讓你的系統「堅挺不倒」的最後乙個大招 降級

2021-09-17 06:05:40 字數 4371 閱讀 4090

也許你對降級已經有了一些認識,認真看完,我想這篇文章可能會給你帶來一些新的收穫~

前面兩篇我們已經聊過了「熔斷」(如何在到處是「雷」的系統中「明哲保身」?這是第一招)和「限流」(想通關「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」。

不知道這裡有多少小夥伴接觸過阿里的開放平台。在每次大促的時候,阿里都會發布這樣的乙個公告。

▲2023年雙12的公告內容

這些調整就是「降級」工作,目的是為了騰出更多資源給核心程式使用,以最大化保證核心業務的可用性,因此就必然需要對非核心業務執行一些降級處理。

降級的目的用一句話概括就是:將有限的資源效益最大化。

什麼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,乙個3000的a、乙個700的b、乙個1200的c,對z哥的重要程度a\u0026gt;b\u0026gt;c。但此時,z哥手裡只有3000塊錢,你說z哥該怎麼選才能把錢花的最多?必然是選a咯。

根據28原則,我們知道乙個系統80%的效益是由最核心的20%的功能產出的。剩下的20%效益需要投入80%的資源才能達到。

這就意味著,假如系統平時需要花費100%資源做100%的事情,如果現在訪問量增多3倍的話必定扛不住(需要300%的資源)。那麼,在不增加資源的情況下,我希望系統不能宕機,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。***是功能的完整性上受損80%。

當然,在實際的場景中不會降級掉80%的功能這麼誇張,畢竟還得為使用者的體驗考慮。

常見的降級方案表現形式無非以下三種型別。

1.犧牲使用者體驗

為了減少對「冷資料」的獲取,禁用列表的翻頁功能。

為了放緩流量進入的速率,增加驗證碼機制。

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)。

用通用的靜態化資料代替「千人千面」的動態資料。

甚至更簡單粗暴的,直接掛乙個頁面顯示「xx功能在xx時間內暫時關閉」。

此類方案雖然或多或少降低了使用者的體驗,但是在某些時期,有些功能並不是「剛需」。以此換取對系統的保護是筆劃算的買賣。

2.犧牲功能完整性

還有一些功能是「防禦性」的,如果願意冒險「裸奔」一段時間也會帶來可觀的資源節約。

比如通過臨時關閉「風控」、取消部分「條件是否滿足」的判斷(如,將積分商品新增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級別的日誌採集關閉或者直接不採集,僅採集error以及fault級別的日誌。

3.犧牲時效性

乙個事件發生後立馬看到效果是乙個很符合「思維慣性」的東西。但是根據之前的一篇文章(分布式系統關注點——資料一致性)我們知道,時效性這個東西一旦涉及到網路傳輸是不存在真正的「實時」的。但是為了盡可能快的將處理後的結果反映到相關的地方,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秒內生效變成30秒生效),也是乙個有不錯收益的方案。

比如原先在商品頁會顯示當前還剩多少個庫存,現在可以調整成固定顯示「有貨」。

以及將一些原本就是非同步進行的操作,處理效率放緩,甚至暫緩一段時間。如,送積分、送券等等。

講了這麼多,降級具體實施起來要怎麼做呢?

主要分為兩個環節:定級定序和降級實現。

定級定序

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」,它決定了在什麼情況下可以拋棄它以保證剩下的功能可用。

類似於給日誌定義級別一樣,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。5的級別最低最先可以被降級掉。

一旦當系統壓力過大的時候,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字,比如序號1~9,序號9最先被降級。

然後,你可以以每個程式所支撐的上游程式/功能數量作為乙個參考標準。比如,同樣是級別5的程式,乙個支撐了上游5個功能,乙個支撐了10個功能,很顯然前者的序號應該更大,更先被降級。

當然,根據所支撐的功能數量只是乙個「業務無關性」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。(這裡可以擴充套件了解一下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:某個程式所依賴的下游程式的級別不能低於該程式的級別。

為什麼呢?因為一旦所依賴的程式被降級了,自然會導致其所支撐的所有上游程式不可用。所以,其上游程式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。

降級實現

首先要制定觸發機制。這同熔斷、限流一樣,什麼時候該觸發「降級」這個動作也需要依賴提前制定的一些策略。這部分內容和前面兩篇(熔斷、限流)類似,無非是介面的超時率、錯誤率,或者系統的資源耗用率等,這裡就不重複展開了。

當程式發現滿足了降級條件進入「降級模式」後,程式該如何處理請求呢?

全域性變數 int _runlevel = 3;  //執行系統級別,預設值5全部變數 int _runindex = 7;  //執行系統序號,預設值9//以下是乙個level=4、index=8的功能示例。if(mylevel \u0026gt; _runlevel and myindex \u0026gt; _runindex)else
題外話:通過aop+註解(特性)的方式來做上面的if判斷是乙個爽的事情。

雖然處理請求的方式有很多,但特別強調的是,要實現的降級策略要盡可能的簡單。因為「邊際效應」的存在,為了應對突發狀況把事情反而搞複雜了就得不償失了。

那麼在實現部分,如果是前端。我們比較常見的是:

這裡面除了禁用按鈕外,大部分事情都可以在接入層,如nginx中處理掉,這樣可以避免對業務專案的**侵入。

如果是後端程式的話,針對「讀」型別的操作,可以將「// 進入降級模式」部分**寫成下面的樣子:

後端部分如果有使用一些中介軟體的話,直接在中介軟體(rpc、mq**等)中處理掉是極好的(一般會內建乙個fallback介面待實現),如此也可以避免對業務**的侵入。

最後我們來聊聊後端程式的「寫」問題。

快取是大型系統中的常客,隨著系統規模越大,為了在效能和成本上尋求更優,不可避免的會增加複雜度引入多級快取。如此就會變成:本地快取 --\u0026gt; 分布式快取 --\u0026gt; db/源服務,這樣的乙個層層遞進的關係。

平時的**可能是這樣的:

if(write資料庫(data) == true)    else}else
在高負載時期,我們可以降低對一致性的要求。將耗時的「資料落盤」操作降級為「非同步」進行。

if(write分布式快取(data) == true)else
甚至,如果可以的話能做的更徹底,同步到分布式快取也非同步進行。

write本地快取(data);    pushmessage(data); //發出的訊息可以通過集中式的mq、也可以直接寫本地磁碟。return success;
資料庫是系統的最後一座堡壘,非非非常極端的情況下,我們可以把一些「寫資料」操作在「資料庫訪問框架」中給禁用了,讓給所有資源都給到「讀資料」。使得系統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方式,但是真正要把降級最好是乙個任重而道遠的過程。

從方案的角度來說,如果降級的過程需對每個功能/程式逐一進行,那麼理論上10個功能點就可以產生p(10,10)= 3628800種方案。

再從現實的角度來說,流量又是不可**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。

所以這是乙個需要長期不斷打磨和調優的過程。

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