大数据中如何使用熔断器设计模式保护软件

发布时间:2022-01-05 15:55:23 作者:柒染
来源:亿速云 阅读:90

大数据中如何使用熔断器设计模式保护软件,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

作为软件开发人员,我们的生活是快节奏的,我们采用的是敏捷软件开发方法,迭代式的开发我们软件功能,开发完成提交测试,通过了QA的测试后被部署到生产环境,然后可怕的事情在生产环境里发生了,生产环境的压力超过了我们的设计值,也就是说过载了,这种情况经常发生在调用远程服务,因为没有做过载保护,导致请求的资源阻塞在服务器上等待从而耗尽系统或者服务器资源,很多时候刚开始的时候只是系统出现了局部的,小规模的故障,然而由于种种原因,故障的范围越来越大,最终导致了全局性的后果,墨菲定律在软件里面特别灵验。俗话说就是"任何会出错的,一定会出错",我们如何来解决这个问题呢,这就有一个设计模式叫做熔断器,可以用来解决过载保护问题。

我们在日常生活中有一种经常会碰到的现象,如果家里用电负载过大,比如开了很多家用电器,就会"自动跳闸",此时电路就会断开。在以前更古老的一种方式是"保险丝",当负载过大,或者电路发生故障或异常时,电流会不断升高,为防止升高的电流有可能损坏电路中的某些重要器件或贵重器件,烧毁电路甚至造成火灾。保险丝会在电流异常升高到一定的高度和热度的时候,自身熔断切断电流,从而起到保护电路安全运行的作用。这个自动跳闸的装置就是电路熔断器,通常是用电磁铁切断电路而不是燃烧掉,熔断器可以重复使用。我们在软件中模仿电路熔断器的组件模式就是CircuitBreaker。

在大型的分布式系统中,通常需要调用或操作远程的服务或者资源,这些远程的服务或者资源由于调用者不可以控的原因比如网络连接缓慢,资源被占用或者暂时不可用等原因,导致对这些远程资源的调用失败。这些错误通常在稍后的一段时间内可以恢复正常。但是,在某些情况下,由于一些无法预知的原因导致结果很难预料,远程的方法或者资源可能需要很长的一段时间才能修复。这种错误严重到系统的部分失去响应甚至导致整个服务的完全不可用。在这种情况下,采用不断地重试可能解决不了问题,相反,应用程序在这个时候应该立即返回并且报告错误。

通常,如果一个服务器非常繁忙,那么系统中的部分失败可能会导致 "连锁失效"(cascading failure)。比如,某个操作可能会调用云端的服务,这个service会设置一个超时的时间,如果响应时间超过了该时间就会抛出一个异常。但是这种策略会导致并发的请求调用同样的操作会阻塞,一直等到超时时间的到期。这种对请求的阻塞可能会占用宝贵的系统资源,如内存,线程,数据库连接等等,最后这些资源就会消耗殆尽,使得其他系统不相关的部分所使用的资源也耗尽从而拖累整个系统。在这种情况下,操作立即返回错误而不是等待超时的发生可能是一种更好的选择。只有当调用服务有可能成功时我们再去尝试。

熔断器设计模式

马丁大叔总结的熔断器模式http://martinfowler.com/bliki/CircuitBreaker.html ,熔断器模式可以防止应用程序不断地尝试执行可能会失败的操作,使得应用程序继续执行而不用等待修正错误,或者浪费CPU时间去等到长时间的超时产生。熔断器模式也可以使应用程序能够诊断错误是否已经修正,如果已经修正,应用程序会再次尝试调用操作。

熔断器模式就像是那些容易导致错误的操作的一种代理。这种代理能够记录最近调用发生错误的次数,然后决定使用允许操作继续,或者立即返回错误。

熔断器可以使用状态机来实现,内部模拟以下几种状态。


在Close状态下,错误计数器是基于时间的。在特定的时间间隔内会自动重置。这能够防止由于某次的偶然错误导致熔断器进入断开状态。触发熔断器进入断开状态的失败阈值只有在特定的时间间隔内,错误次数达到指定错误次数的阈值才会产生。在Half-Open状态中使用的连续成功次数计数器记录调用的成功次数。当连续调用成功次数达到某个指定值时,切换到闭合状态,如果某次调用失败,立即切换到断开状态,连续成功调用次数计时器在下次进入半断开状态时归零。

实现熔断器模式使得系统更加稳定和有弹性,在系统从错误中恢复的时候提供稳定性,并且减少了错误对系统性能的影响。它通过快速的拒绝那些试图有可能调用会导致错误的服务,而不会去等待操作超时或者永远不会不返回结果来提高系统的响应事件。如果熔断器设计模式在每次状态切换的时候会发出一个事件,这种信息可以用来监控服务的运行状态,能够通知管理员在熔断器切换到断开状态时进行处理。

可以对熔断器模式进行定制以适应一些可能会导致远程服务失败的特定场景。比如,可以在熔断器中对超时时间使用不断增长的策略。在熔断器开始进入断开状态的时候,可以设置超时时间为几秒钟,然后如果错误没有被解决,然后将该超时时间设置为几分钟,依次类推。在一些情况下,在断开状态下我们可以返回一些错误的默认值,而不是抛出异常。

在实现熔断器模式的时候,以下这些因素可能需要考虑:

熔断器使用场景

应该使用该模式来:

不适合的场景

有很多类库都实现了熔断器设计模式,这里我们介绍一个叫做Polly的项目。它是一个非常整洁的包,为我们提供很多种熔断器。它涵盖了大多数的异常处理像重试,重试并等待的策略,Polly使用起来也非常简单,下面是Polly的使用方法:

// Break the circuit after the specified number of exceptions

// and keep circuit broken for the specified duration

var policy = Policy

.Handle<DivideByZeroException>()

.CircuitBreaker(2, TimeSpan.FromMinutes(1));

var result = poilcy.Execute(() => DoSomething());

如果DoSomething() 引发了DivideByZeroException 2次熔断器断开一分钟。

在应用系统中,我们通常会去调用远程的服务或者资源(这些服务或资源通常是来自第三方),对这些远程服务或者资源的调用通常会导致失败,或者挂起没有响应,直到超时的产生。在一些极端情况下,大量的请求会阻塞在对这些异常的远程服务的调用上,会导致一些关键性的系统资源耗尽,从而导致级联的失败,从而拖垮整个系统。熔断器模式在内部采用状态机的形式,使得对这些可能会导致请求失败的远程服务进行了包装,当远程服务发生异常时,可以立即对进来的请求返回错误响应,并告知系统管理员,将错误控制在局部范围内,从而提高系统的稳定性和可靠性。

关于大数据中如何使用熔断器设计模式保护软件问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。

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