微服务断路器模式实现:Istio vs Hystrix

2019年3月8日 | 作者 Nicolas Frankel | 译者 罗光明 | 审校者 宋净超 | 4400字 | 阅读大约需要9分钟
查看原文 | 归档于 translation | 标签 #istio #hystrix

编者按

本文作者由浅及深,从核心问题的引入到具体模式的代码实现,阐述了微服务两种断路器模式的实现原理、优缺点以及二者的比较。

前言

不可否认的是,在过去的几年里,Docker和Kubernetes等技术已经彻底改变了我们对软件开发和部署的理解。

但是,尽管软件开发行业的快速发展促使开发人员采用最新的技术,但是后退一步,更好地查看支持这些技术的已建立的模式是很重要的。

断路器模式是微服务体系结构中广泛采用的模式之一。我们将比较使用两种不同方法实现它的优缺点: Hystrix和Istio。

istio-vs-hystrix.jpg

微服务同步通信的核心问题

设想一个非常简单的微服务体系结构,包括:

  1. 一个后端服务
  2. 一个前端服务

我们假设*后端*和*前端*通过同步HTTP调用进行通信。

客户端C1C2 调用 前端 获取一些信息。由于*前端*没有客户端所需的所有数据,因此它调用*后端*以获得缺失的部分数据。

但是因为网络通信,很多事情会发生:

  • *前端*和*后端*之间的网络故障
  • *后端*可能会因为错误而宕机
  • 一个被*后端*依赖的服务(*e.g.*数据库)可能宕机

根据墨菲定律(“任何可能出错的都会出错”),前端和后端之间的通信迟早会失败。

如果我们研究从前端到后端单个调用的生命周期,并考虑后端由于某种原因宕机,那么在某个时候,前端将因超时取消调用。

将范围缩小到应用程序级别,多个客户机同时调用前端,这将转换为对后端的多个调用: 前端将很快被请求淹没,并淹没在超时中。

在这个场景中,唯一合理的解决方案是fail-fast: 前端应该意识到后端出现了问题,并立即将故障返回给自己的客户端。

断路器模式

在电路领域中,断路器是为保护电路而设计的一种自动操作的电气开关。它的基本功能是在检测到故障后中断电流。然后可以重置(手动或自动),以在故障解决后恢复正常操作。

这看起来与我们的问题非常相似: 为了保护应用程序不受过多请求的影响,最好在*后端*检测到重复出现的错误时立即中断*前端*和*后端*之间的通信。

在他的*Release It*一书中, Michael Nygard 使用了这个类比,并为应用于上述超时问题的设计模式提供了一个案例。它背后的流程非常简单:

  • 如果调用失败,将失败调用的数量增加1
  • 如果调用失败次数超过某个阈值,则打开电路
  • 如果电路打开,立即返回错误或默认响应
  • 如果电路是打开的,过了一段时间,半打开电路
  • 如果电路是半开的,下一个呼叫失败,再打开它
  • 如果电路是半开的,下一个呼叫成功,关闭它

这可以用下图来总结:

state-diagram.jpg

Istio断路器

Istio是一个服务网格(Service Mesh),微服务应用程序的可配置基础结构层。它使服务实例之间的通信灵活、可靠和快速,并提供服务发现、负载平衡、加密、身份验证和授权、对断路器模式的支持等功能。

Istio的控制平面在底层集群管理平台(如Kubernetes、Mesos等)上提供了一个抽象层,并要求以这种方式管理应用程序。

作为其核心,Istio由位于应用程序实例前面的Envoy代理实例组成,并且使用了sidecar容器模式和Pilot(一个管理它们的工具)。这种代理策略有很多优点:

  • 自动为HTTP, gRPC, WebSocket和TCP流量做负载平衡。
  • 通过丰富的路由规则、重试、失败和错误注入对流量行为进行细粒度控制。
  • 可插入的策略层和配置API,支持访问控制、速率限制和配额。
  • 一个集群内所有流量的自动度量、日志和跟踪,包括集群的加入和退出。
  • 在具有强大的身份验证和授权的集群中进行安全的服务间通信。

因为对*后端*的出站调用通过Envoy代理,所以很容易检测到它们何时超时。然后代理可以拦截进一步的调用并立即返回,从而有效地执行fail-fast。特别地,这使得断路器模式能够以黑箱方式运行。

