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63分59秒1000亿,如何抗住双11高并发流量?

作者:邴越,某电商平台架构师,曾任阿里巴巴中台资深开发工程师,云栖社区专家,关注分布式系统和高可用架构。
出处:https://www.cnblogs.com/binyue/p/11596763.html

前言

今年双 11 全民购物狂欢节进入第十一个年头,1 分 36 秒,交易额冲到 100 亿 !比 2018 年快了近 30 秒,比 2017 年快了近 1 分半!这个速度再次刷新天猫双 11 成交总额破 100 亿的纪录。
那么如何抗住双 11 高并发流量?接下来让我们一起来聊聊高可用的“大杀器”限流降级技术。

服务等级协议

我们常说的 N 个 9,就是对 SLA 的一个描述。SLA 全称是 Service Level Agreement,翻译为服务水平协议,也称服务等级协议,它表明了公有云提供服务的等级以及质量。
例如阿里云对外承诺的就是一个服务周期内集群服务可用性不低于 99.99%,如果低于这个标准,云服务公司就需要赔偿客户的损失。

做到 4 个 9 够好了吗

对互联网公司来说,SLA 就是网站或者 API 服务可用性的一个保证。
9 越多代表全年服务可用时间越长服务更可靠,4 个 9 的服务可用性,听起来已经很高了,但对于实际的业务场景,这个值可能并不够。
我们来做一个简单的计算,假设一个核心链路依赖 20 个服务,强依赖同时没有配置任何降级,并且这 20 个服务的可用性达到 4 个 9,也就是 99.99%。
那这个核心链路的可用性只有 99.99 的 20 次方=99.8%,如果有 10 亿次请求则有 3,000,000 次的失败请求,理想状况下,每年还是有 17 小时服务不可用。
这是一个理想的估算,在实际的生产环境中,由于服务发布,宕机等各种各样的原因,情况肯定会比这个更差。
对于一些比较敏感的业务,比如金融,或是对服务稳定要求较高的行业,比如订单或者支付业务,这样的情况是不能接受的。

微服务的雪崩效应

除了对服务可用性的追求,微服务架构一个绕不过去的问题就是服务雪崩。
在一个调用链路上,微服务架构各个服务之间组成了一个松散的整体,牵一发而动全身,服务雪崩是一个多级传导的过程。
首先是某个服务提供者不可用,由于大量超时等待,继而导致服务调用者不可用,并且在整个链路上传导,继而导致系统瘫痪。

限流降级怎么做

如同上面我们分析的,在大规模微服务架构的场景下,避免服务出现雪崩,要减少停机时间,要尽可能的提高服务可用性。
提高服务可用性,可以从很多方向入手,比如缓存、池化、异步化、负载均衡、队列和降级熔断等手段。
缓存以及队列等手段,增加系统的容量。限流和降级则是关心在到达系统瓶颈时系统的响应,更看重稳定性。
缓存和异步等提高系统的战力,限流降级关注的是防御。限流和降级,具体实施方法可以归纳为八字箴言,分别是限流,降级,熔断和隔离。

限流和降级

限流顾名思义,提前对各个类型的请求设置最高的 QPS 阈值,若高于设置的阈值则对该请求直接返回,不再调用后续资源。
限流需要结合压测等,了解系统的最高水位,也是在实际开发中应用最多的一种稳定性保障手段。
降级则是当服务器压力剧增的情况下,根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级,以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。
从降级配置方式上,降级一般可以分为主动降级和自动降级。主动降级是提前配置,自动降级则是系统发生故障时,如超时或者频繁失败,自动降级。
其中,自动降级,又可以分为以下策略:
  • 超时降级
  • 失败次数降级
  • 故障降级
在系统设计中,降级一般是结合系统配置中心,通过配置中心进行推送,下面是一个典型的降级通知设计。

熔断隔离

如果某个目标服务调用慢或者有大量超时,此时熔断该服务的调用,对于后续调用请求,不在继续调用目标服务,直接返回,快速释放资源。
熔断一般需要设置不同的恢复策略,如果目标服务情况好转则恢复调用。
服务隔离与前面的三个略有区别,我们的系统通常提供了不止一个服务,但是这些服务在运行时是部署在一个实例,或者一台物理机上面的。
如果不对服务资源做隔离,一旦一个服务出现了问题,整个系统的稳定性都会受到影响!服务隔离的目的就是避免服务之间相互影响。
一般来说,隔离要关注两方面,一个是在哪里进行隔离,另外一个是隔离哪些资源。
何处隔离:一次服务调用,涉及到的是服务提供方和调用方,我们所指的资源,也是两方的服务器等资源,服务隔离通常可以从提供方和调用方两个方面入手。
隔离什么:广义的服务隔离,不仅包括服务器资源,还包括数据库分库,缓存,索引等,这里我们只关注服务层面的隔离。

