微服務(wù)架構(gòu)中四大利器的用法示例

這篇文章主要介紹了微服務(wù)架構(gòu)中四大利器的用法示例，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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概述

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用發(fā)展到今天，從單體應(yīng)用架構(gòu)到 SOA 以及今天的微服務(wù)，隨著微服務(wù)化的不斷升級(jí)進(jìn)化，服務(wù)和服務(wù)之間的穩(wěn)定性變得越來(lái)越重要，分布式系統(tǒng)之所以復(fù)雜，主要原因是分布式系統(tǒng)需要考慮到網(wǎng)絡(luò)的延時(shí)和不可靠，微服務(wù)很重要的一個(gè)特質(zhì)就是需要保證服務(wù)冪等，保證冪等性很重要的前提需要分布式鎖控制并發(fā)，同時(shí)緩存、降級(jí)和限流是保護(hù)微服務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性的三大利器。

隨著業(yè)務(wù)不斷的發(fā)展，按業(yè)務(wù)域的劃分子系統(tǒng)越來(lái)越多，每個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)都需要緩存、限流、分布式鎖、冪等工具組件， distributed-tools 組件(暫未開源)正式包含了上述分布式系統(tǒng)所需要的基礎(chǔ)功能組件。
distributed-tools 組件基于 tair、redis 分別提供了 2 個(gè) springboot starter ，使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單。
以使用緩存使用 redis 為例， application.properties 添加如下配置：
redis.extend.hostName=127.0.0.1
redis.extend.port=6379
redis.extend.password=pwdcode
redis.extend.timeout=10000

redis.idempotent.enabled=true
接下來(lái)的篇幅，重點(diǎn)會(huì)介紹一下緩存、限流、分布式鎖、冪等的使用方式。

緩存

緩存的使用可以說(shuō)無(wú)處不在，從應(yīng)用請(qǐng)求的訪問(wèn)路徑來(lái)看，用戶 user -> 瀏覽器緩存 -> 反向代理緩存-> WEB服務(wù)器緩存 -> 應(yīng)用程序緩存 -> 數(shù)據(jù)庫(kù)緩存等，幾乎每條鏈路都充斥著緩存的使用，緩存最直白的解釋就是“用空間換時(shí)間”的算法。緩存就是把一些數(shù)據(jù)暫時(shí)存放于某些地方，可能是內(nèi)存，也有可能硬盤。總之，目的就是為了避免某些耗時(shí)的操作。我們常見(jiàn)的耗時(shí)的操作，比如數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢、一些數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果，或者是為了減輕服務(wù)器的壓力。其實(shí)減輕壓力也是因查詢或計(jì)算，雖然短耗時(shí)，但操作很頻繁，累加起來(lái)也很長(zhǎng)，造成嚴(yán)重排隊(duì)等情況，服務(wù)器抗不住。

distributed-tools 組件提供了一個(gè) CacheEngine 接口，基于 Tair、Redis 分別有不同的實(shí)現(xiàn)，具體 CacheEngine 定義如下：
    public String get(String key);

   /**
    * 獲取指定的key對(duì)應(yīng)的對(duì)象,異常也會(huì)返回null
    *
    * @param key
    * @param clazz
    * @return
    */
   public <T> T get(String key, Class<T> clz);

   /**
    * 存儲(chǔ)緩存數(shù)據(jù),忽略過(guò)期時(shí)間
    *
    * @param key
    * @param value
    * @return
    */
   public <T extends Serializable> booleanput(String key, T value);

   /**
    * 存儲(chǔ)緩存數(shù)據(jù)
    *
    * @param key
    * @param value
    * @param expiredTime
    * @param unit
    * @return
    */
   public <T extends Serializable> booleanput(String key, T value, int expiredTime, TimeUnit unit);

