ServiceCenter 概述

  ServiceCenter 是一个具有微服务实例注册/发现能力的微服务组件，提供一套标准的 RESTful API 对微服务元数据进行管理。ServiceComb 的微服务注册及动态发现能力也是依赖其实现 的。

  除了以上描述的微服务动态发现外，ServiceCenter 还具有以下特性:

• 支持逻辑多租的微服务实例隔离管理
• 支持微服务黑白名单管理
• 支持长连接监听微服务实例状态变化
• 支持 OpenAPI 规范微服务契约管理
• 支持微服务依赖关系管理
• 提供 Web portal 展示微服务管理界面
• 高可用的故障处理模型(自我保护机制)
• 高性能接口和缓存数据设计

ServiceCenter 的作用

  作为微服务系统中非常重要的组件。当前可选来做微服务注册中心的组件很多，例如
Zookeeper、Consul、Eureka、ETCD。然而这些服务注册中心组件的重点在于解决服务的注册 和发现，也就是一个动态路由的问题。而在一个大型的微服务架构的系统中，除了这些动态 路由信息外，还有一些微服务自身的元数据同样需要进行管理，所以我们定义出微服务静态 元数据。通过 ServiceCenter 提供的接口可以很方便的检索微服务信息。
  除了微服务本身信息属于静态元数据外，ServiceCenter 还扩展了微服务依赖关系、黑白名 单、Tag 标签和契约信息等元数据，他们之间的关系如下图所示:

  这些微服务元数据不仅把实例信息分组管理起来，同时也满足了用户对微服务管理的需要。
  比如说微服务的黑白名单，业界的服务注册中心大多仅实现了 consumer 服务依赖的服务实例 发现，但没法对一些安全要求高的服务设置白名单访问控制，ServiceCenter 支持给这类 provider 服务设置黑白名单过滤规则，防止恶意服务发现并 DDoS 攻击。

如何保障分布式系统的高可用性

  微服务及支撑它运行所需要的系统，从广义上来看，是一个典型的分布式系统。而分布式系 统就一定不能逃脱 CAP 魔咒:
  Consistency(一致性), 在分布式系统的各点同时保持数据的一致。 Availability(可用性), 每个请 求都能接受到一个响应，无论响应成功或失败。Partition tolerance(分区容错性)，当出现网络 分区故障时系统的容错能力。C 和 A 是每个系统都在努力追求的目标，但是 P 又是不能完全 避免的。想同时满足三者是不可能的任务。
  此后应运而生的 BASE 理论便成了现代化，特别是互联网分布式系统设计的准则:BASE 理 论，Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和 Eventually consistent(最终一致 性);
  ServcieCenter 本身作为实现微服务架构中服务注册发现的组件，对整体微服务系统起到至关 重要的作用，并且其本身也是一个分布式的系统。因此后面我们通过对一个微服务系统中常 见故障模式的剖析来介绍在 CSE 中对 BASE 的实现。

1. 常见的故障模式

  这里列出了 ServiceComb 架构中常见的故障以及对应的自保护机制，由于后端存储使用 ETCD，本身也有一定的故障恢复能力，具体可以访问官网了解;现在简单了解下 ServiceComb SDK(简称:SDK)和 ServiceCenter 是如何实现高可用的。

• SDK:

  1. 与 ServiceCenter 网络分区:SDK 提供实例缓存机制，保证业务继续可以用。
  2. 业务实例不可达:SDK 提供客户端负载均衡能力，快速将请求路由到可用的业务实
例，同时也支持提供一系列的容错策略，控制流量继续流向异常的实例。

• ServiceCenter:

