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  • 服务熔断在微服务架构中,微服务之间的数据交互通过远程调用完成,微服务A调用微服务B微服务C,微服务B微服务C又调用其它的微服务,此时如果链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,那么对微服务A的调用...

    服务熔断

    在微服务架构中,微服务之间的数据交互通过远程调用完成,微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其它的微服务,此时如果链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,那么对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,进而引起系统崩溃,导致“雪崩效应”。

    服务熔断是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。例如在高压电路中,如果某个地方的电压过高,熔断器就会熔断,对电路进行保护。同样,在微服务架构中,熔断机制也是起着类似的作用。当调用链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时,会进行服务熔断,不再有该节点微服务的调用,快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后,恢复调用链路。

    在Spring Cloud框架里,熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况,当失败的调用到一定阈值,缺省是5秒内20次调用失败,就会启动熔断机制。

    服务熔断解决如下问题: 1. 当所依赖的对象不稳定时,能够起到快速失败的目的;2. 快速失败后,能够根据一定的算法动态试探所依赖对象是否恢复。

    服务降级

    服务降级是指 当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心业务正常运作或高效运作。说白了,就是尽可能的把系统资源让给优先级高的服务。

    资源有限,而请求是无限的。如果在并发高峰期,不做服务降级处理,一方面肯定会影响整体服务的性能,严重的话可能会导致宕机某些重要的服务不可用。所以,一般在高峰期,为了保证核心功能服务的可用性,都要对某些服务降级处理。比如当双11活动时,把交易无关的服务统统降级,如查看蚂蚁深林,查看历史订单等等。

    服务降级主要用于什么场景呢?当整个微服务架构整体的负载超出了预设的上限阈值或即将到来的流量预计将会超过预设的阈值时,为了保证重要或基本的服务能正常运行,可以将一些 不重要 或 不紧急 的服务或任务进行服务的 延迟使用 或 暂停使用。

    降级的方式可以根据业务来,可以延迟服务,比如延迟给用户增加积分,只是放到一个缓存中,等服务平稳之后再执行 ;或者在粒度范围内关闭服务,比如关闭相关文章的推荐。

    实现服务降级需要考虑几个问题

    1)那些服务是核心服务,哪些服务是非核心服务

    2)那些服务可以支持降级,那些服务不能支持降级,降级策略是什么

    3)除服务降级之外是否存在更复杂的业务放通场景,策略是什么?

    自动降级分类

    1)超时降级:主要配置好超时时间和超时重试次数和机制,并使用异步机制探测回复情况

    2)失败次数降级:主要是一些不稳定的api,当失败调用次数达到一定阀值自动降级,同样要使用异步机制探测回复情况

    3)故障降级:比如要调用的远程服务挂掉了(网络故障、DNS故障、http服务返回错误的状态码、rpc服务抛出异常),则可以直接降级。降级后的处理方案有:默认值(比如库存服务挂了,返回默认现货)、兜底数据(比如广告挂了,返回提前准备好的一些静态页面)、缓存(之前暂存的一些缓存数据)

    4)限流降级:秒杀或者抢购一些限购商品时,此时可能会因为访问量太大而导致系统崩溃,此时会使用限流来进行限制访问量,当达到限流阀值,后续请求会被降级;降级后的处理方案可以是:排队页面(将用户导流到排队页面等一会重试)、无货(直接告知用户没货了)、错误页(如活动太火爆了,稍后重试)。

    服务熔断和服务降级的区别

    触发原因不太一样,服务熔断一般是某个服务(下游服务)故障引起,而服务降级一般是从整体负荷考虑;

    管理目标的层次不太一样,熔断其实是一个框架级的处理,每个微服务都需要(无层级之分),而降级一般需要对业务有层级之分(比如降级一般是从最外围服务开始)

    实现方式不太一样,服务降级具有代码侵入性(由控制器完成/或自动降级),熔断一般称为自我熔断。

    限流:限制并发的请求访问量,超过阈值则拒绝;

    降级:服务分优先级,牺牲非核心服务(不可用),保证核心服务稳定;从整体负荷考虑;

    熔断:依赖的下游服务故障触发熔断,避免引发本系统崩溃;系统自动执行和恢复

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  • 于是发生了下面的两个场景:小强在拿起常用手机拨号时发现该手机没有能够拨通,所以就拿出了备用手机拨通了某A的电话,这个过程就叫做降级(主逻辑失败采用备用逻辑的过程)。由于每次小壮的解释都属于长篇大论,不太...

