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前言
一、什么是Google SRE熔断器
二、Google SRE 熔断器的工作流程#xff1a;
三、客户端熔断器 (google SRE 熔断器) golang GRPC 实现
四、客户端熔断器 (google SRE 熔断器) golang GRPC单元测试 大家可以关注个人博客#xff1a;xingxing – Web Developer …目录
前言
一、什么是Google SRE熔断器
二、Google SRE 熔断器的工作流程
三、客户端熔断器 (google SRE 熔断器) golang GRPC 实现
四、客户端熔断器 (google SRE 熔断器) golang GRPC单元测试 大家可以关注个人博客xingxing – Web Developer from Somewhere 有关后端问题探讨
前言
当某个用户超过资源配额时后端任务应该迅速拒绝该请求返回一个“用户配额不足”类型的错误该回复应该比真正处理该请求所消耗的资源少得多。然而这种逻辑其实不适用于所有请求。例如拒绝一个执行简单内存查询的请求可能跟实际执行该请求消耗内存差不多因为这里主要的消耗是在应用层协议解析中结果的产生部分很简单。
就算在某些情况下拒绝请求可以节省大量资源发送这些拒绝回复仍然会消耗一定数量的资源。如果拒绝回复的数量也很多这些资源消耗可能也十分可观。在这种情况下有可能该后端在忙着不停地发送拒绝回复时一样会进人过载状态。
那么客户端截流机制就可以解决这个问题也就是Google SRE
一、什么是Google SRE熔断器
是否可以做到在熔断器 Open 状态下但是后端未 Shutdown仍然可以放行少部分流量呢Google SRE 熔断器提供了一种算法客户端自适应限流client-side throttling。
解决的办法就是客户端自行限制请求速度限制生成请求的数量超过这个数量的请求直接在本地回复失败而不会真正发送到服务端。
该算法统计的指标依赖如下两种每个客户端记录过去两分钟内的以下信息一般代码中以滑动窗口实现。 requests客户端请求总量 注The number of requests attempted by the application layer(at the client, on top of the adaptive throttling system) accepts成功的请求总量 - 被 accepted 的量 注The number of requests accepted by the backend
二、Google SRE 熔断器的工作流程 在通常情况下无错误发生时 requests accepts 当后端出现异常情况时accepts 的数量会逐渐小于 requests 当后端持续异常时客户端可以继续发送请求直到 requests K∗accepts一旦超过这个值客户端就启动自适应限流机制新产生的请求在本地会被概率以下称为p丢弃 当客户端主动丢弃请求时requests 值会一直增大在某个时间点会超过 K∗accepts使 p 计算出来的值大于 0此时客户端会以此概率对请求做主动丢弃 当后端逐渐恢复时accepts 增加同时 requests 值也会增加但是由于 K 的关系K*accepts的放大倍数更快使得 (requests − K×accepts) / (requests 1) 变为负数从而 p 0客户端自适应限流结束。
客户端请求被拒绝的概率Client request rejection probability以下简称为 p
p 基于如下公式计算其中 K 为倍率 - multiplier常用的值为 2。 当 requests − K∗accepts 0 时p 0客户端不会主动丢弃请求 反之 p 会随着 accepts 值的变小而增加即成功接受的请求数越少本地丢弃请求的概率就越高。
客户端可以发送请求直到 requests K∗accepts 一旦超过限制 按照 p 进行截流。
对于后端而言调整 K 值可以使得自适应限流算法适配不同的服务场景 降低 K 值会使自适应限流算法更加激进允许客户端在算法启动时拒绝更多本地请求 增加 K 值会使自适应限流算法变得保守一些允许服务端在算法启动时尝试接收更多的请求与上面相反。 熔断本质上是一种快速失败策略。旨在通过及时中断失败或超时的操作防止资源过度消耗和请求堆积从而避免服务因小问题而引发的雪崩效应。
三、客户端熔断器 (google SRE 熔断器) golang GRPC 实现
我们要考虑几个问题第一个问题用哪种算法去做统计呢我感觉用滑动窗口去统计比较合适因为滑动窗口是统计一个周期内的请求以及响应.用户的响应也是随着周期性的变化的这样就可以周期性的统计。
第二个问题是此算法在什么时候执行呢就拿GRPC 来说当然是拦截器呢在发送后端服务请求的时候前就要去看是否要熔断避免错误的请求发送到后端。
type googleSlide struct {sreSlide *list.List//滑动窗口大小interval int64mutex sync.Mutex//客户端成功请求量的系数k float64
}type slideVal struct {//客户端请求时间time int64//客户端的总请求量req float64//客户端成功请求量accept float64
}type SlideValOptions func(val *slideVal)func NewSlideval(options ...SlideValOptions) *slideVal {t : slideVal{time: time.Now().UnixNano(),}for _, option : range options {option(t)}return t
}func WithReqOption(req float64) SlideValOptions {return func(val *slideVal) {val.req req}
