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  • 服务雪崩
    2021-05-07 17:40:25

    分布式系统面临的问题
    复杂的分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系,每个依赖关系都在某些时候将不可避免地失败。
    服务雪崩
    多个服务之间调用的时候,假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其他的微服务,这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,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,所谓的“雪崩效应”
    对于高流量的应用来说,单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒内饱和,比失败更糟糕的是,这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加,备份队列,线程和其他资源紧张,法制整个系统发生更多的级联故障,这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理,以便单个依赖关系的失败,不能取消整个应用程序或系统
    所以通常当你发现一个模板下的某个实例失败后,这个时候这个模板依然还会接收流量,然后这个有问题的的模板还调用了其他模板,这样就会发生级联故障,或者叫雪崩

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    服务雪崩

    在微服务之间进行服务调用是由于某一个服务故障,导致级联服务故障的现象,称为雪崩效应。雪崩效应描述的是提供方不可用,导致消费方不可用并将不可用逐渐放大的过程。

    如存在如下调用链路:

    image.png

    此时,Service A的流量波动很大,流量经常会突然性增加!那么在这种情况下,就算Service A能扛得住请求,Service B和Service C未必能扛得住这突发的请求。此时,如果Service C因为抗不住请求,变得不可用。那么Service B的请求也会阻塞,慢慢耗尽Service B的线程资源,Service B就会变得不可用。紧接着,Service A也会不可用,这一过程如下图所示:

    image.png

    服务熔断

    “熔断器”本身是一种开关装置,当某个服务单元发生故障之后,通过断路器(hystrix)的故障监控,某个异常条件被触发,直接熔断整个服务。向调用方法返回一个符合预期的、可处理的备选响应(FallBack),而不是⻓时间的等待或者抛出调用方法无法处理的异常,这样就保证了服务调用方的线程不会被⻓时间占用,避免故障在分布式系统中蔓延,乃至雪崩。如果目标服务情况好转则恢复调用。服务熔断是解决服务雪崩的重要手段。

    image.png

    服务降级

    服务压力剧增的时候根据当前的业务情况及流量对一些服务和⻚面有策略的降级,以此缓解服务器的压力,以保证核心任务的进行。同时保证部分甚至大部分任务客户能得到正确的响应。也就是当前的请求处理不了了或者出错了,给一个默认的返回。

    一句话就是,关闭微服务系统中某些边缘服务,保证系统核心服务正常运行。

    image.png

    总结

    熔断必会触发降级,所以熔断也是降级一种。区别在于熔断是对调用链路的保护,而降级是对系统过载的一种保护处理。

    熔断和降级的相同点

    • 目的很一致,都是从可用性可靠性着想,为防止系统的整体缓慢甚至崩溃,采用的技术手段
    • 最终表现类似,对于两者来说,最终让用户体验到的是某些功能暂时不可达或不可用
    • 粒度一般都是服务级别,当然,业界也有不少更细粒度的做法,比如做到数据持久层(允许查询,不允许增删改)
    • 自治性要求很高,熔断模式一般都是服务基于策略的自动触发,降级虽说可人工干预,但在微服务架构下,完全靠人显然不可 能,开关预置、配置中心都是必要手段(sentinel)

    熔断和降级的不同点

    • 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边缘服务开始)
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  • 服务雪崩的解决思路

    2022-03-09 16:28:07
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    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

    如下图: 一个服务失败,导致整条链路的服务都失败的情形,我们称之为服务雪崩

    1

    我把服务雪崩的参与者简化为 服务提供者服务调用者,并将服务雪崩产生的过程分为以下三个阶段来分析形成的原因:

    1. 服务提供者不可用
    2. 重试加大流量
    3. 服务调用者不可用

    服务雪崩的每个阶段都可能由不同的原因造成,比如造成 服务不可用 的原因有:

    • 硬件故障
    • 程序 Bug
    • 缓存击穿
    • 用户大量请求

    硬件故障可能为硬件损坏造成的服务器主机宕机,网络硬件故障造成的服务提供者的不可访问。
    缓存击穿一般发生在缓存应用重启,所有缓存被清空时,以及短时间内大量缓存失效时。大量的缓存不命中,使请求直击后端,造成服务提供者超负荷运行,引起服务不可用。
    在秒杀和大促开始前,如果准备不充分,用户发起大量请求也会造成服务提供者的不可用。

    而形成 重试加大流量 的原因有:

    • 用户重试
    • 代码逻辑重试

    在服务提供者不可用后,用户由于忍受不了界面上长时间的等待,而不断刷新页面甚至提交表单。
    服务调用端的会存在大量服务异常后的重试逻辑。
    这些重试都会进一步加大请求流量。

    最后, 服务调用者不可用 产生的主要原因是:

    • 同步等待造成的资源耗尽

    当服务调用者使用 同步调用 时,会产生大量的等待线程占用系统资源。一旦线程资源被耗尽,服务调用者提供的服务也将处于不可用状态,于是服务雪崩效应产生了。

    应对策略

    针对造成服务雪崩的不同原因,可以使用不同的应对策略:

    流量控制

    • 网关限流
    • 用户交互限流
    • 关闭重试

    因为 Nginx 的高性能,目前一线互联网公司大量采用 Nginx+Lua 的网关进行流量控制,由此而来的 OpenResty 也越来越热门。

    用户交互限流的具体措施有: 1. 采用加载动画,提高用户的忍耐等待时间。2. 提交按钮添加强制等待时间机制。

    改进缓存模式

    • 缓存预加载
    • 同步改为异步刷新

    服务自动扩容

    • AWS 的 auto scaling

    服务调用者降级服务

    • 资源隔离
    • 对依赖服务进行分类
    • 不可用服务的调用快速失败

    资源隔离主要是对调用服务的线程池进行隔离。

    我们根据具体业务,将依赖服务分为: 强依赖和若依赖。强依赖服务不可用会导致当前业务中止,而弱依赖服务的不可用不会导致当前业务的中止。

    不可用服务的调用快速失败一般通过 超时机制, 熔断器 和熔断后的 降级方法 来实现。

    展开全文
  • 谈谈服务雪崩

    2021-06-04 11:15:17
    什么是服务雪崩服务雪崩是指,由于服务提供者不可用导致服务调用者不可用,并且在生产过程中,这种不可用逐渐扩大的现象。 举个例子: 比如我们现在的系统中有个日志服务姑且叫A,现在有个课表服务(暂且叫B)...

    什么是服务雪崩:

            服务雪崩是指,由于服务提供者不可用导致服务调用者不可用,并且在生产过程中,这种不可用逐渐扩大的现象。

            举个例子:

            比如我们现在的系统中有个日志服务姑且叫A,现在有个课表服务(暂且叫B)需要使用日志服务,然后又有其他服务(暂且叫C),他们都是分布式并且做了一定的可用性,但是有一天,日志服务中有一个实例异常了那会有什么影响

            1.如果服务B正在调用这个异常实例,那么B会不可用。

            2.比如原来能容纳3000的并发,由于一台服务不可用,那么系统容忍并发量下降。

            3.在2的基础上,如果刚好处于一个高并发的时间点,容忍并发量下降,在高并发的时候也许就会出现许多用户的请结果都是异常,甚至,A服务直接回因为高并发给压蹦。

            4.服务A全部宕机,如果是强依赖的系统,那么也许整个系统都不可用。

    发生原因:

            服务雪崩的发生时间主要可归类为三个阶段:

                    1.服务提供者不可用

                    2.重复调用

                    3.服务调用者不可用

            发生原因也大概可归类为如下几种情况:

            解决方法根据上面的发生原因也归类为如下几种方式

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