    故事的背景是这样的:由于小强在工作中碰到一些问题,于是想请教一下业界大牛小壮。于是发生了下面的两个场景:

    小强在拿起常用手机拨号时发现该手机没有能够拨通,所以就拿出了备用手机拨通了某A的电话,这个过程就叫做降级(主逻辑失败采用备用逻辑的过程)。

    由于每次小壮的解释都属于长篇大论,不太容易理解,所以小强每次找小壮沟通的时候都希望通过常用手机来完成,因为该手机有录音功能,这样自己可以慢慢消化。由于上一次的沟通是用备用电话完成的,小强又碰到了一些问题,于是他又尝试用常用电话拨打,这一次又没有能够拨通,所以他不得不又拿出备用手机给某A拨号,就这样连续的经过了几次在拨号设备选择上的“降级”,小强觉得短期内常用手机可能因为运营商问题无法正常拨通了,所以,再之后一段时间的交流中,小强就不再尝试用常用手机进行拨号,而是直接用备用手机进行拨号,这样的策略就是熔断(常用手机因短期内多次失败,而被暂时性的忽略,不再尝试使用)。

    转自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxODcyNjEzNQ==&mid=2247484451&idx=1&sn=eff6238016076e52d505c37bc12502d3&chksm=9bd0a9bbaca720ad0c18945d8c8bca89275822d278384fbe128a17ce4ce08cfb055afdd36edf&mpshare=1&scene=23&srcid=1114FytGHzx2RHI6iseITmzH#rd

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  • 一个分布式应用会依赖多个服务,每个服务可能会存在多个实例,服务依赖的中间件也可能是分布式的,当应用规模足够大,某个节点出现故障的概率也因此增加。在分布式系统中,应把故障当作应用的一部分,我们需要保证当...

    一个分布式应用会依赖多个服务,每个服务可能会存在多个实例,服务依赖的中间件也可能是分布式的,当应用规模足够大,某个节点出现故障的概率也因此增加。在分布式系统中,应把故障当作应用的一部分,我们需要保证当某个节点出现故障时整个应用依然能正常运行,要避免服务雪崩。

    服务雪崩:服务雪崩效应是一种因“服务提供者的不可用”(原因)导致“服务调用者不可用”(结果),并将不可用逐渐放大的现象。为了防止服务雪崩,我们一般采用熔断降级的方式应对。

    服务熔断:当下游的服务因为某种原因突然变得不可用或响应过慢,上游服务为了保证自己整体服务的可用性,不再继续调用目标服务,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。

    服务降级:当系统负荷过载或响应慢,舍弃一些非核心业务,缓解系统压力,维持核心业务正常运行,保证整个系统的稳定性和可用性。

    咋一看,熔断和降级的到底有啥区别,我个人理解是: 服务降级有很多种降级方式,服务熔断属于降级方式的一种,服务降级是更广泛的方案。

    服务降级方式:

    • 页面拒绝服务:此服务暂停,页面提示由于服务繁忙。

    • 服务接口拒绝服务:只读,对于增删改接口提示服务器繁忙。

    • 延迟持久化:页面正常访问,涉及变更将数据记录到异步队列或log,服务恢复后执行。

    • 随机拒绝服务:服务接口随机拒绝服务,让用户重试,用户体验不佳。

    熔断降级的开源方案:Neflix的Hystrix、阿里巴巴的Sentinel。

    Hystrix

    Hystrix具备对延迟和故障的容错能力,可以在秒级进行故障降级和熔断,可以对请求自动批处理,以及提供了对应的配置和监控平台。Hystrix通过控制分布式系统中各个服务之间的交互过程来提高分布式系统对错误和延迟的容忍度,让分布式系统更加可靠和稳定。

