降级预案
日志级别
需要对系统进行梳理，哪些是可以降级的，哪些是需要誓死保护的，可以参考日志级别。
- 一般：有些服务因为网络抖动或者服务上线而超时，可以自动降级。
- 警告：有些服务成功率有波动（95%-100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送警告。
- 错误：比如错误率低于 90%，或者数据库连接池爆了，或者访问量猛增到系统承受的最大阀值，可以根据情况自动降级或者人工降级。
- 严重错误：特殊原因数据错误，此时需要紧急人工降级。
完整链路降级
降级的功能点主要从服务端链路考虑，即根据用户访问的服务调用链路来梳理哪里需要降级
- 页面降级：在大促或者某些特殊情况下，某些页面占用了一些稀缺服务资源，在紧急情况下可以对其整个降级，以达到丢卒保帅；
- 页面片段降级：比如商品详情页中的商家部分因为数据错误了，此时需要对其进行降级；
- 页面异步请求降级：比如商品详情页上有推荐信息/配送至等异步加载的请求，如果这些信息响应慢或者后端服务有问题，可以进行降级；
- 服务功能降级：比如渲染商品详情页时需要调用一些不太重要的服务：相关分类、热销榜等，而这些服务在异常情况下直接不获取，即降级即可；
- 读降级：比如多级缓存模式，如果后端服务有问题，可以降级为只读缓存，这种方式适用于对读一致性要求不高的场景；
- 写降级：比如秒杀抢购，我们可以只进行Cache的更新，然后异步同步扣减库存到DB，保证最终一致性即可，此时可以将DB降级为Cache。
- 爬虫降级：在大促活动时，可以将爬虫流量导向静态页或者返回空数据，从而保护后端稀缺资源。
自动降级策略
自动降级是根据系统负载，资源使用情况，SLA 等指标进行降级
- 超时降级：当访问的数据库/http服务/远程调用响应慢或者不响应可以设置超时自动降级。
- 统计失败次数降级：有时候依赖一些不稳定的API，比如调用外部机票服务，当失败调用次数达到一定阀值自动降级；然后通过异步线程去探测服务是否恢复了，则取消降级。
- 故障降级：当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。
- 限流降级：当我们去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，此时开发者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）。
降级方式
- 人工开关降级：在大促期间通过监控发现线上的一些服务存在问题，这个时候需要暂时将这些服务摘掉。
- 读服务降级：对于读服务降级一般采用的策略有：暂时切换读（降级到读缓存、降级到走静态化）、暂时屏蔽读（屏蔽读入口、屏蔽某个读服务）。
- 写服务降级：一刀切停止写服务，或者写入消息队列
限流算法
- 计数器法：实现简单，精度不高，重置节点时无法处理突发请求
- 滑动窗口：滑动窗口的窗口越小，则精度越高，相应的资源消耗也更高。
- 漏桶算法 : 限制的是流出速率，突发请求要排队，对服务保护较好；流入随机，流出固定
- 令牌桶算法 ：限制的是平均流入速率，允许一定程度突发请求（无需排队）。
限流方法对比
计数器 VS 滑动窗口 计数器算法是最简单的算法，可以看成是滑动窗口的低精度实现。滑动窗口由于需要存储多份的计数器（每一个格子存一份），所以滑动窗口在实现上需要更多的存储空间。也就是说，如果滑动窗口的精度越高，需要的存储空间就越大。
令牌桶和漏桶对比：
令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌，请求是否被处理需要看桶中令牌是否足够，当令牌数减为零时则拒绝新的请求；漏桶则是按照常量固定速率流出请求，流入请求速率任意，当流入的请求数累积到漏桶容量时，则新流入的请求被拒绝； 令牌桶限制的是平均流入速率，允许一定的突发请求；而漏桶主要目的是平滑流出速率；
开源限流组件
参考
https://blog.csdn.net/ityouknow/article/details/81230412
https://www.jianshu.com/p/1dbc1a19fa8c