我们在开发高并发系统时有三把利器来保护系统：缓存，降级和限流。这边文章来重点聊一聊降级。当访问量剧增，服务出现问题（响应时间慢或者不响应）或者非核心业务影响到核心流程时，仍然需要保证服务是可用的，即使是有损的服务。
系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。下面提供几种实际工作中遇到的或者见到的一些降级方案。
降级的最终目的是保证核心服务的可用性，即使是有损的。有些服务是无法降级的（如加入购物车，结算）。
降级预案
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。
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。
自动开关降级
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）。
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
写服务在大多数场景下是不可降级的，不过可以通过一些迂回战术来解决问题。比如将同步操作转换为异步操作，或者限制写的量/比例。
比如扣减库存一般这样操作：
方案1：
1、扣减DB库存，2、扣减成功后更新Redis中的库存；
方案2：
1、扣减Redis库存，2、同步扣减DB库存，如果扣减失败则回滚Redis库存；
前两种方案非常依赖DB，假设此时DB性能跟不上则扣减库存就会遇到问题；因此我们可以想到方案3：
1、扣减Redis库存，2、正常同步扣减DB库存，性能扛不住时降级为发送一条扣减DB库存的消息，然后异步进行DB库存扣减实现最终一致即可；
这种方式发送扣减DB库存消息也可能成为瓶颈；这种情况我们可以考虑方案4：
1、扣减Redis库存，2、正常同步扣减DB库存，性能扛不住时降级为写扣减DB库存消息到本机，然后本机通过异步进行DB库存扣减来实现最终一致性。