微服务流量治理之问题分析和解决方案_微服务入口流量治理

前言

1、当服务访问量达到一定程度，流量扛不住的时候，该如何处理?
2、服务之间相互依赖，当服务A出现响应时间过长，影响到服务B的响应，进而产生连锁反应，直至影响到整个依赖链上的所有服务，改如何处理？这是分布式、微服务开发不可以避免的问题。

一、分布式系统遇到的问题

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、商品评价服务。如图所示：

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，就回出现线程池里所有线程都因等待响应被阻塞，从而造成服务雪崩，如图所示：

• 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： 程序Bug，大流量请求，硬件故障，缓存击穿；
• 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；
• 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；
• 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，会出现大量重试的情况：用户重试、代码逻辑重试，这些重试最终导致：进一步加大请求流量。所以归根结底导致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。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

• 超时机制
  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。加入超时机制，一旦超时，就释放资源。由于释放资源速度较快，一定程度上可以抑制资源耗尽的问题。

• 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，只分配固定线程资源访问，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？例如可以通过线程池+队列的方式，通过信号量的方式。
  如下图所示, 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。
  

• 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。
  现实世界的断路器大家肯定都很了解，断路器实时监控电路的情况，如果发现电路电流异常，就会跳闸，从而防止电路被烧毁。软件世界的断路器可以这样理解：实时监测应用，如果发现在一定时间内失败次数/失败率达到一定阈值，就“跳闸”，断路器打开——此时，请求直接返回，而不去调用原本调用的逻辑。跳闸一段时间后（例如10秒），断路器会进入半开状态，这是一个瞬间态，此时允许一次请求调用该调的逻辑，如果成功，则断路器关闭，应用正常调用；如果调用依然不成功，断路器继续回到打开状态，过段时间再进入半开状态尝试——通过”跳闸“，应用可以保护自己，而且避免浪费资源；而通过半开的设计，可实现应用的“自我修复“。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断路器避免资源浪费。
  

• 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。