画册设计公司网站,衡阳网站建设 千度网络,钓鱼网站制作教程,网站推广seo蜘蛛屯优化排名简介#xff1a;4种典型限流实践保障应用高可用#xff0c;本文总结了一份AHAS限流实践指南#xff0c;如果你的系统有被恶意用户攻击的风险#xff0c;或者系统中某个应用出现异常可能会造成雪崩效应#xff0c;那么这篇文章会对你有所帮助。
大家好#xff0c;我叫黄博…简介4种典型限流实践保障应用高可用本文总结了一份AHAS限流实践指南如果你的系统有被恶意用户攻击的风险或者系统中某个应用出现异常可能会造成雪崩效应那么这篇文章会对你有所帮助。
大家好我叫黄博文花名延枚目前负责云效旗下产品Flow流水线的设计和开发。在微服务架构下服务越来越多服务之间的调用也会越来越复杂。如何保障服务的高可用性就成为了一个挑战。之前我参与过的某个产品就曾出过故障原因是某个API调用突然间增加了数十倍导致服务负载过高影响了用户使用。如果当时能够有一种机制能快速对这个异常的API进行限流或熔断就能避免服务陷入不稳定的状况。云效自身使用阿里云 AHAS (Application High Availability Service)来保障应用的高可用本文总结了一份AHAS限流实践指南如果你的系统有被恶意用户攻击的风险或者系统中某个应用出现异常可能会造成雪崩效应那么这篇文章会对你有所帮助。 一个完善的应用高可用解决方案首先需要对应用的接口进行监控能够实时统计当前应用接口的QPS情况。其次要能够针对不同API和场景配置各种限流和熔断规则比如如果某个API QPS超过300了就需要对超过的调用做限流处理。能够提供限流的工具很多流行的有guava RateLimiter、Hystrix等。但这些工具上手成本较高搭建起整个体系并不简单。
如何快速建立应用的限流体系这就要介绍阿里云提供的应用高可用服务 AHAS (Application High Availability Service)。AHAS 是经阿里巴巴内部多年高可用体系沉淀下来的云产品基于阿里开源流控降级组件 Sentinel以流量与容错为切入点从流量控制、不稳定调用隔离、熔断降级、热点流量防护、系统自适应过载保护、集群流控、服务防抖动等多个维度来帮助保障服务和网关的稳定性同时提供秒级的流量监控分析功能。AHAS 不仅在阿里内部淘宝、天猫等电商领域有着广泛的应用在互联网金融、在线教育、游戏、直播行业和其他大型政央企行业也有着大量的实践。
限流限的是什么
限流的目的是为了避免系统承受过大的流量导致不可用。那么这些流量会来自哪里呢
按照访问的方式可以分为
HTTP的同步调用。比如你在通过浏览器访问一个站点的页面时候就会产生这种流量。后台任务调用。这个取决于业务形态比如一个站点向用户开放了定时执行任务的能力那么用户每多配置一个这种任务就会对系统造成更多的流量。
按照访问的意图可以分为
正常业务增长。比如用户增加了做了运营活动等等都会导致整体的业务量增加。恶意用户的恶意行为。比如某个用户对站点进行DDOS攻击或者对于上面提到的那种提供定时执行任务能力的网站而言恶意的配置大量的定时任务从而间接对系统造成巨大的负载等等。
按照访问的来源可以分为
终端用户。这些用户是最终使用者其总访问量会随着正常业务的增长而增长。系统调用。比如有其他系统基于你的能力构建自己的产品那么就要和这些系统进行约定访问的最大频率是多少并把这些频率的值落地在限流策略中。
了解了流量的来源之后我们就知道应该限制什么了。
限制整个系统的使用频率这个在实际的使用中通常会换算成单机的使用频率保证单机不被压垮。同时配合告警出现瓶颈时候通过紧急扩容来解决问题。限制单个用户或者单个租户取决于你的业务形态的使用频率。限制上游不同的系统调用的使用频率。针对上述的限制都需要能够支持HTTP的同步调用和后台任务调用。
接下来我们从保证系统整体可用性、防止个别用户滥用、隔离上游系统异常调用以及全方位限流4个方面具体讲解如何使用阿里云AHAS实现限流。
保证系统整体可用性
配置限流时我们需要建立一个通用的限流规则保障核心接口的稳定性避免单点瓶颈引发全局问题。
一个流控规则包含以下内容
