很多人问:熔断机制是什么?
百科解释:
熔断机制(Circuit Breaker),也叫自动停盘机制,是指当股指波幅达到规定的熔断点时,交易所为控制风险采取的暂停交易措施。
白话翻译:
你拿1000块去打麻将,分分钟输的精光,这个时候要休战10分钟,给你时间去ATM又取了1000块,取完之后分2次每次只玩500块,如果连续两次都赢钱那么就可以继续玩耍,否则还需要休战、取钱、分批玩耍,如此循环。
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服务治理中的熔断机制:
指的是在发起服务调用的时候,如果被调用方返回的错误率超过一定的阈值或触发某些特定策略,那么后续的请求将不会真正发起请求,而是在调用方直接返回错误。
如果看过细碎设计系列上一篇文章:
文章卡片地址
有的同学应该会发现,熔断和限流貌似很像,但其实两者最大差别就是:
限流是服务端
根据其自身能力设置的一个过载保护
。对外
熔断是调用端
对自身的一个降级保护
。对内
注意
:能熔断的服务肯定不是核心链路上的必选服务。如果是的话,则服务如果超时或宕机,前台服务就无法使用了,这就不是熔断。所以,熔断其实也是一种降级方式。
在微服务或普通系统架构间,服务和服务依赖很常见,如果服务端异常,调用端还是不断的请求或者重试,这样首先服务端很容易彻底打挂掉,并且调用端因为堆积了大量请求操作也可能导致宕机无法提供服务。
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如下图:
在这里插入图片描述
1min
节点:服务C 异常无响应,服务B继续不断重试2min
节点:因为服务C 持续无响应,服务B 不断重试,导致服务B线程池占用打满,服务A 开始不断重试。3min
节点:服务B 持续无响应,导致服务A 不可用这就是未启动熔断策略导致的滚雪球
服务雪崩
。
熔断器即为
调用端
向服务端
发起通信时
对下游服务的服务质量进行监测
与策略熔断
的中间件
。
如下图:
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上游服务 A 向下游服务 B 发起通信时首先经过了 Breaker
中间件的处理。
如果按照上下游分层的话,由此可见:Breaker 属于上游服务 A,即说明了上文熔断是对调用端自身
的一种保护。
Breaker 熔断器主流程分为三步骤,Before
、Call
、After
。下文讲诉熔断器构造时会详细描述。
熔断器内部状态机有三种状态
Close
熔断器关闭
调用方正常访问服务方
Open
熔断器开启
熔断器阻断调用方对服务方的访问
Half Open
熔断器半开
释放调用方小流量访问服务方,检查服务方是否健康
如下图:
在这里插入图片描述
Init -> Close
熔断器初始化为Close 状态
Close -> Open
服务方提供服务异常,熔断器由 Close 变为 Open
服务异常的定位由上游服务自己定义,比如:
熔断策略也是自定义,比如:
Open -> Half Open
熔断器度过冷却期
,准备尝试恢复服务,状态变为Half Open。
冷却期: 指当熔断器打开后, 在一段自定义的时间内拒绝任何服务。
Half Open -> Open
在熔断器半开状态内,发现服务方异常,则熔断器再次Open。
Half Open -> Close
当熔断器半开时间内,满足恢复条件,则熔断器变为 Close。
恢复条件为调用方自定义,比如:
熔断器的熔断和恢复策略都是基于请求计数,并且每一个滑动时间窗口
都会存在一个计数器
。
所以说:熔断策略是通过在某一个时间窗口
内,计数器
达到某一个阈值
而触发。
如下图:
在这里插入图片描述
TimeLine 的每一个节点为一个时间窗口,每一个时间窗口对应了一组计数器。
注意
窗口的滑动操作不仅有
正向时间推移
,状态机状态流转
也会主动滑动窗口。
上文有讲,熔断器运行机制主要分位三步骤:
Before
状态机状态检查和流量拦截
Call
代理请求目标服务方
After
基于 Call 返回的 Response进行计数器指标统计和状态更新
文章配源码,安排!
