一文講透自適應熔斷的原理和實現

為什麼需要熔斷

微服務叢集中，每個應用基本都會依賴一定數量的外部服務。有可能隨時都會遇到網路連線緩慢，超時，依賴服務過載，服務不可用的情況,在高併發場景下如果此時呼叫方不做任何處理，繼續持續請求故障服務的話很容易引起整個微服務叢集雪崩。
比如高併發場景的使用者訂單服務，一般需要依賴一下服務：

1. 商品服務
2. 賬戶服務
3. 庫存服務

假如此時 賬戶服務 過載，訂單服務持續請求賬戶服務只能被動的等待賬戶服務報錯或者請求超時，進而導致訂單請求被大量堆積，這些無效請求依然會佔用系統資源：cpu，記憶體，資料連線…導致訂單服務整體不可用。即使賬戶服務恢復了訂單服務也無法自我恢復。

這時如果有一個主動保護機制應對這種場景的話訂單服務至少可以保證自身的執行狀態,等待賬戶服務恢復時訂單服務也同步自我恢復，這種自我保護機制在服務治理中叫熔斷機制。

熔斷

熔斷是呼叫方自我保護的機制（客觀上也能保護被呼叫方），熔斷物件是外部服務。

降級

降級是被呼叫方（服務提供者）的防止因自身資源不足導致過載的自我保護機制，降級物件是自身。

熔斷這一詞來源時我們日常生活電路里面的熔斷器，當負載過高時（電流過大）保險絲會自行熔斷防止電路被燒壞，很多技術都是來自生活場景的提煉。

工作原理

熔斷器一般具有三個狀態：

1. 關閉：預設狀態，請求能被到達目標服務，同時統計在視窗時間成功和失敗次數，如果達到錯誤率閾值將會進入斷開狀態。
2. 斷開： 此狀態下將會直接返回錯誤，如果有 fallback 配置則直接呼叫 fallback 方法。
3. 半斷開：進行斷開狀態會維護一個超市時間，到達超時時間開始進入 半斷開 狀態，嘗試允許一部門請求正常通過並統計成功數量，如果請求正常則認為此時目標服務已恢復進入 關閉 狀態，否則進入 斷開 狀態。半斷開 狀態存在的目的在於實現了自我修復，同時防止正在恢復的服務再次被大量打垮。

使用較多的熔斷元件：

1. hystrix circuit breaker（不再維護）
2. hystrix-go
3. resilience4j（推薦）
4. sentinel（推薦）

什麼是自適應熔斷

基於上面提到的熔斷器原理，專案中我們要使用好熔斷器通常需要準備以下引數：

1. 錯誤比例閾值：達到該閾值進入 斷開 狀態。
2. 斷開狀態超時時間:超時後進入 半斷開 狀態。
3. 半斷開狀態允許請求數量。
4. 視窗時間大小。

實際上可選的配置引數還有非常非常多，參考 https://resilience4j.readme.io/docs/circuitbreaker

對於經驗不夠豐富的開發人員而言，這些引數設定多少合適心裡其實並沒有底。

那麼有沒有一種自適應的熔斷演算法能讓我們不關注引數，只要簡單配置就能滿足大部分場景？

其實是有的，google sre提供了一種自適應熔斷演算法來計算丟棄請求的概率：

演算法引數：

1. requests： 視窗時間內的請求總數
2. accepts：正常請求數量
3. K：敏感度，K 越小越容易丟請求，一般推薦 1.5-2 之間

演算法解釋：

1. 正常情況下 requests=accepts，所以概率是 0。
2. 隨著正常請求數量減少，當達到 requests == K* accepts 繼續請求時，概率 P 會逐漸比 0 大開始按照概率逐漸丟棄一些請求，如果故障嚴重則丟包會越來越多，假如視窗時間內 accepts==0 則完全熔斷。
3. 當應用逐漸恢復正常時，accepts、requests 同時都在增加，但是 K*accepts 會比 requests 增加的更快，所以概率很快就會歸 0，關閉熔斷。

