为什么需要降级

在开发高并发系统时，有很多方法来保护系统，如：缓存、降级、限流等。下面将介绍一下降级的策略。当系统访问量增多，服务响应时间长或者非核心服务影响了核心服务的性能时。这是如果需要保证核心服务的可用性，就需要对非核心业务执行一些降级处理。系统可以根据关键数据进行自动降级，也可以配置开关进行人工降级。

降级策略分类

降级按照是否可以自动化分为：自动开关降级和人工开关降级。按照读写功能可以分为：读服务降级和写服务降级。当从用户访问的整条链路来看，将会有以下多级
降级策略：

• 页面降级：当在大促时，某些页面占用了稀缺资源，可以对整个页面进行降级；当页面上会异步加载推荐信息等一些非核心的业务时，此时如果响应变慢，则可以进行降级处理。

• 服务读降级：一般情况下，分布式应用当中都会有缓存，查询频率比较高的数据，一般都会从缓存中获取。但是有一些数据，如果直接从缓存中获取的话，有可能造成客户的投诉。比如用户账户余额，这个一般只从DB里面获取，而且是主库里面去读取。当大促来临时，此时可以降级为从库里面或者缓存里面去获取余额信息。

• 服务写降级：在秒杀抢购业务中，由于并发的数量比较大。除了在各个层面上限流、使用队列等方式应对，还可以对写库进行降级，可以将库存扣减操作在内存中进行，当高峰过去之后，再异步的同步至DB中做扣减操作。

• 其他类型：如在系统繁忙时，可以将爬虫的流量直接丢弃。当高峰过后，再自动恢复。秒杀业务中，风控系统可以识别刷子/机器人，然后可以直接对这些用户执行拒绝服务。

自动开关降级

自动降级是根据系统负载、资源使用情况等指标进行降级操作。

• 超时降级

当访问的数据库/HTTP服务/远程调用响应慢，如果此服务不是核心服务的话，可以在超时后执行自动降级。如商品详情页中的评论信息，可以在查询超时后直接降级，然后前端可以再进行单独的评论信息的查询。

• 统计失败次数降级

当系统依赖外部的接口调用失败达到一定次数时，可以自动降级。然后开启一个异步的线程去探测是否恢复，恢复后执行自动取消降级（银行/第三方渠道系统出现故障）。

• 故障降级

这里面的故障大多是指内部系统的故障。当系统发生故障时，处理的方案可以有：默认值（库存默认有货）、兜底数据（广告系统挂了，可以直接返回之前准备好的静态页面）、缓存等。

• 限流降级

当系统负载过大时，可以使用排队页面、无货或者错误页等。这里面会用到降级的一些技术方案，可以参考笔者的《分布式系统降级策略》。

人工开关降级

在大促期间可以通过线上监控发现一些问题。如果此时系统不能自动降级，就需要人工介入了。例如有些后台的定时任务，会占用一部分的系统资源。此时如果系统处于高负载的运行，则可以手工停掉定时任务。待峰值过去之后再恢复启动。通常情况下开关的配置文件会放到配置中心，配置中心的实现方式可以通过ZooKeeper、Redis、Consul等。

另外，对于新系统在进行灰度测试时，可以通过开关来控制是否引流。当发现灰度环境有问题时，可以通过开关降级，切换到线上环境中去。

使用hystrix进行降级

Hystrix最开始由Netflix(看过美剧的都知道,它是一个美剧影视制作的巨头公司)开源的，后来由Spring Cloud Hystrix基于这款框架实现了断路器、线程隔离等一系列服务保护功能,该框架的目标在于通过控制访问远程系统、服务和第三方库的节点，从而延迟和故障提供更强大的容错能力。hystrix具备服务降级、服务熔断、线程和信号隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。起到了微服务的保护机制,防止某个单元出现故障.从而引起依赖关系引发故障的蔓延，最终导致整个系统的瘫痪。

1. 问题的产生

假设我们有一个服务，然后需要去调用订单服务获取订单信息，但是订单服务调用失败（服务瘫痪），此时，不能返回空，或者报错，这样容易造成整个调用链异常，甚至导致整个服务瘫痪，因此这个时候我们可以提供降级，远程请求查询失败（查询db），但我们可以降级去查询缓存。

引入pom：

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId></dependency>

• 通过注解的方式实现

controller：

@RestController
public class OrderController {@Resourceprivate OrderService orderService;/*** 获取订单信息*/@GetMapping("/order")public String getOrderInfo(@RequestParam Long orderId) {return orderService.orderDetail(orderId);}
}

Service：

@Service
@EnableHystrix
public class OrderService {@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackException")public String orderDetail(Long orderId) {//模拟远程调用订单详情服务return remoteOrderDetail(orderId);}/*** 远程调用订单失败从缓存获取订单详情*/public String fallbackException(Long orderId) {//模拟缓存查询return "获取缓存订单成功";}public String remoteOrderDetail(Long orderId) {//模拟调用远程订单详情服务if (orderId < 0) {throw new IllegalArgumentException("订单号非法");}return "获取db订单成功";}
}

