微服务升级导致调用超时异常的分析和方案
微服务升级导致调用超时异常的分析和方案前几天,在做线上异常日志巡检时,发现通过公司自研的RPC框架调用订单服务出现connect timed out异常,在此记录对该问题的排查和相应的解决思路,作为备忘。前情提要:1、基于自研注册中心的服务发现体系。2、基于自研RPC框架的服务间通信。3、通过阿里云云效流水线将服务部署到K8S平台。4、K8S平台下的 服务升级 是采用 滚动升级逐步替换的策略。5、
微服务升级导致调用超时异常的分析和方案
前几天,在做线上异常日志巡检
时,发现通过公司自研的RPC框架
调用订单服务
出现connect timed out
异常,在此记录对该问题的排查和相应的解决思路,作为备忘。
前情提要:
1、基于自研
注册中心
的服务发现体系。2、基于自研
RPC框架
的服务间通信。3、通过阿里云
云效流水线
将服务部署到K8S平台
。4、
K8S平台
下的服务升级
是采用滚动升级
逐步替换的策略。5、
服务升级
包含服务下线
和服务上线
两个动作。涉及到服务的注册与发现
。6、下文中的
负载均衡
指集中式负载均衡
和客户端负载均衡
。
具体参见文章:负载均衡类型
通过分析异常日志,然后结合云效流水线
的发布历史记录
发现:
1、异常
connect timed out
的目标IP
和发布历史记录
中POD
的IP是一致的。2、异常日志的时间点和发布历史记录中pod的下线时间点是基本一致的。
3、与
订单服务
的负责人确认异常时间点确实有做服务升级。
由此得出结论,该异常是因为服务升级所引起的。那么为什么在服务升级时RPC框架
没有及时将该POD
从可用服务列表中剔除呢?
经分析发现:RPC框架
采用的是定时轮询机制
去注册中心
拉取服务列表,而定时就必然存在一个获取时间差
。那么在这个时间差
的范围内,provider
进行升级consumer
是不知道的,若此时刚好有请求通过consumer
的负载均衡
被路由到正在升级的POD
上时,就会出现connect timed out
的异常。
至此,根本的原因已找到,究其本质它是一种一致性问题。
如果
负载均衡
不能保证强一致性
,那么为了可用性
,负载均衡
需要提供集群容错的能力。
为了加深理解和后续分析,下面对该超时异常场景举一个简单的例子:
假设订单服务有5个节点,分别标记为A、B、C、D、E。分两批滚动升级,第一批升级A和B,第二批升级C、D、E。
那么问题来了,当第一批节点升级时,这批节点是不可用的,若此时刚好有用户下单并且该下单请求被
负载均衡
路由到这批升级的节点上时,会导致下单失败。
服务优雅升级的方案
注意:节点的下线和上线,要通过某种通信方式通知 负载均衡器
或注册中心
。
注:该方案仅为个人理解,若有错误或者更优的方案,欢迎留言一起探讨。
1、事前下线节点
在节点升级前通知 负载均衡器
或注册中心
将节点给剔除掉,保证负载均衡
选择的节点始终都是可用的。
注:基于K8S平台的服务升级,POD是重新创建的,所以可以在旧POD关闭事件中发送请求给
负载均衡器
或注册中心
将节点给下线。当然也可以对云效流水线进行扩展来触发升级通知事件。
- 基于负载均衡器的节点下线
通过某种方式动态修改 负载均衡器
的配置剔除
节点,然后重新加载配置使修改生效。
Nginx作为负载均衡器,则可以动态修改nginx的conf文件,将下线节点的
ip:port
从upstream
配置中剔除掉,然后执行nginx -s reload
重新加载配置。
- 基于注册中心的节点下线
通过调用 注册中心
提供的API接口剔除
节点。
2、事中集群容错
在节点无法连通时,由负载均衡
提供集群容错
的方案,提高应用的整体服务能力。
注:节点无法连通的情况包含
节点升级
、宕机
、跨机房网络问题
等。
- 基于负载均衡器的容错
可以通过提供健康检查机制自动屏蔽异常状态的节点来实现的。
- 基于注册中心的容错
可以在消费端
提供集群容错
能力,当出现失败,重试其它服务器。
3、事后上线节点
在节点升级后将节点ip:port
添加到 负载均衡器
或注册中心
。
- 基于负载均衡器的节点上线
通过某种方式动态修改 负载均衡器
的配置添加
节点,然后重新加载配置使修改生效。
- 基于注册中心的节点上线
通过调用 注册中心
提供的API接口添加
节点。
集群容错方案
在集群容错
方面可以借鉴Dubbo
的实现,具体如下:
- Failover
失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器 。 通常用于读操作,但重试会带来更长延迟。 可设置重试次数。
- 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,比如新增记录。
- Failsafe
失败安全,出现异常时,直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。
- Failback
失败自动恢复,后台记录失败请求,定时重发。通常用于消息通知操作。
- Forking
并行调用多个服务器,只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作,但需要浪费更多服务资源。
- Broadcast
广播调用所有提供者,逐个调用,任意一台报错则报错。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
更多推荐
所有评论(0)