[享学Netflix] 四十五、Ribbon服务器状态：ServerStats及其断路器原理

YourBatman

发布于 2020-03-18 18:21:52

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发布于 2020-03-18 18:21:52

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靠代码行数来衡量开发进度，就像是凭重量来衡量飞机制造的进度------比尔·盖茨

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前言

我们知道Ribbon它是一个客户端负载均衡器，因此它内部维护着一个服务器列表ServerList，当实例出现问题时候，需要将这部分异常的服务Server从负载均衡列表中T除掉，那么Ribbon是以什么作为参考，决定T除/不T除Server的呢？？？这就是本文将要讲述的服务器状态的管理：ServerStats。

负载均衡LB需要依赖这些统计信息做为判断的策略，负载均衡器的统计类主要是LoadBalancerStats，其内部持有ServerStats对每个Server的运行情况做了相关统计如：平均响应时间、累计失败数、熔断（时间）控制等。

正文

Stat中文释义：统计，Statistic单词的简写形式。另外，希望读者在阅读本文之前，已经了解了netflix-statistics的知识，你可以参考这篇文章：[享学Netflix] 四十四、netflix-statistics详解，手把手教你写个超简版监控系统

服务状态。在LoadBalancer中捕获每个服务器(节点)的各种状态，每个Server就对应着一个ServerStats实例。ServerStats表示一台Server的状态，各种纬度的统计数据才能使得你最终挑选出一个最适合的Server供以使用，以及计算其当前访问压力（并发数）、成功数、失败数、是否熔断、熔断了多久等等。

统计数据/属性

到底统计了哪些数据呢？对Server进行多维度的数据统计，均体现在它的成员属性上：

public class ServerStats {

    private final CachedDynamicIntProperty connectionFailureThreshold;
    private final CachedDynamicIntProperty circuitTrippedTimeoutFactor;
    private final CachedDynamicIntProperty maxCircuitTrippedTimeout;
    private static final DynamicIntProperty activeRequestsCountTimeout = 
        DynamicPropertyFactory.getInstance().getIntProperty("niws.loadbalancer.serverStats.activeRequestsCount.effectiveWindowSeconds", 60 * 10);
        
    long failureCountSlidingWindowInterval = 1000; 
    private MeasuredRate serverFailureCounts = new MeasuredRate(failureCountSlidingWindowInterval);
    private MeasuredRate requestCountInWindow = new MeasuredRate(300000L);
    
    Server server;

    AtomicLong totalRequests = new AtomicLong();
    AtomicInteger successiveConnectionFailureCount = new AtomicInteger(0);
    AtomicInteger activeRequestsCount = new AtomicInteger(0);
    AtomicInteger openConnectionsCount = new AtomicInteger(0);
    
    private volatile long lastConnectionFailedTimestamp;
    private volatile long lastActiveRequestsCountChangeTimestamp;
    private AtomicLong totalCircuitBreakerBlackOutPeriod = new AtomicLong(0);
    private volatile long lastAccessedTimestamp;
    private volatile long firstConnectionTimestamp = 0;
}

