请求降级报告 第1篇
在高并发系统的设计与运维中，降级策略是确保系统稳定性和高可用性的重要手段。当系统遇到大规模访问、服务异常或非核心服务影响核心流程时，降级能够帮助系统保护关键功能，保证即使在部分功能失效的情况下仍然能够提供服务。以下是降级预案的详细介绍，包括降级策略、分类以及实际应用中的考虑因素。
降级的最终目标是保证核心服务的可用性，即使是在功能受限的情况下。对于某些无法降级的服务（如购物车、结算功能等），必须采取其他保护措施，而对于其他可降级服务，可以通过配置降级策略来降低系统压力。
在制定降级预案时，需要对系统进行详细梳理，确定哪些服务必须优先保护，哪些服务可以接受一定程度的降级。
降级预案通常依据以下级别和方式来实施：
一般降级： 对于偶发性故障，如网络波动或服务上线期间的超时，可以进行自动降级。
例如，当电商网站在促销活动期间由于网络波动导致部分请求超时时，系统可以自动将这些请求转向备用服务或静态页面展示，以保障核心业务的正常运行。
警告降级： 对于成功率有波动的服务（如95% - 100%之间），可以采取自动降级或人工降级，并发送告警。
例如，社交媒体平台上的消息发送服务出现成功率波动时，系统会自动将这些请求转移到备用服务，同时发出告警通知运维人员检查。
错误降级： 对于严重故障（如可用率低于90%、数据库连接池耗尽或访问量超限），需要根据具体情况进行自动或人工降级。
例如，在线支付系统在数据库连接池耗尽时，系统会自动暂停非关键支付功能，并根据情况通知运维人员进行人工干预。
严重错误降级： 当系统出现数据错误或严重故障时，需要立即进行人工降级，并迅速排查问题。
例如，金融系统在交易高峰期遇到数据不一致时，系统会暂停所有交易处理，进行详细排查，并通知相关团队进行紧急处理。
整理成表格如下：
请求降级报告 第2篇
异常比例：当资源的每秒请求量 >= 5，并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（DegradeRule 中的 count）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口（DegradeRule 中的 timeWindow，以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是 [, ]，代表 0% - 100%。
我们也来上个图：
请求降级报告 第3篇
当服务器压力剧增时，根据业务情况及流量，对部分服务及页面有策略的降级，保证核心任务的正常运行
从系统功能优先级角度考虑
整体符合超出整体负载承受能力
保证重要或者基本服务正常运行，非重要服务延迟使用或暂停使用
降低服务粒度，要考虑整体模块的粒度大小，将粒度控制在合适范围内
在服务粒度大小的基础上增加服务的可控性
需要配置后台服务开关功能 单机可配置文件，其他可连数据库或缓存
可分为手动和自动控制
一般从外围延伸服务开始降级，重要性低的优先降级
需要配置降级等级等
针对秒杀、电商大促等
针对限流、超时、失败次数、故障等
秒杀或抢购限购商品，限流来限制访问量，达到限流阈值则后续请求会被降级
降级处理方案 排队页面（将用户导流到排队页面等一会儿重试） 无货（直接告知用户没货了） 错误页（活动太火爆稍后重试）
配置好超时时间和超时重试次数及机制，并使用异步机制探测回复情况
一些不稳定的Api，失败次数达到一定阈值自动降级，使用异步机制探测回复情况
如调用的远程服务挂掉了 网络、DNS故障，HTTP服务返回错误状态码，RPC服务抛出异常
降级后处理方案： 默认值（如库存服务挂了返回默认现货） 兜底数据（如广告挂了，返回提前准备好的静态页面） 缓存（之前暂存的缓存数据）
手动降级开关、批量降级顺序、限流阈值动态设置、熔断阈值动态设置等
如大促前根据业务重要程度和业务关系批量降级
技术和产品提前对业务和系统梳理 确定哪些服务可以、不可以降级，降级策略、降级顺序
是应对微服务雪崩效应的一种链路保护机制 类似股市、保险丝
当调用链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务熔断
服务熔断后不再有该节点的微服务调用，快速返回错误响应信息
