电商项目怎样处理或用啥技术解决高负载、高并发、高可用性问题( 六 )
至于具体到单机层面，技术跟以前没有太大的差别，主流reactor模型，上层你想做成事件模型（redis）还是多线程（主要java框架，比如netty）看你自己的取舍了。
缩减流量 缩减流量的时候有个装逼的名字叫做柔性可用，怎么说了，在当前的资源(也可能有资源但是时间不够)下，系统吞吐量怎么做都达不到峰值的实际流量，那么怎么办呢？对流量下刀，让流量减少。主要有几个手段：降级/限流/预加载
降级就是说在高峰期间把一些非核心流程的服务降级甚至屏蔽，减少系统的流量以及压力。比如电商商品详情页的评论，这个时候就可以考虑干掉，大家的重心都在抢商品了，屏蔽掉最高峰几分钟就好。
限流就是说我先预估好我这个服务能够承受多少流量，比如说A请求我可以承1000qps，那好，我就设定这个线，超过这个量的，不好意思，哥承受不了，慢慢等。京东，阿里双时候也有一些错误页面就是这里设置的。当然这里有一个要注意的是避免用户重复刷新。
预加载就是说我先把你需要的一些数据在低峰的时候给你，避免等到高峰期大家一窝蜂都问我要，当你微信红包春晚那一晚就做了这些事情
熔断
好了，上面说的都是怎么做到让系统吞吐量 \u0026gt; 实际流量。 那么事情往往不能如愿，流量就是\u0026gt;系统吞吐量了怎么办呢？这时候首要做的事情就是熔断了。
熔断就是说我在发现下游系统服务异常的时候，我先不往下请求了，避免大家都玩完。
其实就是一种避免情况变得更坏的措施了，和前面的降级有些像，不过降级我们可以更有选择的，主动去做，要熔断的时候都是情况已经很糟糕了，做这个就是避免变得更糟糕。
运维系统
对于一个大型的系统，你服务的异常能否及时发现，能否自动化恢复/扩容，这些对于你服务的质量都是非常重要的。大型系统最怕的是雪崩，如果能尽早发现问题，雪崩发生的可能性就能大大的降低；同时，在异常发生时，还需要人工一步步去操作，出事的可能性又要增加很多，所以在事前做好事故预防，事情发生的时候能够简化技术人员的操作是有必要的，最好能够完全的自动化。只有做好了这些事情，那么我们的系统才能更小的几率发生故障，更快的恢复起来。
容灾把上面的都搞完了，这时候你觉得已经高枕无忧了，再也不用过担惊受怕的日子了。然后某一天晚上，手机上一堆告警，然后大家一同折腾发现：ca，某电缆被挖断了。
好吧，你说，这怪不了我了，难不成我还把所有电缆守着不成。可是业务不干啊，你不说你sla 四个9么？现在我们有多久没有用户下单了，损失了多少GMV………
这个时候你才发现。原来电缆挖断了也归我管，这就是容灾了。
容灾做起来可大可小，像上面的挖断光纤也要支持容灾的话，那基本就是四个9以上的可用级别了，目前真正做到这些的也就那几家大户，为啥，要钱啊。两地三中心，总得找三个机房吧，机房之间数据的同步，总不能全部走互联网吧，光纤是要几根的吧。
当然除了这种异地灾备，同一机房内的灾备也是有必要的，比如某个机架坏了，某块磁盘坏了，某家供应商系统挂了，怎么办。
这一块做的也不是很多（好吧，我认怂），目前手上做过的事情主要是两个方向： 隔离，冗余\u0026amp;热切
隔离：
比如说机房的机器布置，不要某一类的服务都部署到同一个机架上面，那么好了，如果这个机架坏了，这个服务就完全不可用力。所以同一类服务要切割到不同机架\u0026amp;线路上面去。其他的像供应商如果出现故障也是，比如你接入多家支付厂商，总不能第一家坏了我其他的也不可用，就是这个意思。
冗余：
其实上面已经说了，就是说不要把所有的鸡蛋放到一个篮子里面，多留几分。假如每个部分的可用率是99%，那么几个部分同时失败的概率就低很多了。
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