让你的系统“坚挺不倒”的最后一个大招——“降”级

  

如果这是第二次看到我的文章,欢迎文末扫码订阅我哟~  

本文长度为4069字,建议阅读11分钟。

 

也许你对降级已经有了一些认识,认真看完,我想这篇文章可能会给你带来一些新的收获~

 

 

前面两篇我们已经聊过了「熔断」()和「限流」(),这次我们聊的就是「高可用三剑客」中剩下的「降级」。

 

不知道这里有多少小伙伴接触过阿里的开放平台。在每次大促的时候,阿里都会发布这样的一个公告。

 

让你的系统“坚挺不倒”的最后一个大招——「降级」

 

这些调整就是「降级」工作,目的是为了腾出更多资源给核心程序使用,以最大化保证核心业务的可用性,因此就必然需要对非核心业务执行一些降级处理。

 

 

一、什么是「降级」

降级的目的用一句话概括就是:将有限的资源效益最大化

 

什么样才是效益最大化呢?就像下面这个例子:

z哥有3个东西要买,一个3000的A、一个700的B、一个1200的C,对z哥的重要程度A>B>C。但此时,z哥手里只有3000块钱,你说z哥该怎么选才能把钱花的最多?必然是选A咯。

 

 

根据28原则,我们知道一个系统80%的效益是由最核心的20%的功能产出的。剩下的20%效益需要投入80%的资源才能达到。

 

这就意味着,假如系统平时需要花费100%资源做100%的事情,如果现在访问量增多3倍的话必定扛不住()。那么,在不增加资源的情况下,我希望系统不能宕机,依旧能正常工作,必然需要让出那解决剩下20%问题的80%资源。如此一来,理论上这100%的资源就可以支撑原先5倍的访问量。副作用是功能的完整性上受损80%。

 

当然,在实际的场景中不会降级掉80%的功能这么夸张,毕竟还得为用户的体验考虑。

 

举个电商场景典型的例子,在大促的时候,最重要的是什么?转化咯~赚钱咯~ 那么这个时候如果说「评论」功能占用了很多资源,你会怎么处理?其实我们可以选择临时关闭提交评论入口、关闭翻页功能等等,让下单的过程有更多的资源来处理。

 

常见的降级方案表现形式无非以下三种类型。

 

牺牲用户体验

为了减少对「冷数据」的获取,禁用列表的翻页功能。

 

为了放缓流量进入的速率,增加验证码机制。

 

为了减少“大查询”浪费过多的资源,提高筛选条件要求()。

 

用通用的静态化数据代替「千人千面」的动态数据。

 

甚至更简单粗暴的,直接挂一个页面显示「XX功能在XX时间内暂时关闭」。

 

此类方案虽然或多或少降低了用户的体验,但是在某些时期,有些功能并不是「刚需」。以此换取对系统的保护是笔划算的买卖。

 

牺牲功能完整性

还有一些功能是「防御性」的,如果愿意冒险“裸奔”一段时间也会带来可观的资源节约

 

比如通过临时关闭「风控」、取消部分「条件是否满足」的判断()等操作,减少这类「验证」动作以释放更多的资源。

 

又或者将原本info、warning级别的日志采集关闭或者直接不采集,仅采集error以及fault级别的日志。

 

牺牲时效性

一个事件发生后立马看到效果是一个很符合「思维惯性」的东西。但是根据之前的一篇文章()我们知道,时效性这个东西一旦涉及到网络传输是不存在真正的“实时”的。但是为了尽可能快的将处理后的结果反映到相关的地方,你会做很多努力。比如库存的及时同步。

 

如果在特殊时期,能够临时降低对时效性的要求(),也是一个有不错收益的方案。

 

比如原先在商品页会显示当前还剩多少个库存,现在可以调整成固定显示「有货」。

 

以及将一些原本就是异步进行的操作,处理效率放缓,甚至暂缓一段时间。如,送积分、送券等等。

让你的系统“坚挺不倒”的最后一个大招——“降”级