Grab熔断器设计：如何应对突发打车峰值( 二 )
下一步就是配置了 。 具体来说 ， 就是设置在熔断器开启之前 ， 在特定的位置和时间桶中 ， 可以存在多少个未分配的预订量 。 我们再次使用 Redis 。 同样 ， 使用 Redis 是因为对它相当熟悉 。
最后要说明的是 ， 我们在预订处理开始前就执行了检查 ， 强调一下 ， 在调用任何其他服务之前 ， 我们就执行了检查代码 。 这个代码会将地点、时间和所请求的服务与当前配置的 Spampede 设置 ， 以及之前未分配的预订量进行比较 。 如果已经达到了最大值 ， 那么我们立即停止处理 。
这听起来可能有点刺耳 — 还没有尝试调用就立即拒绝？但 Spampede 过滤器的设计目的就是为了防止过度的、局部的需求影响到系统的所有用户 。
总结
作为一个程序员 ， 读到这里 ， 可能会觉得很奇怪 ， 有意把预订量降下来 ， 这样会影响业务的发展 。
说到底 ， 我们想要做的只是帮助人们到达他们想要去的地方 。 这个过程是一个系统安全机制：确保系统健康并能够达成送达乘客这一目标 。
如果我不强调一下这是关键软件工程的启示 ， 是观察者效应和 CAP 定理的基本目标的结合 ， 那我就失职了 。 观察者效应是指为了观察一个系统带来的指令及监控等成本 ， 会对系统本身的运行产生影响 。
一般来说 ， 监测和限制的精度或一致性越高 ， 消耗资源成本就越高 。
在这种情况下 ， 我们有意选择了最节省资源的方案 ， 用较低的精度来换取更多的吞吐量 。
英文原文：
https://engineering.grab.com/preventing-app-performance-degradation-due-to-sudden-ride-demand-spikes
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【Grab熔断器设计：如何应对突发打车峰值】 改变互联网的构建方式
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