检测该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路
降级目的在于应对系统自身的故障
熔断目的在于应对当前系统依赖的外部系统或者第三方系统的故障
SpringCloud官方推荐熔断组件:
请求降级报告 第4篇
微服务架构中有服务权值的概念，主要用于负载时的权重选择，同样服务降级权值也是类似，主要用于服务降级选择时的细粒度优先级抉择。所有的服务直接使用以上简单的四级划分方式进行统一处理，显然粒度太粗，或者说出于同一级的多个服务需要降级时的 降级顺序 该如何？甚至我想要人工智能化的 自动降级，又该如何更细粒度的控制？
基于上述的这些AI化的需求，我们可以为每一个服务分配一个降级权值，从而便于更加智能化的实现服务治理。而其评估的数值，同样也可以使用数学模型的方式进行 定性 与 定量 的评估出来，也可以架构师根据经验直接拍脑袋来确定。
请求降级报告 第5篇
微服务降级的配置信息是集中式的管理，然后通过可视化界面进行友好型的操作。配置中心和应用之间需要网络通信，因此可能会因网络闪断或网络重启等因素，导致配置推送信息丢失、重启或网络恢复后不能再接受、变更不及时等等情况，因此服务降级的配置中心需要实现以下几点特性，从而尽可能的保证配置变更即使达到：
服务降级-配置中心
当触发服务降级后，新的交易再次到达时，我们该如何来处理这些请求呢？从微服务架构全局的视角来看，我们通常有以下是几种常用的降级处理方案：
针对后端代码层面的降级处理策略，则我们通常使用以下几种处理措施进行降级处理：
我们已经为每个服务都做好了一个降级开关，也已经在线上验证通过了，感觉完全没问题了。
请求降级报告 第6篇
以上提供了半实际与半理论的服务降级方案，使用者可以根据其公司的实际情况进行适当的选择，而完整的方案，笔者目前也没有发现有实施过的，但可以建议有长远服务治理规划的大厂进行完整方案的研究与实施，会对未来人工智能万物互联的时代有较好的治理价值存在（个人看法）。而小厂出于成本和其发挥的价值的考虑，不建议使用这么复杂的方案，但可以实现分布式开关和简单分级降级的功能特性。
本文主要以服务降级为核心进行更加理想的治理微服务架构，其中建议运用数学领域的适当模型来实现 定性 和 定量 的合理分析和治理微服务，为未来 人工智能治理微服务（Artificial Intelligence Governance Micro Service，简称AIGMS）提供方案支持。
END
请求降级报告 第7篇
在左侧菜单栏选择 中间件 > 微服务平台 > 微服务 > 服务治理，然后单击 服务降级 页签。
单击 添加降级规则，然后配置以下参数：
配置项
规则名称
配置降级规则的名称。
调用方应用
降级在客户端生效，这里填写或选择客户端应用。
运行模式
设置降级规则的运行模式，取值如下：
拦截模式：降级规则生效。
观察者模式：降级规则不会生效，只会在 MOSN 中打印日志。
降级服务
选择或填写客户端引用的服务端服务名称。星号（*）表示所有服务。
降级方法
填写待降级的方法名。星号（*）表示所有方法。
单击 提交，然后单击 确定。
在降级规则列表中，将刚刚创建的规则状态修改为 开。
请求降级报告 第8篇
当微服务架构发生不同程度的情况时，我们可以根据服务的对比而进行选择式舍弃（即丢车保帅的原则），从而进一步保障核心的服务的正常运作。
如果等线上服务即将发生故障时，才去逐个选择哪些服务该降级、哪些服务不能降级，然而线上有成百上千个服务，则肯定是来不及降级就会被拖垮。同时，在大促或秒杀等活动前才去梳理，也是会有不少的工作量，因此建议在开发期就需要架构师或核心开发人员来提前梳理好，是否能降级的初始评估值，即是否能降级的默认值。
为了便于批量操作微服务架构中服务的降级，我们可以从全局的角度来建立服务重要程度的评估模型，如果有条件的话，建议可以使用 层次分析法（The analytic hierarchy process，简称AHP） 的数学建模模型（或其它模型）来进行定性和定量的评估（肯定比架构师直接拍脑袋决定是否降级好很多倍，当然难度和复杂度也会高许多，即你需要一个会数学建模人才），而层次分析法的基本思路是人对一个复杂的决策问题的思维和判断过程大体上是一样的。
以下是个人给出的最终评价模型，可作为服务降级的评价参考模型进行设计：
