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雪崩问题
分布式系统都存在这样一个问题;由于网络的不稳定性;决定了任何一个服务的可用性都不是 100% 的。当网络不稳定的时候;作为服务的提供者;自身可能会被拖死;导致服务调用者阻塞;最终可能引发雪崩连锁效应。
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效;这样在失效的时候;也会给后端系统(比如DB)带来很大压力;造成数据库后端故障;从而引起应用服务器雪崩。
缓存失效的几种情况:
1、缓存服务器挂了
2、高峰期缓存局部失效
3、热点缓存失效
解决方案;
1、避免缓存集中失效;不同的key设置不同的超时时间
2、增加互斥锁;控制数据库请求;重建缓存。
3、提高缓存的HA;如;redis集群。
一般情况对于服务依赖的保护主要有3种解决方案;
这种模式主要是参考电路熔断;如果一条线路电压过高;保险丝会熔断;防止火灾。放到我们的系统中;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。如果目标服务情况好转则恢复调用。
重点监控的机器性能指标
总之;除了cpu、内存、线程数外;重点监控数据库端的长事务、sql超时等;绝大多数应用服务器发生的雪崩场景;都是来源于数据库端的性能瓶颈;从而先引起数据库端大量瓶颈;最终拖累应用服务器也发生雪崩;最后就是大面积的雪崩。
这种模式就像对系统请求按类型划分成一个个小岛的一样;当某个小岛被火少光了;不会影响到其他的小岛。
例如可以对不同类型的请求使用线程池来资源隔离;每种类型的请求互不影响;如果一种类型的请求线程资源耗尽;则对后续的该类型请求直接返回;不再调用后续资源。这种模式使用场景非常多;例如将一个服务拆开;对于重要的服务使用单独服务器来部署;再或者公司最近推广的多中心。
上述的熔断模式和隔离模式都属于出错后的容错处理机制;而限流模式则可以称为预防模式。限流模式主要是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。这种模式不能解决服务依赖的问题;只能解决系统整体资源分配问题;因为没有被限流的请求依然有可能造成雪崩效应。
在熔断的设计主要参考了hystrix的做法。其中最重要的是三个模块;熔断请求判断算法、熔断恢复机制、熔断报警
;1;熔断请求判断机制算法;使用无锁循环队列计数;每个熔断器默认维护10个bucket;每1秒一个bucket;每个blucket记录请求的成功、失败、超时、拒绝的状态;默认错误超过50%且10秒内超过20个请求进行中断拦截。
;2;熔断恢复;对于被熔断的请求;每隔5s允许部分请求通过;若请求都是健康的;RT<250ms;则对请求健康恢复。
;3;熔断报警;对于熔断的请求打日志;异常请求超过某些设定则报警。
隔离的方式一般使用两种
;1;线程池隔离模式;使用一个线程池来存储当前的请求;线程池对请求作处理;设置任务返回处理超时时间;堆积的请求堆积入线程池队列。这种方式需要为每个依赖的服务申请线程池;有一定的资源消耗;好处是可以应对突发流量;流量洪峰来临时;处理不完可将数据存储到线程池队里慢慢处理;
;2;信号量隔离模式;使用一个原子计数器;或信号量;来记录当前有多少个线程在运行;请求来先判断计数器的数值;若超过设置的最大线程个数则丢弃改类型的新请求;若不超过则执行计数操作请求来计数器;1;请求返回计数器-1。这种方式是严格的控制线程且立即返回模式;无法应对突发流量;流量洪峰来临时;处理的线程超过数量;其他的请求会直接返回;不继续去请求依赖的服务;
;1;超时分两种;一种是请求的等待超时;一种是请求运行超时。
;2;等待超时;在任务入队列时设置任务入队列时间;并判断队头的任务入队列时间是否大于超时时间;超过则丢弃任务。
;3;运行超时;直接可使用线程池提供的get方法。
就是首先让系统不雪崩;然后通过监控发现请求正在接近或者超过阀值;然后再根据具体情况处理;这个接近或者超过阀值的过程;可以称为 “提前发现雪崩”。
以上就是应用服务雪崩的场景以及技术方案总结。
陈睿 |mikechen,10 年 ; 大厂架构经验;《mikechen 的互联网架构》系列文章作者;专注于互联网架构技术。
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