大量老旧系统代码，如何支持其服务化改造？ • 云化应用面临的监控已经分布调用追踪问题？ ## ServiceComb 编程模型 （同步、异步、Reactive...） 运行模型 服务发现 熔断 负载均衡 配置 跟踪 通信模型 (序列化、传输协议) 服务契约 (OpenAPI) ## 为什么需要服务契约 • 作为服务消费者 - 需要明确知道如何调用服务？ - 需要知道服务调用参数有哪些？

多数模块对单点异常，慢节点等异常缺乏容忍能力，推动每个模块独立修复，成本高，上线周期长。 ## 高级架构能力能否多语言、多框架支持？ ➢ 因重试导致雪崩，底层RPC框架需要重复建设来定制动态熔断能力。 ➢ 升级一级服务建设中，发现很多模块单点、多点故障不能容忍，能否低成本解决？ ## ● 运维架构能力是否具备可移植性？是否能低成本复制新的产品线？ 比如常用运维降级、止损能力各个产品线 降低业务因Redis回退引发的雪崩问题。（业务层RPC框架Retry策略托管到Mesh，通过平响分位值动态抑制BP请求） ## Mesh价值 1. 业务无需代码改动即可开启，在线调整backup超时分位值、熔断阈值。 2. 支持动态调整配置参数，对接智能调参系统。 ## 业务价值 LocalityAware负载均衡策略以下游节点的吞吐除以延时作为分流权值，优化长尾平响问题。 ## Mesh价值

送到其他服务实例，可以增加用户请求成功率 ## 服务熔断 - 服务熔断状态一般分为三种，closed状态、open状态、Half-Open状态 - 熔断器默认处于closed状态即关闭 - 当一定时间内的失败率超过指定阈值，熔断器从closed状态进入open状态，此时客户端发起的服务调用会直接返回，不会再向服务端请求 - 当熔断器熔断一段时间之后（可以设置），此时会进入Half-open 态又转为open状态，如果调用成功率达标，则从Half-Open状态转为closed状态，服务端正常对外提供服务调用 close d 调用失败率超过阈值 调用 成功率达标 open 熔断一段时间 Half-Open 调用成功率不达标 ## 服务集群容错 - Failover，失败自动切换，当出现失败，重试其他服务器 - Failfast，快速失败，只发起一次调用，失败立即报错，通常用于非幂等性的写操作 [Image](/uploads/documents/5/7/b/d/57bd236a500e01f3cefe7d20638f57a9/p32_1.jpg) ## 如何选择合适的熔断器 - 熔断降级策略，是基于响应时间还是基于失败率做熔断降级 - 隔离策略，需要考虑隔离策略对系统性能的影响，是采用线程池隔离，还是采用并发数进行隔离 - 流量控制，是否支持对资源调用进行流量控制，将随机的请求调整成合适的形状，进而实现流量整形

 航班起降均为当地时间 ## 缺乏熔断设计  ## 交易故障 ## 缺乏降级设计 • 核心业务是否有损 ·弱依赖 - 熔断限流，有损服务 serviceA 弱依赖 熔断、限流 · 强依赖 - 备选服务，降级实现 用户请求 service serviceB 强依赖 降级 serviceC- 备选服务 serviceC 强依赖 ## 业界解决方案 - HYSTRIX Netflix开源的一款容错框架，支持多种降级熔断技术 ![Image](/uploa 实践过程中遇到的问题 • 业务改造成本高，代码耦合，维护成本增高 - 固化策略，需线下修改代码，测试，发布，线上应急策略响应不友好 - 无法支撑多系统的复合指标计算，业务降级支持不友好 - 大量应用各自实现降级熔断，代码散落在各应用，没有统一的管理和治理。久而久之，无人知道系统内有多少降级点，降级是如何实现的 • 缺乏UI、没有灵活的参数、策略配置，没有预案制定管理能力 ![Image](/uploads

响应超时 ## 治理策略 & 高可用 - 微服务高可用设计手段 服务高可用 服务限流 方法容错 负载均衡+实例容错 熔断 服务分流 柔性化/异步化 存储高可用 服务冗余 ## 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 · 限流 熔断 • 负载均衡+实例容错 ## Config Server ## Spring Cloud ## Service Mesh 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务或进行流量整形。 - 限流无非就是针对超过预期的流量，通过预先设定的限流规则选择性的对某些请求进行限流“熔断”。 ## 治理策略 & 高可用 ## • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 接入层限流 • 调用外部限流服务限流 • 切面层/代理层限流 常用限流架构 ## 治理策略 & 系统标签 • 自定义标签 • 基于标签匹配 (to) 系统标签 • 自定义标签 matchLabels Exclusion matching 常用限流用法 ## • 微服务高可用设计手段 - 熔断 ## MICROSERVICES Circuit-Breaker Pattern Implementation ![Image](/uploads/documents/1/1/b/3/11b3