降级和熔断的区别

服务降级和熔断在概念上比较相近,通过两个场景,谈谈我自己的理解。
熔断,一般是停止服务:典型的就是股市的熔断,如果大盘不受控制,直接休市,不提供服务,是保护大盘的一种方式。
降级,通常是有备用方案:从北京到济南,下雨导致航班延误,我可以乘坐高铁,如果高铁票买不到,也可以乘坐汽车或者开车过去。
两者的区别:降级一般是主动的,有预见性的,熔断通常是被动的,服务 A 降级以后,一般会有服务 B 来代替,而熔断通常是针对核心链路的处理。
在实际开发中,熔断的下一步通常就是降级。

常用限流算法设计

刚才讲了限流的概念,那么怎样判断系统到达设置的流量阈值了?这就需要一些限流策略来支持,不同的限流算法有不同的特点,平滑程度也不同。
计数器法
计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。
假设一个接口限制一分钟内的访问次数不能超过 100 个,维护一个计数器,每次有新的请求过来,计数器加一。
这时候判断,如果计数器的值小于限流值,并且与上一次请求的时间间隔还在一分钟内,允许请求通过,否则拒绝请求,如果超出了时间间隔,要将计数器清零。
public class CounterLimiter {

    //初始时间
    private static long startTime = System.currentTimeMillis();

    //初始计数值
    private static final AtomicInteger ZERO = new AtomicInteger(0);

    //时间窗口限制
    private static final long interval = 10000;

    //限制通过请求
    private static int limit = 100;

    //请求计数
    private AtomicInteger requestCount = ZERO;

    //获取限流
    public boolean tryAcquire() {

        long now = System.currentTimeMillis();

        //在时间窗口内
        if (now < startTime + interval) {

            //判断是否超过最大请求
            if (requestCount.get() < limit) {
                requestCount.incrementAndGet();
                return true;
            }
            return false;

        } else {

            //超时重置
            startTime = now;
            requestCount = ZERO;
            return true;
        }

    }
}

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计数器限流可以比较容易的应用在分布式环境中,用一个单点的存储来保存计数值,比如用 Redis,并且设置自动过期时间,这时候就可以统计整个集群的流量,并且进行限流。
计数器方式的缺点是不能处理临界问题,或者说限流策略不够平滑。
假设在限流临界点的前后,分别发送 100 个请求,实际上在计数器置 0 前后的极短时间里,处理了 200 个请求,这是一个瞬时的高峰,可能会超过系统的限制。
计数器限流允许出现 2*permitsPerSecond 的突发流量,可以使用滑动窗口算法去优化,具体不展开。

漏桶算法

假设我们有一个固定容量的桶,桶底部可以漏水(忽略气压等,不是物理问题),并且这个漏水的速率可控的,那么我们可以通过这个桶来控制请求速度,也就是漏水的速度。
我们不关心流进来的水,也就是外部请求有多少,桶满了之后,多余的水会溢出。
漏桶算法的示意图如下:
将算法中的水换成实际应用中的请求,可以看到漏桶算法从入口限制了请求的速度。
使用漏桶算法,我们可以保证接口会以一个常速速率来处理请求,所以漏桶算法不会出现临界问题。
这里简单实现一下,也可以使用 Guava 的 SmoothWarmingUp 类,可以更好的控制漏桶算法:
public class LeakyLimiter {

    //桶的容量
    private int capacity;

    //漏水速度
    private int ratePerMillSecond;

    //水量
    private double water;

    //上次漏水时间
    private long lastLeakTime;

    public LeakyLimiter(int capacity, int ratePerMillSecond) {

        this.capacity = capacity;
        this.ratePerMillSecond = ratePerMillSecond;
        this.water = 0;
    }


    //获取限流
    public boolean tryAcquire() {

        //执行漏水,更新剩余水量
        refresh();

        //尝试加水,水满则拒绝
        if (water + 1 > capacity) {
            return false;
        }

        water = water + 1;
        return true;

