SpringCloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践 — 高可用(熔断)

阿里巴巴十多年的双十一,锤炼出来了一套业界领先的高可用技术,有一些已经商业化(云产品 PTS、AHAS),也有的开源了如:Sentinel、ChaosBlade。我们这一系列的高可用章节也主要介绍这方面的内容。今天介绍熔断部分,即开源产品 Sentinel 的核心能力。

问题定义

在一个常见的分布式应用中,一个请求先通过终端到达 Gateway,再经过防火墙和网络负载均衡,其中还包括调用下游的其它服务和第三方应用,才能到达前端网络服务;如下图所示。


和这样一个架构一样,大家可能也会遇到如下的一些熟悉的 Case :

  • 瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载,load 飙高,系统崩溃导致无法正常提供服务。
  • “黑马”热点数据击穿缓存,DB 被打垮,挤占正常流量。
  • 调用端被不稳定服务拖垮,线程池被占满,导致整个调用链路卡死甚至系统雪崩

这些不稳定的场景可能会导致严重后果。大家可能想问:如何做到均匀平滑的用户访问?如何预防流量过大或服务不稳定带来的影响?这时候我们就要请出微服务稳定性的法宝 —— 高可用流量防护,其中重要的手段就是流量控制和熔断降级,它们是保障整个系统稳定性重要的一环。

流量控制

流量是非常随机性的、不可预测的。前一秒可能还风平浪静,后一秒可能就出现流量洪峰了(例如双十一零点的场景)。然而我们系统的容量总是有限的,如果突然而来的流量超过了系统的承受能力,就可能会导致请求处理不过来,堆积的请求处理缓慢,CPU/Load 飙高,最后导致系统崩溃。因此,我们需要针对这种突发的流量来进行限制,在尽可能处理请求的同时来保障服务不被打垮,这就是流量控制。

熔断降级

一个服务常常会调用别的模块,可能是另外的一个远程服务、数据库,或者第三方 API 等。例如,支付的时候,可能需要远程调用银联提供的 API;查询某个商品的价格,可能需要进行数据库查询。然而,这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况,请求的响应时间变长,那么调用服务的方法的响应时间也会变长,线程会产生堆积,最终可能耗尽业务自身的线程池,服务本身也变得不可用。

Spring Cloud 中如何做熔断?

在原来的 Spring Cloud 产品族中,有自带的熔断组件 Hystrix ,是 Netflix 公司提供的一个开源的组件,提供了熔断、隔离、降级的这些特性,不过 Hystrix 在 2018 年 11 月份开始,就不再迭代开发,进入维护的模式。不过好消息是也就是这一年开源了 Spring Cloud for Alibaba 产品族,其中的 Sentinel 完美的对 Hystrix 做了补充,下面针对 Sentinel 做一些基本介绍。

Sentinel 工作原理?

Sentinel 以资源流量(URL、线程、本地函数、Dubbo服务等)为切入点,根据用户输入的规则,自适应的做到流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度,全方位的保障系统的稳定性。并提供了一套具备丰富的应用场景、完备的实时监控、广泛的开源生态、完善灵活的 SPI 扩展点的完美的高可用解决方案产品,一个基本的原理介绍图如下,详细介绍请参考官方文档


在使用上,针对主流框架默认提供自动适配的能力来定义需要保护的资源,并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。同时,Sentinel 也提供开放的接口,方便您自定义并改变规则。

快速使用 Sentinel 的方式

除了在开源提供的方案之外,Sentinel 已经以多种形态进入到了各种云产品的组合解决方案中,列举如下:

一、在 AHAS 中使用

Sentinel 现在已经是阿里云云产品 AHAS 的重要能力,使用方式请参考官方文档,相比开源的方式接入,云产品主要省去了繁琐的配置,提供了更快的接入方式,以及更友好的产品管控界面,以及更强大的能力;当然除此之外,最重要的是在接入和运行的过程中,都可以获得原厂同学的直接的支持。

二、在容器服务 Kubernetes 集群中使用

在容器服务中我们目前做到了纯白屏和云原生的方式进行安装,使用方式请参考官方文档来安装所需的 pilot,在集群中安装完 pilot 之后,会自动选择集群中打上了相应 AHAS 注解的 POD 进行 Sentinel Agent 的挂载,配置如下:

annotations:
  # 是否开启 AHAS 应用流控插件, on、true 表示开启, off、false表示关闭
  ahasPilotAutoEnable: "on"
  # 服务名称,会显示在 AHAS 控制台上
  ahasAppName: "<your-service-name>"

三、在 EDAS 中使用

在 EDAS 中,如果选择的是部署在容器服务K8s集群或 Serverless K8s 集群中的应用支持通过重新部署来接入AHAS,并可在EDAS内嵌的监控页面中实时监控流量规则,所有的配置能力都能通过一个控制台白屏化操作完成,全面可视化地保障您的应用可用性,使用方式可以参考文档

结尾

本文简单介绍了高可用流量防护的背景和手段,在熔断的场景下,我们理解十年的积累打磨了高可用产品 AHAS 来为 Kubernetes Spring Cloud 应用保驾护航。除此之外,AHAS 高可用防护还提供以下能力:

  • 针对不稳定弱依赖的熔断降级能力,支持慢调用比例/异常比例策略,支持渐进式恢复策略。
  • 机器维度的系统自适应保护,智能化调配系统流量
  • 全自动托管、高可用的集群流量控制
  • 针对 Nginx 网关及 Spring Cloud Gateway、Zuul 等 API Gateway 的网关流控
  • 针对 Istio/Envoy 集群的 Mesh 高可用防护

需要注意的是,流控降级的配置是需要结合容量规划、依赖梳理来做的。我们可以借助阿里云 PTS 等压测工具对我们的服务进行全链路压测,了解每个服务的最大承受能力,来确定流控和熔断降级的阈值。同时,业务系统需要具备实时监控的能力,以便实时地根据流量情况做出相应的限流降级策略调整,我们下面的章节中将介绍这一利器。


原文:SpringCloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践 — 高可用(熔断)_阿里巴巴中间件的博客-CSDN博客
作者: 阿里巴巴中间件