微服务流控防护场景与应对措施-轻识

前言

微服务成了互联网架构的标配模式，对微服务之间的调用的流量治理和管控就尤为重要。哪些场景需要流量防控，针对这些场景又有哪些应对措施。有没有一个通用的措施来降低风险呢？这篇文章咱就聊聊这个。

一、服务被过载调用

当服务D的某个接口服务被上游服务过载调用时，如果不对服务D加入保护，可能整体将服务D整体拖垮。在这种场景中，我们需要对服务D配置限流，以保护服务D不被整体冲跨。

应对措施： 针对服务提供方D配置流量防护规则，对进入服务D的流量进行控制，从而对服务D提供保护。触发流控时可以有多重策略，例如：快速失败、预热模式、排队等待、预热模式+排队等待。

快速失败： 发生流控时直接抛出异常。

预热模式： 发生流控时，流量缓慢增加的一种模式，效果如下图所示，流量QPS从200缓慢增加到600。

排队等待： 请求匀速通过，过多请求需要排队，此时排队有超时时间，超过排队时间抛出流控异常。效果如下图所示：请求QPS保持1000的匀速通过。

预热模式+排队等待： 这种模式是预热和排队等待的叠加模式，请求以匀速的方式缓慢增加。如下图：请求从0缓慢增加到500，匀速通过一段时间后，再增加到1000。

二、服务慢调用或故障

下面的场景A调用B、A调用C、A调用D，当服务B服务不稳定时，服务A调用服务B发生了慢调用或者大量异常错误。这种场景，如果不干预，可能影响到A调用C和A调用D的状况。

应对措施： A调用B配置熔断降级规则，当服务B不稳定发生慢调用或者异常时，如果触发阈值，将服务B的调用熔断；从而保护了服务A调用C、服务A调用D的正常情况。

熔断效果： 熔断的实现通常通过断路器实现，具体过程为：

三、服务资源被挤占

分布式链路中，如果某一条链路产生慢调用，对其他链路造成挤压。除了上面提到配置熔断降级外，可以通过线程并发控制来隔离。

下图中有3条链路，其中链路1由于服务E的不稳定，产生了慢调用。

链路1慢调用可能导致如下情况：

应对措施： 通过对服务D的MethodA1、MethodA2的线程数并发设置规则，超过阈值时将会触发阻断，不再向下游调用，避免不可用引发雪崩。

并发控制效果 下图中设置了调用方的并发线程数为10，通过每分钟的查询可以看出，线程数一直保持在10。

四、数据过热挤占资源

热点数据，比如：大促时的热销产品、秒杀类产品等。如下图所示，如果不对热点商品下单流量进行管控，可能对其他商品造成挤压；影响整个商品下单体验。

应对措施： 通过对热点参数测速，配置流控规则，超过阈值时触发流控。例如：通过对入参产品ID进行测速，超过设置的阈值时，触发流控，避免对其过度挤占资源。

五、通用防护分组措施

上面的现象中，无论是服务不稳定、还是被挤占、或者被过载调用。除了通过上述的防护措施外，可以对服务进行等级划分并分组。

如下图所示：服务A和服务D为核心服务、服务B和服务C为非核心服务。通过将服务D进行分组，分成了1组和2组。分组1只允许核心服务调用，分组2只允许非核心服务调用。

这样做的好处：将流量进行物理隔离，避免由于非核心业务流量对核心业务流量造成挤压、保护核心链路稳定性。

分组措施@1 通常可以更换注册中心路径实现，服务A和服务D（分组1）放在同一个注册中心路径（例如：soa-group1）；服务B、服务C、服务D（分组2）放在另一个不同的注册中心路径（例如：soa-group2）。

分组措施@2 通过对分组的服务节点打标实现，例如：服务D（分组1）节点被打标为group1，服务D（分组2）节点被打标为group2。在服务消费方订阅节点时根据不同的分组筛选节点调用。

有道无术，术可成；有术无道，止于术

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