摘要：微服務(wù)架構(gòu)的風(fēng)險微服務(wù)架構(gòu)將應(yīng)用程序邏輯移動到服務(wù)，并使用網(wǎng)絡(luò)層在它們之間進(jìn)行通信。在微服務(wù)架構(gòu)中，服務(wù)依賴于彼此。您始終只能部署其中一個，并且在驗證新版本是否符合預(yù)期之后才，將負(fù)載均衡器指向新的。

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微服務(wù)架構(gòu)使得可以通過明確定義的服務(wù)邊界來隔離故障。但是像在每個分布式系統(tǒng)中一樣，發(fā)生網(wǎng)絡(luò)、硬件、應(yīng)用級別的錯誤都是很常見的。由于服務(wù)依賴關(guān)系，任何組件可能暫時無法提供服務(wù)。為了盡量減少部分中斷的影響，我們需要構(gòu)建容錯服務(wù)，來優(yōu)雅地處理這些中斷的響應(yīng)結(jié)果。

本文介紹了基于RisingStack 的 Node.js 咨詢和開發(fā)經(jīng)驗構(gòu)建和操作高可用性微服務(wù)系統(tǒng)的最常見技術(shù)和架構(gòu)模式。

如果你不熟悉本文中的模式，那并不一定意味著你做錯了。建立可靠的系統(tǒng)總是會帶來額外的成本。

微服務(wù)架構(gòu)將應(yīng)用程序邏輯移動到服務(wù)，并使用網(wǎng)絡(luò)層在它們之間進(jìn)行通信。這種通過網(wǎng)絡(luò)間通信代替單應(yīng)用程序內(nèi)調(diào)用的做法，會帶來額外的延遲，以及需要協(xié)調(diào)多個物理和邏輯組件的系統(tǒng)復(fù)雜度。分布式系統(tǒng)的復(fù)雜性增加也將導(dǎo)致更高的網(wǎng)絡(luò)故障率。

微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)的最大優(yōu)勢之一是，團(tuán)隊可以獨立設(shè)計，開發(fā)和部署他們的服務(wù)。他們對服務(wù)的生命周期擁有完全的所有權(quán)。這也意味著團(tuán)隊無法控制他們依賴的服務(wù)，因為它更有可能由不同的團(tuán)隊管理。使用微服務(wù)架構(gòu)，我們需要記住，提供者服務(wù)可能會臨時不可用，由于其他人員發(fā)行的錯誤版本，配置以及其他更改等。

微服務(wù)架構(gòu)的最大優(yōu)點之一是您可以隔離故障，并在當(dāng)組件多帶帶故障時，進(jìn)行優(yōu)雅的服務(wù)降級。 例如，在中斷期間，照片共享應(yīng)用程序中的客戶可能無法上傳新圖片，但仍可以瀏覽，編輯和共享其現(xiàn)有照片。

微服務(wù)容錯隔離

在大多數(shù)情況下，由于分布式系統(tǒng)中的應(yīng)用程序相互依賴，因此很難實現(xiàn)這種優(yōu)雅的服務(wù)降級，您需要應(yīng)用幾種故障轉(zhuǎn)移的邏輯（其中一些將在本文后面介紹），以為暫時的故障和中斷做準(zhǔn)備。

服務(wù)間彼此依賴，再沒有故障轉(zhuǎn)移邏輯下，服務(wù)全部失敗。

Google的網(wǎng)站可靠性小組發(fā)現(xiàn)，大約70％的中斷是由現(xiàn)有系統(tǒng)的變化引起的。當(dāng)您更改服務(wù)中的某些內(nèi)容時，您將部署新版本的代碼或更改某些配置 - 這總有可能會造成故障，或者引入新的bug。

在微服務(wù)架構(gòu)中，服務(wù)依賴于彼此。這就是為什么你應(yīng)該盡量減少故障并限制它的負(fù)面影響。要處理變更中的問題，您可以實施變更管理策略和自動回滾機(jī)制。

例如，當(dāng)您部署新代碼或更改某些配置時，您應(yīng)該先小范圍的進(jìn)行部分的替換，以漸進(jìn)式的方式替換服務(wù)的全部實例。在這期間，需要監(jiān)視它們，如果您發(fā)現(xiàn)它們對您的關(guān)鍵指標(biāo)有負(fù)面影響，應(yīng)立即進(jìn)行服務(wù)回滾，這稱為“金絲雀部署”。

