建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
設(shè)定一個(gè)場景，假如一個(gè)商品接口在某段時(shí)間突然上升，會(huì)怎么辦？
成都創(chuàng)新互聯(lián)專注于武陟網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)及定制，我們擁有豐富的企業(yè)做網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)。 熱誠為您提供武陟營銷型網(wǎng)站建設(shè)，武陟網(wǎng)站制作、武陟網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、武陟網(wǎng)站官網(wǎng)定制、小程序定制開發(fā)服務(wù)，打造武陟網(wǎng)絡(luò)公司原創(chuàng)品牌,更為您提供武陟網(wǎng)站排名全網(wǎng)營銷落地服務(wù)。
生活中的例子來說，假設(shè)冰墩墩在當(dāng)天晚上上熱搜之后，迅速有十幾萬人去淘寶下單購買，此時(shí)并沒有做好對該商品的緩存預(yù)熱以及準(zhǔn)備，如何操作？
對于這個(gè)問題，在電商高并發(fā)系統(tǒng)中，對接口的保護(hù)一般采用：緩存、限流、降級 來操作。
假設(shè)該接口已經(jīng)接受過風(fēng)控的處理，過濾掉一半的機(jī)器人腳本請求，剩下都是人為的下單請求。
服務(wù)限流
限流 主要的目的是通過對并發(fā)訪問/請求進(jìn)行限速，或者對一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的請求進(jìn)行限速，一旦達(dá)到限制速率則可以拒絕服務(wù)、排隊(duì)或等待、降級等處理。
限流算法
漏斗算法 漏桶算法
是當(dāng)請求到達(dá)時(shí)直接放入漏桶，如果當(dāng)前容量已達(dá)到上限（限流值），則進(jìn)行丟棄或其他策略（觸發(fā)限流策略）。漏桶以固定的速率（根據(jù)服務(wù)吞吐量）進(jìn)行釋放訪問請求（即請求通過），直到漏桶為空。
漏斗算法的思想就是，不管你來多少請求，我的接口消費(fèi)速度一定是小于等于流出速率的閾值的。
可以基于消息隊(duì)列來實(shí)現(xiàn)
1.令牌桶算法 令牌桶算法
是程序以v（v = 時(shí)間周期 / 限流值）的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶滿，請求到達(dá)時(shí)向令牌桶請求令牌，如果獲取成功則通過請求，如果獲取失敗觸發(fā)限流策略。
令牌桶算法和漏斗算法的思想差別在于，前者可以允許突發(fā)請求的發(fā)生。
2.滑窗算法 滑窗算法
是將一個(gè)時(shí)間周期分為N個(gè)小周期，分別記錄每個(gè)小周期內(nèi)訪問次數(shù)，并且根據(jù)時(shí)間滑動(dòng)刪除過期的小周期。
如下圖所示，假設(shè)時(shí)間周期為1分鐘，將1分鐘再分為2個(gè)小周期，統(tǒng)計(jì)每個(gè)小周期的訪問數(shù)量，則可以看到，第一個(gè)時(shí)間周期內(nèi)，訪問數(shù)量為75，第二個(gè)時(shí)間周期內(nèi)，訪問數(shù)量為100，如果一個(gè)時(shí)間周期內(nèi)所有的小周期總和超過100的話，則會(huì)觸發(fā)限流策略。
Sentinel的實(shí)現(xiàn) 和 TCP滑窗。
接入層限流
Nginx限流
Nginx 限流采用的是漏桶算法。
它可以根據(jù)客戶端特征，限制其訪問頻率，客戶端特征主要指 IP、UserAgent等。使用 IP 比 UserAgent 更可靠，因?yàn)?IP 無法造假，UserAgent 可隨意偽造。
limit_req模塊基于IP：Module ngx_http_limit_req_module (nginx.org)
tgngine：ngx_http_limit_req_module - The Tengine Web Server (taobao.org)
本地接口限流
SemaphoreJava 并發(fā)庫 的 Semaphore 可以很輕松完成信號量控制，Semaphore 可以控制某個(gè)資源可被同時(shí)訪問的個(gè)數(shù)，通過 acquire() 獲取一個(gè)許可，如果沒有就等待，而 release() 釋放一個(gè)許可。
假如我們對外提供一個(gè)服務(wù)接口，允許最大并發(fā)數(shù)為40，我們可以這樣：
