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微服务治理实践中如何对单点异常进行自动摘除

发表于：2024-11-18 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2024年11月18日，今天就跟大家聊聊有关微服务治理实践中如何对单点异常进行自动摘除，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。微服务架构下，稳定性和高可用性一个

千家信息网最后更新 2024年11月18日微服务治理实践中如何对单点异常进行自动摘除

今天就跟大家聊聊有关微服务治理实践中如何对单点异常进行自动摘除，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

微服务架构下，稳定性和高可用性一个永恒的话题，在实际的治理过程中，我们有可能会遇到以下场景：

某个应用灰度发布，先上了几台机器，由于代码逻辑写的有问题，造成线程池满，出现运行异常。
服务端集群中，某几台机器由于磁盘满，或者是宿主机资源争抢导致 load 过高，客户端出现调用超时。
服务端集群中，某几台机器由于线程池满，造成 Full Garbage Collection。

在以上 3 种场景中，由于客户端并不法感知已经出现问题的那些服务端，依然会发送请求到这些机器上，造成业务调用报错，上游的机子将会被下游的某台机子的短暂故障拖垮，造成应用雪崩的风险。

面对这种场景，如果仅仅为此而进行服务降级，对应用的伤害未免过大，但如果我们可以检测出服务集群中某些故障机子，并对其进行短暂隔离，即可有效保障服务的高可用与系统的稳定性，同时给运维人员提供了宝贵的缓冲时间，用于问题定位，排除故障。

下面为大家介绍如何实现离群实例摘除。

Microservice Outlier Ejection （微服务离群实例摘除）

什么是离群实例摘除

当单点发生夯机异常时，consumer 能主动判断，并将对应的 provider 实例短时间剔除，不再请求，在一定时间间隔后再继续访问。同时，具有全局异常判断能力，当 provider 异常实例的数量过多时，并且超过一定的控制比例，说明此时 provide 整体服务质量低下，该机制仅保持摘除一定的比例。

离群实例摘除的功能

从服务层容错能力上，对业务稳定性进行增强，有效解决单点故障的问题。

与熔断的区别

熔断是指当服务的输入负载激增时，避免服务被迅速压垮导致雪崩效应，而对负载进行断路的一种方式。熔断一般由熔断请求判断算法，熔断恢复机制，熔断报警等模块组成。隔离是指，为了避免在依赖的服务故障时候造成的故障扩散，而采取的将系统进行单元化设计的一种架构方法。

若仅仅由于服务端集群中单点异常问题，就采用熔断降级方案，将会对应用的伤害过大，离群实例摘除可以有效地解决单点异常问题从而保证服务质量。若 provider 整体服务质量低下时，离群摘除效果不再明显，此时可以采用熔断降级功能。

离群实例摘除支持的版本

只要您的应用版本在列表中，您无需改动一行代码就可以使用到离群实例摘除功能。

	目前支持版本	开发中版本（即将支持）
Dubbo	2.5.0～2.7.3	< 2.5.0 dubbox 版本
Spring Cloud	D、E、F、G、H	C

目前已经覆盖了市面上大部分微服务场景，后续我们将会持续支持开源最新的 Dubbo/Spring Cloud 版本。

我们提供了 Dubbo 和 Spring Cloud 两种场景的离群摘除功能，本文将先介绍一下 Dubbo Microservice Outlier Ejection 的实践与效果。

下面将通过在 EDAS 上通过演示 Dubbo 离群摘除功能及效果。

企业级分布式应用服务EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是一个应用托管和微服务管理的 PaaS 平台，提供应用开发、部署、监控、运维等全栈式解决方案，同时支持 Dubbo、Spring Cloud 等微服务运行环境。

https://www.aliyun.com/product/edas

准备

接下来以微服务Demo为例子示范离群摘除功能，读者可以从github中下载验证

https://github.com/aliyun/alibabacloud-microservice-demo/tree/master/src

微服务Demo是一个简单的电商项目，下图为项目结构，cartservice 为 Dubbo 框架的购物车服务 provider，productservice 为Spring Cloud提供的商品详情服务 provider，frontend 为web controller即前端展示页面，可以理解为consumer。

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我们将以cartservice服务即Dubbo服务端为例子，展示离群实例摘除功能。

EDAS 上部署微服务 Demo

首先 cd cartservice切换到 cartservice 目录下，再通过 mvn clean install 打包，通过 cd cartservice-provider/target 切换到target目录下，我们可以看到新生成的 cartservice-provider-1.0.0-SNAPSHOT.jar 包，然后在 EDAS上创建一个 cartservice 应用。

然后启动应用，到目前为止，我们启动了一个 cartservice-provider。点击按此实例规格扩容，该服务我们部署在两个实例上。
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我们在这个 provider 的 com.alibabacloud.hipstershop.provider.CartServiceImpl 类中可以看到，这个 provider 是提供了viewCart 和 addItemToCart 的两个关于购物车的服务，我们在 viewCart 中加入一些模拟运行时异常的逻辑。

    @Value("${exception.ip}")    private String exceptionIp;    @Override    public List viewCart(String userID) {        if (exceptionIp != null && exceptionIp.equals(getLocalIp())) {            throw new RuntimeException("运行时异常");        }        return cartStore.getOrDefault(userID, Collections.emptyList());    }

其中 exceptionIp 为 ACM 配置中心的exception.ip的配置项，若该项配置为本机ip时，该服务throw RuntimeException，用于模拟业务异常的场景。

为什么将 cartservice 扩容到两个实例，想必大家也猜到了，运行时通过配置ACM配置中心指定其中一个实例的IP，模拟出一个实例异常的场景。

接下来，我们需要部署 frontend / productservice 两个服务，方式一样，分别上传 frontend/target/frontend-1.0.0-SNAPSHOT.jar 和 productservice/productservice-provider/target/productservice-provider-1.0.0-SNAPSHOT.jar

从下图可以看到，我们的微服务Demo在EDAS部署上去了。

模拟业务异常

进入到 frontend 应用中，我们看到其实例的公网 ip 为 47.99.150.33。

点击View Cart 访问至 http://47.99.150.33:8080/cart

然后继续访问 http://47.99.150.33:8080/cart ，发现 50 % 的概率错误页面

此时，我们写一个脚本，定时大量访问 http://47.99.150.33:8080/cart 模拟请求。

while :do        result=`curl $1 -s`        if [[ "$result" == *"500"* ]]; then                echo `date +%F-%T` $result        else                echo `date +%F-%T` "success"        fi        sleep 0.1done

然后 sh curlservice.sh http://47.99.150.33:8080/cart

我们看到不断重复的每秒钟 10 次的 50% 的调用成功率。

其实也可以理解到，下游的服务质量随着上游的某台机子的异常而急剧下降，甚至可能导致下游服务被上游某些机子的（系统、业务）异常给拖垮。