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Golang服務(wù)的請求調(diào)度的實(shí)現(xiàn)

 更新時間:2023年08月14日 11:51:38   作者:心的步伐  
Golang服務(wù)請求調(diào)度是一種使用Go語言實(shí)現(xiàn)的服務(wù)請求管理方法,本文主要介紹了Golang服務(wù)的請求調(diào)度的實(shí)現(xiàn),具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下

1. 寫在前面

最近在看相關(guān)的Go服務(wù)的請求調(diào)度的時候,發(fā)現(xiàn)在gin中默認(rèn)提供的中間件中,不含有請求調(diào)度相關(guān)的邏輯中間件,去github查看了一些服務(wù)框架,發(fā)現(xiàn)在go-zero中,有一個SheddingHandler的中間件來幫助服務(wù)請求進(jìn)行調(diào)度,防止在流量徒增的時候,服務(wù)出現(xiàn)滾雪球進(jìn)一步惡化,導(dǎo)致最后服務(wù)不可用的現(xiàn)象出現(xiàn)。

SheddingHandler中間件存在的意義就是盡量保證服務(wù)可用的情況下盡可能多的處理請求,而在流量突增的時候,丟棄部分請求以確保服務(wù)可用,防止服務(wù)因?yàn)榱髁窟^大而崩潰。

2. SheddingHandler的實(shí)現(xiàn)原理

SheddingHandler簡單來說就是維持了一套指標(biāo),在每個請求進(jìn)入系統(tǒng)的時候,利用指標(biāo)進(jìn)行計算,判斷當(dāng)前的請求是否允許被進(jìn)入系統(tǒng),如果允許則請求通過中間件繼續(xù)向下被服務(wù)處理,如果不被允許則在中間件層面就丟棄掉(正是這個丟棄,保證了在流量突增時服務(wù)的穩(wěn)定)。

具體看源碼:

// SheddingHandler returns a middleware that does load shedding.
func SheddingHandler(shedder load.Shedder, metrics *stat.Metrics) func(http.Handler) http.Handler {
	if shedder == nil {
		return func(next http.Handler) http.Handler {
			return next
		}
	}
	ensureSheddingStat() // 負(fù)責(zé)每分鐘打印shedding相關(guān)的數(shù)據(jù)
	return func(next http.Handler) http.Handler {
		return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
			sheddingStat.IncrementTotal()
			promise, err := shedder.Allow() // 判斷是否允許此請求進(jìn)入下一步
			if err != nil {
				metrics.AddDrop() // drop掉請求,在中間件層面就拒絕了請求
				sheddingStat.IncrementDrop()
				logx.Errorf("[http] dropped, %s - %s - %s",
					r.RequestURI, httpx.GetRemoteAddr(r), r.UserAgent())
				w.WriteHeader(http.StatusServiceUnavailable)// 返回503,提示服務(wù)不可用
				return
			}
			cw := response.NewWithCodeResponseWriter(w)
			defer func() {
				if cw.Code == http.StatusServiceUnavailable {
					promise.Fail() // 相關(guān)指標(biāo)記錄
				} else {
					sheddingStat.IncrementPass()
					promise.Pass() // 相關(guān)指標(biāo)記錄
				}
			}()
			next.ServeHTTP(cw, r)
		})
	}
}

可以看到請求是否可以繼續(xù)向下,取決于Allow()這個方法,這個方法的實(shí)現(xiàn)如下:

// Allow implements Shedder.Allow.
func (as *adaptiveShedder) Allow() (Promise, error) {
	if as.shouldDrop() {// 判斷是否應(yīng)該丟棄
		as.droppedRecently.Set(true)
		return nil, ErrServiceOverloaded// 丟棄
	}
	as.addFlying(1) // 通過校驗(yàn)
	return &promise{
		start:   timex.Now(),
		shedder: as,
	}, nil
}

