微服务架构中的高可用与限流熔断策略

“微服务架构之限流熔断.pdf”讨论了在高并发环境下如何确保微服务架构的高可用性，重点介绍了限流和熔断策略，以及相关的性能指标。 在现代互联网应用中，高并发是常见的挑战。当系统接收到大量请求时，如秒杀活动或热门事件引发的流量激增，高并发情况就可能出现。这种情况下，系统需要处理大量的资源请求和数据库操作。高并发并不只是简单的请求量大，而是需要在一定用户基数和业务量下，系统仍能稳定、快速地响应。 衡量高并发处理能力的关键指标包括： 1. 响应时间：系统对请求作出响应所需的时间，例如200毫秒。 2. 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数量。 3. 每秒查询率QPS：每秒系统能响应的请求数。 4. 并发用户数：同时正常使用系统功能的用户数量，例如即时通讯系统的在线用户数。 高可用性(HA)是分布式系统设计的重要考量，目标是减少系统不可用的时间。可用性通常以百分比表示，如99.9%（3个9），意味着系统一年内有8.76小时的不可用时间。更高的可用性标准，如99.999%（5个9），则对应着每年只有5.26分钟的不可用时间。 在微服务架构中，限流和熔断策略是应对高并发和保障高可用性的关键工具。限流用于控制系统的处理速率，防止过载，确保核心服务的稳定性。它会限制在特定时间窗口内允许的请求数量，超出限制的请求会被拒绝或者排队处理。例如，Sentinel 是阿里巴巴开源的一个流量控制组件，提供了丰富的限流规则和策略。 熔断机制则是借鉴了电力系统的保护措施。当某个服务持续出现异常，如超时或错误率过高，熔断器会“断开”，将后续请求快速失败，而不是让它们堆积并拖垮整个系统。在一段时间后，熔断器会进入半打开状态，允许少量请求通过，如果这些请求成功，熔断器会完全恢复；反之，如果继续失败，熔断器会再次断开，延长保护时间。 Hystrix 是 Netflix 开源的一款实现熔断的库，它为服务间的调用提供了断路器模式，帮助构建健壮的微服务架构。通过Hystrix，开发者可以监控服务的健康状况，及时发现并隔离故障服务，避免故障蔓延。 限流和熔断是微服务架构在高并发场景下保证高可用性的重要手段，它们结合性能指标的监控，可以帮助系统在面临大量请求时保持稳定，同时降低因服务故障导致的负面影响。