高可用架构之限流降级实现

 我们常说的N个9,就是对SLA的一个描述。

SLA全称是ServiceLevel Agreement,翻译为服务水平协议,也称服务等级协议,它表明了公有云提供服务的等级以及质量。

例如阿里云对外承诺的就是一个服务周期内集群服务可用性不低于99.99%,如果低于这个标准,云服务公司就需要赔偿客户的损失。

 

1.1 做到4个9够好了吗

 

对互联网公司来说,SLA就是网站或者API服务可用性的一个保证。

9越多代表全年服务可用时间越长服务更可靠,4个9的服务可用性,听起来已经很高了,但对于实际的业务场景,这个值可能并不够。

我们来做一个简单的计算,假设一个核心链路依赖20个服务,强依赖同时没有配置任何降级,并且这20个服务的可用性达到4个9,也就是99.99%,

那这个核心链路的可用性只有99.99的20次方 = 99.8%,

  • 如果有10亿次请求则有3,000,000次的失败请求

  • 理想状况下,每年还是有17小时服务不可用

     

     

这是一个理想的估算,在实际的生产环境中,由于服务发布,宕机等各种各样的原因,情况肯定会比这个更差,

对于一些业务比较敏感的业务,比如金融,或是对服务稳定要求较高的行业,比如订单或者支付业务,这样的情况是不能接受的。

 

1.2 微服务的雪崩效应

 

除了对服务可用性的追求,微服务架构一个绕不过去的问题就是服务雪崩。

在一个调用链路上,微服务架构各个服务之间组成了一个松散的整体,牵一发而动全身,

服务雪崩是一个多级传导的过程,首先是某个服务提供者不可用,由于大量超时等待,继而导致服务调用者不可用,并且在整个链路上传导,继而导致系统瘫痪。

 

 

 

 

 

二、限流降级怎么做

 

如同上面我们分析的,在大规模微服务架构的场景下,避免服务出现雪崩,要减少停机时间,要尽可能的提高服务可用性。

提高服务可用性,可以从很多方向入手,比如缓存、池化、异步化、负载均衡、队列和降级熔断等手段。

  • 缓存以及队列等手段,增加系统的容量

  • 限流和降级则是关心在到达系统瓶颈时系统的响应,更看重稳定性

 

缓存和异步等提高系统的战力,限流降级关注的是防御。

限流和降级,具体实施方法可以归纳为八字箴言,分别是限流,降级,熔断和隔离。

 

2.1 限流和降级

限流顾名思义,提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值,若高于设置的阈值则对该请求直接返回,不再调用后续资源。

限流需要结合压测等,了解系统的最高水位,也是在实际开发中应用最多的一种稳定性保障手段。

 

降级则是当服务器压力剧增的情况下,根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级,以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。

从降级配置方式上,降级一般可以分为主动降级和自动降级。

主动降级是提前配置,自动降级则是系统发生故障时,如超时或者频繁失败,自动降级。

其中,自动降级,又可以分为以下策略:

  • 超时降级

  • 失败次数降级

  • 故障降级

 

在系统设计中,降级一般是结合系统配置中心,通过配置中心进行推送,下面是一个典型的降级通知设计

2.2 熔断隔离

 

如果某个目标服务调用慢或者有大量超时,此时熔断该服务的调用,对于后续调用请求,不在继续调用目标服务,直接返回,快速释放资源。

熔断一般需要设置不同的恢复策略,如果目标服务情况好转则恢复调用。

 

服务隔离与前面的三个略有区别,我们的系统通常提供了不止一个服务,但是这些服务在运行时是部署在一个实例,或者一台物理机上面的,

如果不对服务资源做隔离,一旦一个服务出现了问题,整个系统的稳定性都会受到影响!

服务隔离的目的就是避免服务之间相互影响。

 

 

 

一般来说,隔离要关注两方面,一个是在哪里进行隔离,另外一个是隔离哪些资源。

  • 何处隔离

一次服务调用,涉及到的是服务提供方和调用方,我们所指的资源,也是两方的服务器等资源,服务隔离通常可以从提供方和调用方两个方面入手。

  • 隔离什么

广义的服务隔离,不仅包括服务器资源,还包括数据库分库,缓存,索引等,这里我们只关注服务层面的隔离。

 

2.3 降级和熔断的区别

服务降级和熔断在概念上比较相近,通过两个场景,谈谈我自己的理解。

  • 熔断,一般是停止服务

典型的就是股市的熔断,如果大盘不受控制,直接休市,不提供服务,是保护大盘的一种方式。

  • 降级,通常是有备用方案

从北京到济南,下雨导致航班延误,我可以乘坐高铁,如果高铁票买不到,也可以乘坐汽车或者开车过去。

  • 两者的区别

降级一般是主动的,有预见性的,熔断通常是被动的,

服务A降级以后,一般会有服务B来代替,而熔断通常是针对核心链路的处理。

在实际开发中,熔断的下一步通常就是降级。

 

三、常用限流算法设计

 

刚才讲了限流的概念,那么怎样判断系统到达设置的流量阈值了?