繼續(xù)看shouldDrop()方法:

func (as *adaptiveShedder) shouldDrop() bool {
	if as.systemOverloaded() || as.stillHot() {// 如果任一滿足,這個請求都會被過載
		if as.highThru() {
			flying := atomic.LoadInt64(&as.flying)
			as.avgFlyingLock.Lock()
			avgFlying := as.avgFlying
			as.avgFlyingLock.Unlock()
			msg := fmt.Sprintf(
				"dropreq, cpu: %d, maxPass: %d, minRt: %.2f, hot: %t, flying: %d, avgFlying: %.2f",
				stat.CpuUsage(), as.maxPass(), as.minRt(), as.stillHot(), flying, avgFlying)
			logx.Error(msg)
			stat.Report(msg)
			return true
		}
	}
	return false
}
func (as *adaptiveShedder) systemOverloaded() bool {
	if !systemOverloadChecker(as.cpuThreshold) { // 校驗(yàn)CPU的負(fù)載是否超出設(shè)定值
		return false
	}
	as.overloadTime.Set(timex.Now())// 超出設(shè)定值,記錄當(dāng)前的時間(這主要是為了后續(xù)流量減小,系統(tǒng)的恢復(fù)用)
	return true
}
func (as *adaptiveShedder) stillHot() bool {
	if !as.droppedRecently.True() {// 如果這個請求之前有請求被drop這里值為true,反之為false
		return false// 之前的請求沒有被drop表示系統(tǒng)可能沒有遇到過載的問題,返回false
	}
	overloadTime := as.overloadTime.Load()// 如果之前有請求被drop,表示存在過載
	if overloadTime == 0 {// 看看是否有記錄過載的時間
		return false
	}
	if timex.Since(overloadTime) < coolOffDuration {// 如果小于冷卻時間,表示系統(tǒng)依然是過載狀態(tài)
		return true
	}
	as.droppedRecently.Set(false)// 表示CPU過載,上一次過載過了冷卻器,這個請求可以繼續(xù)執(zhí)行,設(shè)置為false
	return false
}

可以看到請求被drop的前置條件有兩個:

  • 系統(tǒng)的CPU負(fù)載超出了設(shè)定值,目前go-zero設(shè)置的默認(rèn)值為90%,即系統(tǒng)CPU負(fù)載達(dá)到90%后,就意味著系統(tǒng)過載了,只要是過載,請求會被直接拒絕;否則判斷第二個條件
  • 因?yàn)檫^載可能會隨著流量減小而恢復(fù),或者丟棄的請求太多,系統(tǒng)CPU會慢慢的恢復(fù)正常水平(90%以下),所以需要看一下過載時間,如果超過了冷卻時間,而第一個條件又表示系統(tǒng)CPU負(fù)載正常,此時我們會認(rèn)定系統(tǒng)恢復(fù)了,這個請求可以處理。

滿足上述任一條件,此請求就會進(jìn)入最后的highThru()方法判斷環(huán)節(jié),如果滿足了,此請求就會被丟棄。

從上面我們可以得到,我們判斷服務(wù)是否過載,是依靠CPU的使用率去判斷的,那么我們?nèi)绾蝿討B(tài)的計算CPU的使用率呢?

在go-zero里面,采用的是直接獲取linux機(jī)器上的cpu的相關(guān)文件,然后通過代碼邏輯將相關(guān)的文件進(jìn)行解析并計算出CPU使用率??梢詤⒖迹?a rel="external nofollow" target="_blank">[cgroup_linux.go]

linux cgroup信息

這里為了效率問題,并不是實(shí)時去計算的,而是在啟動的時候,啟動了一個goroutine每250ms進(jìn)行以此CPU使用率數(shù)據(jù)的刷新。

const (
	// 250ms and 0.95 as beta will count the average cpu load for past 5 seconds
	cpuRefreshInterval = time.Millisecond * 250
	allRefreshInterval = time.Minute
	// moving average beta hyperparameter
	beta = 0.95
)
var cpuUsage int64
func init() {
	go func() {
		cpuTicker := time.NewTicker(cpuRefreshInterval)
		defer cpuTicker.Stop()
		allTicker := time.NewTicker(allRefreshInterval)
		defer allTicker.Stop()
		for {
			select {
			case <-cpuTicker.C:
				threading.RunSafe(func() {
					curUsage := internal.RefreshCpu() // 刷新CPU使用率數(shù)據(jù)
					prevUsage := atomic.LoadInt64(&cpuUsage)
					// cpu = cpu??1 * beta + cpu? * (1 - beta)
					usage := int64(float64(prevUsage)*beta + float64(curUsage)*(1-beta))
					atomic.StoreInt64(&cpuUsage, usage)
				})
			case <-allTicker.C:
				if logEnabled.True() {
					printUsage()
				}
			}
		}
	}()
}