private final Semaphore permit = new Semaphore(40, true);public void process(){try{ permit.acquire(); //TODO 處理業(yè)務(wù)邏輯} catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace();} finally { permit.release();}}具體的 Semaphore 實(shí)現(xiàn)參考源碼。
分布式接口限流
使用消息隊(duì)列
不管是用MQ中間件，或是Redis的List實(shí)現(xiàn)的消息隊(duì)列，都可以作為一個(gè) 緩沖隊(duì)列 來使用。思想就是基于漏斗算法。
當(dāng)對于一個(gè)接口請求達(dá)到一定閾值時(shí)，就可以啟用消息隊(duì)列來進(jìn)行接口數(shù)據(jù)的緩沖，并根據(jù)服務(wù)的吞吐量來消費(fèi)數(shù)據(jù)。
服務(wù)降級
在接口做好風(fēng)控的前提下，發(fā)現(xiàn)了接口請求的并發(fā)量迅速上升，我們可以啟用兜底方案，進(jìn)行服務(wù)降級。
一般服務(wù)降級應(yīng)該用來對一些 不重要 或 不緊急 的服務(wù)或任務(wù)進(jìn)行服務(wù)的 延遲使用 或 暫停使用。
降級方案
停止邊緣業(yè)務(wù)
比如淘寶雙11前，就不可以查詢?nèi)齻€(gè)月前的訂單，對邊緣業(yè)務(wù)進(jìn)行降級，保證核心業(yè)務(wù)的高可用。
拒絕請求
在接口請求并發(fā)量大于閾值，或是接口出現(xiàn)大量失敗請求等等突發(fā)情況，可以拒絕一些訪問請求。
拒絕策略
隨機(jī)拒絕：隨機(jī)拒絕超過閾值的請求 。拒絕舊請求：按照請求的時(shí)間，優(yōu)先拒絕更早收到的請求。拒絕非核心請求：根據(jù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)設(shè)置核心請求清單，將非核心清單內(nèi)的請求拒絕掉。
恢復(fù)方案
在實(shí)現(xiàn)服務(wù)降級之后，對于突增流量我們可以繼續(xù)注冊多個(gè)消費(fèi)者服務(wù)來應(yīng)對并發(fā)量，之后我們再對一些服務(wù)器進(jìn)行慢加載。
降級具體實(shí)現(xiàn)參考其他文章。
數(shù)據(jù)緩存
在接口做好風(fēng)控的前提下，發(fā)現(xiàn)了接口請求的并發(fā)量迅速上升，我們可以分以下幾個(gè)操作執(zhí)行：
- 對訪問請求使用分布式鎖進(jìn)行阻塞。
- 在這個(gè)短時(shí)間中，我們可以將對應(yīng)操作行的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，緩存在緩存中間件中。
- 放行請求后，讓所有請求優(yōu)先操作緩存數(shù)據(jù)。
- 再將操作的結(jié)果通過消息隊(duì)列發(fā)送給消費(fèi)接口慢慢消費(fèi)。
緩存問題
假設(shè)我們操作的是一個(gè)庫存接口，此時(shí)數(shù)據(jù)庫中只有100個(gè)庫存。
那假如此時(shí)我們將一條數(shù)據(jù)放入緩存中，如果所有的請求都來訪問這個(gè)緩存，那它還是被打掛，我們該怎么操作？
讀寫分離
第一種想法，讀寫分離。
使用Redis的哨兵集群模式來進(jìn)行主從復(fù)制的讀寫分離操作。讀的操作肯定大于寫操作，等庫存被消費(fèi)到0時(shí)，讀操作直接快速失敗。
負(fù)載均衡
第二種想法，負(fù)載均衡。
在緩存數(shù)據(jù)后，如果所有請求都來緩存中操作這個(gè)庫存，不管是加悲觀鎖還是樂觀鎖，并發(fā)率都很低，此時(shí)我們可以對這個(gè)庫存進(jìn)行拆分。
我們可以參照 ConcurrentHashMap 中的 counterCells 變量的設(shè)計(jì)思想，將100個(gè)庫存拆分到10個(gè)緩存服務(wù)中，每個(gè)緩存服務(wù)有10個(gè)緩存，然后我們再對請求進(jìn)行負(fù)載均衡到各個(gè)緩存服務(wù)上。
但是這種方式會(huì)有問題，如果大部分用戶被hash到同一個(gè)緩存上，導(dǎo)致其他緩存沒有被消費(fèi)，卻返回沒有庫存，這是不合理的。
page cache
第三種想法，page cache。
大部分軟件架構(gòu)其實(shí)都用到了這種方法，比如linux內(nèi)核的硬盤寫入、mysql的刷盤等等，即將短時(shí)間內(nèi)的寫操作聚合結(jié)果寫入，所有的寫操作在緩存內(nèi)完成。
新聞標(biāo)題：海量請求下的接口并發(fā)解決方案
網(wǎng)頁鏈接：http://m.5511xx.com/article/cdhsppd.html