   /**
    * 基于key刪除緩存數(shù)據(jù)
    *
    * @param key
    * @return
    */
   publicbooleaninvalid(String key);

get 方法針對(duì) key 進(jìn)行查詢， put 存儲(chǔ)緩存數(shù)據(jù)， invalid 刪除緩存數(shù)據(jù)。

限流

在分布式系統(tǒng)中，尤其面對(duì)一些秒殺、瞬時(shí)高并發(fā)場(chǎng)景，都需要進(jìn)行一些限流措施，保證系統(tǒng)的高可用。通常來(lái)說(shuō)限流的目的是通過(guò)對(duì)并發(fā)訪問(wèn)/請(qǐng)求進(jìn)行限速，或者一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的的請(qǐng)求進(jìn)行限速來(lái)保護(hù)系統(tǒng)，一旦達(dá)到限制速率則可以 拒絕服務(wù)（定向到錯(cuò)誤頁(yè)或告知資源沒(méi)有了）、排隊(duì) 或 等待（比如秒殺、評(píng)論、下單）、降級(jí)（返回托底數(shù)據(jù)或默認(rèn)數(shù)據(jù)，如商品詳情頁(yè)庫(kù)存默認(rèn)有貨）。

常見(jiàn)的一些限流算法包括固定窗口、滑動(dòng)窗口、漏桶、令牌桶，distributed-tools 組件目前基于計(jì)數(shù)器只實(shí)現(xiàn)了固定窗口算法，具體使用方式如下：
 /**
    * 指定過(guò)期時(shí)間自增計(jì)數(shù)器，默認(rèn)每次+1，非滑動(dòng)窗口
    *
    * @param key 計(jì)數(shù)器自增key
    * @param expireTime 過(guò)期時(shí)間
    * @param unit  時(shí)間單位
    * @return
    */
   publiclongincrCount(String key, int expireTime, TimeUnit unit);

   /**
    * 指定過(guò)期時(shí)間自增計(jì)數(shù)器,單位時(shí)間內(nèi)超過(guò)最大值rateThreshold返回true，否則返回false
    *
    * @param key 限流key
    * @param rateThreshold 限流閾值
    * @param expireTime 固定窗口時(shí)間
    * @param unit 時(shí)間單位
    * @return
    */
   publicbooleanrateLimit(final String key, finalint rateThreshold, int expireTime, TimeUnit unit);
基于 CacheEngine 的 rateLimit 方法可以實(shí)現(xiàn)限流， expireTime 只能設(shè)定固定窗口時(shí)間，非滑動(dòng)窗口時(shí)間。
另外 distributed-tools 組件提供了模板 RateLimitTemplate 可以簡(jiǎn)化限流的易用性，可以直接調(diào)用 RateLimitTemplate 的 execute 方法處理限流問(wèn)題。
 /**
    * @param limitKey 限流KEY
    * @param resultSupplier 回調(diào)方法
    * @param rateThreshold 限流閾值
    * @param limitTime 限制時(shí)間段
    * @param blockDuration 阻塞時(shí)間段
    * @param unit 時(shí)間單位
    * @param errCodeEnum 指定限流錯(cuò)誤碼
    * @return
    */
   public <T> T execute(String limitKey, Supplier<T> resultSupplier, long rateThreshold, long limitTime,
                        long blockDuration, TimeUnit unit, ErrCodeEnum errCodeEnum){
       boolean blocked = tryAcquire(limitKey, rateThreshold, limitTime, blockDuration, unit);
       if (errCodeEnum != null) {
           AssertUtils.assertTrue(blocked, errCodeEnum);
       } else {
           AssertUtils.assertTrue(blocked, ExceptionEnumType.ACQUIRE_LOCK_FAIL);
       }

       return resultSupplier.get();
   }
另外 distributed-tools 組件還提供了注解 @RateLimit 的使用方式，具體注解 RateLimit 定義如下：
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
@Documented
public @interface RateLimit {

   /**
    * 限流KEY
    */
   String limitKey();

   /**
    * 允許訪問(wèn)的次數(shù)，默認(rèn)值MAX_VALUE
    */
   longlimitCount()default Long.MAX_VALUE;

   /**
    * 時(shí)間段
    */
   longtimeRange();

   /**
    * 阻塞時(shí)間段
    */
   longblockDuration();

   /**
    * 時(shí)間單位，默認(rèn)為秒
    */
   TimeUnit timeUnit()default TimeUnit.SECONDS;
}
基于注解的方式限流使用代碼如下：
@RateLimit(limitKey = "#key", limitCount = 5, timeRange = 2, blockDuration = 3, timeUnit = TimeUnit.MINUTES)
public String testLimit2(String key){
   ..........
   return key;
}
任何方法添加上述注解具備了一定的限流能力(具體方法需要在 spring aop 指定攔截范圍內(nèi))，如上代碼表示以參數(shù) key 作為限流 key ，每 2 分鐘請(qǐng)求次數(shù)不超過(guò) 5 次，超過(guò)限制后阻塞 3 分鐘。
分布式鎖