程式碼實現

接下來思考一個熔斷器如何實現。

初步思路是：

1. 無論什麼熔斷器都得依靠指標統計來轉換狀態，而統計指標一般要求是最近的一段時間內的資料（太久的資料沒有參考意義也浪費空間），所以通常採用一個 滑動時間視窗 資料結構 來儲存統計資料。同時熔斷器的狀態也需要依靠指標統計來實現可觀測性，我們實現任何系統第一步需要考慮就是可觀測性，不然系統就是一個黑盒。
2. 外部服務請求結果各式各樣，所以需要提供一個自定義的判斷方法，判斷請求是否成功。可能是 http.code 、rpc.code、body.code，熔斷器需要實時收集此資料。
3. 當外部服務被熔斷時使用者往往需要自定義快速失敗的邏輯，考慮提供自定義的 fallback() 功能。

下面來逐步分析 go-zero 的原始碼實現：

core/breaker/breaker.go

熔斷器介面定義

兵馬未動，糧草先行，明確了需求後就可以開始規劃定義介面了，介面是我們編碼思維抽象的第一步也是最重要的一步。

核心定義包含兩種型別的方法：

Allow()：需要手動回撥請求結果至熔斷器，相當於手動擋。

DoXXX()：自動回撥請求結果至熔斷器，相當於自動擋，實際上 DoXXX() 型別方法最後都是呼叫
DoWithFallbackAcceptable(req func() error, fallback func(err error) error, acceptable Acceptable) error

    // 自定義判定執行結果
    Acceptable func(err error) bool

    // 手動回撥
    Promise interface {
        // Accept tells the Breaker that the call is successful.
        // 請求成功
        Accept()
        // Reject tells the Breaker that the call is failed.
        // 請求失敗
        Reject(reason string)
    }    

    Breaker interface {
        // 熔斷器名稱
        Name() string

        // 熔斷方法，執行請求時必須手動上報執行結果
        // 適用於簡單無需自定義快速失敗，無需自定義判定請求結果的場景
        // 相當於手動擋。。。
        Allow() (Promise, error)

        // 熔斷方法，自動上報執行結果
        // 自動擋。。。
        Do(req func() error) error

        // 熔斷方法
        // acceptable - 支援自定義判定執行結果
        DoWithAcceptable(req func() error, acceptable Acceptable) error

        // 熔斷方法
        // fallback - 支援自定義快速失敗
        DoWithFallback(req func() error, fallback func(err error) error) error

        // 熔斷方法
        // fallback - 支援自定義快速失敗
        // acceptable - 支援自定義判定執行結果
        DoWithFallbackAcceptable(req func() error, fallback func(err error) error, acceptable Acceptable) error
    }

熔斷器實現

circuitBreaker 繼承 throttle，實際上這裡相當於靜態代理，代理模式可以在不改變原有物件的基礎上增強功能，後面我們會看到 go-zero 這樣做的原因是為了收集熔斷器錯誤資料，也就是為了實現可觀測性。

熔斷器實現採用靜態代理模式，看起來稍微有點繞腦。

// 熔斷器結構體
circuitBreaker struct {
    name string
    // 實際上 circuitBreaker熔斷功能都代理給 throttle來實現
    throttle
}
// 熔斷器介面
throttle interface {
    // 熔斷方法
    allow() (Promise, error)
    // 熔斷方法
    // DoXXX()方法最終都會該方法
    doReq(req func() error, fallback func(err error) error, acceptable Acceptable) error
}

func (cb *circuitBreaker) Allow() (Promise, error) {
     return cb.throttle.allow()
}

func (cb *circuitBreaker) Do(req func() error) error {
  return cb.throttle.doReq(req, nil, defaultAcceptable)
}

func (cb *circuitBreaker) DoWithAcceptable(req func() error, acceptable Acceptable) error {
  return cb.throttle.doReq(req, nil, acceptable)
}

func (cb *circuitBreaker) DoWithFallback(req func() error, fallback func(err error) error) error {
  return cb.throttle.doReq(req, fallback, defaultAcceptable)
}

