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  • 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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    由于执行yum update 命令 导致 docker 服务全部挂掉

    然后发现,是由于update后,导致docker 镜像的地址被修改成默认的地址

    原docker镜像存储在 /data/project/docker 服务下

    使用docker info 查看现在的docker服务在哪里
    可以看到 参数
    Docker Root Dir: /var/lib/docker

    默认的地址是 Docker Root Dir: /var/lib/docker

    现在需要做的就是将docker默认路径改为 原镜像存储路径

    修改docker 默认路径
    1,查看docker.service 的路径

    systemctl status docker 
    

    2,然后编辑,修改路径

    vim /usr/lib/systemd/system/docker.service
    

    3,将文件中涵 ExecStart 的一行 后增加 下面

    ExecStart=/usr/bin/dockerd --graph=/data/soft/docker
    

    —graph=/data/soft/docker docker新的存储位置

    4,重启docker 即可

    systemctl daemon-reload
    
    systemctl restart docker
    
    展开全文
  • 服务雪崩的解决思路

    2022-03-09 16:28:07
    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 我把...

    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
  • 服务雪崩+缓存雪崩+解决方案

    千次阅读 2020-02-09 17:55:10
    一、服务雪崩 1、定义: 服务堆积在同一个线程池中,因为所有的请求都是同一个线程池进行处理,这时候如果在高并发情况下,所有的请求全部访问同一个接口, 这时候可能会导致其他服务没有线程进行接受请求,这就是...

    一、服务雪崩

    1、定义:
    服务堆积在同一个线程池中,因为所有的请求都是同一个线程池进行处理,这时候如果在高并发情况下,所有的请求全部访问同一个接口,
    这时候可能会导致其他服务没有线程进行接受请求,这就是服务雪崩效应效应。

    2、原因:
    a.某几个机器故障:例如机器的硬驱动引起的错误,或者一些特定的机器上出现一些的bug(如,内存中断或者死锁)。
    b.服务器负载发生变化:某些时候服务会因为用户行为造成请求无法及时处理从而导致雪崩,例如阿里的双十一活动,若没有提前增加机器预估流量则会造服务器压力会骤然增大二挂掉。
    c.人为因素:比如代码中的路径在某个时候出现bug

    3、解决:4种:服务降级、服务熔断、服务隔离、限流模式、超时机制
    a.服务降级:在高并发情况下,防止用户一直等待(返回一个友好的提示,直接给客户端,不会去处理请求,调用fallBack本地方法),目的是为了用户体验。 秒杀---当前请求人数过多,请稍后重试
    b.服务熔断:熔断机制目的为了保护服务,在高并发的情况下,如果请求达到一定极限(可以自己设置阔值),如果流量超出了设置阈值,让后直接拒绝访问,保护当前服务。使用服务降级方式返回一个友好提示,服务熔断和服务降级一起使用。
    熔断的设计主要参考了hystrix的做法,分为3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。
    c.服务隔离2种方式:线程池隔离和信号量隔离
     (1)线程池隔离:每个服务接口,都有自己独立的线程池,每个线程池互不影响。 
     (2)信号量隔离: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,当请求进来时先判断计数器的数值,若超过设置的最大线程个数则拒绝该请求,若不超过则通行,这时候计数器+1,请求返
    回成功后计数器-1。
    d.限流模式:上述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。
    e.超时机制:超时分两种:请求的等待超时、请求运行超时
     (1)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。
     (2)运行超时:直接可使用线程池提供的get方法

    二、缓存雪崩

    1、定义:
    由于原有缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期。所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。

                       缓存正常从Redis中获取

                                       缓存失效瞬间

    2、解决:5种:加锁排队、设置过期标志更新缓存、不同key设不同的缓存失效时间、二级缓存、消息中间件
    a.加锁排队(集群使用分布式锁,单机使用本地锁):在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许1个线程查询数据和写缓存,其他线程排队等待(集群分布式锁,单机本地锁)。减少服务器吞吐量,效率低。
    注意:加锁排队只是为了减轻数据库的压力,并没有提高系统吞吐量。假设在高并发下,缓存重建期间key是锁着的,这是过来1000个请求999个都在阻塞的。同样会导致用户等待超时,这是个治标不治本的方法。
    b.设置过期标志更新缓存:给每一个缓存数据增加相应的缓存标记,记录缓存的是否失效,如果缓存标记失效,则更新数据缓存。
     (1)缓存标记:记录缓存数据是否过期,如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存;
     (2)缓存数据:它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍,例:标记缓存时间30分钟,数据缓存设置为60分钟。这样,当缓存标记key过期后,实际缓存还能把旧数据返回给调用端,直到另外的线程在后台更新完成后,才会返回新缓存。

                         加锁排队

              设置过期标志更新缓存


    c.不同key设不同的缓存失效时间:不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。
    d.二级缓存:A1为原始缓存,A2为拷贝缓存,A1失效时,可以访问A2,A1缓存失效时间设置为短期,A2设置为长期
    e.消息中间件方式(推荐)
    消息中间件 可以解决高并发。如果大量的请求进行访问时候,Redis没有值的情况,会将查询的结果存放在消息中间件中(利用了MQ同步特性)
     

    转载:
    服务雪崩产生原因及解决办法

    解决或缓解服务雪崩的方案

    缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题!

    Redis雪崩效应以及解决方案

    展开全文
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