  1. 进程异常:ServiceCenter 提供监听 127.0.0.1 的本地 HTTP 健康检查接口/health，当监
控脚本调用该接口时，ServiceCenter 内部会进行 etcd 可用性检查、当前管理资源容量超限检 查和平均延时等检查。当以上某个指标发生异常时，接口将返回错误，便于监控系统及时感 知。
  2. 环境约束:一般有 CPU 负载高、内存不足和磁盘空间不足等因素，ServiceCenter 针对 环境不稳定或资源不足的场景，除了自动触发自保护机制以外，还有提供一些可定制策略尽 量保证自身可服务在这类环境中。如:针对 CPU 负载高的环境，ServiceCenter 支持配置请求 读写超时，最大限度保证请求可以正常处理完毕，针对磁盘空间资源不够场景， ServiceCenter 自身提供定时日志压缩转储能力，尽量减少磁盘空间占用。
  3. 并发操作:针对并发向 ServiceCenter 发写请求场景，需要保证数据一致。为此 ServiceCenter 利用了 etcd 本身提供数据强一致性能力，保证每一次写操作是原子操作;对于 复杂的分布式业务场景，ServiceCenter 内部还提供了分布式锁组件，防止分布式并发写数据 不一致的问题。

  4. 网络分区:微服务依赖常见问题，一般是依赖的服务不可用和相互之间网络故障问 题。针对前者，松耦合设计，ServiceComb SDK(简称:SDK)和 ServiceCenter 均有提供缓存 机制，保证运行态下，SDK 到 ServiceCenter、ServiceCenter 到 etcd 各段间互不干扰;针对后 者，ServiceCenter 除了提供常见的客户端重试外，还提供异步心跳和自我保护机制。
  可见 ServiceComb 从设计上已经考虑了高可用，下面分别从 SDK 到 ServiceCenter 和 ServiceCenter 到 etcd 两个层面来说明 ServiceComb 如何实现的。

2. 保护机制

• 从 SDK 到 ServiceCenter

1. 实例缓存机制

  基于 SDK 开发的微服务，会在第一次消费 Provider 微服务时，会进行一次实例发现操作，此时内部会请求 ServiceCenter 拉取 Provider 当前存活的实例集合，并保存到内存缓存当 中，后续消费请求就依据该缓存实例集合，按照自定义的路由逻辑发送到 Provider 的一个实 例服务中。
  这样处理的好处是，已经运行态的 SDK 进程，始终保留一份实例缓存;虽然暂时无法感 知实例变化及时刷新缓存，但当重新连上 ServiceCenter 后会触发一缓存刷新，保证实例缓存 是最终有效的;在此过程中 SDK 保证了业务始终可用。

2. 心跳保活机制

  ServiceCenter 的微服务实例设计上是存在老化时间的，SDK 通过进程上报实例心跳的方式 保活，当 Provider 端与 ServiceCenter 之间心跳上报无法保持时，实例自动老化，此时 ServiceCenter 会通知所有 Consumer 实例下线通知，这样 Consumer 刷新本地缓存，后续请求 就不会请求到该实例，也就微服务的实现动态发现能力。
  这样做的好处是，解决了业务某个实例进程下线或异常时，依赖其业务的微服务实例，会在可容忍时间内，切换调用的目标实例，相关业务依然可用。

• 从 ServiceCenter 到 etcd

1. 异步缓存机制

  在 ServiceCenter 内部，因为本身不存储数据，如果设计上单纯的仅作为一个 Proxy 服务转发外部请求到 etcd，这样的设计可以说是不可靠的，原因是因为一旦后端服务出现故障或 网络访问故障，必将导致 ServiceCenter 服务不可用，从而引起客户端实例信息无法正确拉取 和刷新的问题。所以在设计之初，ServiceCenter 引入了缓存机制。

  1) 启动之初，ServiceCenter 会与 etcd 建立长连接(watch)，并实时监听资源的变 化。
  2) 每次 watch 前，为防止建立连接时间窗内发生资源变化，ServiceCenter 无法监听 到这些事件，会进行一次全量 list 查询资源操作。
  3) 运行过程中，List & watch 所得到的资源变化会与本地缓存比对，并刷新本地缓 存。
  4) 微服务的实例发现或静态数据查询均使用本地缓存优先的机制。

