【服务治理】服务熔断、服务降级、服务限流、流量削峰、错峰

服务熔断、服务降级和服务限流

熔断也叫断路器，英文Circuit Breaker，

降级也叫 回退，英文Fallback，

限流 也叫 舱壁隔离，英文Bulkhead。

服务熔断

服务熔断的作用类似于我们家用的保险丝，当某服务出现不可用或响应超时的情况时，为了防止整个系统出现雪崩，暂时停止对该服务的调用。

服务降级

服务降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。降级往往会指定不同的级别，面临不同的异常等级执行不同的处理。

根据服务方式：可以拒接服务，可以延迟服务，也有时候可以随机服务。

根据服务范围：可以砍掉某个功能，也可以砍掉某些模块。

总之服务降级需要根据不同的业务需求采用不同的降级策略。主要的目的就是服务虽然有损但是总比没有好。

熔断VS降级

相同点
目标一致：都是从可用性和可靠性出发，为了防止系统崩溃；
用户体验类似：最终都让用户体验到的是某些功能暂时不可用；

不同点：
触发原因不同：服务熔断一般是某个服务（下游服务）故障引起，而服务降级一般是从整体负荷考虑；

服务限流

限流可以认为服务降级的一种，限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。一般来说系统的吞吐量是可以被测算的，为了保证系统的稳定运行，一旦达到的需要限制的阈值，就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如：延迟处理，拒绝处理，或者部分拒绝处理等等。

实现

以下为Polly框架，Hystrix 请参考：.NET Core + Spring Cloud：熔断降级

添加Microsoft.Extensions.Http.Polly包

//<1>、降级后的返回值
            HttpResponseMessage fallbackResponse = new HttpResponseMessage
            {
    
     
                Content = new StringContent("降级，服务暂时不可用"),
                StatusCode = HttpStatusCode.InternalServerError,

            }; 
            //<2>、降级策略
            var FallBackPolicy = Policy<HttpResponseMessage>.Handle<Exception>().FallbackAsync(fallbackResponse, async b =>
             {
    
    
                 // 1、降级打印异常
                 Console.WriteLine($"服务开始降级,异常消息：{
      
      b.Exception.Message}");
                 // 2、降级后的数据 
                 Console.WriteLine($"服务降级内容响应：{
      
      await fallbackResponse.Content.ReadAsStringAsync()}");
                 await Task.CompletedTask;
             });

            //<3>、熔断策略/断路器策略
            var CircuitBreakPolicy = Policy<HttpResponseMessage> // HttpResponseMessage 为HttpClient的返回值
                .Handle<Exception>() //捕获Exception异常
                .OrResult(res => res.StatusCode == HttpStatusCode.InternalServerError || res.StatusCode == HttpStatusCode.RequestTimeout)
                .CircuitBreakerAsync(
                    3,    // 出现3次异常
                    TimeSpan.FromSeconds(20), // 断路器的时间(例如：设置为20秒，断路器两秒后自动由开启到关闭)
                    (ex, ts) =>
                            {
    
       //熔断器开启事件触发
                                Console.WriteLine($"服务断路器开启，异常消息：{
      
      ex.Result}");
                                Console.WriteLine($"服务断路器开启的时间：{
      
      ts.TotalSeconds}s");
                            }, //断路器重置事件触发
                    () => {
    
     Console.WriteLine($"服务断路器重置"); }, //断路器半开启事件触发
                    () => {
    
     Console.WriteLine($"服务断路器半开启(一会开，一会关)"); }
                 );

            //<4>、限流策略
            var bulk = Policy.BulkheadAsync<HttpResponseMessage>(
               maxParallelization: 30,//最大请求并发数
               maxQueuingActions: 20,//可以有20个请求在队列里排队 
               onBulkheadRejectedAsync: context =>//当我们的请求超出了并发数时怎么处理 这里可以定义自己的规则
               {
    
     
                   return Task.CompletedTask;  
               }
             

               );

            services.AddHttpClient();
            services.AddHttpClient("myhttpclienttest", client =>
            {
    
    
                client.BaseAddress = new Uri("http://localhost:9002/");
                // client.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(1);
            })
            //<5>、添加 降级策略
            .AddPolicyHandler(FallBackPolicy)
            //<6>、添加 熔断策略                                                      
            .AddPolicyHandler(CircuitBreakPolicy)
            //<7>、添加限流策略
            .AddPolicyHandler(bulk)
            ;

先看下注释里带括号<>的大步骤，<1>到<7> ,注释已经写的非常清楚了。

注意： 第一、 <3>熔断的策略里，我们加了 .OrResult(res => res.StatusCode == HttpStatusCode.InternalServerError || res.StatusCode == HttpStatusCode.RequestTimeout) ，网上的教程一般没有，这句话的意思是说，当请求返回的状态是500服务器异常或者请求超时，都计算在内。若没有这句话，对方的接口必须要抛异常，才计算在内。

