★微服务系列

微服务1：微服务及其演进史
微服务2：微服务全景架构
微服务3：微服务拆分策略
微服务4：服务注册与发现
微服务5：服务注册与发现（实践篇）
微服务6：通信之网关
微服务7：通信之RPC
微服务8：通信之RPC实践篇（附源码）
微服务9：服务治理来保证高可用
微服务10：系统服务熔断、限流
微服务11：熔断、降级的Hystrix实现（附源码）
微服务12：流量策略
微服务13：云基础场景下流量策略实现原理

1 背景

在复杂的互联网场景中，不可避免的会出现请求失败的情况。
从程序的的响应结果来看，一般是Response返回5xx状态的错误；从用户的角度去看，一般是请求结果不符合预期，即操作失败（如转账失败、下单失败、信息获取不到等）。
偶发的不可避免的5xx请求错误，产生的原因有很多种，比如：

• 网络延迟或者抖动
• 服务器资源不足（CPU、内存走高、连接池满）
• 服务器故障
• 符合某些特定条件下的服务程序bug（大都非必现）
  

2 系统稳定性等级划分

大部分服务容忍低频、偶发的5xx错误，并使用可用性级别来衡量系统的健壮性，级别系数越高，健壮性越好，如下：

等级描述	故障时长（年）	可用行等级
基本可用性	87.6h	99%
较高可用	8.8h	99.9%
非常高的可用性（大部分故障可自动恢复）	52m	99.99%
极高可用性	5m	99.999%

对于强系统可靠性、强结果预期性 要求的系统，如转账、下单、付款，即使微小的可用性降级也是不可接受，用户强烈需要接收到正确的结果。
可以想想你付款的时候发现付款失败有多么惊慌，订外卖的时候获取信息失败有多么沮丧，这些都是用户痛点。

3 异常的治理手段

3.1 采用异常重试实现故障恢复

通过上面的故障原因分析我们知道，排除了必现的程序逻辑错误，大部分环境导致的错误是可以通过重试进行恢复的。
治理的手段主要是采用 异常重试 来实现的，通过重试负载到健康实例上（实例越多重试成功率越高），降低用户感知到的故障频率。

执行过程说明

• 这边以示例服务 Svc-A 向 Svc-B 发起访问为例子。
• 第1次执行失败之后，根据策略，间隔25ms之后发起第2次请求。
• 会看到有两条日志，日志的trace_id 一致，说明他是同一个调用过程（1个调用过程，包含2次请求，首发1次与重试1次）
• 请求方为同一个实例 Svc-A-Instance1，说明请求发起方一致。
• 被请求方发生了变动，说明调度到新的实例（Svc-B-Instance1 到 Svc-B-Instance2）。
• 返回正常的 200 。

因为我们的负载均衡模式默认是RR，所以实例越多，实际上重试成功的概率会越高。比如有50个实例，其中一个实例出故障，导致执行返回5xx，那么第二次请求的时候一般来说会有 49/50 的成功概率。如下图：

3.2 策略实现（Service Mesh方案）

注释比较清晰了，这边就不解释了。

# VirtualService
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: xx-svc-b-vs
  namespace: kube-ns-xx
spec:
  hosts:
  - svc_b.google.com # 治理发往 svc-b 服务的流量
  http:
  - match:  # 匹配条件的流量进行治理
    - uri:
        prefix: /v1.0/userinfo   # 匹配路由前缀为 /v1.0/userinfo 的，比如 /v1.0/userinfo/1305015
    retries:
      attempts: 1  # 重试一次
      perTryTimeout: 1s  # 首次调用和每次重试的超时时间
      retryOn: 5xx  # 重试触发的条件
    timeout: 2.5s  #  请求整体超时时间为2.5s，无论重试多少次，超过该时间就断开。
    route:
    - destination:
        host: svc_b.google.com
      weight: 100
  - route:  # 其他未匹配的流量默认不治理，直接流转
    - destination:
        host: svc_c.google.com
      weight: 100

4 总结

云基础场景下的治理手段各种各样，这边讲解了初级版的异常重试，让用户有一个更优良的使用环境。
后续的章节我们逐一了解下超时保护、故障注入、熔断限流、异常驱逐等高级用法。

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