func (cb *circuitBreaker) DoWithFallbackAcceptable(req func() error, fallback func(err error) error,
  acceptable Acceptable) error {
    return cb.throttle.doReq(req, fallback, acceptable)
}        

throttle 介面實現類：

loggedThrottle 增加了為了收集錯誤日誌的滾動視窗，目的是為了收集當請求失敗時的錯誤日誌。

// 帶日誌功能的熔斷器
type loggedThrottle struct {
    // 名稱
    name string
    // 代理物件
    internalThrottle
    // 滾動視窗,滾動收集資料,相當於環形陣列
    errWin *errorWindow
}

// 熔斷方法
func (lt loggedThrottle) allow() (Promise, error) {
    promise, err := lt.internalThrottle.allow()
    return promiseWithReason{
        promise: promise,
        errWin:  lt.errWin,
    }, lt.logError(err)
}

// 熔斷方法
func (lt loggedThrottle) doReq(req func() error, fallback func(err error) error, acceptable Acceptable) error {
    return lt.logError(lt.internalThrottle.doReq(req, fallback, func(err error) bool {
        accept := acceptable(err)
        if !accept {
            lt.errWin.add(err.Error())
        }
        return accept
    }))
}

func (lt loggedThrottle) logError(err error) error {
    if err == ErrServiceUnavailable {
        // if circuit open, not possible to have empty error window
        stat.Report(fmt.Sprintf(
            "proc(%s/%d), callee: %s, breaker is open and requests dropped\nlast errors:\n%s",
            proc.ProcessName(), proc.Pid(), lt.name, lt.errWin))
    }

    return err
}

錯誤日誌收集 errorWindow

errorWindow 是一個環形陣列，新資料不斷滾動覆蓋最舊的資料，通過取餘實現。

// 滾動視窗
type errorWindow struct {
    reasons [numHistoryReasons]string
    index   int
    count   int
    lock    sync.Mutex
}

// 新增資料
func (ew *errorWindow) add(reason string) {
    ew.lock.Lock()
    // 新增錯誤日誌
    ew.reasons[ew.index] = fmt.Sprintf("%s %s", timex.Time().Format(timeFormat), reason)
    // 更新index,為下一次寫入資料做準備
    // 這裡用的取模實現了滾動功能
    ew.index = (ew.index + 1) % numHistoryReasons
    // 統計數量
    ew.count = mathx.MinInt(ew.count+1, numHistoryReasons)
    ew.lock.Unlock()
}

// 格式化錯誤日誌
func (ew *errorWindow) String() string {
    var reasons []string

    ew.lock.Lock()
    // reverse order
    for i := ew.index - 1; i >= ew.index-ew.count; i-- {
        reasons = append(reasons, ew.reasons[(i+numHistoryReasons)%numHistoryReasons])
    }
    ew.lock.Unlock()

    return strings.Join(reasons, "\n")
}

看到這裡我們還沒看到實際的熔斷器實現，實際上真正的熔斷操作被代理給了 internalThrottle 物件。

    internalThrottle interface {
        allow() (internalPromise, error)
        doReq(req func() error, fallback func(err error) error, acceptable Acceptable) error
    }

internalThrottle 介面實現 googleBreaker 結構體定義

type googleBreaker struct {
    // 敏感度，go-zero中預設值為1.5
    k float64
    // 滑動視窗，用於記錄最近一段時間內的請求總數，成功總數
    stat *collection.RollingWindow
    // 概率生成器
    // 隨機產生0.0-1.0之間的雙精度浮點數
    proba *mathx.Proba
}