在这里插入图片描述
Demo 地址 : https://github.com/xiaoxuz/breaker
type Breaker struct { m sync.Mutex state State Metrics *Metrics Strategy *BreakStrategyConfig HalfMaxCalls int64 OpenTime time.Time CoolingTime time.Duration }
m
读写锁state
Breaker 状态Metrics
计数器Strategy
熔断策略HalfMaxCalls
半开状态下最大请求次数,也是恢复服务的阈值OpenTime
熔断器打开时间CoolingTime
熔断器打开冷却时间type Metrics struct { MetricsID int64 // 计数器 ID Win *Window // 滑动时间窗口 Norm *Norm // 指标统计 } type Window struct { Size time.Duration // 窗口大小 StartTime time.Time // 窗口开启时间 } type Norm struct { AllCnt int64 // 总请求数 SuccCnt int64 // 成功数 FailCnt int64 // 失败数 ContinuousSuccCnt int64 // 连续成功数 ContinuousFailCnt int64 // 连续失败数 }
计数器是由两部分组成:
*Window
滑动时间窗口*Norm
指标统计// main func (b *Breaker) Call(f func() (interface{}, error)) (interface{}, error) { // lock b.m.Lock() defer b.m.Unlock() // 前置检查 if err := b.Before(); err != nil { return nil, err } // call b.Metrics.Call() response, err := f() // 后置处理 b.After(err == nil) return response, nil }
Sync.Mutex读写锁控制并发,依次执行 Before
-> Call.f()
-> After
前置状态机状态检查和流量拦截
具体如何进行检查和拦截的呢?先看代码:
func (b *Breaker) Before() error { now := time.Now() switch b.state { case STATE_OPEN: // 如果超过冷却期,则调整为半开状态 if b.OpenTime.Add(b.CoolingTime).Before(now) { b.Change(STATE_HALFOPEN, now) return nil } // 如果未过冷却期则拒绝服务 return ERR_SERVICE_BREAK break case STATE_HALFOPEN: // 如果请求数超过半开上限,则拒绝服务 if b.Metrics.Norm.AllCnt >= b.HalfMaxCalls { return ERR_SERVICE_BREAK_HALFOPEN } break //case STATE_CLOSED: default: // 如果时间窗口开始时间小于当前时间,则属于执行滑动窗口 if b.Metrics.Win.StartTime.Before(now) { b.Metrics.Restart(now.Add(b.Metrics.Win.Size)) } return nil } return nil }
判断当前状态:
打开状态
判断是否度过冷却期,如果为 true,则调整为半开模式。否则拒绝服务,返回errors.New("service break")
半开状态
如果请求数超过半开上限,则拒绝服务
关闭状态
判断是否需要滑动窗口
只有在 Before
前置检查通过后,才能代理执行服务请求。
b.Metrics.Call()
当前计数器执行Norm.AllCnt++
func (b *Breaker) After(response bool) error { // 请求成功 if true == response { // Succ 计数+1 b.Metrics.Succ() // 如果当前熔断器为半开状态,并且连续成功数达到阈值,那么状态机需要流转到关闭状态 if b.state == STATE_HALFOPEN && b.Metrics.Norm.ContinuousSuccCnt >= b.HalfMaxCalls { b.Change(STATE_CLOSED, time.Now()) } } else { // Fail 计数+1 b.Metrics.Fail() // 如果当前熔断器为半开状态,那么状态机需要流转到开启状态 if b.state == STATE_HALFOPEN { b.Change(STATE_OPEN, time.Now()) } // 如果当前熔断器为关闭状态,那么基于熔断策略判断是否要流转状态 if b.state == STATE_CLOSED { if b.Strategy.Factory().Adapter(b.Metrics) { b.Change(STATE_OPEN, time.Now()) } } } return nil }
入参 response bool
为请求目标服务是否异常。
请求成功
b.Metrics.Succ()
当前计数器执行
func (m *Metrics) Succ() { m.Norm.SuccCnt++ m.Norm.ContinuousSuccCnt++ m.Norm.ContinuousFailCnt = 0 }
注意
这里要将ContinuousFailCnt
连续失败数清0
。
这时不同状态决策不一样:
Open 状态,不可能走到这个逻辑
Close 状态,正常记录SuccCnt++
Half Open 状态时,需要判断是否可以关闭 Breaker,恢复服务。
Demo 源码使用的恢复策略为连续成功数
必须达到配置的最大半开流量数
b.Metrics.Norm.ContinuousSuccCnt >= b.HalfMaxCalls
不过这块不是绝对的,可以自有发挥~
请求失败
b.Metrics.Fail()
当前计数器执行
func (m *Metrics) Fail() { m.Norm.FailCnt++ m.Norm.ContinuousFailCnt++ m.Norm.ContinuousSuccCnt = 0 }
注意
这里要将ContinuousSuccCnt
连续成功数清0
。
这是也要考虑状态流转的情况:
Open 状态,正常记录 FailCnt++
就好了
Half Open 状态,状态机需要立即流转到 Open
开启状态
Close 状态,基于熔断策略
判断是否要流转为 Open
状态
这里的 Demo 针对熔断策略做了简单的工厂模式
