微服务：服务限流、熔断与 golang 实现

一、服务雪崩

1）微服务架构是将单个应用程序被划分成各种小而连接的服务，每一个服务完成一个单一的业务功能。相对于传统的单体服务，微服务具有隔离性、技术异构性、可扩展性以及简化部署等优点。通常一个应用由多个微服务组成，微服务之间的数据交互需要通过远过程调用的方式完成。

下图是一个微服务之间互相调用的场景：

微服务A调用微服务B、C和D，微服务C又调用微服务E。假设某一时刻，微服务E变为不可用。微服务C需要等待微服务E返回结果，于是请求就会逐渐堆积在微服务C，形成阻塞。随着微服务C堆积的请求不断增加，微服务A也会随之慢慢阻塞。因为服务器所能支撑的并发数有限，所以最终会耗尽服务器资源，从而导致调用链条上更多的微服务不可用，形成雪崩效应。这种由一个服务崩溃导致整条服务链崩溃的情况，我们就称之为服务雪崩。

在微服务架构中，通常有两种情况会导致服务雪崩：

• 突发性的访问量剧增，超出了服务处理极限
• 调用链条上某个服务出现故障或者响应慢（延迟）

针对以上这两种情况，产生了对应的解决方案：服务限流和服务熔断。

二、 服务限流

服务限流是指在一定时间段内限制服务的请求量以保护系统，主要用于防止突发流量而导致的服务崩溃，比如秒杀、抢购、双十一等场景，也可以用于安全目的，比如应对外部暴力攻击。

常用的限流算法有以下几种：

1）计数器算法

通过维护一个内部计数器，对一段时间的服务请求进行累计，判断计数器是否达到预先设定的阈值。如果没有达到阈值，就允许请求通过，并且计数器加1；如果达到阈值，则拒绝服务，抛弃请求。进入下一个计时周期后，计数器清零，重新计数。

计数器算法是限流算法中最简单的算法，缺点是有突刺现象，不仅请求通过的速率不均匀，而且请求输出的速率也不均匀，对后续处理的并发要求比较高。比如：设定服务周期为1秒，请求的上限阈值为1000。如果前1ms内已经收到1000个请求，那么剩下的时间都只能拒绝，而且后端服务需要并发处理1000个请求。

2）漏桶算法

漏桶算法的原理可以这样理解，将服务请求想象成流入漏桶的水，漏桶中的水以恒定的速率从桶底流出，当流入漏桶的水速度过快，超过了漏桶容量时，则直接溢出。所以，漏桶算法能够控制服务请求按照固定速率均匀输出，平滑突发流量，实现流量整形，为后续处理提供一个稳定的流量。但是，漏桶算法无法控制请求按照一定的速率均匀输入。

3）牌桶算法

令牌桶算法是速率限制（Rate Limiting）和流量整形（Traffic Shaping）中最常使用的一种算法。典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目，并允许突发数据的发送。

首先设定一个可以存放固定数量的令牌桶，使用某种机制以恒定的速度产生令牌。每次请求调用时，都必须去桶中获取令牌，只有拿到令牌，才能放行，否则只能等待可用的令牌，或者直接拒绝。如果桶中的令牌消耗的速度小于产生的速度，令牌就会不断地增多，直至填满，再产生的令牌就会从桶中溢出。

所以，令牌桶算法既可以控制请求均匀输入的速度，又可以控制请求的均匀输出速率。

三、服务熔断

我们在各种场景下都会接触到熔断这两个字。高压电路中，如果某处电压过高，熔断器就会熔断，对电路进行保护。股票交易中，如果股票涨跌幅过大，也会采用熔断机制，暂停交易，来控制交易风险。

同样，在微服务架构中，熔断机制也是起着类似的作用。当调用链路中的某个微服务长时间不可用或者有延迟，响应过慢，系统就会熔断对该节点微服务的调用，快速返回错误信息。当监控到该微服务正常工作后，再次恢复该调用链路。

四、Hystrix

服务熔断和服务限流作为微服务架构中作为服务治理的重要手段，在很多开源框架或者产品中都包含了此类功能。比如阿里dubbo，Netflix Hystrix，go-micro，go-kit等。

Hystrix是Netflix公司的开源项目，它是一个延迟和故障容错库，旨在隔离对远程系统、服务和第三方库的访问点，防止级联故障，并在无法避免发生故障的复杂分布式系统中实现了弹性。

Hystrix项目使用了java语言开发，代码托管地址为：https://github.com/Netflix/Hystrix。另外，有人使用go语言将该项目进行了移植，代码托管地址为：https://github.com/afex/hystrix-go/hystrix。

Hystrix可以做到以下事情：

• 通过控制延迟和故障来保障第三方服务调用的可靠性
• 在复杂的分布式系统中防止级联故障，防止雪崩
• 快速失败、快速恢复
• 回退并优雅降级
• 提供近实时监控、报警和操作控制

Hystrix 能使你的系统在出现依赖服务失效的时候，通过隔离系统所依赖的服务，防止服务级联失败，同时提供失败回退机制，更优雅地应对失效，并使你的系统能更快地从异常中恢复。

使用Hystrix 非常简单：

package main

import (
	"github.com/afex/hystrix-go/hystrix"
	"log"
)

func main() {
	// 每一类微服务、远程系统、第三方库的调用都被包装为一个命令，
	// 调用之前需要先行设置相关的配置信息
	hystrix.ConfigureCommand(
		"ServiceA", // 命令名称
		hystrix.CommandConfig{
			Timeout:                1000, // 超时时间设置（毫秒）
			MaxConcurrentRequests:  1,    // 最大并发请求数
			ErrorPercentThreshold:  50,   // 错误率阈值，超过阈值将熔断服务
			SleepWindow:            5000, // 服务熔断后，过多长时间，熔断器再次检测是否开启（毫秒）
			RequestVolumeThreshold: 20,   // 服务熔断前，所需的最小请求量，请求阈值  熔断器是否打开首先要满足这个条件；这里的设置表示至少有5个请求才进行ErrorPercentThreshold错误百分比计算
		})

	// 使用hystrix调用远程服务，并根据命令名称启用ConfigureCommand中设置的参数
	_ = hystrix.Do(
		"ServiceA", // 命令名称
		// 运行函数
		func() error {
			// 调用远程服务
			log.Println("invoke a remote service")
			return nil
		},
		// 失败回退函数
		func(err error) error {
			log.Println("fall back")
			return err
		},
	)
}

本文全部源代码位于：https://github.com/wangshizebin/micro-service。