變更管理 - 回滾部署

另一個解決方案可能是您運行兩個生產(chǎn)環(huán)境。您始終只能部署其中一個，并且在驗證新版本是否符合預(yù)期之后才，將負(fù)載均衡器指向新的。這稱為藍(lán)綠或紅黑部署。

回滾代碼不是壞事。你不應(yīng)該在生產(chǎn)中遺留錯誤的代碼，然后考慮出了什么問題。如果必要，越早回滾你的代碼越好。

實例由于出現(xiàn)故障、部署或自動縮放的情況，會進(jìn)行持續(xù)啟動、重新啟動或停止操作。它可能導(dǎo)致它們暫時或永久不可用。為避免問題，您的負(fù)載均衡器應(yīng)該從路由中跳過不健康的實例，因為它們當(dāng)前無法為客戶或子系統(tǒng)提供服務(wù)。

應(yīng)用實例健康狀況可以通過外部觀察來確定。您可以通過重復(fù)調(diào)用GET /health端點或通過自我報告來實現(xiàn)?，F(xiàn)在主流的服務(wù)發(fā)現(xiàn)解決方案，會持續(xù)從實例中收集健康信息，并配置負(fù)載均衡器，將流量僅路由到健康的組件上。

自我修復(fù)可以幫助應(yīng)用程序從錯誤中恢復(fù)過來。當(dāng)應(yīng)用程序可以采取必要步驟從故障狀態(tài)恢復(fù)時，我們就可以說它是可以實現(xiàn)自我修復(fù)的。在大多數(shù)情況下，它由外部系統(tǒng)實現(xiàn)，該系統(tǒng)會監(jiān)視實例運行狀況，并在較長時間內(nèi)處于故障狀態(tài)時重新啟動它們。自我修復(fù)在大多數(shù)情況下是非常有用的。但是在某些情況下，持續(xù)地重啟應(yīng)用程序可能會導(dǎo)致麻煩。 當(dāng)您的應(yīng)用程序由于超負(fù)荷或其數(shù)據(jù)庫連接超時而無法給出健康的運行狀況時，這種情況下的頻繁的重啟就可能就不太合適了。

對于這種特殊的場景（如丟失的數(shù)據(jù)庫連接），要實現(xiàn)滿足它的高級自我修復(fù)的解決方案可能很棘手。在這種情況下，您需要為應(yīng)用程序添加額外的邏輯來處理邊緣情況，并讓外部系統(tǒng)知道實例不需要立即重新啟動。

由于網(wǎng)絡(luò)問題和我們系統(tǒng)的變化，服務(wù)經(jīng)常會失敗。然而，由于自我修復(fù)和負(fù)載均衡的保障，它們中的大多數(shù)中斷是臨時的，我們應(yīng)該找到一個解決方案，使我們的服務(wù)在這些故障時服務(wù)仍就可以工作。這就是故障轉(zhuǎn)移緩存的作用，它可以幫助并為我們的應(yīng)用程序在服務(wù)故障時提供必要的數(shù)據(jù)。

故障轉(zhuǎn)移緩存通常使用兩個不同的到期日期; 較短的時間告訴您在正常情況下緩存可以使用的過期時間，而較長的時間可以在服務(wù)故障時緩存依舊可用的過期時間。

故障轉(zhuǎn)移緩存

請務(wù)必提及，只有當(dāng)服務(wù)使用過時的數(shù)據(jù)比沒有數(shù)據(jù)更好時，才能使用故障轉(zhuǎn)移緩存。

要設(shè)置緩存和故障轉(zhuǎn)移緩存，可以在 HTTP 中使用標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)頭。

例如，使用 max-age 屬性可以指定資源被視為有效的最大時間。使用 stale-if-error 屬性，您可以明確在出現(xiàn)故障的情況下，依舊可以從緩存中獲取資源的最大時間。

現(xiàn)代的 CDN 和負(fù)載均衡器都提供各種緩存和故障轉(zhuǎn)移行為，但您也可以為擁有標(biāo)準(zhǔn)可靠性解決方案的公司創(chuàng)建一個共享庫。