对这些统计数据/属性分别做如下解释说明：

connectionFailureThreshold：连接失败阈值，默认值3（超过就熔断）
- 默认值配置：niws.loadbalancer.default.connectionFailureCountThreshold此key指定
- 个性化配置："niws.loadbalancer." + name + ".connectionFailureCountThreshold"
circuitTrippedTimeoutFactor：断路器超时因子，默认值10s。
- 默认值配置： niws.loadbalancer.default.circuitTripTimeoutFactorSeconds
- 个性化配置："niws.loadbalancer." + name + ".circuitTripTimeoutFactorSeconds"
maxCircuitTrippedTimeout：断路器最大超时秒数（默认使用超时因子计算出来），默认值是30s。
- 默认值配置：niws.loadbalancer.default.circuitTripMaxTimeoutSeconds
- 个性化配置："niws.loadbalancer." + name + ".circuitTripMaxTimeoutSeconds"
totalRequests：总请求数量。每次请求结束/错误时就会+1。
successiveConnectionFailureCount：连续（successive）请求异常数量（这个连续发生在Retry重试期间）。
- 在重试期间，但凡有一次成功了，就会把此参数置为0（失败的话此参数就一直加）
- 说明：只有在异常类型是callErrorHandler.isCircuitTrippingException(e)的时候，才会算作失败，才会+1
  - 默认情况下只有SocketException/SocketTimeoutException这两种异常才算失败哦~
activeRequestsCount：活跃请求数量（正在请求的数量，它能反应该Server的负载、压力）。
- 但凡只要开始执行Sever了，就+1
- 但凡只要请求完成了/出错了，就-1
- 注意：它有时间窗口的概念，后面讲具体逻辑
openConnectionsCount：暂无任何使用处，可忽略。
lastConnectionFailedTimestamp：最后一次失败的时间戳。至于什么叫失败，参考successiveConnectionFailureCount对失败的判断逻辑
lastActiveRequestsCountChangeTimestamp：简单的说就是activeRequestsCount的值最后变化的时间戳
totalCircuitBreakerBlackOutPeriod：断路器断电总时长（连续失败>=3次，增加20~30秒。具体增加多少秒，后面有计算逻辑）。
lastAccessedTimestamp：最后访问时间戳。和lastActiveRequestsCountChangeTimestamp的区别是，它增/减都update一下，而lastAccessedTimestamp只有在增的时候才会update一下。
firstConnectionTimestamp：首次连接时间戳，只会记录首次请求进来时的时间。
failureCountSlidingWindowInterval：失败次数统计时间窗。默认值1000ms
serverFailureCounts：上一秒失败次数（上一秒是因为failureCountSlidingWindowInterval默认自是1000ms）
- successiveConnectionFailureCount增它就增，只不过它有时间窗口(1s)
requestCountInWindow：一个窗口期内的请求总数，窗口期默认为5分钟（300秒）
- activeRequestsCount增它就增，只不过它有时间窗口(300s)

当然，它还有几个基于netflix-statistics数据统计的指标属性：

ServerStats：

	// 默认60s（1分钟）publish一次数据
    private static final int DEFAULT_PUBLISH_INTERVAL =  60 * 1000; // = 1 minute
    // 缓冲区大小。这个默认大小可谓非常大呀，就算你QPS是1000，也能抗1分钟
    private static final int DEFAULT_BUFFER_SIZE = 60 * 1000; // = 1000 requests/sec for 1 minute
    int bufferSize = DEFAULT_BUFFER_SIZE;
    int publishInterval = DEFAULT_PUBLISH_INTERVAL;

	private static final double[] PERCENTS = makePercentValues();
    private DataDistribution dataDist = new DataDistribution(1, PERCENTS);
    private DataPublisher publisher = null;
    private final Distribution responseTimeDist = new Distribution();

PERCENTS：百分比，可参见枚举类Percent：[10,20…,90…,99.5]
dataDist：它是一个DataAccumulator，数据累加器。
publisher：定时publish发布数据，默认1分钟发布一次
responseTimeDist：它是个Distribution类型，因为它仅仅只需要持续累加数据，然后提供最大最小值、平均值的访问而已

dataDist和responseTimeDist统一通过noteResponseTime(double msecs)来记录每个请求的响应时间，dataDist按照时间窗口统计，responseTimeDist一直累加。

成员方法

已经知道了每个字段的含义，再来看其提供的方法，就轻松很多了。

ServerStats：

	// 默认构造器：connectionFailureThreshold等参数均使用默认值 该构造器默认无人调用
	public ServerStats() { ... }
	// 参数值来自于lbStats，可以和ClientName挂上钩
	// 它在LoadBalancerStats#createServerStats()方法里被唯一调用
	public ServerStats(LoadBalancerStats lbStats) { ... }

	// 初始化对象，开始数据收集和报告。**请务必调用此方法** 它才是一个完整的实例
    public void initialize(Server server) {
        serverFailureCounts = new MeasuredRate(failureCountSlidingWindowInterval);
        requestCountInWindow = new MeasuredRate(300000L);
        if (publisher == null) {
            dataDist = new DataDistribution(getBufferSize(), PERCENTS);
            publisher = new DataPublisher(dataDist, getPublishIntervalMillis());
            // 启动任务：开始发布数据。1分钟发布一次
            publisher.start();
        }
        // 和Server关联
        this.server = server;
    }
    // 停止数据方法
    public void close() {
        if (publisher != null)
            publisher.stop();
    }


	// 收集每一次请求的响应时间
    public void noteResponseTime(double msecs){
        dataDist.noteValue(msecs);
        responseTimeDist.noteValue(msecs);
    }

