概括就是：將有限的資源效益最大化。

什么樣才是效益最大化呢？就像下面這個例子：

z哥有3個東西要買，一個3000的A、一個700的B、一個1200的C，對z哥的重要程度A>B>C。但此時，z哥手里只有3000塊錢，你說z哥該怎么選才能把錢花的最多？必然是選A咯。

根據(jù)28原則，我們知道一個系統(tǒng)80%的效益是由最核心的20%的功能產(chǎn)出的。剩下的20%效益需要投入80%的資源才能達(dá)到。

這就意味著，假如系統(tǒng)平時需要花費100%資源做100%的事情，如果現(xiàn)在訪問量增多3倍的話必定扛不住（需要300%的資源）。那么，在不增加資源的情況下，我希望系統(tǒng)不能宕機(jī)，依舊能正常工作，必然需要讓出那解決剩下20%問題的80%資源。如此一來，理論上這100%的資源就可以支撐原先5倍的訪問量。副作用是功能的完整性上受損80%。

當(dāng)然，在實際的場景中不會降級掉80%的功能這么夸張，畢竟還得為用戶的體驗考慮。

舉個電商場景典型的例子，在大促的時候，最重要的是什么？轉(zhuǎn)化咯～賺錢咯～ 那么這個時候如果說「評論」功能占用了很多資源，你會怎么處理？其實我們可以選擇臨時關(guān)閉提交評論入口、關(guān)閉翻頁功能等等，讓下單的過程有更多的資源來處理。

常見的降級方案表現(xiàn)形式無非以下三種類型。

為了減少對「冷數(shù)據(jù)」的獲取，禁用列表的翻頁功能。

為了放緩流量進(jìn)入的速率，增加驗證碼機(jī)制。

為了減少“大查詢”浪費過多的資源，提高篩選條件要求（禁用模糊查詢、部分條件必選等）。

用通用的靜態(tài)化數(shù)據(jù)代替「千人千面」的動態(tài)數(shù)據(jù)。

甚至更簡單粗暴的，直接掛一個頁面顯示「XX功能在XX時間內(nèi)暫時關(guān)閉」。

此類方案雖然或多或少降低了用戶的體驗，但是在某些時期，有些功能并不是「剛需」。以此換取對系統(tǒng)的保護(hù)是筆劃算的買賣。

還有一些功能是「防御性」的，如果愿意冒險“裸奔”一段時間也會帶來可觀的資源節(jié)約。

比如通過臨時關(guān)閉「風(fēng)控」、取消部分「條件是否滿足」的判斷（如，將積分商品添加到購物車時判斷積分夠不夠）等操作，減少這類「驗證」動作以釋放更多的資源。

又或者將原本info、warning級別的日志采集關(guān)閉或者直接不采集，僅采集error以及fault級別的日志。

一個事件發(fā)生后立馬看到效果是一個很符合「思維慣性」的東西。但是根據(jù)之前的一篇文章（分布式系統(tǒng)關(guān)注點——數(shù)據(jù)一致性（上篇））我們知道，時效性這個東西一旦涉及到網(wǎng)絡(luò)傳輸是不存在真正的“實時”的。但是為了盡可能快的將處理后的結(jié)果反映到相關(guān)的地方，你會做很多努力。比如庫存的及時同步。

如果在特殊時期，能夠臨時降低對時效性的要求（3秒內(nèi)生效變成30秒生效），也是一個有不錯收益的方案。

比如原先在商品頁會顯示當(dāng)前還剩多少個庫存，現(xiàn)在可以調(diào)整成固定顯示「有貨」。

以及將一些原本就是異步進(jìn)行的操作，處理效率放緩，甚至?xí)壕徱欢螘r間。如，送積分、送券等等。

講了這么多，降級具體實施起來要怎么做呢？

主要分為兩個環(huán)節(jié)：定級定序和降級實現(xiàn)。

就像前面的例子中提到的一樣，首先我們得先確定每個功能的「重要程度」，它決定了在什么情況下可以拋棄它以保證剩下的功能可用。

類似于給日志定義級別一樣，比如我們可以定義1～5五個級別，1的級別最高，要拼死保護(hù)。5的級別最低最先可以被降級掉。

一旦當(dāng)系統(tǒng)壓力過大的時候，先把級別5的功能降級掉。如果還不夠再降級別4、級別3，以此類推。

但實際上光這樣定級還不夠，比如被定義為4級的有100個功能，需要降級的時候是一起降級嗎？很明顯粒度太粗了。

如果「定級」好比是橫著切蛋糕的話，「定序」就是再來豎著切。

我們也可以來定義一些數(shù)字，比如序號1～9，序號9最先被降級。

然后，你可以以每個程序所支撐的上游程序/功能數(shù)量作為一個參考標(biāo)準(zhǔn)。比如，同樣是級別5的程序，一個支撐了上游5個功能，一個支撐了10個功能，很顯然前者的序號應(yīng)該更大，更先被降級。

當(dāng)然，根據(jù)所支撐的功能數(shù)量只是一個「業(yè)務(wù)無關(guān)性」的通用辦法。如果想精益求精，還需要對每個功能做「作用」上的分析，畢竟不同功能之間的相對重要性還是有所差異的。（這里可以擴(kuò)展了解一下Analytic Hierarchy Process，層次分析法，簡稱AHP）