在某些情況下，我們無法緩存數(shù)據(jù)，或者我們想對其進(jìn)行更改，但是我們的操作最終都失敗了。對于此，我們可以重試我們的操作，因為我們可以預(yù)期資源將在一段時間后恢復(fù)，或者我們的負(fù)載均衡器將請求發(fā)送到了健康的實例上。

您應(yīng)該小心地為您的應(yīng)用程序和客戶端添加重試邏輯，因為大量的重試可能會使事情更糟，甚至阻止應(yīng)用程序恢復(fù)，如當(dāng)服務(wù)超載時，大量的重試只能使?fàn)顩r更糟。

在分布式系統(tǒng)中，微服務(wù)系統(tǒng)重試可以觸發(fā)多個其他請求或重試，并啟動級聯(lián)效應(yīng)。為了最小化重試的影響，您應(yīng)該限制它們的數(shù)量，并使用指數(shù)退避算法來持續(xù)增加重試之間的延遲，直到達(dá)到最大限制。

當(dāng)客戶端（瀏覽器，其他微服務(wù)等）發(fā)起重試，并且客戶端不知道在處理請求之前或之后操作失敗時，您應(yīng)該為你的應(yīng)用程序做好冪等處理的準(zhǔn)備。例如，當(dāng)您重試購買操作時，您不應(yīng)該再次向客戶收取費用。為每個交易使用唯一的冪等值鍵可以幫助處理重試。

流量限制是在一段時間內(nèi)定義特定客戶或應(yīng)用程序可以接收或處理多少個請求的技術(shù)。例如，通過流量限制，您可以過濾掉造成流量峰值的客戶和服務(wù)，或者您可以確保您的應(yīng)用程序在自動縮放無法滿足時，依然不會超載。

您還可以阻止較低優(yōu)先級的流量，為關(guān)鍵事務(wù)提供足夠的資源。

限流器可以阻止流量峰值產(chǎn)生

有一個不同類型的限流器，叫做并發(fā)請求限制器。當(dāng)您有重要的端點，您不應(yīng)該被調(diào)用超過指定的次數(shù)，而您仍然想要能提供服務(wù)時，這將是有用的。

負(fù)載降級的一系列使用，可以確?？偸怯凶銐虻馁Y源來提供關(guān)鍵交易。它為高優(yōu)先級請求保留一些資源，不允許低優(yōu)先級的事務(wù)使用它們。負(fù)載降級開關(guān)是根據(jù)系統(tǒng)的整體狀態(tài)做出決定，而不是基于單個用戶的請求量大小。負(fù)載降級有助于您的系統(tǒng)恢復(fù)，因為當(dāng)你有一個偶發(fā)事件時（可能是一個熱點事件），您仍能保持核心功能的正常工作。

要了解有關(guān)限流器和負(fù)載降級的更多信息，我建議查看這篇Stripe的文章。

在微服務(wù)架構(gòu)中，我們想要做到讓我們的服務(wù)具備快速失敗與相互獨立的能力。為了在服務(wù)級別上進(jìn)行故障隔離，我們可以使用艙壁模式。你可以在本文的后面閱讀更多有關(guān)艙壁的內(nèi)容。

我們也希望我們的組件能夠快速失敗，因為我們不希望對于有故障的服務(wù)，在請求超時后才斷開。沒有什么比掛起的請求和無響應(yīng)的 UI 更令人失望。這不僅浪費資源，而且還會影響用戶體驗。我們的服務(wù)在調(diào)用鏈中是相互調(diào)用的，所以在這些延遲累加之前，我們應(yīng)該特別注意防止掛起操作。

你想到的第一個想法是對每個服務(wù)調(diào)用都設(shè)置明確的超時等級。這種方法的問題是，您不能知道真正合理的超時值是多少，因為網(wǎng)絡(luò)故障和其他問題發(fā)生的某些情況只會影響一兩次操作。在這種情況下，如果只有其中一些超時，您可能不想拒絕這些請求。

我們可以說，在微服務(wù)種通過使用超時來達(dá)到快速失敗的效果是一種反模式的，你應(yīng)該避免使用它。取而代之，您可以應(yīng)用斷路器模式，依據(jù)操作的成功與失敗統(tǒng)計數(shù)據(jù)決定。