配置Istio断路器

正如我们所说,Istio构建在您选择的集群管理平台上,并要求应用程序在这个平台部署。Kubernetes通过DestinationRule实现断路器模式,或者更具体的路径TrafficPolicy(原断路器)->OutlierDetection,根据以下模型:

istio-class-diagram.jpg

参数如下:

描述
consecutiveErrors 断路器打开前的出错次数。
interval 断路器检查分析的时间间隔。
baseEjectionTime 最小的开放时间。该电路将保持一段时间,等于最小弹射持续时间和电路已打开的次数的乘积。
maxEjectionPercent 可以弹出的上游服务的负载平衡池中主机的最大百分比。

与上述公称断路器相比,有两个主要偏差:

  1. 没有半开放的状态。然而,断路器持续打开的时间取决于被调用服务之前失败的次数。持续的故障服务将导致断路器的开路时间越来越长。
  2. 在基本模式中,只有一个被调用的应用程序(后端)。在更实际的生产环境中,负载均衡器后面可能部署同一个应用程序的多个实例。某些情况下可能会失败,而有些人可能会工作,因为Istio也是负载平衡器的作用,能够跟踪失败的,把他们从负载均衡池,在一定程度上: maxEjectionPercent属性的作用是保持一小部分的实例池。

Istio实现断路器的方法是一种黑盒方法。它的视角很高,只有出了问题才能打开电路。另一方面,它的设置非常简单,不需要任何底层代码的知识,并且可以作为事后配置。

Hystrix断路器

Hystrix是一个最初由Netflix提供的开源Java库。它是一个延迟容忍和容错的库,用于隔离对远程系统、服务和第三方库的访问点,停止级联故障,并在不可避免出现故障的复杂分布式系统中启用弹性。

Hystrix有很多特点,包括:

  • 保护通过第三方客户端库访问(通常是通过网络)的依赖项的延迟和失败。
  • 防止复杂分布式系统中的级联故障。
  • 失败快,恢复快。
  • 回退并尽可能优雅地降级。
  • 启用近实时监视、警报和操作控制。

当然,断路器的模式体现了这些特点。因为Hystrix是一个库,它以白盒方式实现它。

Resilience4J Netflix最近宣布,它已经停止开发Hystrix库,转而开发目前知名度较低的 Resilience4J 项目。 即使客户端代码可能稍有不同,Hystrix和Resilience4J的实现方法也是相似的。

一个Hystrix断路器的例子

以电子商务web应用程序为例。该应用的架构由不同的微服务组成,每个微服务都基于一个业务特性:

  • 身份验证
  • 目录浏览
  • 购物车管理
  • 定价和引用
  • 其它

当显示目录项时,将查询定价/报价微服务的价格。如果它坏了,不管是不是断路器,价格都不会退回来,也不可能订购任何东西。

从企业的角度来看,任何停机时间不仅会影响品牌的认知度,还会降低销售。大多数销售策略都倾向于销售,尽管价格并不完全正确。实现此销售策略的解决方案可以是缓存定价/报价服务在可用时返回的价格,并在服务关闭时返回缓存的价格。

Hystrix提供了一个断路器实现,允许在电路打开时执行fallback机制,从而实现了这种方法。

这是Hystrix模型的一个非常简单的类图:

hystrix-class-diagram.jpg

最关键的地方就在 HystrixCommand方法 run()getFallback():

  • run() 是要实际执行的代码 e.g. 从报价服务中获取价格
  • getFallabck() 获取当断路器打开时的fallback结果 e.g. 返回缓存的价格

这可以转化为以下代码,使用Spring的RestTemplate:

public class FetchQuoteCommand extends HystrixCommand<Double> {

    private final UUID productId;                                               // 1
    private final RestTemplate template;                                        // 2
    private final Cache<UUID, Double> cache;                                    // 3

    public FetchQuoteCommand(UUID productId,
                             RestTemplate template,
                             Cache<UUID, Double> cache) {
        super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetQuote"));                // 4
        this.template = template;
        this.cache = cache;
        this.productId = productId;
    }

