微服务分布式系统熔断实战-为何我们需要API级别熔断？

熔断在分布式系统的作用已经被强调过很多次了

可以通过这篇文章来了解价值,Netflix在自己的分布式系统中应用熔断技术来保护系统

blog.51cto.com/developeryc…

内部的实现机制可以参考

martinfowler.com/bliki/Circu…

本篇文章将介绍go chassis如何通过熔断机制，隔离上游服务，保护下游服务。

Go chassis如何保证上游错误不影响下游系统

go chassis引用并包装了https://github.com/afex/hystrix-go带来了熔断和降级功能。

当运行时内部处理中的协程达到一定阈值，错误率达到一定阈值，或者超时达到一定阈值时，就会触发熔断，用户可按需定制调教熔断器配置项设定这些参数。

hystrix-go内部的熔断逻辑

go chassis使用统一的invocation抽象来代表每一次远程调用，hystrix-go使用command抽象来封装任何一个执行片段，invocation会被强制封装到command中，并在一个circuit中执行。

每个Circuit都是唯一的Name，并且有一个Ticket桶，用来存放ticket，一开始它是关闭状态，即一切运转正常

调用将被强制性的包装进入circuit独立协程池中，并领取一个ticket。

command最终只有2种状态，超时，或者完成。每当达到这两个状态就会归还ticket

在这里可以看到ticket机制其实跟限流中的令牌桶算法很像。

当超时或者拿不到ticket时就会被记为一次错误，当错误达到一定阈值，circuit就会打开，拒绝发送网络请求

服务级别隔离

每个service内部会有多个circuit，每个circuit对应一个上游微服务。当service3出现问题时（如死锁，或是并发量太大），将物理进行隔绝，即不再发送任何请求，以保证系统健康，service1依然可以正常和2,4交互，保证大部分业务正常。

这么来看还是很理想的，serivce3的错误调用不至于拖垮service1（如果死锁了，很容易就拖垮service1，导致这个由四个服务组成的系统瘫痪），但真的如此么，让我们看看层级复杂些的系统。

为何服务级别隔离还不够？

每个服务都是基于go chassis开发的

假设api2需要调用service4完成，api1调用3完成，api3调用5完成

service4内的死锁导致api2失败了，最终触发熔断。service1将整个service2全部隔离了，导致一个小小的死锁，引发了系统快速失败。

看上去熔断在这里反而起到了坏的效果，那让我们看看没熔断会发生什么

不加入熔断

这时就看哪个客户端做了超时处理了，因为死锁的存在，会导致整条调用链路挂死，最终导致客户端端口耗尽后，进而快速失败

现在来看，死锁在一个不健壮的系统中是一定会拖垮整个分布式系统的，无解

有熔断和没熔断效果都一样，最终都是快速失败。那么如何解决

API级别熔断

每个circuit只负责一个API的执行，监控，隔离

当service2调用service4时，单独的接口进入到隔离状态而不影响其他API调用。

总结

通过这篇文章我们知道了服务级别的错误隔离是不够的，结构不复杂的系统尚可接受，但是复杂后不能因为一个API的错误而隔离整个服务，而是细粒度的进行隔离。go chassis提供了API级别熔断帮助开发者快速隔离问题服务。

熔断的手段有超时实践，并发数，错误率等。它强制性的保护起每一次远程调用，无需开发者自己编写代码处理超时，死锁，网络错误等问题，解放了开发者，让他们更多的去关注业务代码而不是分布式系统带来的复杂性

项目资料

go chassis开发框架：https://github.com/go-chassis/go-chassis

熔断文档：https://go-chassis.readthedocs.io/en/latest/user-guides/cb-and-fallback.html