最后再來看highThru()方法,這個方法相對來說比較復(fù)雜:

func (as *adaptiveShedder) addFlying(delta int64) {
	flying := atomic.AddInt64(&as.flying, delta)// 請求通過檢驗(yàn)進(jìn)入后會加1,請求被服務(wù)處理完后會減1
	if delta < 0 {
		as.avgFlyingLock.Lock()
		// 平均請求數(shù)計算為當(dāng)前平均請求數(shù)*0.9 + 當(dāng)前運(yùn)行請求數(shù)*0.1
		as.avgFlying = as.avgFlying*flyingBeta + float64(flying)*(1-flyingBeta)
		as.avgFlyingLock.Unlock()
	}
}
func (as *adaptiveShedder) highThru() bool {
	as.avgFlyingLock.Lock()
	avgFlying := as.avgFlying // 運(yùn)行中的平均請求數(shù)
	as.avgFlyingLock.Unlock()
	maxFlight := as.maxFlight()// 運(yùn)行的最大的請求數(shù)
	// 如果運(yùn)行的平均請求數(shù)>最大的請求數(shù)且當(dāng)前運(yùn)行的請求數(shù)>最大的請求數(shù),表示依舊高負(fù)載
	return int64(avgFlying) > maxFlight && atomic.LoadInt64(&as.flying) > maxFlight
}
func (as *adaptiveShedder) maxFlight() int64 {
	// windows = buckets per second
	// maxQPS = maxPASS * windows
	// minRT = min average response time in milliseconds
	// maxQPS * minRT / milliseconds_per_second
	// 最大的運(yùn)行數(shù)的計算為最大請求數(shù)*窗口的長度*最小的處理時間
	return int64(math.Max(1, float64(as.maxPass()*as.windows)*(as.minRt()/1e3)))
}

上面關(guān)于flying的計算,在SheddingHandler中有兩個count統(tǒng)計器在統(tǒng)計這通過的總請求數(shù)以及請求的平均耗時。默認(rèn)會在5s的時間內(nèi)啟動50個大小的bucket來循環(huán)滾動,即每個bucket統(tǒng)計100ms內(nèi)的請求數(shù)。

這里利用窗口統(tǒng)計請求數(shù)大小的判斷主要是為了規(guī)避在負(fù)載的情況下,丟棄了太多的請求導(dǎo)致系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的請求數(shù)減少的太多,所以加了這一層判斷,這個可以保證在系統(tǒng)高負(fù)載丟棄了大量的請求的情況下,系統(tǒng)盡可能多的處理更多的請求,而不是負(fù)載一高就直接丟棄。

func (as *adaptiveShedder) maxPass() int64 {
	var result float64 = 1
	as.passCounter.Reduce(func(b *collection.Bucket) {
		if b.Sum > result {
			result = b.Sum
		}
	})
	return int64(result)
}
func (as *adaptiveShedder) minRt() float64 {
	result := defaultMinRt
	as.rtCounter.Reduce(func(b *collection.Bucket) {
		if b.Count <= 0 {
			return
		}
		avg := math.Round(b.Sum / float64(b.Count))
		if avg < result {
			result = avg
		}
	})
	return result
}

3. 相關(guān)方案的對比

在調(diào)度請求這一塊,go-zero的方案確實(shí)很棒,結(jié)合了CPU使用率和過載冷缺以及請求數(shù)大小因素,不僅保證了系統(tǒng)高負(fù)載下服務(wù)的正常,還確保了系統(tǒng)能夠盡可能多的處理請求。

