java架構(gòu)之微服務(wù)架構(gòu)雪崩效應(yīng)的示例分析

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前言

微服務(wù)化產(chǎn)品線，每一個(gè)服務(wù)專心于自己的業(yè)務(wù)邏輯，并對外提供相應(yīng)的接口，看上去似乎很明了，其實(shí)還有很多的東西需要考慮，比如：服務(wù)的自動(dòng)擴(kuò)充，熔斷和限流等，隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)展，服務(wù)的數(shù)量也會(huì)隨之增多，邏輯會(huì)更加復(fù)雜，一個(gè)服務(wù)的某個(gè)邏輯需要依賴多個(gè)其他服務(wù)才能完成。

一但一個(gè)依賴不能提供服務(wù)很可能會(huì)產(chǎn)生雪崩效應(yīng)，最后導(dǎo)致整個(gè)服務(wù)不可訪問。

微服務(wù)之間進(jìn)行rpc或者h(yuǎn)ttp調(diào)用時(shí)，我們一般都會(huì)設(shè)置調(diào)用超時(shí)，失敗重試等機(jī)制來確保服務(wù)的成功執(zhí)行，看上去很美，如果不考慮服務(wù)的熔斷和限流，就是雪崩的源頭。

假設(shè)我們有兩個(gè)訪問量比較大的服務(wù)A和B，這兩個(gè)服務(wù)分別依賴C和D,C和D服務(wù)都依賴E服務(wù)

A和B不斷的調(diào)用C,D處理客戶請求和返回需要的數(shù)據(jù)。當(dāng)E服務(wù)不能供服務(wù)的時(shí)候，C和D的超時(shí)和重試機(jī)制會(huì)被執(zhí)行

由于新的調(diào)用不斷的產(chǎn)生，會(huì)導(dǎo)致C和D對E服務(wù)的調(diào)用大量的積壓，產(chǎn)生大量的調(diào)用等待和重試調(diào)用，慢慢會(huì)耗盡C和D的資源比如內(nèi)存或CPU，然后也down掉。

A和B服務(wù)會(huì)重復(fù)C和D的操作，資源耗盡，然后down掉，最終整個(gè)服務(wù)都不可訪問。

常見的導(dǎo)致雪崩的情況有以下幾種：

• 程序bug導(dǎo)致服務(wù)不可用，或者運(yùn)行緩慢

• 緩存擊穿，導(dǎo)致調(diào)用全部訪問某服務(wù)，導(dǎo)致down掉

• 訪問量的突然激增。

• 硬件問題，這感覺只能說是點(diǎn)背了⊙︿⊙。

雖然雪崩效應(yīng)的產(chǎn)生千萬條，保證服務(wù)的不掛機(jī)，和流暢運(yùn)行是我們不可推卸的責(zé)任，對應(yīng)雪崩效應(yīng)還是有很多保護(hù)方案的。

服務(wù)的橫向擴(kuò)充

現(xiàn)在我們可以利用很多工具來保證服務(wù)不會(huì)掛掉，然后流量比較大的時(shí)候，可以橫向擴(kuò)充服務(wù)來保證業(yè)務(wù)的流暢。比如我們最常使用k8s，能保證服務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)，也可以讓服務(wù)自動(dòng)的橫向擴(kuò)充。對于用戶訪問量的激增情況這樣處理還是很不錯(cuò)的，但是，橫向擴(kuò)充也是有盡頭的，如果在一定環(huán)境下E服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間過長，依然有可能導(dǎo)致雪崩效應(yīng)的產(chǎn)生。

限流

限制客戶端的調(diào)用來達(dá)到限流的做法是很常見的，比如，我們限制每秒最大處理200個(gè)請求，超過個(gè)數(shù)量直接拒絕請求。常見的算法如令牌桶算法

以一定的速度在桶里放令牌，當(dāng)客戶端請求服務(wù)的時(shí)候，要先從桶里得到令牌，才能被處理，如果桶里的令牌用完了，則拒絕訪問。

熔斷

在客戶端控制對依賴的訪問，如果調(diào)用的依賴不可用時(shí)，則不再調(diào)用，直接返回錯(cuò)誤，或者降級處理。開源的庫比如hystrix-go，也是我接下來要寫的源碼分析的一個(gè)庫。很好的實(shí)現(xiàn)了熔斷和降級的功能。他的主要思想是，設(shè)置一些閥值，比如，最大并發(fā)數(shù)，錯(cuò)誤率百分比，熔斷嘗試恢復(fù)時(shí)間等。能過這些閥值來轉(zhuǎn)換熔斷器的狀態(tài)：

• 關(guān)閉狀態(tài)，允許調(diào)用依賴

• 打開狀態(tài)，不允許調(diào)用依賴，直接返回錯(cuò)誤，或者調(diào)用fallback

• 半開狀態(tài)，根據(jù)熔斷嘗試恢復(fù)時(shí)間來開啟，允許調(diào)用依賴，如果調(diào)用成功則關(guān)閉失敗則繼續(xù)打開

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