    Hystrix主要功能:断路器(熔断降级)、隔离机制、请求聚合和请求缓存。

    • 断路器:提供熔断降级的功能,并收集当前服务对依赖服务的请求结果做统计和计算。

    • 隔离机制:Hystrix利用线程池或信号量机制提供依赖服务的隔离。线程池方式每个依赖服务都使用独立的线程池,这样的好处是某一个依赖服务发生故障时,对当前服务的影响会限制在这个线程池内部,不会影响对其他依赖服务的请求,这样的代价是在当前服务中创建了很多线程,需要不小的线程上下文切换的开销,特别是对低延时的调用有比较大的影响。Hystrix使用信号量机制去控制对某个依赖服务的并发访问情况,这样的隔离非常轻量级,不需要显示创建线程池,但是信号量机制无法处理依赖服务的请求响应时间变长的情况。

    • 请求聚合:使用HystrixCollapser将前端的多个请求聚合成一个请求发送到后端。

    • 请求缓存:Hystrix支持将一个请求结果缓存起来,下一个具有相同key的请求将直接从缓存中取出结果,减少请求开销。利用缓存可以极大的提升性能,但是Hystrix的缓存比较鸡肋。

    Hystrix的工作流程:

    b53a10479f8a33553936b7572f5a54cf.png

    1. 构建HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象,这两个对象用来表示对依赖服务的请求。如果只需要单个返回值,则构建HystrixCommand对象;如果需要多个返回值,则需要构建HystrixObservableCommand对象

    2. 有四个方法(execute、queue、observe、toObservable)可以用来执行命令,其中前两个方法只有HystrixCommand提供,HystrixObservableCommand没有这两个方法

    3. 检查当前请求是否有缓存,如果有,则直接返回缓存的响应值,如果没有,则执行步骤4

    4. 检查断路器状态,如果断路器打开,则尝试执行fallback逻辑,即步骤8;如果断路器未打开,则执行步骤5

    5. 检查线程池是否满,或者信号量是否用完,如果用完,则拒绝服务,尝试fallback逻辑,即步骤8;如果线程池或信号量可用,则执行步骤6

    6. 通过construce()或run()方法发起对依赖服务的调用。如果执行失败或超时,则执行步骤8,如果没有失败,也没有超时,则可以在执行时间内返回结果

    7. 每次发起对依赖服务的调用,Hystrix都会对执行结果进行收集和统计,用来改变断路器或线程池(信号量)的状态

    8. fallback逻辑是我们预先设置好的备用服务或默认值,如果fallback逻辑执行失败,则本次请求失败,否则成功返回结果

    Sentinel

    Sentinel是面向分布式服务架构的轻量级流量控制框架、主要以流量为切入点。从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。

    Sentinel主要概念:

    • 资源:资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容,例如,由应用程序提供的服务,或由应用程序调用的其它应用提供的服务,甚至可以是一段代码。只要通过 Sentinel API 定义的代码,就是资源,能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下,可以使用方法签名,URL,甚至服务名称作为资源名来标示资源。

    • 规则:围绕资源的实时状态设定的规则,可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

    Sentinel主要功能:流量控制、熔断降级、系统负载保护。

    • 流量控制:流量控制在网络传输中是一个常用的概念,它用于调整网络包的发送数据。然而,从系统稳定性角度考虑,在处理请求的速度上,也有非常多的讲究。任意时间到来的请求往往是随机不可控的,而系统的处理能力是有限的。我们需要根据系统的处理能力对流量进行控制。Sentinel 作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状,如下图所示:

    bd29d078ac6c8ec201dde13ad36c74e9.png

    • 熔断降级:Sentinel的熔断降级功能和Hystrix要解决的问题及设计原则是一致的,就是在分布式系统中某个依赖服务出现问题的时候,不要让问题蔓延到整个系统。但是Sentinel的设计思路和Hystrix不同,它采取了两种手段来实现这个目标——限制并发线程;通过响应时间对资源访问进行降级。

    • 系统过载保护:当系统负载过高的时候,如果还持续让请求进入。则可能导致系统崩溃、无法响应。Sentinel提供了对应的保护机制,把系统处理请求的过程想象为一个水管,让系统的入口流量和系统的负载达到平衡,保证系统在能力范围之内处理更多请求。