可以看到熔斷器屬性其實非常簡單，資料統計採用的是滑動時間視窗來實現。

RollingWindow 滑動視窗

滑動視窗屬於比較通用的資料結構，常用於最近一段時間內的行為資料統計。

它的實現非常有意思，尤其是如何模擬視窗滑動過程。

先來看滑動視窗的結構體定義：

    RollingWindow struct {
        // 互斥鎖
        lock sync.RWMutex
        // 滑動視窗數量
        size int
        // 視窗，資料容器
        win *window
        // 滑動視窗單元時間間隔
        interval time.Duration
        // 遊標，用於定位當前應該寫入哪個bucket
        offset int
        // 彙總資料時，是否忽略當前正在寫入桶的資料
        // 某些場景下因為當前正在寫入的桶資料並沒有經過完整的視窗時間間隔
        // 可能導致當前桶的統計並不準確
        ignoreCurrent bool
        // 最後寫入桶的時間
        // 用於計算下一次寫入資料間隔最後一次寫入資料的之間
        // 經過了多少個時間間隔
        lastTime      time.Duration 
    }

window 是資料的實際儲存位置，其實就是一個陣列，提供向指定 offset 新增資料與清除操作。
陣列裡面按照 internal 時間間隔分隔成多個 bucket。

// 時間視窗
type window struct {
    // 桶
    // 一個桶標識一個時間間隔
    buckets []*Bucket
    // 視窗大小
    size int
}

// 新增資料
// offset - 遊標，定位寫入bucket位置
// v - 行為資料
func (w *window) add(offset int, v float64) {
    w.buckets[offset%w.size].add(v)
}

// 彙總資料
// fn - 自定義的bucket統計函式
func (w *window) reduce(start, count int, fn func(b *Bucket)) {
    for i := 0; i < count; i++ {
        fn(w.buckets[(start+i)%w.size])
    }
}

// 清理特定bucket
func (w *window) resetBucket(offset int) {
    w.buckets[offset%w.size].reset()
}

// 桶
type Bucket struct {
    // 當前桶內值之和
    Sum float64
    // 當前桶的add總次數
    Count int64
}

// 向桶新增資料
func (b *Bucket) add(v float64) {
    // 求和
    b.Sum += v
    // 次數+1
    b.Count++
}

// 桶資料清零
func (b *Bucket) reset() {
    b.Sum = 0
    b.Count = 0
}

window 新增資料：

1. 計算當前時間距離上次新增時間經過了多少個 時間間隔，實際上就是過期了幾個 bucket。
2. 清理過期桶的資料
3. 更新 offset，更新 offset 的過程實際上就是在模擬視窗滑動
4. 新增資料

// 新增資料
func (rw *RollingWindow) Add(v float64) {
    rw.lock.Lock()
    defer rw.lock.Unlock()
    // 獲取當前寫入的下標
    rw.updateOffset()
    // 新增資料
    rw.win.add(rw.offset, v)
}

// 計算當前距離最後寫入資料經過多少個單元時間間隔
// 實際上指的就是經過多少個桶
func (rw *RollingWindow) span() int {
    offset := int(timex.Since(rw.lastTime) / rw.interval)
    if 0 <= offset && offset < rw.size {
        return offset
    }
    // 大於時間視窗時 返回視窗大小即可
    return rw.size
}

// 更新當前時間的offset
// 實現視窗滑動
func (rw *RollingWindow) updateOffset() {
    // 經過span個桶的時間
    span := rw.span()
    // 還在同一單元時間內不需要更新
    if span <= 0 {
        return
    }
    offset := rw.offset
    // 既然經過了span個桶的時間沒有寫入資料
    // 那麼這些桶內的資料就不應該繼續保留了，屬於過期資料清空即可
    // 可以看到這裡全部用的 % 取餘操作，可以實現按照下標週期性寫入
    // 如果超出下標了那就從頭開始寫，確保新資料一定能夠正常寫入
    // 類似迴圈陣列的效果
    for i := 0; i < span; i++ {
        rw.win.resetBucket((offset + i + 1) % rw.size)
    }
    // 更新offset
    rw.offset = (offset + span) % rw.size
    now := timex.Now()
    // 更新操作時間
    // 這裡很有意思
    rw.lastTime = now - (now-rw.lastTime)%rw.interval
}

window 統計資料：

// 歸納彙總資料
func (rw *RollingWindow) Reduce(fn func(b *Bucket)) {
    rw.lock.RLock()
    defer rw.lock.RUnlock()