    }

    private void refresh() {
        //当前时间
        long currentTime = System.currentTimeMillis();

        if (currentTime > lastLeakTime) {

            //距上次漏水的时间间隔
            long millisSinceLastLeak = currentTime - lastLeakTime;
            long leaks = millisSinceLastLeak * ratePerMillSecond;

            //允许漏水
            if (leaks > 0) {
                //已经漏光
                if (water <= leaks) {
                    water = 0;
                } else {
                    water = water - leaks;
                }
                this.lastLeakTime = currentTime;
            }
        }
    }
}

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令牌桶算法

漏桶是控制水流入的速度,令牌桶则是控制留出,通过控制 Token,调节流量。
假设一个大小恒定的桶,桶里存放着令牌(Token)。桶一开始是空的,现在以一个固定的速率往桶里填充,直到达到桶的容量,多余的令牌将会被丢弃。
如果令牌不被消耗,或者被消耗的速度小于产生的速度,令牌就会不断地增多,直到把桶填满。后面再产生的令牌就会从桶中溢出。

最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小,每当一个请求过来时,就会尝试从桶里移除一个令牌,如果没有令牌的话,请求无法通过。
public class TokenBucketLimiter {

    private long capacity;
    private long windowTimeInSeconds;
    long lastRefillTimeStamp;
    long refillCountPerSecond;
    long availableTokens;

    public TokenBucketLimiter(long capacity, long windowTimeInSeconds) {
        this.capacity = capacity;
        this.windowTimeInSeconds = windowTimeInSeconds;
        lastRefillTimeStamp = System.currentTimeMillis();
        refillCountPerSecond = capacity / windowTimeInSeconds;
        availableTokens = 0;
    }

    public long getAvailableTokens() {
        return this.availableTokens;
    }

    public boolean tryAcquire() {

        //更新令牌桶
        refill();

        if (availableTokens > 0) {
            --availableTokens;
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }


    private void refill() {
        long now = System.currentTimeMillis();

        if (now > lastRefillTimeStamp) {

            long elapsedTime = now - lastRefillTimeStamp;

            int tokensToBeAdded = (int) ((elapsedTime / 1000) * refillCountPerSecond);

            if (tokensToBeAdded > 0) {
                availableTokens = Math.min(capacity, availableTokens + tokensToBeAdded);
                lastRefillTimeStamp = now;
            }
        }
    }

}

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这两种算法的主要区别在于漏桶算法能够强行限制数据的传输速率,而令牌桶算法在能够限制数据的平均传输速率外,还允许某种程度的突发传输。
在令牌桶算法中,只要令牌桶中存在令牌,那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的门限,因此它适合于具有突发特性的流量。

漏桶和令牌桶的比较

漏桶和令牌桶算法实现可以一样,但是方向是相反的,对于相同的参数得到的限流效果是一样的。
主要区别在于令牌桶允许一定程度的突发,漏桶主要目的是平滑流入速率,考虑一个临界场景,令牌桶内积累了 100 个 Token,可以在一瞬间通过。
但是因为下一秒产生 Token 的速度是固定的,所以令牌桶允许出现瞬间出现 permitsPerSecond 的流量,但是不会出现 2*permitsPerSecond 的流量,漏桶的速度则始终是平滑的。

使用 RateLimiter 实现限流

Google 开源工具包 Guava 提供了限流工具类 RateLimiter,该类基于令牌桶算法实现流量限制,使用方便。
RateLimiter 使用的是令牌桶的流控算法,RateLimiter 会按照一定的频率往桶里扔令牌,线程拿到令牌才能执行。
比如你希望自己的应用程序 QPS 不要超过 1000,那么 RateLimiter 设置 1000 的速率后,就会每秒往桶里扔 1000 个令牌,看下方法的说明:

RateLimter 提供的 API 可以直接应用,其中 acquire 会阻塞,类似 JUC 的信号量 Semphore,tryAcquire 方法则是非阻塞的:
public class RateLimiterTest {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        //允许10个,permitsPerSecond
        RateLimiter limiter = RateLimiter.create(10);

        for(int i=1;i<20;i++){
            if (limiter.tryAcquire(1)){
                System.out.println("第"+i+"次请求成功");
            }else{
                System.out.println("第"+i+"次请求拒绝");
            }
        }
    }
}


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总结

本文从服务可用性开始,分析了在业务高峰期通过限流降级保障服务高可用的重要性。
接下来分别探讨了限流,降级,熔断,隔离的概念和应用,并且介绍了常用的限流策略。

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