    @Override
    protected Double run() {
        Double quote = template.getForObject("https://acme.com/api/quote/{id}", // 5
                                             Double.class,
                                             productId);
        cache.put(productId, quote);                                            // 6
        return quote;
    }

    @Override
    protected Double getFallback() {
        return cache.get(productId);                                            // 7
    }
}

这需要作出一些解释:

  1. 该命令包装产品的id,将其建模为UUID
  2. Spring的RestTemplate 用于进行REST调用。任何其他实现方式都可以。
  3. 一个共享的JCache实例,用于在服务可用时存储引号。
  4. Hystrix命令需要一个组键,以便在需要时将它们组合在一起。这是Hystrix的另一个特性,超出了本文的范围。有兴趣的读者可以在Hystrix wiki中阅读有关命令组的内容。
  5. 执行对引用服务的调用。如果它失败,Hystrix断路器流程启动。
  6. 如果调用成功,则将返回的引用缓存到JCache共享实例中。
  7. 当断路器打开时调用getFallback()。在这种情况下,从缓存中获取引用。

Hystrix wiki提供了更高级的例子,例如fallback本身就是一个需要执行的命令。

将Hystrix与Spring Cloud集成

虽然上面的代码可以工作,但是每次引用时都需要创建一个Hystrix命令对象。

Spring Cloud是建立在Spring Boot(本身依赖Spring框架)之上的库,它提供了与Spring的良好集成。它让你在处理Hystrix命令对象的实例化时,只需注释所需的fallback方法:

public class FetchQuoteService {

    private final RestTemplate template;
    private final Cache<UUID, Double> cache;

    public SpringCloudFetchQuoteCommand(RestTemplate template,
                                        Cache<UUID, Double> cache) {
        this.template = template;
        this.cache = cache;
    }

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "getQuoteFromCache")                       // 1
    public Double getQuoteFor(UUID productId) {                                 // 2
        Double quote = template.getForObject("https://acme.com/api/quote/{id}", // 3
                                             Double.class,
                                             productId);
        cache.put(productId, quote);                                            // 4
        return quote;
    }

    public Double getQuoteFromCache(UUID productId) {                           // 5
        return cache.get(productId);
    }
}
  1. 这个方法应该用@HystrixCommand注释. fallbackMethod元素引用fallback方法. 显然,这将通过反射来处理,并且不是类型安全的——毕竟这是一个字符串。
  2. Spring Cloud Hystrix允许在方法调用时传递产品的id参数。与上面简单的Hystrix命令相比,这允许有一个通用的服务对象。Hystrix命令的创建由Spring Cloud在运行时处理。
  3. 核心逻辑没有改变。
  4. 同样,缓存过程保持不变。
  5. fallback方法是一种常规方法。 它将使用与主方法完全相同的参数值来调用, 因此,它必须具有相同的参数类型(以相同的顺序)。因为getQuoteFor()方法接受UUID,所以这个方法也接受UUID

无论是独立的还是由Spring Boot Cloud封装的,Hystrix都需要在代码级处理断路器。因此,需要提前计划,更改需要部署更新后的二进制文件。然而,当事情出错时,这允许有一个非常好的自定制的行为。

Istio vs Hystrix: battle of circuit breakers

如果存在失败的可能性,给定时间,就会出现失败,严重依赖网络的微服务需要针对失败进行设计。断路器模式是处理服务缺乏可用性的一种方法: 它不会对请求进行排队并阻塞调用者,而是快速失败(fail-fast)并立即返回。

实现断路器的方法有两种,一种是黑盒方式,另一种是白盒方式。Istio作为一种代理管理工具,使用了黑盒方式.它实现起来很简单,不依赖于底层技术栈,而且可以在事后配置。

另一方面,Hystrix库使用白盒方式。它允许所有不同类型的fallback:

  • 单个默认值
  • 一个缓存
  • 调用其他服务

它还提供了级联回退(cascading fallbacks)。这些额外的特性是有代价的: 它需要在开发阶段就做出fallback的决策。

这两种方法之间的最佳匹配可能会依靠自己的上下文: 在某些情况下,如引用的服务,一个白盒战略后备可能是一个更好的选择,而对于其他情况下快速失败可能是完全可以接受的,如一个集中的远程登录服务。

当然,没有什么能阻止你同时使用它们。

参考