	// 获得当前时间的活跃请求数（也就是Server的当前负载）
    public int  getActiveRequestsCount() {
        return getActiveRequestsCount(System.currentTimeMillis());
    }
    // 强调：如果当前时间currentTime距离上一次请求进来已经超过了时间窗口60s，那就返回0
    // 简单一句话：如果上次请求距今1分钟了，那就一个请求都不算（强制归零）
    public int getActiveRequestsCount(long currentTime) {
        int count = activeRequestsCount.get();
        if (count == 0) {
            return 0;
        } else if (currentTime - lastActiveRequestsCountChangeTimestamp > activeRequestsCountTimeout.get() * 1000 || count < 0) {
            activeRequestsCount.set(0);
            return 0;            
        } else {
            return count;
        }
    }

这些是ServerStats提供的基本方法，能访问到所有的成员属性。下面介绍分别介绍两个主题方法：

CircuitBreaker断路器的原理

本处的断路器解释：当有某个服务存在多个实例时，在请求的过程中，负载均衡器会统计每次请求的情况（请求响应时间，是否发生网络异常等），当出现了请求出现累计重试时，负载均衡器会标识当前服务实例，设置当前服务实例的断路的时间区间，在此区间内，当请求过来时，负载均衡器会将此服务实例从可用服务实例列表中暂时剔除（其实就是暂时忽略此Server），优先选择其他服务实例。

该断路器和Hystrix无任何关系，无任何关系，无任何关系。它是ServerStats内部维护的一套熔断机制，体现在如下方法上：

ServerStats：

	// 看看该断路器到哪个时间点戒指（关闭）的时刻时间戳
	// 比如断路器要从0点开30s，那么返回值就是00:00:30s这个时间戳呗
    private long getCircuitBreakerTimeout() {
        long blackOutPeriod = getCircuitBreakerBlackoutPeriod();
        if (blackOutPeriod <= 0) {
            return 0;
        }
        return lastConnectionFailedTimestamp + blackOutPeriod;
    }

	// 返回需要中断的持续时间（毫秒值）
    private long getCircuitBreakerBlackoutPeriod() {
        int failureCount = successiveConnectionFailureCount.get();
        int threshold = connectionFailureThreshold.get();
        if (failureCount < threshold) {
            return 0;
        }
        int diff = (failureCount - threshold) > 16 ? 16 : (failureCount - threshold);
        int blackOutSeconds = (1 << diff) * circuitTrippedTimeoutFactor.get();
        if (blackOutSeconds > maxCircuitTrippedTimeout.get()) {
            blackOutSeconds = maxCircuitTrippedTimeout.get();
        }
        return blackOutSeconds * 1000L;
    }

目前断路器统计失败是靠连续失败次数去判断断路逻辑的。此方法逻辑可总结如下：

若连续失败次数还小于阈值（默认3次），那么就不用断路。否则打开断路，执行计算要断开多久的逻辑
计算失败基数，最大不能超过16（就算你连续失败100次，此基数也是16）
根据超时因子circuitTrippedTimeoutFactor（默认是10）计算出时间值blackOutSeconds，该值不能大于上限connectionFailureCircuitTimeout（默认30s）
1. 也就是说保证了断路器最长不能打开超过30s

此方法不仅判断了断路器的打开与否，若打开顺便打开断路器应该打开多长时间（单位s）的方法，有了这个方法的理论做支撑，判断当前断路器是否开启就非常简单了：

ServerStats：

    public boolean isCircuitBreakerTripped() {
        return isCircuitBreakerTripped(System.currentTimeMillis());
    }
    public boolean isCircuitBreakerTripped(long currentTime) {
        long circuitBreakerTimeout = getCircuitBreakerTimeout();
        if (circuitBreakerTimeout <= 0) {
            return false;
        }
        return circuitBreakerTimeout > currentTime;
    }

当触发了熔断器（连续失败次数过多），断路器开启的时间范围是：

最大值：1<<16 * 10 = 320s
最小值：1<<1 * 10 =100s

当然这值是根据配置走的，并且还有最大时间30s的限制哦~

在Server被熔断期间，负载均衡器都将忽略此Server。

断路器如何闭合？

倘若断路器打开了，它如何恢复呢？有如下3种情形它会恢复到正常状态：

不是连续失败了，也就是成功了一次，那么successiveConnectionFailureCount就会立马归0，所以熔断器就闭合了
即使请求失败了，但是并非是断路器类异常，即不是RetryHandler#isCircuitTrippingException这种类型的异常时（比如RuntimeException就不是这种类型的异常），那就也不算连续失败，所以也就闭合了
到时间了，断路器自然就自动闭合了

该断路器和Hystrix的断路器有何区别？

很明显，该断路器规则非常简单，开启与否完全由连续失败来决定，而是否算失败由RetryHandler#isCircuitTrippingException来决定，默认它只认为SocketException/SocketTimeoutException（或者其子类异常）属于该种类型的异常哦~

