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　　采用微服务架构后，当分布式系统到达一定量级时，每个环境都可能出错，因此在系统设计时应该考虑如何减轻故障的影响，如何从故障中快速恢复。一般从以下两点来考察系统的稳定性：

• 高可用：当前服务依赖的下游服务性能降低或者失败时，该服务怎么相应，是快速失败还是重试？大促时如何应对瞬间涌入的流量？
• 高并发：底层服务如何保证服务的吞吐量？如何提高消费者的处理速度?

高可用

限流

　  限流算法

　　计数器法：该算法维护一个counter，规定在单位时间内counter的大小不能超过最大值，每隔固定时间就将counter的值置为零。

　　漏桶算法：水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出（拒绝服务），可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率

　　令牌桶算法：一个存放固定容量令牌的桶，按照固定速率（每秒/或者可以自定义时间）往桶里添加令牌，然后每次获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。令牌桶分为2个动作，动作1(固定速率往桶中存入令牌)、动作2(客户端如果想访问请求，先从桶中获取token)

 　 限流实践

 　　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(Token Bucket)来完成限流,非常易于使用.RateLimiter经常用于限制对一些物理资源或者逻辑资源的访问速率.它支持两种获取permits接口,一种是如果拿不到立刻返回false,一种会阻塞等待一段时间看能不能拿到.

　　RateLimiter设计思路：RateLimiter的主要功能就是通过限制请求流入的速度来提高稳定的服务速度。实现QPS速率的最简单的方式就是记住上一次请求的最后授权时间,然后保证1/QPS秒内不允许请求进入.比如QPS=5,如果我们保证最后一个被授权请求之后的200ms的时间内没有请求被授权,那么我们就达到了预期的速率.如果一个请求现在过来但是最后一个被授权请求是在100ms之前,那么我们就要求当前这个请求等待100ms.按照这个思路,请求15个新令牌(许可证)就需要3秒。如果RateLimiter的一个被授权请求之前很长一段时间没有被使用会怎么样?这个RateLimiter会立马忘记过去这一段时间的利用不足,而只记得刚刚的请求。

断路器

　　Hystrix[h?st‘r?ks]由Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性、容错性与局部应用的弹性，是一个实现了超时机制和断路器模式的工具类库。

　　Hystrix主要提供4个功能：断路器、隔离机制、请求聚合和请求缓存。

• 断路器（Circuit breaker）

　　Hystrix Command请求后端服务失败数量超过一定比例(默认50%), 断路器会切换到开路状态(Open). 这时所有请求会直接失败而不会发送到后端服务. 断路器保持在开路状态一段时间后(默认5秒), 自动切换到半开路状态(HALF-OPEN). 这时会判断下一次请求的返回情况, 如果请求成功, 断路器切回闭路状态(CLOSED), 否则重新切换到开路状态(OPEN).

• 隔离机制（Bulkheads）

　　线程池隔离模式：使用一个线程池来存储当前的请求，线程池对请求作处理，设置任务返回处理超时时间，堆积的请求堆积入线程池队列。这种方式需要为每个依赖的服务申请线程池，有一定的资源消耗，好处是可以应对突发流量（流量洪峰来临时，处理不完可将数据存储到线程池队里慢慢处理）

　　信号量隔离模式：使用一个原子计数器（或信号量）来记录当前有多少个线程在运行，请求来先判断计数器的数值，若超过设置的最大线程个数则丢弃该类型的新请求，若不超过则执行计数操作请求来计数器+1，请求返回计数器-1。这种方式是严格的控制线程且立即返回模式，无法应对突发流量（流量洪峰来临时，处理的线程超过数量，其他的请求会直接返回，不继续去请求依赖的服务）

• 请求聚合

　　使用HystrixCollapser将前端的多个请求聚合成为一个请求发送到后端

• 请求缓存

　　HystrixCommand和HystrixObservableCommand实现了对请求的缓存，假如在某个上下文中有多个同时到达的相同参数的查询，利用请求缓存功能，可以减少对后端系统的压力。

超时与重试

　　在微服务系统中，如果上游应用没有设置合理的超时和重试机制，则会造成请求响应变慢，慢请求会积压并耗尽系统资源。超时机制应该和限流、断路器配合使用，最终实现微服务系统的稳定性。

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高并发

　　几种常见的高并发策略如下：

• 异步：提高业务过程中可异步部分的占比，提高异步部分的执行效率
• 缓存：将频繁访问的数据存储在离业务处理逻辑更近的地方
• 池化：对于创建起来比较消耗资源的对象进行缓存

异步

　　按照异步操作出现的位置，可用分为两类：在JVM内部，使用异步线程池或者异步回调机制；在JVM外部，可用使用消息队列、Redis队列等中间件

　　异步线程池

　　Java中可用通过Executors和ThreadPoolExecutor方式创建线程池，通过Executors可用快速创建四种常见的线程池，但这种方式在实际使用中并不推荐，因为这种方式创建出来的线程池的可控性较差（FixedThreadPool和SingleThreadPool：允许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE，可能对堆积大量请求，从而导致OOM；CacheThreadPool和ScheduledThreadPool：允许创建线程数量为Integer.MAX_VALUE，可能创建大量线程，从而导致OOM）。而通过ThreadPoolExecutor的方式去创建，可用让开发人员更明确线程池的运行规则，避免资源耗尽的风险。同时可用实现自定义的拒绝策略，从而打印告警日志，并根据日志监控线程池的运行情况，在发生异常时及时处理。

　　异步回调机制

　　异步回调与同步调用的不同之处在于，请求发起方不需要等待服务方的响应返回，可用先去做别的业务。接口请求返回后会自动调用预先定义的回调函数，进行后续的业务处理。

　　消息队列

　　消息队列是系统架构层面的异步策略，应用场景很广泛，如削峰填谷。典型应用就是优惠券发放和电商秒杀系统

缓存

　　在分布式系统中，缓存无处不在。从缓存静态资源的CDN，到缓存http请求的nginx，从浏览器或App客户端的缓存，到服务端到数据存储的缓存，不一而足。常见的分布式缓存中间件有Redis、Memcache等。在分布式系统中使用缓存时，还需要处理好缓存穿透、缓存雪崩、大value缓存监测、热点缓存等问题。

　　缓存穿透：一般的缓存系统都是按照key去缓存查询的，如果不存在则去后端系统查找。如果key对应的value一定不存在，并且对该key的并发请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。

　　缓存雪崩：当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段消失，在消失的这段时间，也会对后端系统带来很大压力

SpringCloud（三） 微服务架构-微服务稳定性

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