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一：什么是服务过载?
服务过载就是服务的请求量超过服务所能承受的大值，从而导致服务器负载过高，响应延迟加大，用户侧表现就是无法加载或者加载缓慢，这会引起用户进一步的重试，服务一直在处理过去的无效请求，导致有效请求跌 0，甚至导致整个系统产生雪崩。
二：为什么会发生服务过载？
互联网天生就会有突发流量，秒杀，抢购，突发大事件，节日，甚至恶意攻击等，都会造成服务承受平时数倍的压力，微博经常出现某明星官宣结婚或者离婚导致服务器崩溃的场景，这就是服务过载。
三：过载保护的好处
主要是为了提升用户体验，保障服务质量，在发生突发流量时仍然能够提供一部分服务能力，而不是整个系统瘫痪，系统瘫痪就意味着用户流失，口碑变差，夫妻吵架，甚至威胁生命安全
四：如何判断过载
通常判断过载可以使用吞吐量，延迟，CPU 使用率，丢包率，待处理请求数，请求处理事件等等。微信使用在请求在队列中的平均等待时间作为判断标准，就是从请求到达，到开始处理的时间。
为啥不使用响应时间？因为响应时间是跟服务相关的，很多微服务是链式调用，响应时间是不可控的，也是无法标准化的，很难作为一个统一的判断依据。
那为什么不使用 CPU 负载作为判断标准呢， 因为 CPU 负载高不代表服务过载，因为一个服务请求处理及时，CPU 处于高位反而是比较良好的表现。实际上 CPU 负载高，监控服务是会告警出来，但是并不会直接进入过载处理流程。
五、过载保护策略
1：业务优先级
对于不同的业务场景优先级是不同的， 比如登录场景是重要的业务，不能登录一切都白瞎，另外支付消息比普通消息优先级高，因为用户对金钱是更敏感的，但普通消息又比朋友圈消息优先级高，所以在微信内是天然存在业务优先级的。
用户的每个请求都会分配一个优先级，并且在微服务的链式调用下，下游请求的优先级也是继承的，比如我请求登录，那么检查密码等一系列的的后续请求都是继承登录优先级的，这就保证了优先级的一致性。
2. 用户优先级
很明显，只基于业务优先级的控制是不够的，首先不可能因为负载高，丢弃或允许通过一整个业务的请求，因为每个业务的请求量很大，那一定会造成负载的大幅波动，另外如果在业务中随机丢弃请求，在过载情况下还是会导致整体成功率很低。
为了解决这个问题，可以引入用户优先级，首先用户优先级也不应该相同，对于普通人来说通过 hash 用户 ID，计算用户优先级，为了防止出现总是打豆豆的现象，hash 函数每小时更换，跟业务优先级一样，单个用户的访问链条上的优先级总是一致的。
这里有个疑问，为啥不采用会话 ID 计算优先级呢，从理论上来说采用会话 ID 和用户 ID 效果是一样的，但是采用会话 ID 在用户重新登录时刷新，这个时候可能用户的优先级可能变了，在过载的情况下，他可能因为提高了优先级就恢复了，这样用户会养成坏习惯，在服务有问题时就会重新登录，这样无疑进一步加剧了服务的过载情况。
因为引入了用户优先级，那就和业务优先级组成了一个二维控制平面，根据负载情况，决定这台服务器的准入优先级
B,U，当过来的请求业务优先级大于 B，或者业务优先级等于 B，但用户优先级高于 U 时，则通过，否则决绝。
3.自适应优先级调整
在大规模微服务场景下，服务器的负载是变化非常频繁的，所以服务器的准入优先级是需要动态变化的，微信分了几十个业务优先级，每个业务优先级下有 128 个用户优先级，所以总的优先级是几千个。
如何根据负载情况调整优先级呢？简单的方式是从右到左遍历，每调整一次判断下负载情况，这个时间复杂度是 On, 就算使用二分法，时间复杂度也为 Ologn，在数千个优先级下，可能需要数十次调整才能确定一个合适的优先级，每次调整好再统计优先级，可能几十秒都过去了，这个方法无疑是非常低效的。