    9064f29d083b8b40f543abe67f61f474.png

    Hystrix和Sentinel的对比

    Hystrix和Sentinel的设计目标、要解决的问题是一致的:按照系统性、工程化思路来管理分布式系统有的可靠性,通过管理分布式系统中服务中间的调用关系来提升分布式系统的可靠性。

    共同特性

    • 隔离机制:二者都提供了隔离机制,Hystrix通过线程池或信号量来实现隔离机制,针对某个依赖服务的请求,全部会在一个线程池内部管理,信号量更轻量级些:Sentinel的隔离机制更轻量级,支持通过不同的运行指标进行限流,例如通过控制OPS、 系统负载、调用关系。

    • 熔断降级: Sentinel 与Hystrix都支持基于失败比率(异常比率)的熔断降级,在调用达到一定量级并且失败比率达到设定的阈值时自动进行熔断,此时所有对该资源的调用都会被阻塞,直到过了指定的时间窗口后才启发性地恢复。Sentinel 还支持基于平均响应时间的熔断降级,可以在服务响应时间持续飙高的时候自动熔断,拒绝更多的请求,直到一段时间后才恢复。Hystrix除了会统计请求的失败比例,还会统计请求的超时次数,从这个角度看,Hystrix 也提供了基于响应时间的隔断机制。

    • 实时指标: Hstitx的实时指标计算使用RxJava的事件响应机制来实现。Sentinel的实时指标计算是通过LeapArray来实现的,不过,二者使用的算法都是滑动窗口算法。

    Hystrix的特性

    • 请求聚合和缓存: Hystrix提供了请求聚合和请求缓存功能,从一定程度上实现了整形的功能。

    Sentinel的特性

    • 流量控制: Sentinel 可以针对不同的调用关系,以不同的运行指标(如QPS、并发调用数、系统负载等)为基准,对资源调用进行流量控制,将随机的请求调整成合适的形状。从对流量控制的角度说,Sentinel 是优于Hystrix的。

    • 系统负载保护: Sentinel 还提供了集群维度的系统负载保护功能,在系统的入口处对流量进行管理,如果系统的服务能力降低,则相应地限制能够提供的服务,从而保护系统不被流量“打挂”。

    此外服务降级最常用的方式是配置降级,主要分为:直觉管理和分级管理。

    • 直觉管理:运维人员可以指定哪些模块降级,当服务器检测到压力增大,服务器监测自动发送通知给运维人员,运维人员根据自己或相关人员判断后通过配置平台设置当前运行等级来降级。

    • 分级管理:运维人员无需关心业务细节,直接按级别降低即可。当服务器检测到压力增大,服务检测自动发送通知给运维人员。运维人员根据情况选择运行等级1~10。各个应用根据自己的级别自动判断是否工作,如何拒绝。

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  • 一、hystrixhystrix主要实现熔断和隔离,限流的功能基本没有,通过fallback实现服务降级和快速失败。核心是HystrixCommand。配置主要包含exection、fallback、circuitBreaker、metric、threadPool等。二、加入依赖包...

    一、hystrix

    hystrix主要实现熔断和隔离,限流的功能基本没有,通过fallback实现服务降级和快速失败。核心是HystrixCommand。配置主要包含exection、fallback、circuitBreaker、metric、threadPool等。

    二、加入依赖包

    <dependency>
    	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
    	<version>1.4.7.RELEASE</version>
    </dependency>
    <dependency>
    	<groupId>com.netflix.hystrix</groupId>
    	<artifactId>hystrix-javanica</artifactId>
    </dependency>

    三、在application.yml中加入配置

    feign: 
      hystrix: 
        enabled: true
    
    hystrix:
      command:
        default:
          execution:
            timeout:
              enabled: true
            isolation:
              strategy: THREAD
              thread:
                timeoutInMilliseconds: 8000
                interruptOnTimeout: true
                interruptOnCancel: true
          fallback:
            enabled: true
            isolation:
              semaphore:
                maxConcurrentRequests: 2