[Image](/uploads/documents/9/4/9/d/949d63af799b196c8d4b4645ca213b4f/p6_2.jpg) 互联网高并发微服务化架构设计 九、配置中心的设计与实践 八、服务的熔断，降级，限流设计 一、微服务化的基石：持续集成 七、性能优化之消息队列与异步化设计 二、静态资源分离与接入层设计 三、应用层设计之无状态化与容器化 四、应用层设计之服务的拆分，发现与编排 设计要点七：消息队列与异步化  ## 设计要点八：熔断，限流，降级  ## 设计要点九：配置中心 减少调用沟通成本 账户审计 根据平台、租户、项目三个层次区分权限作用域操作记录，审计日志，事件查询 ## 某证券公司 中台化 持续集成 注册发现 容器化 独立状态集群 服务自动发现 失败自动熔断 多机房部署 ## 多机房部署 

CONTENTS 01 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 ■ 历年双11消息数量变化 ■ 消息中间件核心链路 ■ 低延迟存储 ■ 容量保障 ■ 熔断机制 ■ 多副本高可用 03 Apache RocketMQ 未来展望 ## 历年双11消息数量变化  Drawing by Levin; © 1976 The New Yorker Magazine, Inc. 消息中间件分布式慢请求解法 01 低延迟分布式存储系统 02 在线熔断机制，秒级隔离 03 容量保障，限流 ## 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 万级请求/秒/单机 Request Request Request Request Request GC暂停线程引起） ## 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制  完善的容量评估 ## 在线熔断机制 应用 ![Image](/uploads/documents/5/f/f/d/5ffd9

CONTENTS 01 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 ■ 历年双11消息数量变化 ■ 消息中间件核心链路 ■ 低延迟存储 ■ 容量保障 ■ 熔断机制 ■ 多副本高可用 03 Apache RocketMQ 未来展望 ## 历年双11消息数量变化  Drawing by Levin; © 1976 The New Yorker Magazine, Inc. 消息中间件分布式慢请求解法 01 低延迟分布式存储系统 02 在线熔断机制，秒级隔离 03 容量保障，限流 ## 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 万级请求/秒/单机 Request Request Request Request Request GC暂停线程引起） ## 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制  完善的容量评估 ## 在线熔断机制 应用 ![Image](/uploads/documents/2/3/a/2/23a29

安全 路由 稳定性 观测 萌芽 无 硬编码地址 无 具备简陋的metrics能力和日志收集能力 蜕变 部分框架可配置黑名单拒绝 具备了一定的调度能力，如机房调度、基础泳道调度 具备限流、熔断、超时等基本能力 开始有时序分析参与报警开始构建Tracing 发展 具备了白名单、服务身份鉴定的能力 构造了染色调度、就近调度、分片调度等高级能力，解决业务自定义路由、大服务调度需求 构建了动 请求方的服务名和目标服务的服务名拼接到KV存储的key中，获得acl_config，决定是否拒绝一个请求。稳定性方面微服务框架具有最基础的超时、限流、熔 稳定性方面微服务框架具有最基础的超时、限流、熔断、降级的能力。这些治理能力都是若干行代码可以实现的，原理是在微服务框架内部实现多个中间层列表。这一阶段只是满足了业务的基本需求，比如治理 规则都是静态配置的，不够动态和智能。 此时的日志系统还是比 们使用了Go经典的Option模式，它是可变参数，通过Option能够提供各种各样的功能，这为我们的开发和业务的使用都带来了非常大的灵活性。 功能特性 Kitex内置了丰富的服务治理能力，例如超时熔断、超时控制、请求重试、限流、负载均衡、自定义访问控制等功能。业务或者外部的用户使用Kitex都是可以开箱即用的。如果你有非常特殊的需求，你也可以通过我们的注入点去进行定制化操作，比如你可以自定义中间

部署运维方便 改造过程 架构图 框架和基础设施完善 系统重构 GopherChina2018 框架和基础设施 API GATEWAY 服务框架 多级缓存 熔断降级 API GATEWAY 目的 限流 升级API 鉴权 架构 API GATEWAY GopherChina2018 API GATEWAY Downstream 免费专栏首页 100+ 600+ 2000+ 12000+ 付费专栏首页 200+ 900+ 2400+ 14000+ 熔断降级 熔断 降级 熔断 GopherChina2018 熔断 GopherChina2018 熔断 hystrix.Go("my_command", func() error { // talk to other