  异步刷新缓存机制，可以让 ServiceCenter 与 etcd 的缓存同步是异步的，微服务与ServiceCenter 间的读请求，基本上是不会因为 etcd 不可用而阻塞的;虽然在资源刷新到 ServiceCenter watch 到事件这段时间内，会存在一定的对外呈现资源数据更新延时，但这是可 容忍范围内的，且最终呈现数据一致;这样的设计即大大提升了 ServiceCenter 的吞吐量，同 时保证了自身高可用。

2. 异步心跳机制
     中心化设计，另一个难题是，性能问题，基于心跳保活机制，随着实例数量增加， ServiceCenter 处理心跳的压力就会越大;要优化心跳处理流程， 首先了解下 ServiceCenter 怎 么实现实例心跳的。
     实例心跳，主要是为了让 ServiceCenter 延长实例的下线时间，在 ServiceCenter 内部，利 用了 etcd 的 KeyValue 的 lease 机制来计算实例是否过期。lease 机制的运作方式是，需保证在 定义的 TTL 时间内，发送 keepalive 请求进行保持存储的数据不被 etcd 删除。基于这个机制， ServiceCenter 会给每个实例数据设置下线时间，外部通过调用心跳接口出发 ServiceCenter 对 etcd 的 keepalive 操作，保持实例不下线。

  可以知道，这样设计会导致上报心跳方因 etcd 延时大而连接阻塞，上报频率越高， ServiceCenter 等待处理连接队列越长，最终导致 ServiceCenter 拒绝服务。

  在这里 ServiceCenter 做了一点优化，异步心跳机制。ServiceCenter 会根据上报实例信息 中的心跳频率和可容忍失败次数来推算出最终实例下线时间，比如:某实例定义了 30s 一次 心跳频率，最大可容忍失败是 3 次，在 ServiceCenter 侧会将实例定义为 120s 后下线。另外， 在实例上报第一次心跳之后，ServiceCenter 会马上产生一个长度为 1 的异步队列，进行请求 etcd，后续上报的心跳请求都会在放进队列后马上返回，返回结果是最近一次请求 etcd 刷新 lease 的结果，而如果队列已有在执行的 etcd 请求，新加入的请求将会丢弃。
  这样处理的好处是持续的实例心跳到 ServiceCenter 不会因 etcd 延时而阻塞，使得 ServiceCenter 可处理心跳的能力大幅度的提高;虽然在延时范围内返回的心跳结果不是最 新，但最终会更新到一致的结果。

3. 自我保护机制
     前面提到的缓存机制，保证了 ServiceCenter 在 etcd 出现网络分区故障时依然保持可读状 态，ServiceCenter 的自我保护(Self-preservation)机制保证了 Provider 端与 ServiceCenter 在出现 网络分区故障时依然保持业务可用。

  现在可以假设这样的场景:全网大部分的 Provider 与 ServiceCenter 之间网络由于某种原 因出现分区，Provider 心跳无法成功上报心跳。这样的情况下，在 ServiceCenter 中会出现大 量的 Provider 实例信息老化下线消息，ServiceCenter 将 Provider 实例下线事件推送到全网大部分的 Consumer 端，最终导致一个结果，用户业务瘫痪。可想而知对于 ServiceCenter 乃至 于整个微服务框架是灾难性的。
  为了解决这一问题，ServiceCenter 需要有一个自我保护机制(Self-preservation):

  1) ServiceCenter 在一个时间窗内监听到 etcd 有 80%的实例下线事件，会立即启动自我 保护机制。
  2) 保护期间内，所有下线事件均保存在待通知队列中。
  3) 保护期间内，ServiceCenter 收到队列中实例上报注册信息则将其从队列中移除，否则
当实例租期到期，则推送实例下线通知事件到 consumer 服务。
  4) 队列为空，则关闭自我保护机制。

  有了自我保护机制后，即使 etcd 存储的数据全部丢失，这种极端场景下，SDK 与ServiceCenter 之间可在不影响业务的前提下，做到数据自动恢复。虽然这个恢复是有损的， 但在这种灾难场景下还能保持业务基本可用。