这就需要一些限流策略来支持,不同的限流算法有不同的特点,平滑程度也不同。

 

3.1 计数器法

计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。

假设一个接口限制一分钟内的访问次数不能超过100个,维护一个计数器,每次有新的请求过来,计数器加一,这时候判断,如果计数器的值小于限流值,并且与上一次请求的时间间隔还在一分钟内,

允许请求通过,否则拒绝请求,如果超出了时间间隔,要将计数器清零。

 
public class CounterLimiter {
​
    //初始时间
    private static long startTime = System.currentTimeMillis();
​
    //初始计数值
    private static final AtomicInteger ZERO = new AtomicInteger(0);
​
    //时间窗口限制
    private static final long interval = 10000;
​
    //限制通过请求
    private static int limit = 100;
​
    //请求计数
    private AtomicInteger requestCount = ZERO;
​
    //获取限流
    public boolean tryAcquire() {
​
        long now = System.currentTimeMillis();
​
        //在时间窗口内
        if (now < startTime + interval) {
​
            //判断是否超过最大请求
            if (requestCount.get() < limit) {
                requestCount.incrementAndGet();
                return true;
            }
            return false;
​
        } else {
​
            //超时重置
            startTime = now;
            requestCount = ZERO;
            return true;
        }
​
    }
}

  


计数器限流可以比较容易的应用在分布式环境中,用一个单点的存储来保存计数值,比如用Redis,并且设置自动过期时间,这时候就可以统计整个集群的流量,并且进行限流。

计数器方式的缺点是不能处理临界问题,或者说限流策略不够平滑。

假设在限流临界点的前后,分别发送100个请求,实际上在计数器置0前后的极短时间里,处理了200个请求,这是一个瞬时的高峰,可能会超过系统的限制。

计数器限流允许出现 2*permitsPerSecond 的突发流量,可以使用滑动窗口算法去优化,具体不展开。

 

 

3.2 漏桶算法

假设我们有一个固定容量的桶,桶底部可以漏水(忽略气压等,不是物理问题),并且这个漏水的速率可控的,那么我们可以通过这个桶来控制请求速度,也就是漏水的速度。

我们不关心流进来的水,也就是外部请求有多少,桶满了之后,多余的水会溢出。

漏桶算法的示意图如下:

 

 

将算法中的水换成实际应用中的请求,可以看到漏桶算法从入口限制了请求的速度。使用漏桶算法,我们可以保证接口会以一个常速速率来处理请求,所以漏桶算法不会出现临界问题。

这里简单实现一下,也可以使用Guava的SmoothWarmingUp类,可以更好的控制漏桶算法,

 

public class LeakyLimiter {
​
    //桶的容量
    private int capacity;
​
    //漏水速度
    private int ratePerMillSecond;
​
    //水量
    private double water;
​
    //上次漏水时间
    private long lastLeakTime;
​
    public LeakyLimiter(int capacity, int ratePerMillSecond) {
​
        this.capacity = capacity;
        this.ratePerMillSecond = ratePerMillSecond;
        this.water = 0;
    }
​
​
    //获取限流
    public boolean tryAcquire() {
​
        //执行漏水,更新剩余水量
        refresh();
​
        //尝试加水,水满则拒绝
        if (water + 1 > capacity) {
            return false;
        }
​
        water = water + 1;
        return true;
​
    }
​
    private void refresh() {
        //当前时间
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
​
        if (currentTime > lastLeakTime) {
​
            //距上次漏水的时间间隔
            long millisSinceLastLeak = currentTime - lastLeakTime;
            long leaks = millisSinceLastLeak * ratePerMillSecond;
​
            //允许漏水
            if (leaks > 0) {
                //已经漏光
                if (water <= leaks) {
                    water = 0;
                } else {
                    water = water - leaks;
                }
                this.lastLeakTime = currentTime;
            }
        }
    }
}

  

 

3.3 令牌桶算法

 

漏桶是控制水流入的速度,令牌桶则是控制留出,通过控制token,调节流量。

假设一个大小恒定的桶,桶里存放着令牌(token)。桶一开始是空的,现在以一个固定的速率往桶里填充,直到达到桶的容量,多余的令牌将会被丢弃。

如果令牌不被消耗,或者被消耗的速度小于产生的速度,令牌就会不断地增多,直到把桶填满。后面再产生的令牌就会从桶中溢出。最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小,

每当一个请求过来时,就会尝试从桶里移除一个令牌,如果没有令牌的话,请求无法通过。

 

 

 

