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高可用架构设计(2) -hystrix要解决的分布式系统可用性问题以及其设计原则

2019.07.13 23:41 247浏览

1 导读

高可用性这个topic,然后咱们会用几讲的时间来讲解一下如何用hystrix,来构建高可用的服务的架构

咱们会用一个真实的项目背景,作为业务场景,来带出来在这个特定的业务场景下,可能会产生哪些各种各样的可用性的一些问题

针对这些问题,我们用hystrix的解决方案和原理是什么

带着大家,纯手工将所有的服务的高可用架构的代码,全部纯手工自己敲出来

形成高可用服务架构的项目实战的一个教程

2 Hystrix是什么

在分布式系统中,每个服务都可能会调用很多其他服务,被调用的那些服务就是依赖服务,有的时候某些依赖服务出现故障也是很常见的。

Hystrix可以让我们在分布式系统中对服务间的调用进行控制,加入一些调用延迟或者依赖故障的容错机制。

Hystrix通过将依赖服务进行资源隔离,进而避免某个依赖服务出现故障的时候,在整个系统所有的依赖服务调用中蔓延,同时Hystrix还提供故障时的fallback降级机制

总而言之,Hystrix通过这些方法帮助我们提升分布式系统的可用性和稳定性

  • 什么是分布式系统以及其中的故障和hystrix

3 Hystrix的历史

hystrix,一种高可用保障的框架,类似于spring(ioc,mvc),mybatis,activiti,lucene,框架,预先封装好的为了解决某个特定领域的特定问题的一套代码库

框架,用了框架之后,来解决这个领域的特定的问题,就可以大大减少我们的工作量,提升我们的工作质量和工作效率,框架,hystrix,就是高可用性保障的一个框架

Netflix(可以认为是国外的优酷或者爱奇艺之类的视频网站),API团队从2011年开始做一些提升系统可用性和稳定性的工作,Hystrix就是从那时候开始发展出来的。

在2012年的时候,Hystrix就变得比较成熟和稳定了,Netflix中,除了API团队以外,很多其他的团队都开始使用Hystrix。

时至今日,Netflix中每天都有数十亿次的服务间调用,通过Hystrix框架在进行,而Hystrix也帮助Netflix网站提升了整体的可用性和稳定性

2018 年 11 月,Hystrix 在其 Github 主页宣布,不再开放新功能,推荐开发者使用其他仍然活跃的开源项目。维护模式的转变绝不意味着 Hystrix 不再有价值。相反,Hystrix 激发了很多伟大的想法和项目,其思想仍值得我们深入学习!

4 Hystrix的设计原则

  • 对依赖服务调用时出现的调用延迟和调用失败进行控制和容错保护

  • 在复杂的分布式系统中,阻止某一个依赖服务的故障在整个系统中蔓延,服务A->服务B->服务C,服务C故障了,服务B也故障了,服务A故障了,整套分布式系统全部故障,整体宕机

  • 提供fail-fast(快速失败)和快速恢复的支持

  • 提供fallback优雅降级的支持

  • 支持近实时的监控、报警以及运维操作5 Hystrix要解决的问题在复杂的分布式系统架构中,每个服务都有很多的依赖服务,而每个依赖服务都可能会故障 如果服务没有和自己的依赖服务进行隔离,那么可能某一个依赖服务的故障就会拖垮当前这个服务

举例来说

某个服务有30个依赖服务,每个依赖服务的可用性非常高,已经达到了99.99%的高可用性

那么该服务的可用性就是99.99%的30次方,也就是99.7%的可用性

99.7%的可用性就意味着3%的请求可能会失败,因为3%的时间内系统可能出现了故障不可用了

对于1亿次访问来说,3%的请求失败,也就意味着300万次请求会失败,也意味着每个月有2个小时的时间系统是不可用的

在真实生产环境中,可能更加糟糕

上面也就是说,即使你每个依赖服务都是99.99%高可用性,但是一旦你有几十个依赖服务,还是会导致你每个月都有几个小时是不可用的

画图分析说,当某一个依赖服务出现了调用延迟或者调用失败时,为什么会拖垮当前这个服务?以及在分布式系统中,故障是如何快速蔓延的?

  • 依赖服务的故障导致服务被拖垮以及故障的蔓延示意图

6 Hystrix的更加细节的设计原则

  • 阻止任何一个依赖服务耗尽所有的资源,比如tomcat中的所有线程资源

  • 避免请求排队和积压,采用限流和fail fast来控制故障

  • 提供fallback降级机制来应对故障

  • 使用资源隔离技术,比如bulkhead(舱壁隔离技术),swimlane(泳道技术),circuit breaker(短路技术),来限制任何一个依赖服务的故障的影响

  • 通过近实时的统计/监控/报警功能,来提高故障发现的速度

  • 通过近实时的属性和配置热修改功能,来提高故障处理和恢复的速度

  • 保护依赖服务调用的所有故障情况,而不仅仅只是网络故障情况

调用这个依赖服务的时候,client调用包有bug,阻塞,等等,依赖服务的各种各样的调用的故障,都可以处理

7 Hystrix如何实现它的目标

  • 通过HystrixCommand或者HystrixObservableCommand来封装对外部依赖的访问请求,这个访问请求一般会运行在独立的线程中,资源隔离

  • 对于超出我们设定阈值的服务调用,直接进行超时,不允许其耗费过长时间阻塞住。这个超时时间默认是99.5%的访问时间,但是一般我们可以自己设置一下

  • 为每一个依赖服务维护一个独立的线程池,或者是semaphore,当线程池已满时,直接拒绝对这个服务的调用

  • 对依赖服务的调用的成功次数,失败次数,拒绝次数,超时次数,进行统计

  • 如果对一个依赖服务的调用失败次数超过了一定的阈值,自动进行熔断,在一定时间内对该服务的调用直接降级,一段时间后再自动尝试恢复

  • 当一个服务调用出现失败,被拒绝,超时,短路等异常情况时,自动调用fallback降级机制

  • 对属性和配置的修改提供近实时的支持

画图分析,对依赖进行资源隔离后,如何避免依赖服务调用延迟或失败导致当前服务的故障

  • 资源隔离如何保护依赖服务的故障不要拖垮整个系统

参考

  • 《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》


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