java 单机接口限流处理方案
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2023-03-16
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API 网关(API Gateway)提供高性能、高可用api网关的 API 托管服务api网关,帮助用户对外开放其部署在 ECS、容器服务等阿里云产品上的应用,提供完整的 API 发布、管理、维护生命周期管理。用户只需进行简单的操作,即可快速、低成本、低风险地开放数据或服务。辅助用户简单、快速、低成本、低风险的实现微服务聚合、前后端分离、系统集成,向合作伙伴、开发者开放功能和数据
提供防攻击、防重放、请求加密、身份认证、权限管理、流量控制等多重手段保证 API 安全,降低 API 开放风险。
提供 API 定义、测试、发布、下线等全生命周期管理,并生成 SDK、API 说明文档,提升 API 管理、迭代的效率。
提供便捷的监控、报警、分析、API 市场等运维、运营工具,降低 API 运营、维护成本。
API 网关将能力的复用率最大化,企业间能够互相借力,企业发展能够专注自身业务,实现共赢。
API 便捷管理 (便捷的 API 管理功能,便捷的 API 管理工具)
API 生命周期管理api网关:覆盖 API 的定义、测试、发布的整个生命周期管理,便捷的日常管理、版本管理,支持热升级和快速回滚。
便捷工具文档:提供页面调试工具,自动生成 API 文档和 SDK,大大降低人力成本。
安全稳定 (严格的权限管理、精准的流量控制、全面的监控报警)
安全防护:API 请求到达网关需要经过严格的身份认证、权限认证,才能到达后端服务。支持 HMAC(SHA-1,SHA-256)算法签名,支持 SSL 加密
流量控制:可控制单位时间内 API 允许被调用次数。用来保护企业的后端服务,实现业务分级和用户分级。
支持对 API 流控,您可以根据 API 的重要程度来配置不同流控,从而保障重要业务的稳定运行。
支持用户、应用和例外流控,您可以根据用户的重要性来配置不同流控,从而可以保证大用户的权益。
流控粒度:分钟、小时、天。
请求管理 (通过参数校验过滤无效请求,通过参数转换实现 API 高度复用,一套 API 多种服务)
参数校验:请求经过 API 网关,可根据您的配置进行参数类型、参数值(范围、枚举、正则、Json Schema)的校验,减少后端对非法请求、无效请求的资源消耗和处理成本。
参数转换:您可以在 API 网关定义参数映射规则,网关通过映射规则将后端服务通过映射翻译成任何形式,以满足不同用户的不同需求,从而避免功能重复开发。
监控告警 (结合阿里云监控服务,提供灵活全面的监控告警能力,该部分持续升级中)
监控告警:提供实时、可视化的 API 监控,包括:调用量、调用方式、响应时间、错误率,让您能够清楚的api网关了解 API 的运行状况和用户的行为习惯。
支持自定义报警规则,来针对异常情况进行报警,降低故障处理时间。
API 市场 (一站式解决 API 管理和 API 变现)
API 市场:API 接入 API 网关后,还能以 API 服务的方式上架到阿里云 API 市场。API 网关和API 市场将为您解决计量计费、Quota 控制、运营售卖等需求。
假设你正在开发一个电商网站,那么这里会涉及到很多后端的微服务,比如会员、商品、推荐服务等等。
那么这里就会遇到一个问题,APP/Browser怎么去访问这些后端的服务? 如果业务比较简单的话,可以给每个业务都分配一个独立的域名(https://service.api.company.com),但这种方式会有几个问题:
更好的方式是采用API网关,实现一个API网关接管所有的入口流量,类似Nginx的作用,将所有用户的请求转发给后端的服务器,但网关做的不仅仅只是简单的转发,也会针对流量做一些扩展,比如鉴权、限流、权限、熔断、协议转换、错误码统一、缓存、日志、监控、告警等,这样将通用的逻辑抽出来,由网关统一去做,业务方也能够更专注于业务逻辑,提升迭代的效率。