第二、这些策略可以组合起来使用；

步骤二:HttpClient调用远程接口服务

using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Net;
using System.Net.Http;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace HttpClientDemo.Controllers
{
    
    


    [ApiController]
    [Route("[controller]")]
    public class WeatherForecastController : ControllerBase
    {
    
    

        private readonly ILogger<WeatherForecastController> _logger;

        private readonly IHttpClientFactory _clientFactory;
        public WeatherForecastController(ILogger<WeatherForecastController> logger, IHttpClientFactory clientFactory)
        {
    
    
            _logger = logger;
            _clientFactory = clientFactory;

        }

        /// <summary>
        /// 测试HttpClient和Polly
        /// </summary>
        /// <returns></returns>

        [HttpGet]
        public async Task<MyResult> Get()
        {
    
    
            MyResult result = new MyResult();
            try
            {
    
    
               

                Console.WriteLine("请求处理开始。。。。");  
                var client = _clientFactory.CreateClient("myhttpclienttest"); 

                var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Get, "api/values/testtimeout");
                HttpResponseMessage response = await client.SendAsync(request);
                var content = await response.Content.ReadAsStringAsync();
                if(response.StatusCode== HttpStatusCode.InternalServerError)
                {
    
    
                    result.code = "400";
                    result.msg = content;
                }
                else
                {
    
    
                    result.code = "200";
                    result.msg = content;
                }
                return result; 
            }
            catch (Exception ex)
            {
    
    
                result.code = "401";
                result.msg = ex.Message;
                Console.WriteLine($"出理异常:{
      
      ex.Message}");
                return result;
            }
        }
    }
}

这里有个坑，httpClient最后一定要返回的是 HttpResponseMessage ，不然无法返回降级的返回内容。

步骤三、Polly在.NetCore项目中封装

根据步骤一，我们将这些代码封起来。使用配置文件来配置相关参数。

3.1 新建配置文件：pollyconfig.json，并且将该json文件保存的格式为UTF-8，不然会有中文乱码问题。

{
    
    
  "Polly": [
    {
    
    
      "ServiceName": [ "myhttpclienttest", "myhttpclienttest2" ], //服务名称，可以多个服务使用同一个配置
      "TimeoutTime": 5, //超时时间设置，单位为秒
      "RetryCount": 2, //失败重试次数
      "CircuitBreakerOpenFallCount": 2, //执行多少次异常，开启短路器（例：失败2次，开启断路器）
      "CircuitBreakerDownTime": 6, //断路器关闭的时间(例如：设置为2秒，短路器两秒后自动由开启到关闭)
      "HttpResponseMessage": "系统繁忙，请稍后再试！", //降级处理提示信息
      "HttpResponseStatus": 200 //降级处理响应状态码
    },
    {
    
    
      "ServiceName": [ "myhttpclienttest3" ], //假如服务名称存在相同的，则后面的会替换掉前面的
      "TimeoutTime": 2,
      "RetryCount": 5,
      "CircuitBreakerOpenFallCount": 2,
      "CircuitBreakerDownTime": 8,
      "HttpResponseMessage": "系统繁忙，请稍后再试~！",
      "HttpResponseStatus": 503
    }
  ]
}

3.2 创建配置实体类：PollyHttpClientConfig.cs对应配置文件里的节点

public class PollyHttpClientConfig
{
    
    
    /// <summary>
    /// 服务名称
    /// </summary>
    public List<string> ServiceName {
    
     set; get; }
 
    /// <summary>
    /// 超时时间设置，单位为秒
    /// </summary>
    public int TimeoutTime {
    
     set; get; }
 
    /// <summary>
    /// 失败重试次数
    /// </summary>
    public int RetryCount {
    
     set; get; }
 
    /// <summary>
    /// 执行多少次异常，开启短路器（例：失败2次，开启断路器）
    /// </summary>
    public int CircuitBreakerOpenFallCount {
    
     set; get; }
 
    /// <summary>
    /// 断路器关闭的时间(例如：设置为2秒，短路器两秒后自动由开启到关闭)
    /// </summary>
    public int CircuitBreakerDownTime {
    
     set; get; }
 
    /// <summary>
    /// 降级处理消息(将异常消息封装成为正常消息返回，然后进行响应处理，例如：系统正在繁忙，请稍后处理.....)
    /// </summary>
    public string HttpResponseMessage {
    
