微服務 - 如何進行服務限流和熔斷

1、服務雪崩

​微服務架構是將單個應用程序被劃分紅各類小而鏈接的服務，每個服務完成一個單一的業務功能。相對於傳統的單體服務，微服務具備隔離性、技術異構性、可擴展性以及簡化部署等優勢。一般一個應用由多個微服務組成，微服務之間的數據交互須要經過遠過程調用的方式完成。

​下圖是一個微服務之間互相調用的場景：

​微服務A調用微服務B、C和D，微服務C又調用微服務E。假設某一時刻，微服務E變爲不可用。微服務C須要等待微服務E返回結果，因而請求就會逐漸堆積在微服務C，造成阻塞。隨着微服務C堆積的請求不斷增長，微服務A也會隨之慢慢阻塞。由於服務器所能支撐的併發數有限，因此最終會耗盡服務器資源，從而致使調用鏈條上更多的微服務不可用，造成雪崩效應。這種由一個服務崩潰致使整條服務鏈崩潰的狀況，咱們就稱之爲服務雪崩。

​ 在微服務架構中，一般有兩種狀況會致使服務雪崩：

1. 突發性的訪問量劇增，超出了服務處理極限

2. 調用鏈條上某個服務出現故障或者響應慢（延遲）

   針對以上這兩種狀況，產生了對應的解決方案：服務限流和服務熔斷。

2、 服務限流

​ 服務限流是指在必定時間段內限制服務的請求量以保護系統，主要用於防止突發流量而致使的服務崩潰，好比秒殺、搶購、雙十一等場景，也能夠用於安全目的，好比應對外部暴力攻擊。

​ 經常使用的限流算法有如下幾種：

• 計數器算法

  ​ 經過維護一個內部計數器，對一段時間的服務請求進行累計，判斷計數器是否達到預先設定的閾值。若是沒有達到閾值，就容許請求經過，而且計數器加1；若是達到閾值，則拒絕服務，拋棄請求。進入下一個計時週期後，計數器清零，從新計數。

  ​ 計數器算法是限流算法中最簡單的算法，缺點是有突刺現象，不只請求經過的速率不均勻，並且請求輸出的速率也不均勻，對後續處理的併發要求比較高。好比：設定服務週期爲1秒，請求的上限閾值爲1000。若是前1ms內已經收到1000個請求，那麼剩下的時間都只能拒絕，並且後端服務須要併發處理1000個請求。

• 漏桶算法

  ​ 漏桶算法的原理能夠這樣理解，將服務請求想象成流入漏桶的水，漏桶中的水以恆定的速率從桶底流出，當流入漏桶的水速度過快，超過了漏桶容量時，則直接溢出。因此，漏桶算法可以控制服務請求按照固定速率均勻輸出，平滑突發流量，實現流量整形，爲後續處理提供一個穩定的流量。可是，漏桶算法沒法控制請求按照必定的速率均勻輸入。

• 令牌桶算法

  ​ 令牌桶算法是速率限制（Rate Limiting）和流量整形（Traffic Shaping）中最常使用的一種算法。典型狀況下，令牌桶算法用來控制發送到網絡上的數據的數目，並容許突發數據的發送。

  ​ 首先設定一個能夠存放固定數量的令牌桶，使用某種機制以恆定的速度產生令牌。每次請求調用時，都必須去桶中獲取令牌，只有拿到令牌，才能放行，不然只能等待可用的令牌，或者直接拒絕。若是桶中的令牌消耗的速度小於產生的速度，令牌就會不斷地增多，直至填滿，再產生的令牌就會從桶中溢出。

  ​ 因此，令牌桶算法既能夠控制請求均勻輸入的速度，又能夠控制請求的均勻輸出速率。

3、服務熔斷

​ 咱們在各類場景下都會接觸到熔斷這兩個字。高壓電路中，若是某處電壓太高，熔斷器就會熔斷，對電路進行保護。股票交易中，若是股票漲跌幅過大，也會採用熔斷機制，暫停交易，來控制交易風險。

​ 一樣，在微服務架構中，熔斷機制也是起着相似的做用。當調用鏈路中的某個微服務長時間不可用或者有延遲，響應過慢，系統就會熔斷對該節點微服務的調用，快速返回錯誤信息。當監控到該微服務正常工做後，再次恢復該調用鏈路。

4、Hystrix

​ 服務熔斷和服務限流做爲微服務架構中做爲服務治理的重要手段，在不少開源框架或者產品中都包含了此類功能。好比阿里dubbo，Netflix Hystrix，go-micro，go-kit等。

​ Hystrix是Netflix公司的開源項目，它是一個延遲和故障容錯庫，旨在隔離對遠程系統、服務和第三方庫的訪問點，防止級聯故障，並在沒法避免發生故障的複雜分佈式系統中實現了彈性。

​ Hystrix項目使用了java語言開發，代碼託管地址爲：https://github.com/Netflix/Hystrix。另外，有人使用go語言將該項目進行了移植，代碼託管地址爲：https://github.com/afex/hystrix-go/hystrix。

​ Hystrix能夠作到如下事情：

• 經過控制延遲和故障來保障第三方服務調用的可靠性
• 在複雜的分佈式系統中防止級聯故障，防止雪崩
• 快速失敗、快速恢復
• 回退並優雅降級
• 提供近實時監控、報警和操做控制

​ Hystrix 能使你的系統在出現依賴服務失效的時候，經過隔離系統所依賴的服務，防止服務級聯失敗，同時提供失敗回退機制，更優雅地應對失效，並使你的系統能更快地從異常中恢復。

使用Hystrix 很是簡單：

package main

import (
	"github.com/afex/hystrix-go/hystrix"
	"log"
)

func main() {
	// 每一類微服務、遠程系統、第三方庫的調用都被包裝爲一個命令，
	// 調用以前須要先行設置相關的配置信息
	hystrix.ConfigureCommand(
		"ServiceA", // 命令名稱
		hystrix.CommandConfig{
			Timeout:                1000, // 超時時間設置（毫秒）
			MaxConcurrentRequests:  1,    // 最大併發請求數
			ErrorPercentThreshold:  50,   // 錯誤率閾值，超過閾值將熔斷服務
			SleepWindow:            5000, // 服務熔斷後，過多長時間，熔斷器再次檢測是否開啓（毫秒）
			RequestVolumeThreshold: 20,   // 服務熔斷前，所需的最小請求量，請求閾值  熔斷器是否打開首先要知足這個條件；這裏的設置表示至少有5個請求才進行ErrorPercentThreshold錯誤百分比計算
		})

	// 使用hystrix調用遠程服務，並根據命令名稱啓用ConfigureCommand中設置的參數
	_ = hystrix.Do(
		"ServiceA", // 命令名稱
		// 運行函數
		func() error {
			// 調用遠程服務
			log.Println("invoke a remote service")
			return nil
		},
		// 失敗回退函數
		func(err error) error {
			log.Println("fall back")
			return err
		},
	)
}

注：
本文所有源代碼位於：https://github.com/wangshizebin/micro-service
本文時候用的開發工具爲：goland 來自 嗖嗖下載