分布式系统架构4:容错设计模式

这是小卷对分布式系统架构学习的第4篇文章,虽然知道大家都不喜欢看纯技术文章,写了也没多少阅读量,但是为了个人要成长,小卷最近每天都会更新分布式的文章

1.概念

容错策略,指的是"面对故障,我们该做些什么";而容错设计模式,指的是"要实现某种容错策略,我们该如何去做"。

上一篇已经讲了7种容错策略,为了实现各种策略,开发总结了一些容错设计模式,包括微服务常见的:断路器模式、舱壁隔离模式、超时重试模式。

2.断路器模式

概念 :借鉴了电路中的断路器工作原理,用于防止一个子系统的故障蔓延到整个系统。通过在服务之间增加一个断路器机制,当服务调用频繁失败时,断路器会切换到OPEN状态,拒绝进一步调用,避免浪费资源。并且断路器会定期尝试重连目标服务,如果服务恢复正常,则恢复调用。

断路器本质是一种快速失败策略的实现方式

工作原理

断路器有三种状态:

  • 关闭状态 (Closed):断路器关闭,请求正常调用。如果调用失败次数超过设定阈值,断路器会切换到打开状态。

  • 打开状态 (Open):阻断调用请求,直接返回失败。此状态下,系统不会继续调用目标服务,避免资源浪费。

  • 半开状态 (Half-Open) :是一种中间状态,断路器需要带有自动故障恢复功能,进入OPEN状态一段时间后,断路器会尝试放行一次请求测试服务是否恢复。如果成功,切换回关闭状态;否则,保持打开状态。

示例:

Netflix Hystrix可以设置一段时间内请求故障率达到阈值(10秒内20个请求,失败率50%),断路器的状态就会变为OPEN

3.舱壁隔离模式(服务隔离)

概念:灵感来源于船舶设计,通过为每个模块或服务分配独立的资源池,防止一个模块的故障或资源耗尽影响整个系统。其核心思想是"隔离问题"。简而言之就是:避免某一个远程服务的局部失败影响到全局

具体场景

主流的网络访问大多是基于 TPR 并发模型(Thread per Request)来实现的,只要请求一直不结束(无论是以成功结束还是以失败结束),就要一直占用着某个线程不能释放。

比如:"服务 I"发生了超时,假设平均 1 秒钟内会调用这个服务 50 次,就意味着该服务如果长时间不结束的话,每秒会有 50 条用户线程被阻塞。

Tomcat默认HTTP超时时间是20秒,20秒内会阻塞1000条用户线程,而java应用的线程池通常最大设置为200~400,且Java本身是将线程映射为操作系统内核线程来实现的语言环境。这就意味着从外部看,服务已经全面瘫痪了。不仅是服务1,而是整个Tomcat服务。

工作原理

解决办法就是为每个服务设立单独的线程池,这样服务1即使阻塞了,比如阻塞5条用户线程,也不影响全局。

应用案例:阿里内部RPC中间件的HSF线程池隔离

适用场景:系统中存在多个高并发调用的服务,需根据用户等级、用户VIP、用户来访区域等因素隔离到不同的服务实例的场景。

4.重试模式

概念:适用于解决系统的瞬间故障,如:网络抖动、服务临时过载问题。通过设定调用超时时间和重试次数,在调用失败后自动重试,提升服务调用成功率。

使用重试模式时,实现很简单,需避免滥用,适用场景的条件:

  • 只在主路关键服务上进行同步重试
  • 仅瞬间故障引起的失败进行重试
  • 仅对幂等性服务进行重试
  • 重试需要有明确终止条件

5.容错设计模式对比

模式 优点 缺点 适用场景
断路器模式 防止服务雪崩,保护系统稳定性 服务恢复检测需要额外开销 服务调用失败率高,可能影响全局性能的场景
舱壁隔离模式 故障隔离,防止系统资源被耗尽 增加系统设计复杂性 多模块、多服务共享资源的场景
重试模式 提高服务调用成功率,适应短期故障 可能增加系统负载,不适合高实时性场景 临时网络波动、偶发性调用失败

其他问题

1. 服务熔断和服务降级之间的联系与差别?

服务熔断:一种保护机制,用于防止一个服务的连续失败导致整个系统的崩溃,属于一种快速失败的容错策略的实现方法。当失败率达到一定阈值时,断路器会"熔断"请求,直接返回错误响应或默认值

服务降级:通过降低非核心服务的优先级、简化服务逻辑或直接返回备用响应,保证核心服务和主要业务功能的稳定性。通常是基于业务优先级主动触发的

维度 服务熔断 服务降级
触发方式 被动触发:根据失败率、超时或异常次数达到阈值后触发 主动触发:根据系统压力、业务优先级或异常情况手动触发
作用范围 面向单个服务的调用链,避免单点问题影响全局 面向全局系统,通过调整业务优先级释放资源
目标 保护目标服务及调用方的资源,避免雪崩效应 保护核心服务的稳定性,尽量降低对用户的影响
恢复机制 自动恢复:断路器从打开到半开,再到关闭状态逐步恢复 手动恢复:根据系统压力或异常消失后调整业务优先级
实现复杂度 需要监控调用失败率、超时等数据并动态调整 需要结合业务场景设计具体的降级策略
典型场景 下游服务超时、故障,调用方通过熔断保护自己 高并发、大流量或下游服务不可用时主动释放资源