服务降级：主要是针对非正常情况下的应急服务措施;比如电商平台，在针对618、双11等高峰情形下采用部分服务不出现或者延时出现的情形。
为什么是非正常情况下呢，比如我要出差，如果经常出差的话，要带的衣服又非常多，那我买个大箱子就好；但是如果我基本出差，买个大箱子又用不到，那我只有个小箱子就够用，那么我只有在出差的时候把一些不重要的放弃了。放弃某一部分就是服务降级
1、服务降级的特征：
原因：整体负荷超出整体负载承受能力。
目的：保证重要或基本服务正常运行，非重要服务延迟使用或暂停使用
大小：降低服务粒度，要考虑整体模块粒度的大小，将粒度控制在合适的范围内
可控性：在服务粒度大小的基础上增加服务的可控性，后台服务开关的功能是一项必要配置（单机可配置文件，其他可领用数据库和缓存），可分为手动控制和自动控制。
次序：一般从外围延伸服务开始降级，需要有一定的配置项，重要性低的优先降级，比如可以分组设置等级1-10，当服务需要降级到某一个级别时，进行相关配置
2、降级的方式：
（1）、延迟服务：比如发表了评论，重要服务，比如在文章中显示正常，但是延迟给用户增加积分，只是放到一个缓存中，等服务平稳之后再执行。
（2）、在粒度范围内关闭服务（片段降级或服务功能降级）：比如关闭相关文章的推荐，直接关闭推荐区
（3）、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；
（3）、页面跳转（页面降级）：比如可以有相关文章推荐，但是更多的页面则直接跳转到某一个地址
（4）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。
（5）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；
3、降级预案
在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：
一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级
4、降级分类
降级按照是否自动化可分为：自动开关降级和人工开关降级。
降级按照功能可分为：读服务降级、写服务降级。
降级按照处于的系统层次可分为：多级降级。
5、自动降级分类
（1）、超时降级：主要配置好超时时间和超时重试次数和机制，并使用异步机制探测回复情况
（2）、失败次数降级：主要是一些不稳定的api，当失败调用次数达到一定阀值自动降级，同样要使用异步机制探测回复情况
（3）、故障降级：比如要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。降级后的处理方案有：默认值（比如库存服务挂了，返回默认现货）、兜底数据（比如广告挂了，返回提前准备好的一些静态页面）、缓存（之前暂存的一些缓存数据）
（4）、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）。
对于RPC而言，服务的降级也是必不可少的，何为服务的降级，就是在业务洪流来的时候，服务器的压力陡增，数据库的压力也很大的时候，轻量化服务的功效，比如某个非核心服务需要调用数据库的，我们降级的服务不需要调用数据库，就比如我们在某某电商购物的时候，商品详情页的侧边栏一般会有电商推荐的一些比较类似的产品，
这个后台的机制可能是某个推荐算法，根据用户浏览商品的记录给出推荐的产品，这是非核心的逻辑，这个功能在服务器的压力比较大的时候，可以进行降级的处理，我们可以给出几个默认的产品返回，因为推荐算法可能会设计大数据的计算和分析，甚至设计几次的数据库查询，在这个时候我们如果让这个后台方法默认返回几个固定的值的时候，
可以减轻服务的压力，
给其他的核心服务，例如支付，详情页等服务做出服务资源的让步
一个JD的例子：
http://www.sohu.com/a/121828775_494947
