限频和服务降级(转)

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#运维 #后端 #数据库

原文：

什么是限频和服务降级 ?

 

要保证一个大流量对外服务的稳定性, 通常我们很相当注意两个功能控制…  一个是请求的限流，一个是服务降级处理，他的意义在于不会让你的服务全瘫痪了，你可以适当的损失点东西利益，来保证最基础的功能, 这就是过载保护.

 

每个接口所能提供的单位时间服务能力是有限的。超过服务服务的承载能力，一般会造成整个接口服务停顿，或者应用 Crash毁掉，或者带来一系列未知已知的连锁反应，这样造成整个系统的服务能力丧失，SO 有必要在服务能力超限的情况下实时过载保护。 微信抢红包和小米抢购中，我们会遇到有人OK，有人被友好的deny了，这是因为服务过载保护了 .

为什么要做限流限频和降级?

首先假设几个有意思的场景，从用户访问的角度来看，如果设想有人想暴力碰撞网站的用户密码；或者黑客们尝试各种的sql注入；或者有人cc攻击某个很耗费资源的接口；或者有人想从某个接口大量抓取数据接口等等。  这时候标准的方法是加 应用级的防火墙，也就是咱们说的waf, waf是自带在线行为分析的.

除此之外，我们可以想象促销抢购的需求，当我们已知服务的只能应答约500qps, 但通过促销活动的力度推测可能要超过这个数，请求格外的多…. 

这时候就要做过载保护了，增加Rate limiting请求限速是个相当直接又易用的好办法。 请求增加限频后，我们后面有时间进一步解决这个问题，比如封堵来源或者特征…  也就是说 限速 是最根本的要求.  那么对于抢购的正常的请求遇到限速后，那么没办法，只能是粗暴的踢人了, 虽然损失了一部分超限的正常请求，但最少还能接客… 不至于请求都来了，后端服务因为处理不过来，直接hang住了,没得玩了…

可以想象成 村里的土鳖电闸安装了保险丝，一旦有人使用超大功率的设备，保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏. 同理我们的接口也需要安装上“保险丝”，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪，当流量过大时，可以采取拒绝或者引流等机制。 

再回溯下刚才的电商促销场景，这对于 “服务降级” 的意义又是什么? 为啥又要用服务降级 ?

当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。

假定可以分为一级服务，二级服务，三级服务，比如在紧急情况下，务必保证一级服务的稳定性，然后可以牺牲二级和三级服务，这个就是服务降级. 

如果还是不懂，那么再举一些例子.  分级保护下 电商里面基本查询和支付可以用，至于评论、买家秀、聊天、收藏、评分等等可以先放放，最少保证买东西到付款这几步的api能正常.    又比如qq当带宽不够时 先砍视频通话，接着砍语音、传文件、群聊天、群图片、各信息推送.   最后最后至少能保留用户的在线状态.  以此类推，各种事例… 

服务降级方式：

分级范围拒绝:  也就是我们上面说到的路数，根据uri来区分接处理口, 对于大量的接口适合走nginx lua redis, 当然你在后端做也可以. 

增删改查接口拒绝：拒绝所有增删改动作，只允许查询, 错误页面内容可在CDN内获取。 如果是查询，那么直接走cache. 

延迟持久化：页面访问照常，但是涉及记录变更，会提示稍晚能看到结果，将数据记录到异步队列或可回溯log，服务恢复后执行。

xxx: 还有几种…. 

 

说完服务降级后，再聊下服务请求的限频问题.   

在哪里实现接口的限速限频 ?  限速限频的算法有多少? 

接入层的限流:

  • 基于nginx的limit_conn模块, 用来限制瞬时并发连接数.
  • 基于nginx的limit_req模块, 限制每秒的平均速率.
  • 基于nginx lua redis定制模块, 可实现多时间区间限速，具体uri限速、用户层限速等, 当然可分布式限速.