通过引入API网关,客户端只需要与API网关交互,而不用与各个业务方的接口分别通讯,但多引入一个组件就多引入了一个潜在的故障点,因此要实现一个高性能、稳定的网关,也会涉及到很多点。
API 注册
业务方如何接入网关?一般来说有几种方式。
协议转换
内部的API可能是由很多种不同的协议实现的,比如HTTP、Dubbo、GRPC等,但对于用户来说其中很多都不是很友好,或者根本没法对外暴露,比如Dubbo服务,因此需要在网关层做一次协议转换,将用户的HTTP协议请求,在网关层转换成底层对应的协议,比如HTTP - Dubbo, 但这里需要注意很多问题,比如参数类型,如果类型搞错了,导致转换出问题,而日志又不够详细的话,问题会很难定位。
服务发现
网关作为流量的入口,负责请求的转发,但首先需要知道转发给谁,如何寻址,这里有几种方式:
服务调用
网关由于对接很多种不同的协议,因此可能需要实现很多种调用方式,比如HTTP、Dubbo等,基于性能原因,最好都采用异步的方式,而Http、Dubbo都是支持异步的,比如apache就提供了基于NIO实现的异步HTTP客户端。
因为网关会涉及到很多异步调用,比如拦截器、HTTP客户端、dubbo、redis等,因此需要考虑下异步调用的方式,如果基于回调或者future的话,代码嵌套会很深,可读性很差,可以参考zuul和spring cloud gateway的方案,基于响应式进行改造。
优雅下线
性能
网关作为所有流量的入口,性能是重中之重,早期大部分网关都是基于同步阻塞模型构建的,比如Zuul 1.x。但这种同步的模型我们都知道,每个请求/连接都会占用一个线程,而线程在JVM中是一个很重的资源,比如Tomcat默认就是200个线程,如果网关隔离没有做好的话,当发生网络延迟、FullGC、第三方服务慢等情况造成上游服务延迟时,线程池很容易会被打满,造成新的请求被拒绝,但这个时候其实线程都阻塞在IO上,系统的资源被没有得到充分的利用。另外一点,容易受网络、磁盘IO等延迟影响。需要谨慎设置超时时间,如果设置不当,且服务隔离做的不是很完善的话,网关很容易被一个慢接口拖垮。
而异步化的方式则完全不同,通常情况下一个CPU核启动一个线程即可处理所有的请求、响应。一个请求的生命周期不再固定于一个线程,而是会分成不同的阶段交由不同的线程池处理,系统的资源能够得到更充分的利用。而且因为线程不再被某一个连接独占,一个连接所占用的系统资源也会低得多,只是一个文件描述符加上几个监听器等,而在阻塞模型中,每条连接都会独占一个线程,而线程是一个非常重的资源。对于上游服务的延迟情况,也能够得到很大的缓解,因为在阻塞模型中,慢请求会独占一个线程资源,而异步化之后,因为单条连接所占用的资源变的非常低,系统可以同时处理大量的请求。
如果是JVM平台,Zuul 2、Spring Cloud gateway等都是不错的异步网关选型,另外也可以基于Netty、Spring Boot2.x的webflux、vert.x或者servlet3.1的异步支持进行自研。
缓存
对于一些幂等的get请求,可以在网关层面根据业务方指定的缓存头做一层缓存,存储到Redis等二级缓存中,这样一些重复的请求,可以在网关层直接处理,而不用打到业务线,降低业务方的压力,另外如果业务方节点挂掉,网关也能够返回自身的缓存。
限流
限流对于每个业务组件来说,可以说都是一个必须的组件,如果限流做不好的话,当请求量突增时,很容易导致业务方的服务挂掉,比如双11、双12等大促时,接口的请求量是平时的数倍,如果没有评估好容量,又没有做限流的话,很容易服务整个不可用,因此需要根据业务方接口的处理能力,做好限流策略,相信大家都见过淘宝、百度抢红包时的降级页面。
因此一定要在接入层做好限流策略,对于非核心接口可以直接将降级掉,保障核心服务的可用性,对于核心接口,需要根据压测时得到的接口容量,制定对应的限流策略。限流又分为几种:
稳定性