}func WithAcceptReqOption(accept float64) SlideValOptions {return func(val *slideVal) {val.accept accept}
}func NewGoogleSlide(interval time.Duration, k float64) *googleSlide {return googleSlide{sreSlide: list.New(),interval: interval.Nanoseconds(),k: k,}
}func (g *googleSlide) Sre() grpc.UnaryClientInterceptor {return func(ctx context.Context, method string, req, reply any, cc *grpc.ClientConn, invoker grpc.UnaryInvoker, opts ...grpc.CallOption) error {g.mutex.Lock()now : time.Now().UnixNano()front : g.sreSlide.Front()//调整滑动窗口for front ! nil front.Value.(*slideVal).timeg.interval now {g.sreSlide.Remove(front)front g.sreSlide.Front()}var r, accept float64front g.sreSlide.Front()//当前滑动窗口下的请求和成功请求量的统计for front ! nil {t : front.Value.(*slideVal)r t.reqaccept t.acceptfront front.Next()}//客户端请求被拒绝的概率(requests − K×accepts) / (requests 1)tail : (r - g.k*accept) / (r 1)if tail 0 {g.mutex.Unlock()return errors.New(request is fail)}g.sreSlide.PushBack(NewSlideval(WithReqOption(1)))err : invoker(ctx, method, req, req, cc, opts...)if err nil {g.sreSlide.PushBack(NewSlideval(WithAcceptReqOption(1)))}g.mutex.Unlock()return err}
}
四、客户端熔断器 (google SRE 熔断器) golang GRPC单元测试
模拟客户端请求handler 是正常的请求handler1是返回有问题的请求2 客户端熔断器的参数. 此值越小越激进对服务端错误的容忍越小.
测试用例我说明下
network is fail 是模拟服务端返回的错误是要调用服务端此时并不会限制随着服务恢复整个请求逐渐正常。 request is fail 是熔断器返回的不会调用服务端的直接返回错误。这就是熔断器的魅力所在。
func TestGoogleSre(t *testing.T) {slide : NewGoogleSlide(5*time.Second, 2)builder : slide.Sre()// 模拟服务端正常的请求handler : func(ctx context.Context, method string, req, reply any, cc *grpc.ClientConn, opts ...grpc.CallOption) error {return nil}//模拟服务端出问题handler1 : func(ctx context.Context, method string, req, reply any, cc *grpc.ClientConn, opts ...grpc.CallOption) error {return errors.New(network is fail)}err : builder(context.Background(), /test/a, gen.GetByIdReq{}, gen.GetByIDResp{}, nil, handler)assert.NoError(t, err)err builder(context.Background(), /test/a, gen.GetByIdReq{}, gen.GetByIDResp{}, nil, handler1)assert.Equal(t, err, errors.New(network is fail))err builder(context.Background(), /test/a, gen.GetByIdReq{}, gen.GetByIDResp{}, nil, handler1)assert.Equal(t, err, errors.New(network is fail))err builder(context.Background(), /test/a, gen.GetByIdReq{}, gen.GetByIDResp{}, nil, handler1)assert.Equal(t, err, errors.New(request is fail))err builder(context.Background(), /test/a, gen.GetByIdReq{}, gen.GetByIDResp{}, nil, handler1)assert.Equal(t, err, errors.New(request is fail))time.Sleep(5 * time.Second)err builder(context.Background(), /test/a, gen.GetByIdReq{}, gen.GetByIDResp{}, nil, handler)assert.NoError(t, err)
}
首先感谢《google SRE 》以及 腾讯微服务治理相关文章为我提供了深入的思考以及总结
代码或者测试用例如果有异议请和我留言大家一起探讨