接口名称即对哪个接口进行流控。来源应用设置为default即对所有调用方都一视同仁对整个系统的调用进行限流。关于这个配置的用法会在后面的“针对其他上游系统调用的限流”部分展开讨论。单机QPS阈值单机的QPS容量超过阈值后会被限流流控效果当接口调用超过QPS阈值后的处理措施我们也可以配置触发限流后的接口返回值。对于Web接口而言通常被限流的接口会返回429 Too Many Requests错误码告知调用方请求太频繁。 对一个接口进行限流时难点是填写具体的QPS阈值。我们可以在性能测试环境对应用进行压测压出单机下某个接口的QPS极限值然后将阈值定为极限值的某个比例比如极限值的90%。比如某个接口单机可承受极限为200QPS那么阈值可定为200*90% 180。
防止个别用户滥用
这个场景下需要先梳理出来系统的核心业务入口通常是service层的一个入口函数针对每个入口函数预设单个用户合理的使用频率然后就可以利用AHAS的热点参数流控能力来并进行限制。
在入口函数上添加注解
SentinelResource(value biz1)
public Result doBussinessLogic(String uid, int type) {// uid参数索引为0type参数索引为1。// some logic here...
}
代码中需要做两件事情
从请求中提取出需要防护的维度比如上面代码中的uid即用户的标识。并保证该标识作为业务入口函数的入参传入。给该函数添加SentinelResource注解。其中的valuebiz1为这个资源的标识会用在控制台配置中进行引用。
然后在控制台进行配置。假设我们希望在服务级别每分钟单用户最多调用20次服务共有5个实例。则可以进行如下配置。意思是在第0个参数也就是用户这个维度上进行限流单机最多每60s进行4次调用则集群维度就是每分钟最多20次调用。 目前AHAS还不支持直接进行集群维度的配置实际使用中需要简单的换算下。
详细说明请参考配置热点规则 - 应用高可用服务 AHAS - 阿里云 。
隔离上游系统异常调用
对于一个应用的接口来说通常会被上游多个系统调用。上面虽然介绍了如何对单个接口进行整体限流但实际场景中我们会需要对不同的上游系统采用不同的限流阈值。比如上游调用方A是主链路希望QPS阈值能高一些上游调用方B为旁支链路QPS阈值可以低一些。那么我们需要在Web容器启动时注入抽取租户特征值的拦截器。根据来源应用标识来对不同来源给予不同的阈值。
Configuration
public class InterceptorConfiguration extends WebMvcConfigurerAdapter {PostConstructpublic void setOriginParser() {WebCallbackManager.setRequestOriginParser(httpServletRequest - httpServletRequest.getHeader(income));}
}
WebCallbackManager.setRequestOriginParser 接受一个参数为HttpServletRequest的回调我们需要通过HttpServletRquest对象中的内容来区分调用方A和B。比如应用A和B在调用接口时会传入不同的header income那么就可以通过该header来区分来源应用A和B。最后在流控规则中建立起对A和B不同限流阈值。如下图所示。 全方位限流不限于HTTP
AHAS可以快速的把Web接口纳入到流控之中。但如果我们应用的一些代码不属于Web接口但也想启用流控那么仍然可以使用AHAS提供的热点规则的能力。以下是个示例。 SentinelResource(blockHandler blockHandlerExecuteTask)public Boolean executeTask(Long taskId) throws Exception {return taskService.executeTask(taskId);}public Boolean blockHandlerExecuteTask(Long taskId, BlockException ex) {throw new RuntimeException(execute task exceed);}
重启应用后在接口详情页的自定义埋点tab中就可以看到AHAS收集的自定义埋点接口数据接口名称组成为类名:方法名的格式。 接着可以给这个埋点接口配置限流规则开启防护。 以上就是我们使用AHAS服务时配置限流的常用实践希望对大家有所帮助。
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