     set; get; }
    /// <summary>
    /// 降级处理状态码(将异常消息封装成为正常消息返回，然后进行响应处理，例如：系统正在繁忙，请稍后处理.....)
    /// </summary>
    public int HttpResponseStatus {
    
     set; get; }
}

3.3 封装拓展类：PollyHttpClientServiceCollectionExtension.cs

using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Polly;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Net;
using System.Net.Http;
using System.Threading.Tasks;

namespace HttpClientDemo
{
    
    
    public static class PollyHttpClientServiceCollectionExtension
    {
    
    
        public static void AddPollyHttpClient(this IServiceCollection service)
        {
    
    
            //读取服务配置文件
            try
            {
    
    
                var config = new ConfigurationBuilder().AddJsonFile("pollyconfig.json").Build(); //nuget: Microsoft.Extensions.Configuration.Json
                List<PollyHttpClientConfig> configList = config.GetSection("Polly").Get<List<PollyHttpClientConfig>>(); // nuget： Microsoft.Extensions.Options.ConfigurationExtensions
                if (configList != null && configList.Count > 0)
                {
    
    
                    configList.ForEach((pollyHttpClientConfig) =>
                    {
    
    
                        service.AddPollyHttpClient(pollyHttpClientConfig);

                    });
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
    
    
                throw new Exception("请正确配置pollyconfig.json");
            }
        }
        public static void AddPollyHttpClient(this IServiceCollection service, PollyHttpClientConfig pollyHttpClientConfig)
        {
    
    
            if (pollyHttpClientConfig == null)
                throw new Exception("请配置：pollyHttpClientConfig");

            if (pollyHttpClientConfig.ServiceName == null || pollyHttpClientConfig.ServiceName.Count < 1)
                throw new Exception("请配置：pollyHttpClientConfig.Polly.ServiceName");

            for (int i = 0; i < pollyHttpClientConfig.ServiceName.Count; i++)
            {
    
    
                var builder = service.AddHttpClient(pollyHttpClientConfig.ServiceName[i]);

                builder.BuildFallbackAsync(pollyHttpClientConfig.HttpResponseMessage, pollyHttpClientConfig.HttpResponseStatus);
                builder.BuildCircuitBreakerAsync(pollyHttpClientConfig.CircuitBreakerOpenFallCount, pollyHttpClientConfig.CircuitBreakerDownTime);
                builder.BuildRetryAsync(pollyHttpClientConfig.RetryCount);
                builder.BuildTimeoutAsync(pollyHttpClientConfig.TimeoutTime);
            }
        }


        //降级
        private static void BuildFallbackAsync(this IHttpClientBuilder builder, string httpResponseMessage, int httpResponseStatus)
        {
    
    

            if (httpResponseStatus < 1 || string.IsNullOrEmpty(httpResponseMessage))
                return;

            HttpResponseMessage fallbackResponse = new HttpResponseMessage
            {
    
    
                Content = new StringContent(httpResponseMessage),
                StatusCode = (HttpStatusCode)httpResponseStatus
            };

            builder.AddPolicyHandler(Policy<HttpResponseMessage>.HandleInner<Exception>().FallbackAsync(fallbackResponse, async b =>
            {
    
    
                // 1、降级打印异常
                Console.WriteLine($"服务开始降级,异常消息：{
      
      b.Exception.Message}");
                // 2、降级后的数据
                Console.WriteLine($"服务降级内容响应：{
      
      await fallbackResponse.Content.ReadAsStringAsync()}");
                await Task.CompletedTask;
            }));
        }
        //熔断
        private static void BuildCircuitBreakerAsync(this IHttpClientBuilder builder, int circuitBreakerOpenFallCount, int circuitBreakerDownTime)
        {
    
    
            if (circuitBreakerOpenFallCount < 1 || circuitBreakerDownTime < 1)
                return;

            builder.AddPolicyHandler(
                           Policy<HttpResponseMessage> // HttpResponseMessage 为HttpClient的返回值
                           .Handle<Exception>() //捕获Exception异常
                           .OrResult(res => res.StatusCode == HttpStatusCode.InternalServerError || res.StatusCode == HttpStatusCode.RequestTimeout)
                           .CircuitBreakerAsync(
                               circuitBreakerOpenFallCount,    // 出现3次异常
                               TimeSpan.FromSeconds(circuitBreakerDownTime), //10秒之内； 结合上面就是：10秒之内出现3次异常就熔断   
                               (res, ts) =>
                               {
    
       //熔断器开启事件触发
                                   Console.WriteLine($"服务断路器开启，异常消息：{
      
      res.Result}");
                                   Console.WriteLine($"服务断路器开启的时间：{
      
      ts.TotalSeconds}s");
                               }, //断路器重置事件触发
                               () => {
    
