高可用的微服务架构设计-资源隔离、限流、熔断、降级、监控

断路器模式

舱壁隔离模式

容错理念

• 凡是依赖都可能会失败
• 凡是资源都有限制
• CPU/Memory/Threads/Queue
• 网络并不可靠，延迟是应用稳定性杀手

1 资源隔离

让你的系统里，某一块东西，在故障的情况下，不会耗尽系统所有的资源，比如线程资源

项目中的一个case，有一块东西，是要用多线程做一些事情，小伙伴做项目的时候，没有太留神，资源隔离，那块代码，在遇到一些故障的情况下，每个线程在跑的时候，因为那个bug，直接就死循环了，导致那块东西启动了大量的线程，每个线程都死循环

最终导致系统资源耗尽，崩溃，不工作，不可用，废掉了

资源隔离，那一块代码，最多最多就是用掉10个线程，不能再多了，就废掉了，限定好的一些资源

2 限流

对打入服务的请求流量进行控制，使服务能够承担不超过自己能力的流量压力。 高并发的流量涌入进来，比如说突然间一秒钟100万QPS，废掉了，10万QPS进入系统，其他90万QPS被拒绝了

3 熔断

A服务调用B服务的某个功能，由于网络不稳定问题，或者B服务卡机，导致功能时 间超长。如果这样的次数太多。我们就可以直接将B断路(A不再请求B接口)，凡是 调用B的直接返回降级数据，不必等待B的超长执行。这样B的故障问题，就不会级联影 响到A。

依赖服务，出了一些故障，每次请求都报错，熔断它，后续的请求过来直接不接收了，拒绝访问，10分钟之后再尝试去看看接口是否恢复。

4 降级

整个网站处于流量高峰期，服务器压力剧增，根据当前业务情况及流量，对一些服务和页面进行有策略的降级[停止服务，所有的调用直接返回降级数据]。以此缓解服务器资源的的压力，以保证核心业务的正常运行，同时也保持了客户和大部分客户的得到正确的响应。

MySQL挂了，系统发现了，自动降级，从内存里存的少量数据中，去提取一些数据出来。

和熔断的异同

相同点

• 为了保证集群大部分服务的可用性和可靠性，防止崩溃，牺牲小我
• 用户最终都是体验到某个功能不可用

不同点

• 熔断是被调用方故障，触发的系统主动规则
• 降级是基于全局考虑，停止一些正常服务，释放资源

5 运维监控

监控+报警+优化，各种异常的情况，有问题就及时报警，优化一些系统的配置和参数，或者代码

如果你的各种依赖的服务有了故障，那么很可能会导致你的系统不可用

hystrix对系统进行各种高可用性的系统加固，来应对各种不可用的情况

最佳实践

• 网关集中埋点,覆盖大部分场景
• 尽量框架集中埋点,客户端为主
• 配置对接Apollo ,根据实际使用调整阀值
• 信号量vs线程池场景
  • 信号量:网关，缓存
  • 线程池场景:服务间调用客户端，数据库访问，第三方访问
• 线程池大小经验值
  • 30rps x0.2sec= 6 + breathing room = 10 threads
  • Thread-pool Queue size:5 ~ 10
• 部署
  • Hystrix Dashboard大盘(无线/H5/第3三方网关)
  • 共享Hystrix Dashboard/Turbine服务器
  • 熔断告警
• Spring Cloud Hystrix标注