    var diff int
    span := rw.span()
    // 當前時間截止前，未過期桶的數量
    if span == 0 && rw.ignoreCurrent {
        diff = rw.size - 1
    } else {
        diff = rw.size - span
    }
    if diff > 0 {
        // rw.offset - rw.offset+span之間的桶資料是過期的不應該計入統計
        offset := (rw.offset + span + 1) % rw.size
        // 彙總資料
        rw.win.reduce(offset, diff, fn)
    }
}

googleBreaker 判斷是否應該熔斷

1. 收集滑動視窗內的統計資料
2. 計算熔斷概率

// 按照最近一段時間的請求資料計算是否熔斷
func (b *googleBreaker) accept() error {
    // 獲取最近一段時間的統計資料
    accepts, total := b.history()
    // 計算動態熔斷概率
    weightedAccepts := b.k * float64(accepts)
    // https://landing.google.com/sre/sre-book/chapters/handling-overload/#eq2101
    dropRatio := math.Max(0, (float64(total-protection)-weightedAccepts)/float64(total+1))
    // 概率為0，通過
    if dropRatio <= 0 {
        return nil
    }
    // 隨機產生0.0-1.0之間的隨機數與上面計算出來的熔斷概率相比較
    // 如果隨機數比熔斷概率小則進行熔斷
    if b.proba.TrueOnProba(dropRatio) {
        return ErrServiceUnavailable
    }

    return nil
}

googleBreaker 熔斷邏輯實現

熔斷器對外暴露兩種型別的方法

1. 簡單場景直接判斷物件是否被熔斷，執行請求後必須需手動上報執行結果至熔斷器。

func (b *googleBreaker) allow() (internalPromise, error)

2. 複雜場景下支援自定義快速失敗，自定義判定請求是否成功的熔斷方法，自動上報執行結果至熔斷器。

func (b *googleBreaker) doReq(req func() error, fallback func(err error) error, acceptable Acceptable) error

Acceptable 引數目的是自定義判斷請求是否成功。

Acceptable func(err error) bool

// 熔斷方法
// 返回一個promise非同步回撥物件，可由開發者自行決定是否上報結果到熔斷器
func (b *googleBreaker) allow() (internalPromise, error) {
    if err := b.accept(); err != nil {
        return nil, err
    }

    return googlePromise{
        b: b,
    }, nil
}

// 熔斷方法
// req - 熔斷物件方法
// fallback - 自定義快速失敗函式，可對熔斷產生的err進行包裝後返回
// acceptable - 對本次未熔斷時執行請求的結果進行自定義的判定，比如可以針對http.code,rpc.code,body.code
func (b *googleBreaker) doReq(req func() error, fallback func(err error) error, acceptable Acceptable) error {
    // 判定是否熔斷
    if err := b.accept(); err != nil {
        // 熔斷中，如果有自定義的fallback則執行
        if fallback != nil {
            return fallback(err)
        }

        return err
    }
    // 如果執行req()過程發生了panic，依然判定本次執行失敗上報至熔斷器
    defer func() {
        if e := recover(); e != nil {
            b.markFailure()
            panic(e)
        }
    }()
    // 執行請求
    err := req()
    // 判定請求成功
    if acceptable(err) {
        b.markSuccess()
    } else {
        b.markFailure()
    }

    return err
}

// 上報成功
func (b *googleBreaker) markSuccess() {
    b.stat.Add(1)
}

// 上報失敗
func (b *googleBreaker) markFailure() {
    b.stat.Add(0)
}

// 統計資料
func (b *googleBreaker) history() (accepts, total int64) {
    b.stat.Reduce(func(b *collection.Bucket) {
        accepts += int64(b.Sum)
        total += b.Count
    })

    return
}

資料

微軟 azure 關於熔斷器設計模式

索尼參考微軟的文件開源的熔斷器實現

go-zero 自適應熔斷器文件

專案地址

github.com/zeromicro/go-zero

歡迎使用 go-zero 並 star 支援我們！

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