所以：你的程序在执行时的任何业务异常（如NPE）和此断路器没有半毛钱关系。

当然它们最大最大的区别是断的对象不一样：

本断路器断的是Server，也就是远程服务器
Hystrix断路器断的是Client，也就是客户端的调用

当然，关于Hystrix断路器的内容详解请参考：[享学Netflix] 二十七、Hystrix何为断路器的半开状态？HystrixCircuitBreaker详解

获取响应时间逻辑

一个Server服务器的响应是最重要的衡量指标，因此它提供了大量的获取响应时间的方法：

ServerStats：
	
	// 重要。获取累计的，累计的，平均响应时间
	// responseTimeDist里获得的均是所有请求累计的
    public double getResponseTimeAvg() {
        return responseTimeDist.getMean();
    }
    public double getResponseTimeMax() {
        return responseTimeDist.getMaximum();
    }
    ...
    // 样本大小（每次获取的值可能不一样的哦，因为dataDist是时间窗口嘛）
    public int getResponseTimePercentileNumValues() {
        return dataDist.getSampleSize();
    }
    // 这段时间窗口内（1分钟）的平均响应时间
    public double getResponseTimeAvgRecent() {
        return dataDist.getMean();
    }
	
	// ========下面是各个分位数的值======
    public double getResponseTime10thPercentile() {
        return getResponseTimePercentile(Percent.TEN);
    }
    ...
    public double getResponseTime99point5thPercentile() {
        return getResponseTimePercentile(Percent.NINETY_NINE_POINT_FIVE);
    }

状态/指标信息使用场景举例

统计信息都是非常有用的，这里先简单介绍，过个眼瘾即可。它的使用均在负载均衡策略上，举例：

WeightedResponseTimeRule：使用指标ServerStats.responseTimeDist，获取该Server的平均响应时间来决策
AvailabilityFilteringRule：它用到了两个指标信息
- 通过ServerStats.isCircuitBreakerTripped()判断当前断路器是否打开作为该Server是否可用的判断
- ServerStats.activeRequestsCount找个活跃请求数最小的Server
ZoneAvoidanceRule：使用到了ServerStats.upServerListZoneMap和LoadBalancerStats.getZoneSnapshot
…

默认值不合理

private static final int DEFAULT_PUBLISH_INTERVAL =  60 * 1000;
private static final int DEFAULT_BUFFER_SIZE = 60 * 1000;

这两个默认值决定了样本量，以及样本时间窗口。按这么设置：每收集一次持续1分钟（问题不大），但是样本大小是60 * 1000这个太高了：单台机器QPS1000持续1分钟才能填满此窗口，我相信绝大部分情况下都是这么高的QPS的，所以此默认值并不合理。

但是，但是，但是：ServerStats的唯一创建地方是LoadBalancerStats里：

protected ServerStats createServerStats(Server server) {
    ServerStats ss = new ServerStats(this);
    //configure custom settings
    ss.setBufferSize(1000);
    ss.setPublishInterval(1000);                    
    ss.initialize(server);
    return ss;        
}

两个值均为1000，说明：每秒钟收集一次（这个频率太高了吧），然后样本1000表示这1s内要有1000的请求打进来能打满（QPS1000，也特高了）。所以实际上的默认值真的也很不合理，它们均只适合高并发场景。。。

坑爹的是，这两个值并没有提供钩子or外部化配置让我们可以随意更改，唯一的钩子是它是个protected方法，你只能通过继承 + 复写才行，而实际上我们很小概率回去复写它（它在BaseLoadBalancer里创建）。

说明：若你想更好的监控，使得负载均衡效果更好点，那么作为架构师的你可以考虑定制定制哦~

代码示例

@Test
public void fun4() throws InterruptedException {
    ServerStats serverStats = new ServerStats();
    // 缓冲区大小最大1000。 若QPS是200，5s能装满它  这个QPS已经很高了
    serverStats.setBufferSize(1000);
    // 5秒收集一次数据
    serverStats.setPublishInterval(5000);
    // 请务必调用此初始化方法
    serverStats.initialize(new Server("YourBatman", 80));

    // 多个线程持续不断的发送请求
    request(serverStats);
    // 监控ServerStats状态
    monitor(serverStats);