通过注解@EnableHystrix开启降级，然后通过 @HystrixCommand(fallbackMethod = “fallbackException”)注解，指定降级的方法即可。

验证结果：

正常情况：

异常情况：

• 自定义方式实现

1. 自定义继承HystrixCommand

package com.lht.boot.distribution.hystrix;import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;/*** 自定义*/
public class HystrixStubbedFallback extends HystrixCommand<String> {public HystrixStubbedFallback() {super(setter());}private static Setter setter() {HystrixCommandProperties.Setter commandProperties = HystrixCommandProperties.Setter().withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD)//是否 启用降级，如果启用则在超时或异常时调用.withFallbackEnabled(true)//fallback方法的信号量配置，如果超过了信号量配置，则不会再调用getFallback方法，而是快速失败.withFallbackIsolationSemaphoreMaxConcurrentRequests(100)//隔离策略为THREAD时，当执行线程执行超时时，是否 进行中断处理，即Future#cancel(true) 处理，默认为false.withExecutionIsolationThreadInterruptOnFutureCancel(true)//隔离策略为THREAD时，当执行线程执行超时时，是否 进行中断处理，默认为true.withExecutionIsolationThreadInterruptOnTimeout(true)//是否启用执行超时机制，默认为true.withExecutionTimeoutEnabled(true)//执行超时时间，默认为1000毫秒，如果命令时线程隔离，且配置了withExecutionIsolationThreadInterruptOnTimeout=true//则执行线程中断处理，如果命令是信号量隔离，则进行终止操作，因为信号量隔离与主线程是在一个线程中执行，其不会中断线程处理，所以要//根据实际情况来采用是否用信号量隔离，尤其涉及网络访问的情况.withExecutionTimeoutInMilliseconds(1000);return Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup")).andCommandPropertiesDefaults(commandProperties);}/*** 触发业务的方法*/@Overrideprotected String run() {throw new RuntimeException("failure for example"); //模拟异常用于触发回滚}/*** run方法失败后执行*/@Overrideprotected String getFallback() {return "有货";}}

验证结果：

 @Testpublic void test() {HystrixStubbedFallback command = new HystrixStubbedFallback();//执行结果String result = command.execute();//执行是否失败了，如抛出了异常boolean failedExecution = command.isFailedExecution();//响应是否超时boolean responseTimedOut = command.isResponseTimedOut();//是否是getFallback返回的响应boolean responseFromFallback = command.isResponseFromFallback();//获取失败后执行的异常。即run方法抛出的异常Throwable failedExecutionException = command.getFailedExecutionException();System.out.println("响应是否超时: " + responseTimedOut);System.out.println("执行是否失败了: " + failedExecution);System.out.println("是否是getFallback返回的响应: " + responseFromFallback);System.out.println("返回的结果: " + result);System.out.println("获取失败后执行的异常: "+failedExecutionException.getMessage());}

阿里sentinel实现降级

• Sentinel 是什么？

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel官网

• 使用Sentinel

使用前一定要阅读官网 Sentinel官网

这里使用我们利用了nacos将降级规则持久化到nacos。

1. pom

  <dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-core</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId></dependency><!-- Sentinel 针对 Nacos 作了适配，底层可以采用 Nacos 作为规则配置数据源 --><dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId></dependency>

2. yml配置

spring：cloud:sentinel:transport:dashboard: XXXXXXXXXX:8070 #配置sentinel dashboard地址port: 8721 #指定和控制通信的端口，默认值8719，如不设置，会自动从8719开始扫描，依次+1，直到找到未被占用的端口datasource:#degrade是数据源名，可以自行随意修改degrade:nacos:server-addr: 10.100.217.145:8848dataId: ${spring.application.name}-degrade-rulesgroupId: SENTINEL_GROUPrule-type: degrade

定义一个Controller，通过注解@SentinelResource写上你要定义的规则资源名称，SentinelResource注解支持文档

    /*** 根据id查询** @param id 主键* @return 查询结果话题*/@ApiOperation("根据id查询（降级）")@ApiImplicitParams({@ApiImplicitParam(paramType = PATH, dataType = INTEGER, name = "id", value = "主键id", required = true)})@GetMapping("/{id}")@ResponseBody@SentinelResource(value = "tcly-operations-center-degrade-rules", blockHandlerClass = TopicExceptionUtils.class, blockHandler = "queryException")public CommonResult<TopicVO> query(@PathVariable Long id) {if (id <= 0) {//模拟接口运行时抛出异常throw new IndexOutOfBoundsException();}return CommonResult.success(entityToVo(service.getById(id)));}

处理异常的代码：

public class TopicExceptionUtils {/*** 隐藏构造器*/private TopicExceptionUtils(){}/*** 话题查询降级处理* @param id 查询条件* @param blockException 降级异常* @return 失败结果*/public static CommonResult<TopicVO> queryException(Long id, BlockException blockException) {return CommonResult.failed("根据id：" + id + "查询失败，进行降级处理");}

以上就是所有的代码了；

下面通过sentinel dashboard配置规则：

资源名称就是@SentinelResource的value：

在dashboard配置之后，dashboard会通过自动同步到nacos

进行调用测试：

操作失败是正常情况下的返回

出现降级