但從我們目前的調(diào)度模式以及執(zhí)行單元的狀態(tài)角度出發(fā),我們會發(fā)現(xiàn)服務(wù)接收到一個請求后會解析請求讀取請求的內(nèi)容,然后調(diào)度此請求給到執(zhí)行單元,這個執(zhí)行單元可能是一個線程或者一個Goroutine,從執(zhí)行單元的角度來看,以線程為例,線程的生命周期會有如下圖所示的幾個階段:

  • 新建
  • 就緒
  • 運(yùn)行
  • 阻塞
  • 死亡

線程的生命周期

我們再從系統(tǒng)服務(wù)的限制方面考慮,一般系統(tǒng)的限制包括I/O限制和CPU限制,I/O限制指代I/O密集型的應(yīng)用程序的限制,而CPU限制則是CPU密集型應(yīng)用程序的限制:

  • I/O密集型:表示服務(wù)需要進(jìn)行大量的I/O操作,如磁盤讀寫、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)?,這類服務(wù)不需要進(jìn)行大量的計算,但需要等待I/O操作完成,所以一般CPU占用率很低。
  • CPU密集型:表示服務(wù)需要進(jìn)行大量的CPU操作,如數(shù)據(jù)處理、圖像處理、加密解密等,這類服務(wù)需要進(jìn)行大量的計算,但不需要進(jìn)行太多I/O相關(guān)的操作,所以I/O等待時間短,CPU占用率高。

在目前的服務(wù)應(yīng)用中,絕大部分的應(yīng)用程序是CPU密集型。

而CPU密集型服務(wù),要想最大限度的利用CPU,最理想的情況所有的執(zhí)行單元都處于運(yùn)行和等待的狀態(tài),但等待和運(yùn)行之間有個就緒的中間態(tài),這也就意味著,如果想讓所有的執(zhí)行單元都處于運(yùn)行和代碼狀態(tài),我們就需要最小化就緒的執(zhí)行單元數(shù)量。而就緒單元一旦獲取到CPU資源(時間片)就會進(jìn)入Running狀態(tài)。

如果處于就緒的單元不斷增多,在某種意義上意味著程序的CPU資源不足,即CPU過負(fù)載。從這個角度出發(fā),我們可以利用執(zhí)行單元處于就緒態(tài)的數(shù)量來判斷服務(wù)是否過載。

在Golang的GMP模型中,P的數(shù)量是一定的,M的數(shù)量最多不超過10000個,而Goroutine的數(shù)量幾乎是不定的。從上面利用就緒態(tài)(在Golang中是GRunnable狀態(tài))的數(shù)量來判斷系統(tǒng)過載,也給我們提供了一個新的方案:判斷系統(tǒng)所有P上(本地隊列)的Goroutine處于GRunnable的數(shù)量,如果數(shù)量超過一個界定值,表示CPU資源不足,即過載。

4. 小結(jié)

在剛開始接觸到服務(wù)的請求調(diào)度的時候,就想著看看是否有開源的方案來解決這個問題,果不其然,你能夠想到的,大家曾經(jīng)都想到過并付諸了時間和精力去給出了具體的方案設(shè)計,無論是SheddingHandler的設(shè)計,還是利用Goroutine的狀態(tài)來判斷系統(tǒng)是否過載,它們都有各自的理論為依托,但從精確度來說go-zero的SheddingHandler的設(shè)計相對來說更為準(zhǔn)確,因?yàn)閺腃PU的真實(shí)數(shù)據(jù)出發(fā),得到具體的CPU是否負(fù)載是最為可靠直觀的。

判斷Goroutine的就緒態(tài)數(shù)量這個方案,在最開始的接觸中,自己是不太理解的,但從具體理論出發(fā),包括后續(xù)自己也進(jìn)行了相關(guān)的壓測,以及Golang的trace.out文件的分析,在某種程度上,這種方案也是可行的,不禁感嘆自己還是太弱了,還是要多學(xué)習(xí),加油!

到此這篇關(guān)于Golang服務(wù)的請求調(diào)度的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Golang服務(wù)請求調(diào)度內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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