小编点评

## Content Generation Summary **Introduction** * The context describes the challenges of handling high traffic situations, especially during peak shopping seasons. * The article focuses on strategies to ensure service stability and resilience when dealing with extreme traffic. **Main Points** * **Multiple Failure Modes:** * Limit/Refund: Avoids overwhelming the service with excessive requests. * Circuit Breaker: Stops flow to an instance when it exceeds the predicted load. * **Strategies Implementation:** * Service Mesh: Provides flexible traffic management capabilities. * DestinationRule: Defines rules for routing traffic based on various conditions. **Strategies in Detail** * **Limit/Refund:** * Uses techniques like token buckets or leaky buffers to limit the number of requests allowed per second. * This prevents oversubscription and avoids cascading failures. * **Circuit Breaker:** * Cuts off flow to an instance when it experiences performance degradation or abnormal error rate. * This protects the service from being overloaded and prevents cascading failures. * **Service Mesh:** * Provides advanced traffic management capabilities like traffic splitting and service mesh rules. * This allows for dynamic load balancing and prioritizes traffic based on business logic. **Conclusion** * The article highlights the importance of choosing the right failure prevention and recovery mechanisms to handle peak traffic situations effectively. * Different techniques, such as limit/refund and circuit breakers, offer various levels of protection and performance optimization. * By implementing a comprehensive strategy, we can ensure service stability, maintain high availability, and prevent system crashes during peak traffic periods.

正文

★微服务系列

微服务1：微服务及其演进史
微服务2：微服务全景架构
微服务3：微服务拆分策略
微服务4：服务注册与发现
微服务5：服务注册与发现（实践篇）
微服务6：通信之网关
微服务7：通信之RPC
微服务8：通信之RPC实践篇（附源码）
微服务9：服务治理来保证高可用
微服务10：系统服务熔断、限流
微服务11：熔断、降级的Hystrix实现（附源码）
微服务12：流量策略
微服务13：云基础场景下流量策略实现原理
微服务14：微服务治理之重试
微服务15：微服务治理之超时

1 介绍

在互联网电商场景中，我们经常会遇到有计划的流量洪峰，比如 双11、618购物节，积分竞拍和定时抢购的疯狂场景。
这种是在预期内的，知道会发生并有一定的准备。而那些预期之外的突发流量异常，才是真正给我们带来挑战的部分，比如：

• 硬件故障：如服务器宕机，机房断电，光纤被挖断等。
• 缓存击穿：一般发生在应用重启导致的缓存失效，以及短时间内大量缓存过期失效时。大量的无法命中，使请求直击后端服务，造成服务提供者超负荷运行，引起服务不可用。
• 程序BUG：如程序逻辑导致内存泄漏；JVM长时间FullGC等。
• 新功能上线：未经过评估，导致非预期流量上涨 （ 某次功能上线，未进行有效的容量评估，导致ws长连接翻数倍）。
  单个服务因为流量变化变得不可用，这种不可用如果持续可能是出现水平和垂直双重的扩散。
  在分布式系中的某个服务故障沿着调用链向上传递，出现整体的服务雪崩，如下图，这种情况如何提升系统的稳定性和健壮性是我们首要考虑的问题。
  

2 异常流量洪峰的常见治理手段

一般是采用限流或者熔断：避免预期外流量或故障导致的流量洪峰引起服务雪崩，沿调用向上传递，造成整个链路崩溃。

2.1 限流手段

限流部分，对来路流量做了限制，不允许超过预期峰值。执行过程说明：

• 这边以示例服务 Service A 向 Service B 发起访问为例子。
• 当Service A 感知到 Service B 的某个实例响应时间变慢或者异常返回变多之后，开始对Service B 发起限流。
• 比如使用令牌桶原理（定速流入），每秒钟只提供N个令牌，每个请求携带一个令牌标识前行，用完即限行。
  
• 或者使用漏桶算法（漏斗池算法），无论请求多少，请求的速率有多大，都按照固定的速率流出，对应的就是服务按照固定的速率处理请求。
  
• 这样就不会超过预期我们的服务能够承载的QPS，避免被打穿的风险 。

2.2 熔断手段

熔断部分，则是直接断流，流量就不会再负载过去了。执行过程说明：

• 这边以示例服务 Service A 向 Service B 发起访问为例子。
• 当Service A 感知到 Service B 的某个实例响应时间变慢或者异常数不符合我们预期的，开始对Service B 发起熔断。
• 熔断并不是对整个服务都熔断掉，而是对服务中的某个实例进行熔断，其他健康实例还是可以负载流量的。
• 这样就避免了我们的流量持续打到的异常的实例上，造成请求有损的体验 。

3 策略实现（Service Mesh方案）

注释比较清晰了，这边就不解释了。

# DestinationRule
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: xx-svc-b-vs
  namespace: kube-ns-xx
spec:
  host: svc_b.google.com # 治理发往svc_b服务的流量
  trafficPolicy:
    loadBalancer:
      simple: ROUND_ROBIN
    connectionPool:
      http:
        http1MaxPendingRequests: 50000 # 等待队列，超额熔断
        http2MaxRequests: 40000 # http请求数限制，超额熔断
        maxRetries: 2 # 同一个请求的超时次数上限限制，超过即熔断。应用于当前所有的host。
      tcp:
        maxConnections: 40000  # 后端集群总的TCP连接数，超额熔断

4 总结

云基础场景下的治理手段各种各样，这边讲解了初级版的熔断/限流方案，让用户有一个更优良的使体验。
同时在系统大面积崩溃的时候，进行系统保护，不至于全面崩塌。
在后续的章节我们逐一了解下异常驱逐、异常自动重启等高级用法。