我们利用数学建模的方式或架构师直接拍脑袋的方式，结合服务能否降级的优先原则，并根据台风预警（都属于风暴预警）的等级进行参考设计，可将微服务架构的所有服务进行故障风暴等级划分为以下四种：
请求降级报告 第9篇
上面阐述了Sentinel的降级设置，还是比较灵活的；还有一点就是Sentinel的断路器是没有半开状态的，也许之后的版本会有。
半开的状态系统自动去检测是否请求有异常，没有异常就关闭断路器，有异常则继续打开断路器。具体可以参考Hystrix
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为了让大家能够在Redis上能够加深，所以这次给大家准备了一些Redis的学习资料，还有一些大厂的面试题，包括以下这些面试题
并发编程面试题汇总
JVM面试题汇总
Netty常被问到的那些面试题汇总
Tomcat面试题整理汇总
Mysql面试题汇总
Spring源码深度解析
Mybatis常见面试题汇总
Nginx那些面试题汇总
Zookeeper面试题汇总
RabbitMQ常见面试题汇总
JVM常频面试:
Mysql面试题汇总（一）
Mysql面试题汇总（二）
Redis常见面试题汇总（300+题）
请求降级报告 第10篇
由上面的说明我们了解，降级是服务可靠性保护的一种方式，通过降低业务功能或规格，避免流量过载或局部故障场景下造成服务整体不可用、从而影响核心特性。
但是我们也明白，本身降级是有损的，会对被降级服务的使用方造成影响。因此，当服务自身执行相关降级动作后，我们需要快速发现、并告警通知到被影响服务，避免降级给第三方服务造成影响。
这里，我们主要针对接口访问层面的降级操作，通过标准化日志打印、写入日志流的方法（利用日志组件自动实现），实现基于日志侧感知能力的降级发现与快速告警。
日志格式设计参考：
具体发现告警流程：
参考资料：
请求降级报告 第11篇
网站响应速度快慢
速度：网站处理用户请求的速度
根据网站架构、基础设施：
根据性能测试工具测试报告：
根据基础设施和资源利用率：
测试前一定要了解系统业务场景
通过历史数据判断调用最多、承受压力最大的接口
用户发出请求到用户收到系统处理请求后的结果所需要的时间
并发数是系统能同时处理请求的数目即同时提交请求的用户数目。
吞吐量是系统单位时间内系统处理的请求数量
重要参数：
服务器每秒可以执行的查询次数
服务器每秒处理的事务数 事务可理解为客户发出请求到收到服务器的过程
并发数是系统能同时处理请求的数目即同时提交请求的用户数目
一般取多次请求的平均响应时间
备注： 访问一个页面会请求服务器2次 — 2个QPS，一次访问 — 1个TPS
性能计数器是描述服务器或者操作系统的一些数据指标如内存使用、CPU使用、磁盘与网络I/O等情况。
不去管系统资源的使用情况，对系统继续加大请求压力，直到服务器崩溃无法再继续提供服务。
模拟真实场景，给系统一定压力，看看业务是否能稳定运行。
LoadRunne 商业的性能测试工具
Galtling 一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具
ab 全称为 Apache Bench 。非常实用一款测试工具。
Fiddler 抓包工具，它可以修改请求的数据，甚至可以修改服务器返回的数据，功能非常强大，是Web 调试的利器。
HttpWatch 可用于录制HTTP请求信息的工具
性能优化前需要对请求过程的各个环节分析，排查出可能出现性能瓶颈的地方，定位问题。
问题如下：
持续更新中…
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请求降级报告 第12篇
开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。
对于降级而言，当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，则需要执行手动或自动降级，其核心目的就是保证核心服务可用，即使是有损的。
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，并给出对应的降级预案：