稳定性是网关非常重要的一环,监控、告警需要做的很完善才可以,比如接口调用量、响应时间、异常、错误码、成功率等相关的监控告警,还有线程池相关的一些,比如活跃线程数、队列积压等,还有些系统层面的,比如CPU、内存、FullGC这些基本的。
网关是所有服务的入口,对于网关的稳定性的要求相对于其他服务会更高,最好能够一直稳定的运行,尽量少重启,但当新增功能、或者加日志排查问题时,不可避免的需要重新发布,因此可以参考zuul的方式,将所有的核心功能都基于不同的拦截器实现,拦截器的代码采用Groovy编写,存储到数据库中,支持动态加载、编译、运行,这样在出了问题的时候能够第一时间定位并解决,并且如果网关需要开发新功能,只需要增加新的拦截器,并动态添加到网关即可,不需要重新发布。
熔断降级
熔断机制也是非常重要的一项。若某一个服务挂掉、接口响应严重超时等发生,则可能整个网关都被一个接口拖垮,因此需要增加熔断降级,当发生特定异常的时候,对接口降级由网关直接返回,可以基于Hystrix或者Resilience4j实现。
日志
由于所有的请求都是由网关处理的,因此日志也需要相对比较完善,比如接口的耗时、请求方式、请求IP、请求参数、响应参数(注意脱敏)等,另外由于可能涉及到很多微服务,因此需要提供一个统一的traceId方便关联所有的日志,可以将这个traceId置于响应头中,方便排查问题。
隔离
比如线程池、http连接池、redis等应用层面的隔离,另外也可以根据业务场景,将核心业务部署带单独的网关集群,与其他非核心业务隔离开。
网关管控平台
这块也是非常重要的一环,需要考虑好整个流程的用户体验,比如接入到网关的这个流程,能不能尽量简化、智能,比如如果是dubbo接口,我们可以通过到git仓库中获取源码、解析对应的类、方法,从而实现自动填充,尽量帮用户减少操作;另外接口一般是从测试-预发-线上,如果每次都要填写一遍表单会非常麻烦,我们能不能自动把这个事情做掉,另外如果网关部署到了多个可用区、甚至不同的国家,那这个时候,我们还需要接口数据同步功能,不然用户需要到每个后台都操作一遍,非常麻烦。
这块个人的建议是直接参考阿里云、aws等提供的网关服务即可,功能非常全面。
其他
其他还有些需要考虑到的点,比如接口mock,文档生成、sdk代码生成、错误码统一、服务治理相关的等,这里就不累述了。
目前的网关还是中心化的架构,所有的请求都需要走一次网关,因此当大促或者流量突增时,网关可能会成为性能的瓶颈,而且当网关接入的大量接口的时候,做好流量评估也不是一项容易的工作,每次大促前都需要跟业务方一起针对接口做压测,评估出大致的容量,并对网关进行扩容,而且网关是所有流量的入口,所有的请求都是由网关处理,要想准确的评估出容量很复杂。可以参考目前比较流行的ServiceMesh,采用去中心化的方案,将网关的逻辑下沉到sidecar中,
sidecar和应用部署到同一个节点,并接管应用流入、流出的流量,这样大促时,只需要对相关的业务压测,并针对性扩容即可,另外升级也会更平滑,中心化的网关,即使灰度发布,但是理论上所有业务方的流量都会流入到新版本的网关,如果出了问题,会影响到所有的业务,但这种去中心化的方式,可以先针对非核心业务升级,观察一段时间没问题后,再全量推上线。另外ServiceMesh的方案,对于多语言支持也更友好。
通俗的说,流量控制就是控制用户请求的策略,主要包括:权限、限流、流量调度。
权限上一篇已经讲过了,这一篇讲限流,下一篇讲流量调度。
限流是指限制用户调用的频率(QPS/QPM)或者次数。
流量限制,站在用户或者运营的角度看,最直观能感受到的作用是——收费
各大主流开放平台的对外API,一般都有一些免费的额度,可以供个人测试用,一旦想大规模调用,就需要付费购买更大的额度(频率、次数),根据调用次数或者频率进行收费。一旦超过拥有的额度,就会被限制调用。
其实这才是限流最大的用处,只是用户或者运营同学无感,所以不太被大多数人了解。
网关后面是各个服务,各个服务的接口通过网关透出去给用户调用。理论上说,用户的流量是不可预知的,随时可能来一波,一旦流量的峰值超过了服务的承载能力,服务就挂了,比如有大新闻发生时的某浪微博,比如前些年的12306.
