微服务服务降级策略踩坑实录
最近在构建模型监控平台时，遇到一个典型的微服务降级问题。我们的ML推理服务在高峰期经常出现响应超时，导致整个推荐系统雪崩。
问题复现步骤
- 在生产环境模拟高并发请求（使用JMeter压测）
- 观察到推理服务QPS从500下降到300
- 请求延迟从平均50ms上升到300ms
- 最终服务完全不可用
核心监控指标配置
# Prometheus监控配置
- 响应时间99%分位数 > 200ms
- QPS下降超过50%
- 错误率 > 10%
- 线程池拒绝率 > 5%
告警配置方案
在Grafana中设置以下告警规则：
# 降级触发条件
- 指标：http_request_duration_seconds
- 条件：平均值 > 150ms 连续5分钟
- 动作：自动切换到降级模式
- 指标：jvm_threads_daemon
- 条件：线程数 > 80% 阈值
- 动作：触发服务限流
解决方案实施
最终采用Hystrix实现熔断降级，配置了：
- 超时时间：300ms
- 熔断阈值：50%错误率
- 半开时间：30秒
这套方案有效避免了服务雪崩，将系统可用性从70%提升到99%以上。
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