對了，定級定序的時候有一點是需要格外注意的：某個程序所依賴的下游程序的級別不能低于該程序的級別。

為什么呢？因為一旦所依賴的程序被降級了，自然會導(dǎo)致其所支撐的所有上游程序不可用。所以，其上游程序的等級再高也是沒有意義的。

至此，完成了“排兵布陣”，接下來就是“實施運作”了。

首先要制定觸發(fā)機(jī)制。這同熔斷、限流一樣，什么時候該觸發(fā)「降級」這個動作也需要依賴提前制定的一些策略。這部分內(nèi)容和前面兩篇（熔斷、限流）類似，無非是接口的超時率、錯誤率，或者系統(tǒng)的資源耗用率等，這里就不重復(fù)展開了。

當(dāng)程序發(fā)現(xiàn)滿足了降級條件進(jìn)入「降級模式」后，程序該如何處理請求呢？

全局變量 int _runLevel = 3;  //運行系統(tǒng)級別，默認(rèn)值5
全部變量 int _runIndex = 7;  //運行系統(tǒng)序號，默認(rèn)值9

//以下是一個level=4、index=8的功能示例。

if(myLevel > _runLevel and myIndex > _runIndex){
    // 進(jìn)入降級模式。
}else{
    // do something...
}

題外話：通過Aop+注解（特性）的方式來做上面的if判斷是一個爽的事情。

雖然處理請求的方式有很多，但特別強(qiáng)調(diào)的是，要實現(xiàn)的降級策略要盡可能的簡單。因為「邊際效應(yīng)」的存在，為了應(yīng)對突發(fā)狀況把事情反而搞復(fù)雜了就得不償失了。

那么在實現(xiàn)部分，如果是前端。我們比較常見的是：

在返回的http報文中通過Cache-Control的設(shè)置，讓后續(xù)的請求直接走瀏覽器緩存。

頁面中原本需要異步加載的數(shù)據(jù)，直接不加載。

禁用部分操作按鈕，甚至直接告知“臨時關(guān)閉”。

動態(tài)頁面的url通過反響代理切換到靜態(tài)頁面返回。

這里面除了禁用按鈕外，大部分事情都可以在接入層，如nginx中處理掉，這樣可以避免對業(yè)務(wù)項目的代碼侵入。

如果是后端程序的話，針對「讀」類型的操作，可以將“// 進(jìn)入降級模式”部分代碼寫成下面的樣子：

如果是無返回值方法。默認(rèn)return或者throw一個異常。

如果是有返回值方法。默認(rèn)返回本地mock的數(shù)據(jù)或者throw一個異常。

后端部分如果有使用一些中間件的話，直接在中間件（rpc、mq代理等）中處理掉是極好的（一般會內(nèi)置一個fallback接口待實現(xiàn)），如此也可以避免對業(yè)務(wù)代碼的侵入。

最后我們來聊聊后端程序的「寫」問題。

緩存是大型系統(tǒng)中的常客，隨著系統(tǒng)規(guī)模越大，為了在性能和成本上尋求更優(yōu)，不可避免的會增加復(fù)雜度引入多級緩存。如此就會變成：本地緩存 --> 分布式緩存 --> DB/源服務(wù)，這樣的一個層層遞進(jìn)的關(guān)系。

平時的代碼可能是這樣的：

if(write數(shù)據(jù)庫(data) == true){
    if(write分布式緩存(data) == true){
        write本地緩存(data);        
        return success;
    }
    else{
        rollback數(shù)據(jù)庫(data);
        return fail;
    }
}
else{
    return fail;
}

在高負(fù)載時期，我們可以降低對一致性的要求。將耗時的「數(shù)據(jù)落盤」操作降級為「異步」進(jìn)行。

if(write分布式緩存(data) == true){
    write本地緩存(data);
    
    pushMessage(data); 
    
    //發(fā)出的消息可以通過集中式的MQ、也可以直接寫本地磁盤。
    
    return success;
}
else{
    return fail;
}

甚至，如果可以的話能做的更徹底，同步到分布式緩存也異步進(jìn)行。

write本地緩存(data);
    
pushMessage(data); 

//發(fā)出的消息可以通過集中式的MQ、也可以直接寫本地磁盤。

return success;

數(shù)據(jù)庫是系統(tǒng)的最后一座堡壘，非非非常極端的情況下，我們可以把一些「寫數(shù)據(jù)」操作在「數(shù)據(jù)庫訪問框架」中給禁用了，讓給所有資源都給到「讀數(shù)據(jù)」。使得系統(tǒng)從表象上來看至少還是“活著站在那”的，雖然很多功能操作一下就是返回失敗（這不也是實在沒辦法了嘛，面子得要啊，死撐～）。

至此我們聊了做降級的思路以及最常見的一些實現(xiàn)方式，但是真正要把降級最好是一個任重而道遠(yuǎn)的過程。

從方案的角度來說，如果降級的過程需對每個功能/程序逐一進(jìn)行，那么理論上10個功能點就可以產(chǎn)生P(10，10)= 3628800種方案。

再從現(xiàn)實的角度來說，流量又是不可預(yù)測的。某些功能可能這次需要作為level2來看待，下次其實作為level3就夠了。

所以這是一個需要長期不斷打磨和調(diào)優(yōu)的過程。

最后，希望近期的「高可用三劍客」可以作為你了解「高可用」的起點，可以先收藏防身（當(dāng)然再分享一下也是極好的：）），歡迎后續(xù)一起交流探討～

Question：
你曾經(jīng)是否有遇到過什么場景，當(dāng)時是通過馬上改代碼來「降級」呢？歡迎來吐槽～

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如何在到處是“雷”的系統(tǒng)中「明哲保身」？這是第一招

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分布式系統(tǒng)關(guān)注點——數(shù)據(jù)一致性（上篇）

作者：Zachary

出處：https://www.cnblogs.com/Zacha...

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