在 Java 單一進(jìn)程中通過(guò) synchronized 關(guān)鍵字和 ReentrantLock 可重入鎖可以實(shí)現(xiàn)在多線程環(huán)境中控制對(duì)資源的并發(fā)訪問(wèn)，通常本地的加鎖往往不能滿足我們的需要，我們更多的面對(duì)場(chǎng)景是分布式系統(tǒng)跨進(jìn)程的鎖，簡(jiǎn)稱為分布式鎖。分布式鎖實(shí)現(xiàn)手段通常是將鎖標(biāo)記存在內(nèi)存中，只是該內(nèi)存不是某個(gè)進(jìn)程分配的內(nèi)存而是公共內(nèi)存如 Redis、Tair ，至于利用數(shù)據(jù)庫(kù)、文件等做鎖與單機(jī)的實(shí)現(xiàn)是一樣的，只要保證標(biāo)記能互斥就行。分布式鎖相對(duì)單機(jī)進(jìn)程的鎖之所以復(fù)雜，主要原因是分布式系統(tǒng)需要考慮到網(wǎng)絡(luò)的延時(shí)和不可靠。

 distributed-tools 組件提供的分布式鎖要具備如下特性：

  • 互斥性:同本地鎖一樣具有互斥性，但是分布式鎖需要保證在不同節(jié)點(diǎn)進(jìn)程的不同線程的互斥。

  • 可重入性:同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的同一個(gè)線程如果獲取了鎖之后那么也可以再次獲取這個(gè)鎖。

  • 鎖超時(shí):和本地鎖一樣支持鎖超時(shí)，防止死鎖，通過(guò)異步心跳 demon 線程刷新過(guò)期時(shí)間，防止特殊場(chǎng)景(如 FGC 死鎖超時(shí))下死鎖。

  • 高性能、高可用:加鎖和解鎖需要高性能，同時(shí)也需要保證高可用防止分布式鎖失效，可以增加降級(jí)。

  • 支持阻塞和非阻塞:同 ReentrantLock 一樣支持 lock 和 trylock 以及 tryLock ( long timeOut )。

  • 公平鎖和非公平鎖(不支持):公平鎖是按照請(qǐng)求加鎖的順序獲得鎖，非公平鎖就相反是無(wú)序的，目前 distributed-tools 組件提供的分布式鎖不支持該特性。

distributed-tools 組件提供的分布式鎖，使用起來(lái)非常簡(jiǎn)單，提供了一個(gè)分布式鎖模板：DistributedLockTemplate ，可以直接調(diào)用模板提供的靜態(tài)方法(如下)：
 /**
    * 分布式鎖處理模板執(zhí)行器
    *
    * @param lockKey 分布式鎖key
    * @param resultSupplier 分布式鎖處理回調(diào)
    * @param waitTime 鎖等待時(shí)間
    * @param unit 時(shí)間單位
    * @param errCodeEnum 指定特殊錯(cuò)誤碼返回
    * @return
    */
   public static <T> T execute(String lockKey, Supplier<T> resultSupplier, long waitTime, TimeUnit unit,
                               ErrCodeEnum errCodeEnum){
       AssertUtils.assertTrue(StringUtils.isNotBlank(lockKey), ExceptionEnumType.PARAMETER_ILLEGALL);
       boolean locked = false;
       Lock lock = DistributedReentrantLock.newLock(lockKey);
       try {
           locked = waitTime > 0 ? lock.tryLock(waitTime, unit) : lock.tryLock();
       } catch (InterruptedException e) {
           throw new RuntimeException(String.format("lock error,lockResource:%s", lockKey), e);
       }
       if (errCodeEnum != null) {
           AssertUtils.assertTrue(locked, errCodeEnum);
       } else {
           AssertUtils.assertTrue(locked, ExceptionEnumType.ACQUIRE_LOCK_FAIL);
       }
       try {
           return resultSupplier.get();
       } finally {
           lock.unlock();
       }
   }

