服务降级和服务熔断

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服务熔断

  在微服务架构中，微服务之间的数据交互通过远程调用完成，微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，此时如果链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，那么对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，导致“雪崩效应”。
  服务熔断是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。例如在高压电路中，如果某个地方的电压过高，熔断器就会熔断，对电路进行保护。同样，在微服务架构中，熔断机制也是起着类似的作用。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，不再有该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路。

  在Spring Cloud框架里，熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内20次调用失败，就会启动熔断机制。
  服务熔断解决如下问题： 1. 当所依赖的对象不稳定时，能够起到快速失败的目的；2. 快速失败后，能够根据一定的算法动态试探所依赖对象是否恢复。

服务降级

  服务降级是指 当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心业务正常运作或高效运作。说白了，就是尽可能的把系统资源让给优先级高的服务。
  资源有限，而请求是无限的。如果在并发高峰期，不做服务降级处理，一方面肯定会影响整体服务的性能，严重的话可能会导致宕机某些重要的服务不可用。所以，一般在高峰期，为了保证核心功能服务的可用性，都要对某些服务降级处理。比如当双11活动时，把交易无关的服务统统降级，如查看蚂蚁深林，查看历史订单等等。

  服务降级主要用于什么场景呢？当整个微服务架构整体的负载超出了预设的上限阈值或即将到来的流量预计将会超过预设的阈值时，为了保证重要或基本的服务能正常运行，可以将一些 不重要 或 不紧急 的服务或任务进行服务的 延迟使用 或 暂停使用。
  降级的方式可以根据业务来，可以延迟服务，比如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 ；或者在粒度范围内关闭服务，比如关闭相关文章的推荐。

  
  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？

  
  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：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）。

服务熔断和服务降级的区别

  触发原因不太一样，服务熔断一般是某个服务（下游服务）故障引起，而服务降级一般是从整体负荷考虑；
  管理目标的层次不太一样，熔断其实是一个框架级的处理，每个微服务都需要（无层级之分），而降级一般需要对业务有层级之分（比如降级一般是从最外围服务开始）
  实现方式不太一样，服务降级具有代码侵入性(由控制器完成/或自动降级)，熔断一般称为自我熔断。

限流：限制并发的请求访问量，超过阈值则拒绝；
降级：服务分优先级，牺牲非核心服务（不可用），保证核心服务稳定；从整体负荷考虑；
熔断：依赖的下游服务故障触发熔断，避免引发本系统崩溃；系统自动执行和恢复