工業(yè)中使用艙壁將船舶劃分為幾個部分，以便在船體破壞的情況下，可以將船舶各個部件密封起來。

艙壁的概念在軟件開發(fā)中可以被應(yīng)用在隔離資源上。

通過應(yīng)用艙壁模式，我們可以保護(hù)有限的資源不被耗盡。例如，對于一個有連接數(shù)限制的數(shù)據(jù)庫實例來說，如果我們有兩種連接它的操作，我們采用可以采用兩個連接池的方式進(jìn)行連接，來代替僅采用一個共享連接池的方式。由于這種客戶端與資源進(jìn)行了隔離，超時或過度使用池的操作頁不會使其他操作失敗。

泰坦尼克號沉沒的主要原因之一是其艙壁設(shè)計失敗，水可以通過上面的甲板倒在艙壁的頂部，導(dǎo)致整個船體淹沒。

泰坦尼克號艙壁設(shè)計（無效的設(shè)計）

為了限制操作的持續(xù)時間，我們可以使用超時。超時可以防止掛起操作并保持系統(tǒng)響應(yīng)。然而，在微服務(wù)中使用靜態(tài)、精細(xì)的超時是一種反模式，因為我們處于高度動態(tài)的環(huán)境中，幾乎不可能提出在每種情況下都能正常工作的正確的時間限制。

替代這種靜態(tài)超時的手段是，我們可以使用斷路器來處理錯誤。斷路器以現(xiàn)實世界的電子元件命名，因為它們的作用是相同的。您可以保護(hù)資源，并幫助他們使用斷路器進(jìn)行恢復(fù)。它們在分布式系統(tǒng)中非常有用，因為在分布式系統(tǒng)中，重復(fù)故障可能導(dǎo)致雪球效應(yīng)并使整個系統(tǒng)癱瘓。

當(dāng)特定類型的錯誤在短時間內(nèi)多次發(fā)生時，斷路器會被斷開。開路的斷路器可以防止進(jìn)一步的請求 - 就像我們平時所說的電路跳閘一樣。斷路器通常在一定時間后關(guān)閉，在這期間可以為底層服務(wù)提供足夠的空間來恢復(fù)。

請記住，并不是所有的錯誤都應(yīng)該觸發(fā)斷路器。例如，您可能希望跳過客戶端問題，例如具有4xx響應(yīng)代碼的請求，但不包括5xx服務(wù)器端故障。一些斷路器也具有半開狀態(tài)。在這種狀態(tài)下，服務(wù)發(fā)送第一個請求以檢查系統(tǒng)可用性，同時讓其他請求失敗。如果這個第一個請求成功，它將使斷路器恢復(fù)到關(guān)閉狀態(tài)并使流量流動。否則，它保持打開。

斷路器

您應(yīng)該不斷測試您系統(tǒng)的常見問題，以確保您的服務(wù)可以抵抗各種故障。您應(yīng)經(jīng)常測試故障，讓您的團(tuán)隊具備故障處理的能力。

對于測試，您可以使用外部服務(wù)來標(biāo)識實例組，并隨機(jī)終止此組中的一個實例。這樣，您可以準(zhǔn)備單個實例故障，但您甚至可以關(guān)閉整個區(qū)域來模擬云提供商的故障。

最流行的測試解決方案之一是 Netflix 的 ChaosMonkey 彈性工具。

實施和運行可靠的服務(wù)并不容易。 您需要付出很多努力，同時公司也要有相應(yīng)的財力投入。

可靠性有很多層次和方面，因此找到最適合您團(tuán)隊的解決方案很重要。您應(yīng)該使可靠性成為您的業(yè)務(wù)決策流程中的一個因素，并為其分配足夠的預(yù)算和時間。

動態(tài)環(huán)境和分布式系統(tǒng)（如微服務(wù)）會導(dǎo)致更高的故障機(jī)率；

服務(wù)應(yīng)該做到故障隔離，到達(dá)優(yōu)雅降級，來提升用戶體驗；

70％的中斷是由變化引起的，代碼回滾不是一件壞事；

做到服務(wù)快速失敗與獨立性。團(tuán)隊是無法控制他們所依賴的服務(wù)情況；

緩存、艙壁、斷路器和限流器等架構(gòu)模式與技術(shù)有助于構(gòu)建可靠的微服務(wù)架構(gòu)。