所以, 网关必须保证,放过去到达后端服务的流量一定不可以超过服务可以承载的上限 。这个上限,是网关和各个服务协商出来的。
由简到难,限流可以 分为单机限流、单集群限流、全集群限流 。
这里不讨论具体的如漏桶、令牌桶等限流算法,只说概念和思想。
单机限流的思想很简单,就是每个机器的限流值 x 机器数量 = 总的限流值。
举个例子,A用户的QPS限制是100,网关部署了10台机器,那么,每台机器限制10QPS就可以了。
先说好处,这种方法实现起来非常简单,每台机器在本地内存计算qps就可以了,超过阈值就拒流。
不过单机限流的缺陷也十分明显,主要体现在两点:
当网关部署的机器数量发生变化时,每台机器的限流值需要根据机器数调整。现实中,因为扩容、缩容、机器宕机等原因,机器数的变化是常有的事。
单机限流的前提是,每台网关承载的用户的流量是平均的,但是事实上,在某些时间,用户的流量并不是完全平均分布在每台机器上的。
举个例子:
10台机器,每台限qps10,其中3台每台实际qps是15,因为超限导致用户流量被拒。其余7台每台qps是7。这样用户总的qps = 15 * 3 + 7 * 7 = 94. 用户qps并没有超限,但是却有一部分流量被拒了,这样就很有问题。
实际上,单台限流的阈值也会设置的稍微大一些,以抵消流量不均的问题。
因为上面的问题, 单机限流通常作为一种兜底的备用手段,大多数时候用的还是集群限流 。
先来看一个示意图:
相比单机限流,集群限流的计数工作上移到redis集群内进行,解决了单机限流的缺陷。
但是集群限流也不是完美的,因为引入了redis,那么,当网关和redis之间的网络抖动、redis本身故障时,集群限流就失效了,这时候,还是得依靠单机限流进行兜底。
也就是说, 集群限流 + 单机限流配合,才是一个比稳妥的方案 。
接下来我们来思考这样一个问题:大型网关一般都是多机房、多地域部署的,当然,后端的服务也是多机房、多地域部署的,在保护服务这一点来说,集群限流是够用了。但是对用户来说,还是有一些问题:
比如,用户购买的QPS上限是30,我们的网关部署在中国北、中、南三个地域,那么这30QPS怎么分配呢?
平均肯定不行,用户的流量可能是明显不均衡的,比如用户的业务主要集中在中国北方,那么用户的流量大部分都会进入北方的网关,网关如果限制QPS为10的话,用户肯定来投诉。
那每个地域都限制为30行不行?也不行,如果用户的流量比较均匀的分布在各个地域,那么用户购买了30QPS,实际上可能使用了90QPS,这太亏了。
按照解决单机限流流量不均的思路,搞一个公共的redis集群来计数行不行?
也不行,受限于信号传播速度和天朝的广阔疆域,每个流量都计数,肯定不现实,rt太高会导致限流失去意义,带宽成本也会变得极其昂贵,对redis的规格要求也会很高。总之,很贵还解决不了问题。
有一种巧妙的解决办法是:本地集群阶梯计数 + 全集群检查。
还是刚才的例子:
限流阈值时90,那么三个地域各自计数,当本地域的数值达到30时,去其他两个地域取一次对方当前的计数值,三个地域的计数值加起来,如果超了,告诉另外两个地域超了,开始拒流。如果没超,本地QPS每上涨10,重复一次上述的动作。
这样就能有效的减少与redis的交互次数,同时实现了全地域真·集群限流。
当然,这种全地域集群限流,因为rt和阶梯计数间隔的存在,一定是不准的,但是,比单集群限流还是好很多。
当某个用户流量特别大的时候,redis计数就会遇到典型的热点key问题,导致redis集群单节点压力过大, 有两种办法可以解决这个问题:打散和抽样。
打散是指,把热点key加一些后缀,使其变成多个key,从而hash到不通的redis节点上,均摊压力。
比如热点key是abcd,那么打散后,key变成了abcd1、abcd2、abcd3、abcd4。技术时,轮流加1、2、3、4的后缀就可以了。
抽样是指,针对热点key,不是每个每个请求到来时都进行计数,而是进行一个抽样,比如每10个请求记一次数,这样redis的压力就会降低到十分之一。
说着把流量调度的也说完了哈哈,那下一篇再说说监控好了,顺便推一下我现在在用的国产网关:GOKU,来自Eolinker。我觉得比KONG好用,感兴趣的同学可以自行去了解一下。
www.eolinker.com
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