 

public class TokenBucketLimiter {
​
    private long capacity;
    private long windowTimeInSeconds;
    long lastRefillTimeStamp;
    long refillCountPerSecond;
    long availableTokens;
​
    public TokenBucketLimiter(long capacity, long windowTimeInSeconds) {
        this.capacity = capacity;
        this.windowTimeInSeconds = windowTimeInSeconds;
        lastRefillTimeStamp = System.currentTimeMillis();
        refillCountPerSecond = capacity / windowTimeInSeconds;
        availableTokens = 0;
    }
​
    public long getAvailableTokens() {
        return this.availableTokens;
    }
​
    public boolean tryAcquire() {
​
        //更新令牌桶
        refill();
​
        if (availableTokens > 0) {
            --availableTokens;
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
​
​
    private void refill() {
        long now = System.currentTimeMillis();
​
        if (now > lastRefillTimeStamp) {
​
            long elapsedTime = now - lastRefillTimeStamp;
​
            int tokensToBeAdded = (int) ((elapsedTime / 1000) * refillCountPerSecond);
​
            if (tokensToBeAdded > 0) {
                availableTokens = Math.min(capacity, availableTokens + tokensToBeAdded);
                lastRefillTimeStamp = now;
            }
        }
    }
​
}

  

 

 

这两种算法的主要区别在于漏桶算法能够强行限制数据的传输速率,而令牌桶算法在能够限制数据的平均传输速率外,还允许某种程度的突发传输。

在令牌桶算法中,只要令牌桶中存在令牌,那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的门限,因此它适合于具有突发特性的流量。

 

3.4 漏桶和令牌桶的比较

漏桶和令牌桶算法实现可以一样,但是方向是相反的,对于相同的参数得到的限流效果是一样的。

主要区别在于令牌桶允许一定程度的突发,漏桶主要目的是平滑流入速率,考虑一个临界场景,令牌桶内积累了100个token,可以在一瞬间通过,但是因为下一秒产生token的速度是固定的,

所以令牌桶允许出现瞬间出现permitsPerSecond的流量,但是不会出现2*permitsPerSecond的流量,漏桶的速度则始终是平滑的。

 

3.5 使用RateLimiter实现限流

Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter,该类基于令牌桶算法实现流量限制,使用方便。

RateLimiter使用的是令牌桶的流控算法,RateLimiter会按照一定的频率往桶里扔令牌,线程拿到令牌才能执行,比如你希望自己的应用程序QPS不要超过1000,那么RateLimiter设置1000的速率后,就会每秒往桶里扔1000个令牌,看下方法的说明:

 

修饰符和类型

方法和描述

修饰符和类型

方法和描述

double

acquire()
从RateLimiter获取一个许可,该方法会被阻塞直到获取到请求

double

acquire(int permits)
从RateLimiter获取指定许可数,该方法会被阻塞直到获取到请求

static RateLimiter

create(double permitsPerSecond)
根据指定的稳定吞吐率创建RateLimiter,这里的吞吐率是指每秒多少许可数(通常是指QPS,每秒多少查询)

static RateLimiter

create(double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit)
根据指定的稳定吞吐率和预热期来创建RateLimiter,这里的吞吐率是指每秒多少许可数(通常是指QPS,每秒多少个请求量),在这段预热时间内,RateLimiter每秒分配的许可数会平稳地增长直到预热期结束时达到其最大速率。(只要存在足够请求数来使其饱和)

double

getRate()
返回RateLimiter 配置中的稳定速率,该速率单位是每秒多少许可数

void

setRate(double permitsPerSecond)
更新RateLimite的稳定速率,参数permitsPerSecond 由构造RateLimiter的工厂方法提供。

boolean

tryAcquire()
从RateLimiter 获取许可,如果该许可可以在无延迟下的情况下立即获取得到的话

boolean

tryAcquire(int permits)
从RateLimiter 获取许可数,如果该许可数可以在无延迟下的情况下立即获取得到的话

boolean

tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit)
从RateLimiter 获取指定许可数如果该许可数可以在不超过timeout的时间内获取得到的话,或者如果无法在timeout 过期之前获取得到许可数的话,那么立即返回false (无需等待)

boolean

tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit)
从RateLimiter 获取许可如果该许可可以在不超过timeout的时间内获取得到的话,或者如果无法在timeout 过期之前获取得到许可的话,那么立即返回false(无需等待)

  

RateLimter提供的API可以直接应用,其中acquire会阻塞,类似JUC的信号量Semphore,tryAcquire方法则是非阻塞的:

public class RateLimiterTest {
​
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
​
        //允许10个,permitsPerSecond
        RateLimiter limiter = RateLimiter.create(10);
​
        for(int i=1;i<20;i++){
            if (limiter.tryAcquire(1)){
                System.out.println("第"+i+"次请求成功");
            }else{
                System.out.println("第"+i+"次请求拒绝");
            }
        }
    }
}
​

  

 四、总结

本文从服务可用性开始,分析了在业务高峰期通过限流降级保障服务高可用的重要性。

接下来分别探讨了限流,降级,熔断,隔离的概念和应用,并且介绍了常用的限流策略,图片引用网络和维基百科。

 

参考资料

阿里云服务器 ECS服务等级协议

接口限流算法总结

Guava Docs

How-it-Works

https://en.wikipedia.org/wiki/Token_bucket

 

posted @ 2019-09-27 11:40  邴越  阅读(3273)  评论(1编辑  收藏