     Console.WriteLine($"服务断路器重置"); }, //断路器半开启事件触发
                               () => {
    
     Console.WriteLine($"服务断路器半开启(一会开，一会关)"); }
                               )
                       );

        }
        //失败重试
        private static void BuildRetryAsync(this IHttpClientBuilder builder, int retryCount)
        {
    
    
            if (retryCount > 0)//失败重试
                builder.AddPolicyHandler(Policy<HttpResponseMessage>.Handle<Exception>().RetryAsync(retryCount));
        }
        //超时
        private static void BuildTimeoutAsync(this IHttpClientBuilder builder, int timeoutTime)
        {
    
    
            if (timeoutTime > 0)//超时
                builder.AddPolicyHandler(Policy.TimeoutAsync<HttpResponseMessage>(TimeSpan.FromSeconds(timeoutTime)));
        }
    }
}

3.4 在startup.cs类的ConfigureServices方法中注册，放在所有命名模式的HttpClient客户端注册之后。

services.AddPollyHttpClient();

3.5 HttpClient调用远程接口服务的方法不变。

流量错峰、流量限流、流量削峰

服务端每秒流量处理能力是通过QPS衡量的，最大QPS（峰值）就是对服务端抗压能力的衡量指标，如果来自客户端的流量超过了服务端最大QPS，要么服务端发生宕机，要么将超过能力范围内的请求忽略掉，返回限流错误给客户端，两者都造成用户体验的崩塌和品牌受损。

策略概括起来就三点：错峰、限流、削峰，本质上都是为了降低QPS。

流量错峰

“错峰”，顾名思义就是将请求峰值错开，服务端的QPS峰值可以看做是一系列的小QPS峰值请求的叠加，因此通过一些技术手段来错开这些小峰值，有效降低最大QPS。我们可以从服务端和客户端两个维度来错峰。

服务端错峰策略

如果触发客户端的请求动作是通过服务端主动下发实现的，比如PowerMsg支持服务端主动下发，那么服务端可以分批下发给客户端（假设所有服务端到客户端的时延RT是一样的）。

客户端错峰策略

常用的客户端错峰策略采用的是随机算法，假设所有客户端接收要触发请求动作的时间是一样的，给定一个时间T，客户端采用随机延迟，t时刻再去触发请求动作，其中t在[0,T]时间段内随机。

从大量数据来看，这个公式可以保证 t 在区间 [0, T] 之间均匀分布。那么理论上新的最大QPS等于老的最大QPS除以T。

流量限流

服务端基本都会做限流，比如Mtop限流之后返回对应的限流错误码。下面主要介绍客户端限流。客户端限流主要目标是消除频繁或不必要的请求。

• 用户已经到达最大请求次数，就不去请求；
• 用户已经被限流，则延迟再去第二次请求；
• 用户已经拿到所要的返回结果，则不再去请求。

流量削峰

削峰，也就是消除峰值的最大QPS，有几种削峰策略。

设置两次请求最小有效时间间隔

设置两次请求最小有效时间间隔，假设最小时间间隔是t，那么在小于t的时间的请求都视为无效请求，忽略掉。像红包雨这类频繁请求的活动，该策略非常有效。

例如上图，红色是有效请求，灰色是无效请求，灰色也就不会向服务端发送请求。假设t秒内只有一次有效请求，那么1秒内，有1/t次有效请求，用户量是Q，那么最大QPS如下（假设所有的用户都是同时开始请求，间隔时间一致）：

概率请求策略

如果不想每次都让用户去请求，给用户请求的动作加一个概率P，那么每次发送请求的概率就是P，这个时候需要结合3.1的策略去控制用户的每秒请求次数。最大QPS公式如下：

通过控制t和P的值，就可以灵活控制最大QPS范围。这里有一个问题，就是根据概率容易产生极端请求，比如:

大量数据就容易产生大量的极端请求，违反公平性原则，就需要用到公平性策略。

公平性策略

这里提供一种公平性策略的方式，随机算法+插值算法，生成有效请求序列。

每个用户一次活动周期内有效请求概率是P，比如概率0.2，也就是5次中1次请求机会，或者10次中2次请求机会。根据随机算法+插值算法生成请求序列：

根据上述方式就可以得到公平性策略，粒度可以***把控。

通过上述错峰、限流、削峰方式，达到降低QPS的目的。通常，一场大促需要上述几种方案的结合。

使用事件总线框架CAP实现削峰：商城高并发秒杀系统(.NET Core版) 27-性能优化-事件总线的使用（流量削峰）

来源
.NetCore中HttpClient使用Polly实现熔断、降级和限流
如何降低QPS(错峰、限流、削峰)
后端开发术语大全