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『互联网架构』软件架构-服务限流降级熔断机制详解(95)

大部分老铁都没用过hystrix,一般来说能用到hystrix的公司都是比较大型的互联网公司, 服务的限流,降级,熔断,超时这些东西很多老铁经常听说,在一些技术演讲技术大会上,听一些大牛演讲常说服务限流,熔断,降级这些东西,很多公司的流量,性能,并发达不到那么大,对于高可用没有高的要求,用到这些技术机会很少,所以老铁对今天的内容很陌生,非常的感兴趣,确实这是技术BAT用到最多的技术。所以今天一起探秘,看起来很牛逼的技术让他技术的落地,能彻底的了解掌握这门技术。

『互联网架构』软件架构-服务限流降级熔断机制详解(95)

(一)分布式系统中,会出现哪些问题?

  • 雪崩效应

    >分布式系统集群系统中一定会遇到的一个问题:服务雪崩效应 或者叫级联效应

    那么什么是服务雪崩效应呢?

    在一个高度服务化的系统中,我们实现的一个业务逻辑通常会依赖多个服务,比如:

    商品详情展示服务会依赖商品服务, 价格服务, 商品评论服务.

『互联网架构』软件架构-服务限流降级熔断机制详解(95)

调用三个依赖服务会共享商品详情服务的线程池. 如果其中的商品评论服务不可用, 就会出

现线程池里所有线程都因等待响应而被阻塞, 从而造成服务雪崩.

『互联网架构』软件架构-服务限流降级熔断机制详解(95)

服务雪崩效应:因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过

程,就叫服务雪崩效应。

  • 导致服务不可用的原因总结有几点:程序Bug,大流量请求,硬件故障,缓存击穿
  1. 【大流量请求】:在秒杀和大促开始前,如果准备不充分,瞬间大量请求会造成服务提供者的
    不可用。
  2. 【硬件故障】:可能为硬件损坏造成的服务器主机宕机, 网络硬件故障造成的服务提供者的
    不可访问。
  3. 【缓存击穿】:一般发生在缓存应用重启, 缓存失效时高并发, 所有缓存被清空时,以及短
    时间内大量缓存失效时. 大量的缓存不命中, 使请求直击后端,造成服务提供者超负荷运行,引
    起服务不可用。
  • 在服务提供者不可用的时候,会出现重试的情况:用户重试、代码逻辑重试
  1. 【用户重试】:在服务提供者不可用后, 用户由于忍受不了界面上长时间的等待,会不断刷新页面
    甚至提交表单。
  2. 【代码逻辑重试】:服务调用端的会存在大量服务异常后的重试逻辑.
    这些重试最终导致:进一步加大请求流量。
  • 根本原因:

    >大量请求线程同步等待造成的资源耗尽,当服务调用者使用同步调用 时, 会产生大量的等待线程占用系统资源. 一旦线程资源被耗尽,服务调用者提供的服务也将处于不可用状态, 于是服务雪崩效应产生了。

(二)解决方案

  1. 超时机制
  2. 服务限流
  3. 服务熔断
  4. 服务降级
  • 超时机制

    服务级联失败(服务雪崩效应)的最根本原因是:大量请求线程同步等待造成的资源耗尽那么,在不做任何处理的情况下,服务提供者不可用会导致消费者请求线程强制等待,而造成系统资源耗尽,而且,既然服务提供者已经不可用了,还在作死的请求的话,是毫无意义的。那么,如果我们加入超时机制,例如2s,那么超过2s就会直接返回了,那么这样是不是一定程度上可以抑制消费者资源耗尽的问题。

  • 服务限流(资源隔离)

    限制请求核心服务提供者的流量,使大流量拦截在核心服务之外,这样可以更好的保证核心服务提供者不出问题,对于一些出问题的服务可以限制流量访问,只分配固定线资源访问,这样能使整体的资源不至于被出问题的服务耗尽,进而整个系统雪崩那么服务之间怎么限流,怎么资源隔离了?例如通过线程池+队列的方式,通过信号量的方式。当商品评论服务不可用时, 即使商品服务独立分配的20个线程全部处于同步等待状态,也不会影响其他依赖服务的调用.

『互联网架构』软件架构-服务限流降级熔断机制详解(95)

  • 服务熔断

    > 远程服务不稳定或网络抖动时暂时关闭,就叫服务熔断。举个通俗易懂的例子,就跟我们现实生活中的“跳闸”一样,跳闸应该都听说过吧,比如说家里有点短路了,那是不是闸会跳掉,等你把短路的问题找到并且修复后,然后你把这个闸一送,是不是整个家庭的电路又恢复了正常。这就是熔断器。

所以,同样的道理,当依赖的服务有大量超时时,在让新的请求去访问根本没有意义,只会无畏的消耗现有资源。比如我们设置了超时时间为1s,如果短时间内有大量请求在1s内都得不到响应,就意味着这个服务出现了异常,此时就没有必要再让其他的请求去访问这个依赖了,这个时候就应该使用熔断器避免资源浪费。

  • 服务降级

    > 有服务熔断,必然要有服务降级。所谓降级,就是当某个服务熔断之后,服务将不再被调用,此时客户端可以自己准备一个本地的fallback(回退)回调,返回一个缺省值。 例如:(备用接口/缓存/mock数据)这样做,虽然服务水平下降,但好歹可用,比直接挂掉要强,当然这也要看适合的业务场景。

PS:这次说了雪崩的解决方案和这几种方案的介绍,下次讲讲如何通过springclud技术完成技术的落地。

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原文  https://idig8.com/2019/06/29/hulianwangjiagouruanjianjiagou-fuwuxianliujiangjirongduanjizhixiangjie95/
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