在现代分布式系统中，API 降级是一种重要的容错和稳定性保障手段。当系统面临压力、故障或资源不足时，通过降级非核心功能或服务，可以确保整体系统的稳定和核心业务的连续性。本文将探讨 API 降级的场景以及在网关层面实施降级的最佳实践。
API 降级的场景
系统压力过载：当系统请求量激增，超过服务器处理能力时，为避免系统崩溃，需要降级部分非核心 API，保障核心功能的正常运行。
服务故障：当某个后端服务出现故障或性能下降时，为防止故障扩散，需要对该服务的 API 进行降级处理。
资源不足：当系统资源（如 CPU、内存、带宽等）紧张时，需要降级部分资源消耗较大的 API，以确保系统整体的稳定运行。
API 降级在网关上的最佳实践
假设有一个电商平台，在双 11 期间面临巨大的流量压力。为了保护核心功能并确保用户体验，团队决定在网关层面实施 API 降级策略。
1. 识别关键 API
首先，团队识别出以下关键 API：用户登录、商品详情查询、购物车添加商品、订单提交和支付接口。这些 API 对于用户完成购物流程至关重要。
2. 设计降级策略
针对关键 API，设置性能下降时的降级处理，当上游连续 3 次返回状态码 500 时，启动熔断，熔断时间自动运算递增，最长熔断 300 秒，直至上游恢复：
- 用户登录、商品详情查询、购物车添加商品、订单提交和支付接口
针对非关键 API，如用户评价、推荐列表和广告展示等，团队设计了以下降级策略：
用户评价 API：直接返回默认评价列表或空数据，避免对评价系统的实时调用。
推荐列表 API：使用缓存的推荐数据或返回固定推荐列表，减少对推荐引擎的依赖。
广告展示 API：返回默认广告或空广告位，确保页面布局不受影响。
3. APISIX / API7 网关配置
针对关键 API，在对应路由上启用 api-breaker 插件，设置连续 3 次出现状态码 500 为熔断触发条件，设置最大熔断时间 300 秒；
针对用户评价 API，在对应路由上启用 mocking 插件，设置
response_example为空数据；针对推荐列表 API，在对应路由上启用 proxy-cache 插件，选择使用内存中的响应缓存；
针对广告展示 API，在对应路由上启用 mocking 插件，设置
response_example为默认广告，确保页面正常且广告仍可点击。
4. 动态配置管理
为了应对不断变化的流量情况，团队选择了可动态热加载的网关：Apache APISIX/ API7 企业版。他们可以根据实时监控数据，灵活地调整关键 API 的熔断阈值、降级策略，以及通过插拔插件实现降级开关，仅在流量高峰到来时启动降级，且按照一定的顺序逐个降级非关键 API。
5. 监控和报警
团队在 API7 网关中快速方便地设置告警策略，或者使用 APISIX 网关对接自有的监控告警系统。通过实时监测 API 的响应时间、错误率和调用量等指标。当达到降级阈值或触发降级条件时，系统会自动执行降级操作，并通过短信、邮件等方式通知运维人员。这样，团队可以及时发现并处理潜在的问题，确保系统的稳定运行。
6. 效果评估与调整
在实施降级策略后，团队密切关注系统的性能和用户体验。他们通过收集用户反馈、分析业务数据和监控指标来评估降级策略的效果。根据评估结果，团队可以及时调整降级策略，以更好地平衡系统负载和用户满意度。
总结
API 降级作为现代分布式系统的重要容错手段，在网关层面的实施能显著提升系统的稳定性和用户体验。通过识别关键 API、设计降级策略、配置网关插件、动态管理配置、监控报警以及效果评估，团队可以灵活应对各种挑战，确保系统在压力之下依然能够稳定运行。