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微服务的稳定性一直是开发者非常关注的话题。随着业务从单体架构向分布式架构演进以及部署方式的变化#xff0c;服务之间的依赖关系变得越来越复杂#xff0c;业务系统也面临着巨大的高可用挑战。疫情期间#xff0c;大家可能都经历过以下的场景#xff1a;
线上预…背景
微服务的稳定性一直是开发者非常关注的话题。随着业务从单体架构向分布式架构演进以及部署方式的变化服务之间的依赖关系变得越来越复杂业务系统也面临着巨大的高可用挑战。疫情期间大家可能都经历过以下的场景
线上预约购买口罩时瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载load 飙高用户无法下单在线选课时同一时刻提交选课的请求过多系统无法响应在线办公/教学时同时在线会议的用户过多会议比较卡
这些可用性下降的场景会严重影响用户体验所以我们需要预先通过一些手段来提前对不稳定的因素进行防护同时在突发流量的情况下我们也要具备快速止损的能力。
流控降级 - 保障微服务稳定性重要的一环
影响微服务可用性的因素有非常多而这些不稳定的场景可能会导致严重后果。我们从微服务流量的视角来看可以粗略分为两类常见的场景
1. 服务自身流量超过承载能力导致不可用。比如激增流量、批量任务投递导致服务负载飙高无法正常处理请求。
流量是非常随机性的、不可预测的。前一秒可能还风平浪静后一秒可能就出现流量洪峰了例如双十一零点的场景。然而我们系统的容量总是有限的如果突然而来的流量超过了系统的承受能力就可能会导致请求处理不过来堆积的请求处理缓慢CPU/Load 飙高最后导致系统崩溃。因此我们需要针对这种突发的流量来进行限制在尽可能处理请求的同时来保障服务不被打垮。 2. 服务因依赖其他不可用服务导致自身连环不可用。比如我们的服务可能依赖好几个第三方服务假设某个支付服务出现异常调用非常慢而调用端又没有有效地进行预防与处理则调用端的线程池会被占满影响服务自身正常运转。在分布式系统中调用关系是网状的、错综复杂的某个服务出现故障可能会导致级联反应导致整个链路不可用。
一个服务常常会调用别的模块可能是另外的一个远程服务、数据库或者第三方 API 等。例如支付的时候可能需要远程调用银联提供的 API查询某个商品的价格可能需要进行数据库查询。然而这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况请求的响应时间变长那么调用服务的方法的响应时间也会变长线程会产生堆积最终可能耗尽业务自身的线程池服务本身也变得不可用。现代微服务架构都是分布式的由非常多的服务组成。不同服务之间相互调用组成复杂的调用链路。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定就可能会层层级联最终导致整个链路都不可用。因此我们需要对不稳定的服务进行熔断降级暂时切断不稳定调用避免局部不稳定因素导致整体的雪崩。 MSE 服务治理基于阿里限流降级组件 Sentinel 的稳定性防护能力以流量为切入点从流量控制、并发控制、熔断降级、热点防护、系统自适应保护等多个维度来帮助保障服务的稳定性覆盖微服务、云原生网关、Service Mesh 等几大场景。
介绍完流控降级的场景与能力之后下面讲请出我们今天要重点介绍的主人公运行时动态 Enhance 能力。我们将介绍如何通过 MSE 服务治理一键实现任意点位的流控降级任意点位包含但不限于 Web、Rpc、SQL、Redis 等访问接口、任意编写的业务方法、框架的接口等等。
运行时 Enhance 能力 - 一键实现任意点位的流控降级
如何在运行时给任意指定的方法增加一个流控降级能力呢下面我将以一个 Demo 为例简单介绍。我们编写了如下一个业务代码我们编写了一个简单的 Spring Boot 应用其中 a 方法是一个随意编写的内部方法。 到目前为止监控是看不到 a 方法的我们只能看到 restA 的接口或者说是 GET:/a 的监控数据并且可以对其配置限流降级规则。 开源的方式我们需要在代码中增加Sentinel的依赖并且对 com.alibabacloud.mse.demo.AApplication.AController#a 方法配置注解或者编码方式增加 Sentinel 能力 需要编码那就自然会有许多的弊端要增加依赖要改代码要重新发布难以做到即上即下...到处都是成本。
那么我们如何可以不编写一行代码就可以做到对 com.alibabacloud.mse.demo.AApplication.AController#a 的限流降级能力呢
配置运行时白屏化规则
配置运行时白屏化规则并选择当前应用的自定义埋点类型的接口并填入类与方法。 当然可以看到我们白屏化规则能力不仅仅支持动态限流降级还支持任意点位的访问日志以及请求上下文的收集 观察到指定方法的监控数据
我们在应用治理找到目标应用在接口监控 自定义埋点中看到指定方法com.alibabacloud.mse.demo.AApplication.AController#a 的监控数据 配置流控规则
我们可以点击接口概览右上角的“新增防护规则”按钮添加一条流控规则 我们可以配置最简单的 QPS 模式的流控规则比如上面的例子即限制该接口每秒单机调用量不超过 1 次。
配置规则后稍等片刻即可在监控页面看到限流效果 被拒绝的流量也会返回错误信息。MSE 自带的框架埋点都有默认的流控处理逻辑如 Web 接口被限流后返回 429 Too Many RequestsDAO 层、java 方法被限流后抛出异常等。
总结
我们将运行时白屏化能力抽象为如下规则WhiteScreenRule Taget Action Target:
ResourceTarget: 目标接口支持 Web、Rpc、SQL 以及任意的自定义方法WorkloadTarget: 目标实例可以选择所有机器或指定机器 IPTrafficCondition: 是否仅针对异常、慢调用、全链路灰度标签
Action:
相关上下文诊断信息的收集参数、返回值、线程上下文、Target 对象、类加载器信息等后续链路是否日志打印进行限流降级指定流量进行打标染色规划中
近期 MSE 将推出基于上述规则的模型结合动态 Enhance 能力的日志治理我们不仅仅有基于动态 Enhance 能力的任意点位的限流降级还可以帮助我们洞察全链路流量运行的行为并做出实时的治理与保护。 MSE Sentinel 不仅在阿里内部淘宝、天猫等电商领域有着广泛的应用在互联网金融、在线教育、游戏、直播行业和其他大型政央企行业也有着大量的实践。有了针对任何方法都可以做到限流降级的能力后我们可以快速赋予任意一个微服务系统具备流量防护的能力让我们有更多的时间专注于业务的快速发展关于系统的稳定性就放心地交给 MSE 让专业的团队做专业的事情。
作者十眠
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