后端服务层限速:

  • 基于用户级别的限速.
  • 基于api的限速.
  • 基于用户加api的限速.
  • 基于流量限速
  • 等等…

后端实现的限速明显更加细致灵活，前端因为是nginx所以性能肯定是最好的. 理论上来说后端能实现的复杂限速体系，我们可以复用在前端接入层.  nginx lua可以足够我们构建复杂的接口限频体系了.    如果咱们是集群的场景，量级又不是吓人的.  用后端的限速完全可以支撑一个量级，多了不敢说，我们长期压测十几万的限频速度是没有问题, 注意 压测源和服务处理都是集群 !!! 
我们知道分布式限速讲究的是快，那么redis就足够快的了，一个实例完全可以到7w稳定的ops. 那么一致性hash + redis多实例 . 

当然共享的计数的nosql是快了，后端的性能又怎么保证?  你的后端如果是那种bio模式，比如php-fpm、uwsgi、早期apache prefork.  那就没得扯了.  
为啥bio不行?  你在google去 !!!  当时后端是golang beego…  后来因各种情况变更成渣渣python，web框架是自己用libev撸的轮子, 支持多进程那种, 服务器加到5台左右, 也是可以压到十几万的限频速度. 

接入层的限速相对来说粗暴呀.  像limit_conn、limit_req是可以用ip地址或request path限频的. 但如果你想要那种用户层的限速，可以通过cookie来控制，现存的limit_xxx模块有点粗，不能拆分cookie， 这时候只能上nginx lua了. 

我见过最复杂的限频是针对用户、uri、用户+uri、多时间区间分别来限速的… 特蛋疼…. 为了解决一次次的redis io时间消耗，我们上了redis内置lua. 但是redis lua又不支持跨多实例及机器. redis cluster也无法使用lua. 那么只能提前定义规则，尽量hash到一个redis. 

 

服务限频限流有这么几种方法：

  • 第一是 令牌桶限流算法
  • 第二是 漏桶限流算法
  • 第三个是 原子计数器的算法. 

令牌桶算法:

1. 每秒会有 r 个令牌放入桶中，或者说，每过 1/r 秒桶中增加一个令牌 

2. 桶中最多存放 b 个令牌，如果桶满了，新放入的令牌会被丢弃 

3. 当一个 n 字节的数据包到达时，消耗 n 个令牌，然后发送该数据包 

4. 如果桶中可用令牌小于 n，则该数据包将被缓存或丢弃

 

漏桶算法:

1. 数据被填充到桶中,并以固定速率注入网络中,而不管数据流的突发性 

2. 如果桶是空的,不做任何事情 

3. 主机在每一个时间片向网络注入一个数据包,因此产生一致的数据流

 

 

这两个算法是有区别的: 漏桶算法能够强行限制数据的传输速率,  而令牌桶算法在能够限制数据的平均传输速率外,还允许某种程度的突发传输.

 

 

计数器限频:

简单粗暴的累加计数, 超过就deny，没超过就pass.   我们可以用当前时间的某个单位及方法参数的md5做成key.  value是Int数值，然后累加计数就可以了.   我个人还是比较喜欢计数器的限频，可以设置多个时间区间，比如一秒钟可以10个，一分钟只能200个，一小时只能8000个…     计数限频不单单是那种类似常量和length方法对比限频，比如说，数据库的连接数，协程池，秒杀并发.  而且也是可以实现 令牌桶及漏桶的算法的.  

 

其实前两种限速限频算法更多的用于接入层，比如nginx，iptables mark tc, 网络设备qos 等等. . .

 

针对nginx limit_conn limit_req限速的配置，这里简单阐述下:

添加limit_conn 和limit_req 这个变量可以在http, server, location使用（如果你需要限制部分服务，可在nginx/conf/domains里面选择相应的server或者location添加上便可)  一般都是选择性的添加限频， 比如针对登陆、支付接口可以加 location层限频，针对普通增删改查的逻辑可共用一套限频.  针对翻页递归的查询应该独立一套限频.  类似的还有全文搜索，嵌套评论等等.

 


参数详解( 数值按具体需要和服务器承载能力设置):

 

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