调用
// 熔断策略接口 type BreakStrategyFunc interface { Adapter(metrics *Metrics) bool // 每个熔断策略都需要实现 Adapter 策略适配方法 } // 工厂 func (bsc BreakStrategyConfig) Factory() BreakStrategyFunc { switch bsc.BreakStrategy { case BREAK_STRATEGY_FAILCNT: return &BsFailCnt{&bsc} break case BREAK_STRATEGY_CONTINIUOUSFAILCNT: return &BsContinuousFailCnt{&bsc} break case BREAK_STRATEGY_FAILRATE: return &BsFailRate{&bsc} break default: panic(fmt.Sprintf("unknown break strategy : %d", bsc.BreakStrategy)) } return nil }
目前有三个策略:
根据错误计数,如果一个时间窗口期内失败数 >= N 次,开启熔断。
func (bs *BsFailCnt) Adapter(metrics *Metrics) bool { return metrics.Norm.FailCnt >= bs.FailCntThreshold }
根据连续错误计数,一个时间窗口期内连续失败 >=N 次,开启熔断。
func (bs *BsContinuousFailCnt) Adapter(metrics *Metrics) bool { return metrics.Norm.ContinuousFailCnt >= bs.ContinuousFailCntThreshold }
根据错误比例,一个时间窗口期内错误占比 >= N%,开启熔断。
func (bs *BsFailRate) Adapter(metrics *Metrics) bool { rate := float64(metrics.Norm.FailCnt / metrics.Norm.AllCnt) return rate >= bs.FailRate }
// 状态流转 func (b *Breaker) Change(state State, now time.Time) { // 切换状态 switch state { case STATE_OPEN: b.OpenTime = now // 更新熔断器打开时间 b.state = state // 新窗口时间为增加冷却时间之后 now = now.Add(b.CoolingTime) break case STATE_HALFOPEN: b.state = state now = time.Time{} case STATE_CLOSED: b.state = state // 新窗口时间 now = now.Add(b.Metrics.Win.Size) case b.state: return default: return } // 重启计数器 b.Metrics.Restart(now) }
首先保持只要状态流转就要滑动窗口的原则,执行b.Metrics.Restart(now)
。代码中为重启计数器,其实做了如下滑动窗口
、重置统计指标
的操作。
其次不同状态,细节逻辑也不同:
now.Add(b.CoolingTime冷却时间)
now.Add(b.Metrics.Win.Size)
breaker := NewBreaker(Config{ HalfMaxCalls: 3, WindowSize: 2 * time.Second, Strategy: &BreakStrategyConfig{ BreakStrategy: BREAK_STRATEGY_FAILCNT, FailCntThreshold: 1, }, CoolingTime: 5 * time.Second, }) var succHandler = func(cnt int) { for i := 0; i < cnt; i++ { if _, err := breaker.Call(func() (i interface{}, err error) { return nil, nil }); err != nil { fmt.Printf("[%s] SuccCall - %s state:%s \n", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"), err.Error(), breaker.state.Name()) } else { fmt.Printf("[%s] SuccCall - service is ok state:%s \n", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"), breaker.state.Name()) } time.Sleep(1 * time.Second) } } var failHandler = func(cnt int) { for i := 0; i < cnt; i++ { if _, err := breaker.Call(func() (i interface{}, err error) { return nil, errors.New("test err") }); err != nil { fmt.Printf("[%s] FailCall - %s state:%s \n", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"), err.Error(), breaker.state.Name()) } else { fmt.Printf("[%s] FailCall - service is ok state:%s \n", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"), breaker.state.Name()) } time.Sleep(1 * time.Second) } } // 测试次数顺序 succHandler(5) // succ 5次 failHandler(5) // fail 5次 succHandler(2) // succ 2次 failHandler(1) // 1次 succHandler(10)// succ 10次 t.Log("Done")
NewBreaker 的配置:半开上限3个请求、时间窗口大小2s、冷却期5s、熔断策略采用错误数达到1个。
succHandler和failHandler分别是请求成功、失败的方法。每次请求 Sleep 1s。
Test Result:
Demo 地址 : https://github.com/xiaoxuz/breaker
打完收工,感谢支持!