上上周在 sre weekly 上读了一篇文章：《Keeping Netflix Reliable Using Prioritized Load Shedding》（Netflix 出品，必数精品XD），有种耳目一新的感觉，特此在清理草稿的时候记录一下读后感。

目标：

reduce members’ pain by shedding requests that are not expected to affect the user’s streaming experience.

通过优先对用户视频观看影响较小的请求进行限流，保护后端系统负载的同时，尽可能避免用户体验受损。

解法：对流量不再一视同仁

整体部署架构：

下图中 Zuul 即网关，将客户端的所有 http 请求转发给下游 api：

解法：

网关(Zuul)收到请求后，通过三个维度：
throughput / functionality / criticality 
                ↓
          将流量分为三组：
          1. NON_CRITICAL
          2. DEGRADED_EXPERIENCE
          3. CRITICAL
          同时依次打分(1 to 100)
                ↓             
          后端或网关出现容量问题 -> Y -> 分数越高的请求越先响应(类似 priority queue)
                ↓ N
          无视权重，正常处理所有请求

新的问题：

Q. 如何保鲜以上的打分策略，i.e. 对 NON_CRITICAL 限流后，不会对用户体验造成严重影响？
A. 解法：Chaos Automation Platform
抽样极小人群做 A/B 测试：A 组在网关注入限流（参考上文架构图），观察对应的 *playback experience.*（最核心的指标还是视频是否可以流畅播放），与 B 组是否存在偏移。

如果出现播放问题则需要人工介入修复，并且定期做 regression 以达到保鲜的目的。

个人思考

关于 Chaos：混沌工程最近特别火，最早也是 Netflix 的工程师落地了 Chaos Monkey：通过故障注入来验证线上分布式系统整体的健壮性。其实我理解蚂蚁的红蓝攻防也是它的实践之一，只不过很可惜一直停留在灰度压测环境[doge]
关于限流：个人所知蚂蚁国际的限流主要分为网关http和内部系统rpc调用的限流，可以精细到接口与请求参数等维度，底层都是使用的令牌桶算法，目前没有动态限流与权重限流等能力。但本质上因为国际业务量不大，没有这类需求与痛点，所以感叹技术与业务都是相生相伴的，缺一不可。