    // hold主线程
    TimeUnit.SECONDS.sleep(10000);
}

// 单独线程模拟刷页面，获取监控到的数据
private void monitor(ServerStats serverStats) {
    new Thread(() -> {
        ScheduledExecutorService executorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
        executorService.scheduleWithFixedDelay(() -> {
            System.out.println("=======时间：" + serverStats.getResponseTimePercentileTime() + "，统计值如下=======");
            System.out.println("请求总数(持续累计)：" + serverStats.getTotalRequestsCount());
            System.out.println("平均响应时间：" + serverStats.getResponseTimeAvg());
            System.out.println("最小响应时间：" + serverStats.getResponseTimeMin());
            System.out.println("最大响应时间：" + serverStats.getResponseTimeMax());


            System.out.println("样本大小(取样本)：" + serverStats.getResponseTimePercentileNumValues());
            System.out.println("样本下的平均响应时间：" + serverStats.getResponseTimeAvgRecent());
            System.out.println("样本下的响应时间中位数：" + serverStats.getResponseTime50thPercentile());
            System.out.println("样本下的响应时间90分位数：" + serverStats.getResponseTime90thPercentile());
        }, 5, 5, TimeUnit.SECONDS);
    }).start();
}


// 模拟请求（开启5个线程，每个线程都持续不断的请求）
private void request(ServerStats serverStats) {
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        new Thread(() -> {
            while (true) {
                // 请求之前 记录活跃请求数
                serverStats.incrementActiveRequestsCount();
                serverStats.incrementNumRequests();
                long rt = doSomething();
                // 请求结束， 记录响应耗时
                serverStats.noteResponseTime(rt);
                serverStats.decrementActiveRequestsCount();
            }
        }).start();
    }
}

// 模拟请求耗时，返回耗时时间
private long doSomething() {
    try {
        int rt = randomValue(10, 200);
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(rt);
        return rt;
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
        return 0L;
    }
}

// 本地使用随机数模拟数据收集
private int randomValue(int min, int max) {
    return min + (int) (Math.random() * ((max - min) + 1));
}

运行程序，控制台打印：

=======时间：Tue Mar 17 21:27:49 CST 2020，统计值如下=======
请求总数(持续累计)：240
平均响应时间：103.43404255319149
最小响应时间：10.0
最大响应时间：199.0
样本大小(取样本)：225
样本下的平均响应时间：102.38666666666667
样本下的响应时间中位数：105.0
样本下的响应时间90分位数：178.5
=======时间：Tue Mar 17 21:27:54 CST 2020，统计值如下=======
请求总数(持续累计)：465
平均响应时间：106.75869565217391
最小响应时间：10.0
最大响应时间：199.0
样本大小(取样本)：225
样本下的平均响应时间：110.59555555555555
样本下的响应时间中位数：115.5
样本下的响应时间90分位数：185.0
=======时间：Tue Mar 17 21:27:59 CST 2020，统计值如下=======
请求总数(持续累计)：701
平均响应时间：106.35488505747126
最小响应时间：10.0
最大响应时间：200.0
样本大小(取样本)：235
样本下的平均响应时间：105.39574468085107
样本下的响应时间中位数：105.0
样本下的响应时间90分位数：179.0
=======时间：Tue Mar 17 21:28:04 CST 2020，统计值如下=======
请求总数(持续累计)：939
平均响应时间：105.98929336188436
最小响应时间：10.0
最大响应时间：200.0
样本大小(取样本)：240
样本下的平均响应时间：104.45
样本下的响应时间中位数：104.0
样本下的响应时间90分位数：181.0
=======时间：Tue Mar 17 21:28:09 CST 2020，统计值如下=======
请求总数(持续累计)：1187
平均响应时间：104.72673434856176
最小响应时间：10.0
最大响应时间：200.0
样本大小(取样本)：246
样本下的平均响应时间：101.32926829268293
样本下的响应时间中位数：103.0
样本下的响应时间90分位数：177.0

稍微核对一下数据：

平均rt大概100ms，所以1s钟可以收到10次请求，5s的窗口就是收到50次请求
公开启5个线程，所以每个窗口内收到的请求是50 * 5 = 250个左右
观察每次样本大小数：250左右

可以看到数值都是吻合的，证明我们的示例木有啥问题。从控制台看到Server的历史持续状态、抽样的状态值一览无余，这就是监控，这就是负载均衡的“粮食”。

总结

关于Ribbon对服务器状态的管理ServerStats的介绍就到这了。本文花大篇幅介绍了很少人关注的Server状态统计这块的知识点，是因为这对理解Ribbon的核心非常之重要，对Ribbon是如何负载均衡选择Server的策略研究更是非常关键。

建议小伙伴可以不仅局限于当个“配置工程师”，而是花时间花精力深入其内了解起来，内部才是星辰大海，才有财富宝石。

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