微服务治理之降级&限流&熔断

Posted 2021-04-25 互联网工匠

前言

从PC互联网到移动互联网，B/S架构演化为多端/S架构。后端服务SOA模式下的重服务或单服务架构，逐渐按功能模块被切分成微服务架构（延伸阅读）。微服务架构确实能解决单服务架构的许多顽疾，比如代码维护难、部署不灵活、稳定性不高、无法快速扩展等。但随着微服务模块的与日俱增，它又带来了一些新的问题需要解决。针对这些问题，Spring Cloud提供了一整套微服务实施方案，包括服务发现、分布式配置、客户端负载均衡、服务容错保护、API网关、安全、分布式服务跟踪等。今天就谈一下微服务容错保护中的三个重要概念：服务降级、服务限流以及服务熔断。

降级、限流以及熔断都是解决服务之间RPC过程出现的异常问题，避免因局部服务问题造成全局服务雪崩。服务间的RPC过程可以简单描述为C⇄S。那么这个过程可能会出现哪些异常情况？降级、限流以及熔断各自解决的是什么异常问题，它们又是如何解决的？

限流

C⇄S 的异常问题：C的请求太多，超出S的服务能力，导致S不可用。DoS攻击就是根据此原理，耗尽被攻击对象的资源，让目标系统无法响应甚至崩溃。解决方案：S对C限流，保护S的服务资源。

限流通常在网关或网络层面实施。对各类请求设置最高的QPS阈值，当请求高于阈值时直接阻断。常用的限流算法有滑动计数，漏斗限流和令牌桶限流三种。

• 滑动计数限流：按时间片（比如1秒）定义滑动窗口，计数器记录当前窗口的请求次数，达到阈值就限流，窗口滑动后计数器归零。可采用循环队列数据结构实现。

• 漏斗限流：维护一个队列，所有请求进队列，按FIFO服务，队满溢出则丢弃请求。

• 令牌桶限流：按固定速率往桶中存入令牌，服务前先从桶中取令牌，取到令牌才服务。

降级

C⇄S的异常问题：S自身出现异常，或者由于资源有限需要对部分C请求故意表现为异常（类似限流），为了不影响其他服务功能，主动关闭服务的一些功能。

降级的反义词是升级，升级需要代码开发，降级类似于把部分代码注释掉，牺牲部分功能。这要求S在实现时，需要具备感知异常的能力，并对关键逻辑实现开关控制。实际场景中，对异常的『感知』通常由熔断器实现。

熔断

C⇄S的异常问题：C发现S出现异常（比如大量超时），主动出击，暂停对S的请求。

C对S熔断后，那么原本需要调用S实现的逻辑怎么办呢？可以用mock数据、缓存数据、缺省数据等替代，或者干脆就是抛异常返回错误信息。此时，如果C也是一个服务，它相当于做了服务降级。所以我们经常看到服务熔断和服务降级一起出现（Hystrix的断路器在实现时就是把熔断和降级方案打包实现的）。但本质上它们不是一回事，降级发生在S，熔断发生在C。之所以配合实现，是因为许多微服务模块同时承担C和S两种角色。

熔断的设计有两个关键点：① 判断何时熔断，② 何时从熔断状态恢复。

• 判断何时熔断：通常使用无锁循环队列计数来实现。C对每次请求S的正常、异常（失败、拒绝、超时）返回计数，当异常返回次数超过设定阈值时进行熔断。

• 何时从熔断状态恢复：处于熔断状态时，C每隔一段时间（比如5秒），允许部分请求通过，若这部分请求正常返回，就恢复熔断。

总结

降级、限流以及熔断都是解决服务之间RPC过程的异常问题，保证服务稳定性的手段。降级和限流发生在S端，熔断发生在C端。在实际场景中，它们通常会配合实现，特别是熔断和降级。熔断决定何时降级，降级是服务在熔断状态下的对外表现。Spring Cloud全家桶中的Hystrix就是一个优秀的熔断&降级组件。

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