雪崩問題
分散式系統都存在這樣一個問題,由於網路的不穩定性,決定了任何一個服務的可用性都不是 100% 的。當網路不穩定的時候,作為服務的提供者,自身可能會被拖死,導致服務呼叫者阻塞,最終可能引發雪崩連鎖效應。
當快取伺服器重啟或者大量快取集中在某一個時間段失效,這樣在失效的時候,也會給後端系統(比如DB)帶來很大壓力,造成資料庫後端故障,從而引起應用伺服器雪崩。
快取失效的幾種情況:
1、快取伺服器掛了
2、高峰期快取區域性失效
3、熱點快取失效
解決方案:
1、避免快取集中失效,不同的key設定不同的超時時間
2、增加互斥鎖,控制資料庫請求,重建快取。
3、提高快取的HA,如:redis叢集。
一般情況對於服務依賴的保護主要有3種解決方案:
這種模式主要是參考電路熔斷,如果一條線路電壓過高,保險絲會熔斷,防止火災。放到我們的系統中,如果某個目標服務呼叫慢或者有大量超時,此時,熔斷該服務的呼叫,對於後續呼叫請求,不在繼續呼叫目標服務,直接返回,快速釋放資源。如果目標服務情況好轉則恢復呼叫。
重點監控的機器效能指標
總之,除了cpu、記憶體、執行緒數外,重點監控資料庫端的長事務、sql超時等,絕大多數應用伺服器發生的雪崩場景,都是來源於資料庫端的效能瓶頸,從而先引起資料庫端大量瓶頸,最終拖累應用伺服器也發生雪崩,最後就是大面積的雪崩。
這種模式就像對系統請求按型別劃分成一個個小島的一樣,當某個小島被火少光了,不會影響到其他的小島。
例如可以對不同型別的請求使用執行緒池來資源隔離,每種型別的請求互不影響,如果一種型別的請求執行緒資源耗盡,則對後續的該型別請求直接返回,不再呼叫後續資源。這種模式使用場景非常多,例如將一個服務拆開,對於重要的服務使用單獨伺服器來部署,再或者公司最近推廣的多中心。
上述的熔斷模式和隔離模式都屬於出錯後的容錯處理機制,而限流模式則可以稱為預防模式。限流模式主要是提前對各個型別的請求設定最高的QPS閾值,若高於設定的閾值則對該請求直接返回,不再呼叫後續資源。這種模式不能解決服務依賴的問題,只能解決系統整體資源分配問題,因為沒有被限流的請求依然有可能造成雪崩效應。
在熔斷的設計主要參考了hystrix的做法。其中最重要的是三個模組:熔斷請求判斷演演算法、熔斷恢復機制、熔斷報警
(1)熔斷請求判斷機制演演算法:使用無鎖迴圈佇列計數,每個熔斷器預設維護10個bucket,每1秒一個bucket,每個blucket記錄請求的成功、失敗、超時、拒絕的狀態,預設錯誤超過50%且10秒內超過20個請求進行中斷攔截。
(2)熔斷恢復:對於被熔斷的請求,每隔5s允許部分請求通過,若請求都是健康的(RT<250ms)則對請求健康恢復。
(3)熔斷報警:對於熔斷的請求打紀錄檔,異常請求超過某些設定則報警。
隔離的方式一般使用兩種
(1)執行緒池隔離模式:使用一個執行緒池來儲存當前的請求,執行緒池對請求作處理,設定任務返回處理超時時間,堆積的請求堆積入執行緒池佇列。這種方式需要為每個依賴的服務申請執行緒池,有一定的資源消耗,好處是可以應對突發流量(流量洪峰來臨時,處理不完可將資料儲存到執行緒池隊裡慢慢處理)
(2)號誌隔離模式:使用一個原子計數器(或號誌)來記錄當前有多少個執行緒在執行,請求來先判斷計數器的數值,若超過設定的最大執行緒個數則丟棄改型別的新請求,若不超過則執行計數操作請求來計數器+1,請求返回計數器-1。這種方式是嚴格的控制執行緒且立即返回模式,無法應對突發流量(流量洪峰來臨時,處理的執行緒超過數量,其他的請求會直接返回,不繼續去請求依賴的服務)
(1)超時分兩種,一種是請求的等待超時,一種是請求執行超時。
(2)等待超時:在任務入佇列時設定任務入佇列時間,並判斷隊頭的任務入佇列時間是否大於超時時間,超過則丟棄任務。
(3)執行超時:直接可使用執行緒池提供的get方法。
就是首先讓系統不雪崩,然後通過監控發現請求正在接近或者超過閥值,然後再根據具體情況處理,這個接近或者超過閥值的過程,可以稱為 「提前發現雪崩」。
以上就是應用服務雪崩的場景以及技術方案總結。
陳睿 |mikechen,10 年 + 大廠架構經驗,《mikechen 的網際網路架構》系列文章作者,專注於網際網路架構技術。
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