    四、在访问接口上实现熔断、隔离和服务降级

    @HystrixCommand(commandKey = "circuitBreakerCommand",threadPoolKey = "circuitBreakerPool",fallbackMethod = "circuitBreakerFallbackMethod",
    			commandProperties = {
    					@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),
    					@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "2"),
    					@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "10"),
    					@HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "5000")
    					}, 
    		    threadPoolProperties = {
    					@HystrixProperty(name = "coreSize", value = "5") 
    					})
        @GetMapping("/circuitBreakerHello/{id}")
    	public String circuitBreakerHello(@PathVariable("id") int id) {
        	if(id==2){
                throw new RuntimeException("exception");
            }
            return "sucessful execution" ;
    	}
        public String circuitBreakerFallbackMethod(int id) {
        	return "param "+id+" is wrong. circuitBreaker has been valid";
    }
    

    五、启动类上添加@EnableHystrix

    @SpringBootApplication(exclude={DataSourceAutoConfiguration.class})
    @EnableDiscoveryClient
    @EnableFeignClients
    @EnableHystrix
    @MapperScan("com.sboot.dao")
    public class ConsulConsumerApplication {
    	public static void main(String[] args) {
    		SpringApplication.run(ConsulConsumerApplication.class, args);
    	}
    }
    

    六、测试

    1、在浏览器中多次刷新如下地址,导致熔断打开

    7a405bbe802cf4bfc439d8be19944010.png

    2、当访问正常得路径http://localhost:8082/circuitBreakerHello/1,也走服务降级:

    93d5602fb6fb217cb9d998bad2c37ab3.png

    3、过一会,过了休眠期,再访问正常路径,可以正常访问

    0f6db082f3fbbd2b86aac68462ce22ce.png
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  • 伴随着微服务架构被宣传得如火如荼,一些概念也被推到了我们面前(管你接受不接受),其实...服务熔断在介绍熔断机制之前,我们需要了解微服务的雪崩效应。在微服务架构中,微服务是完成一个单一的业务功能,这样做...
  • 服务熔断和降级区别 参考博客 https://blog.csdn.net/z69183787/article/details/86529558
  • 很多同学知道我在美团点评负责稳定性保障平台的研发,平台中的功能之一就有服务熔断降级,提起熔断降级,大家可能熟悉的是Netflix的开源组件Hystrix,但是我们并没有在它的基础上进行二次开发,而是重新撸了一个,...
  • 微服务实战中如何理解服务熔断和降级区别

    万次阅读 热门讨论 2018-07-24 15:23:26
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  • OK,我要先说明一下,我有很长一段时间将服务降级和服务熔断混在一起,认为是一回事!为什么我会有这样的误解呢?针对下面的情形,如图所示当Service A调用Service B,失败多次达到一定阀值,Service A不会...
  • 使用 Sentinel 实现限流 , 参见springcloud-demo , 限流是给服务生产者的保护措施添加 pom 依赖<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-...
  • 来源 | urlify.cn/Y3mUNn 66套java从入门到精通实战课程分享 什么是Hystrix在分布式系统中,每个服务都可能会调用很多其他服务,被调用的那些服务就是依赖服务,有的时候某些依赖服务出现故障也是很常见的。...
  • 业务背景在微服务架构体系下,服务间不可避免地会发生依赖关系,一般来说会通过REST Api来进行通信,这里先盗一个图来举例说明一个具体的业务场景(逃):比如一个商城系统的微服务化结构,订单、商品、库存这三个...
  • 服务熔断服务降级

    2019-10-14 15:29:11
    服务熔断 当某个微服务不可用或者响应时间太长时,会进行服务的降级,进而熔断该节点微服务的调用,快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后,恢复调用链路。 服务降级 当服务器压力剧增的情况...
  • 服务降级由于爆炸性的流量冲击,对一些服务进行有策略的放弃,以此缓解系统压力,保证目前主要业务的正常运行。它主要是针对非正常情况下的应急服务措施:当此时一些业务服务无法执行时,给出一个统一的返回结果。...
  • OK,我要先说明一下,我有很长一段时间将服务降级和服务熔断混在一起,认为是一回事!为什么我会有这样的误解呢?针对下面的情形,如图所示当Service A调用Service B,失败多次达到一定阀值,Service A不会...
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  • 保持对生活的爱热枕,把每一天都活的热气腾腾。

空空如也

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