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2021.4.29

2021-04-29 20:29:27  阅读:175  来源: 互联网

标签:令牌 调用 服务 2021.4 29 熔断 线程 超时


服务容错的背景:
这其实是高并发带来的问题,在微服务架构中,我们将业务拆分为一个个服务,服务于服务之间可以互相调用,但是由于网络原因或者自身的原因,服务并不能保证服务的100%可用,如果单个服务出现问题,调用这个服务就会出现网络延迟,此时若有大量网络涌入,会形成任务堆积,最终导致服务瘫痪。

解决方案:
超时与重试(Timeout and Retry)
超时模式,是一种最常见的容错模式,在美团点评的工程实践中大量存在。常见的有设置网络连接超时时间,一次RPC的响应超时时间等。在分布式服务调用的场景中,它主要解决了当依赖服务出现建立网络连接或响应延迟,不用无限等待的问题,调用方可以根据事先设计的超时时间中断调用,及时释放关键资源,如Web容器的连接数,数据库连接数等,避免整个系统资源耗尽出现拒绝对外提供服务这种情况。

重试模式,一般和超时模式结合使用,适用于对于下游服务的数据强依赖的场景(不强依赖的场景不建议使用!),通过重试来保证数据的可靠性或一致性,常用于因网络抖动等导致服务调用出现超时的场景。与超时时间设置结合使用后,需要考虑接口的响应时间分布情况,超时时间可以设置为依赖服务接口99.5%响应时间的值,重试次数一般1-2次为宜,否则会导致请求响应时间延长,拖累到整个系统。

限流(Rate Limiting/Load Shedder)

限流模式,常用于下游服务容量有限,但又怕出现突发流量猛增(如恶意爬虫,节假日大促等)而导致下游服务因压力过大而拒绝服务的场景。常见的限流模式有控制并发和控制速率,一个是限制并发的数量,一个是限制并发访问的速率。

控制速率

在Wikipedia上,令牌桶算法是这么描述的:

1.每秒会有r个令牌放入桶中,或者说,每过1/r秒桶中增加一个令牌。

2.桶中最多存放b个令牌,如果桶满了,新放入的令牌会被丢弃。

3.当一个n字节的数据包到达时,消耗n个令牌,然后发送该数据包。

4.如果桶中可用令牌小于n,则该数据包将被缓存或丢弃。

令牌桶控制的是一个时间窗口内通过的数据量,在API层面我们常说的QPS、TPS,正好是一个时间窗口内的请求量或者事务量,只不过时间窗口限定在1s罢了。以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务。令牌桶的另外一个好处是可以方便的改变速度,一旦需要提高速率,则按需提高放入桶中的令牌的速率。

熔断
在这里插入图片描述
异常比例 (ERROR_RATIO):当单位统计时长(statIntervalMs)内请求数目大于设置的最小请求数目,并且异常的比例大于阈值,则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0],代表 0% - 100%。
异常数 (ERROR_COUNT):当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态(HALF-OPEN 状态),若接下来的一个请求成功完成(没有错误)则结束熔断,否则会再次被熔断。

舱壁隔离(Bulkhead Isolation)

在造船行业,往往使用此类模式对船舱进行隔离,利用舱壁将不同的船舱隔离起来,这样如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响,而借鉴造船行业的经验,这种模式也在软件行业得到使用。

线程隔离(Thread Isolation)就是这种模式的常见的一个场景。例如,系统A调用了ServiceB/ServiceC/ServiceD三个远程服务,且部署A的容器一共有120个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对ServiceB/ServiceC/ServiceD的调用各分配40个线程。当ServiceB慢了,给ServiceB分配的40个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给ServiceC/ServiceD分配的80个线程可以不受影响。如果没有这种隔离机制,当ServiceB慢的时候,120个工作线程会很快全部被对ServiceB的调用吃光,整个系统会全部慢下来,甚至出现系统停止响应的情况。

这种Case在我们实践中经常遇到,如某接口由于数据库慢查询,外部RPC调用超时导致整个系统的线程数过高,连接数耗尽等。我们可以使用舱壁隔离模式,为这种依赖服务调用维护一个小的线程池,当一个依赖服务由于响应慢导致线程池任务满的时候,不会影响到其他依赖服务的调用,它的缺点就是会增加线程数。

无论是超时/重试,熔断器,还是舱壁隔离模式,它们在使用过程中都会出现异常情况,异常情况的处理方式间接影响到用户的体验,针对异常情况的处理也有一种模式支撑,这就是回退(fallback)模式。

回退(Fallback)
在超时,重试失败,熔断或者限流发生的时候,为了及时恢复服务或者不影响到用户体验,需要提供回退的机制,常见的回退策略有:

1.自定义处理:在这种场景下,可以使用默认数据,本地数据,缓存数据来临时支撑,也可以将请求放入队列,或者使用备用服务获取数据等,适用于业务的关键流程与严重影响用户体验的场景,如商家/产品信息等核心服务。

2.故障沉默(fail-silent):直接返回空值或缺省值,适用于可降级功能的场景,如产品推荐之类的功能,数据为空也不太影响用户体验。

3.快速失败(fail-fast):直接抛出异常,适用于数据非强依赖的场景,如非核心服务超时的处理。

sentinel的基本使用:

sentinel-dashboard:与hystrix-dashboard类似,但是它更为强大一些。除了与hystrix-dashboard一样提供实时监控之外,还提供了流控规则、熔断规则的在线维护等功能。
客户端整合:每个微服务客户端都需要整合sentinel的客户端封装与配置,才能将监控信息上报给dashboard展示以及实时的更改限流或熔断规则等。

标签:令牌,调用,服务,2021.4,29,熔断,线程,超时
来源: https://blog.csdn.net/s_nine/article/details/116276062

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