冪等

在分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)中冪等性設(shè)計(jì)中十分重要的，尤其在復(fù)雜的微服務(wù)中一套系統(tǒng)中包含了多個(gè)子系統(tǒng)服務(wù)，而一個(gè)子系統(tǒng)服務(wù)往往會(huì)去調(diào)用另一個(gè)服務(wù)，而服務(wù)調(diào)用服務(wù)無(wú)非就是使用 RPC 通信或者 restful ，分布式系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)延時(shí)或中斷是避免不了的，通常會(huì)導(dǎo)致服務(wù)的調(diào)用層觸發(fā)重試。具有這一性質(zhì)的接口在設(shè)計(jì)時(shí)總是秉持這樣的一種理念：調(diào)用接口發(fā)生異常并且重復(fù)嘗試時(shí)，總是會(huì)造成系統(tǒng)所無(wú)法承受的損失，所以必須阻止這種現(xiàn)象的發(fā)生。

冪等通常會(huì)有兩個(gè)維度：
1. 空間維度上的冪等，即冪等對(duì)象的范圍，是個(gè)人還是機(jī)構(gòu)，是某一次交易還是某種類型的交易。
2. 時(shí)間維度上的冪等，即冪等的保證時(shí)間，是幾個(gè)小時(shí)、幾天還是永久性的。
在實(shí)際系統(tǒng)中有很多操作，不管操作多少次，都應(yīng)該產(chǎn)生一樣的效果或返回相同的結(jié)果。以下這些應(yīng)用場(chǎng)景也是通常比較常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景：
1. 前端重復(fù)提交請(qǐng)求，且請(qǐng)求數(shù)據(jù)相同時(shí)，后臺(tái)需要返回對(duì)應(yīng)這個(gè)請(qǐng)求的相同結(jié)果。
2. 發(fā)起一次支付請(qǐng)求，支付中心應(yīng)該只扣用戶賬戶一次錢，當(dāng)遇到網(wǎng)絡(luò)中斷或系統(tǒng)異常時(shí)，也應(yīng)該只扣一次錢。
3. 發(fā)送消息，同樣內(nèi)容的短信發(fā)給用戶只發(fā)一次。
4. 創(chuàng)建業(yè)務(wù)訂單，一次業(yè)務(wù)請(qǐng)求只能創(chuàng)建一個(gè)，重試請(qǐng)求創(chuàng)建多個(gè)就會(huì)出大問(wèn)題。
5. 基于 msgId 的消息冪等處理。
在正式使用 distributed-tools 組件提供的冪等之前，我們先看下 distributed-tools 冪等組件的設(shè)計(jì)。

微服務(wù)架構(gòu)中四大利器的用法示例

冪等 key 提取能力：獲取唯一冪等 key

冪等 key 的提取支持 2 中注解：IdempotentTxId、IdempotentTxIdGetter，任意方法添加以上 2 注解，即可提取到相關(guān)冪等 key ，前提條件是需要將 Idempotent 注解添加相關(guān)需要冪等的方法上。

如果單純使用冪等模板進(jìn)行業(yè)務(wù)處理，需要自己設(shè)置相關(guān)冪等key，且要保證其唯一性。

分布式鎖服務(wù)能力：提供全局加鎖、解鎖的能力

distributed-tools 冪等組件需要使用自身提供的分布式鎖功能，保證其并發(fā)唯一性， distributed-tools 提供的分布式鎖能夠提供其可靠、穩(wěn)定的加鎖、解鎖能力。

高性能的寫入、查詢能力：針對(duì)冪等結(jié)果查詢與存儲(chǔ)

distributed-tools 冪等組件提供了基于 tair 、 redis 的存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)，同時(shí)支持自定義一級(jí)、二級(jí)存儲(chǔ)通過(guò) spring 依賴注入到 IdempotentService ，建議 distributed-tools 冪等存儲(chǔ)結(jié)果一級(jí)存儲(chǔ) tair mdb ，二級(jí)存儲(chǔ)ldb或者 tablestore ，一級(jí)存儲(chǔ)保證其高性能，二級(jí)存儲(chǔ)保證其可靠性。

二級(jí)存儲(chǔ)并行查詢會(huì)返回查詢最快的冪等結(jié)果。
二級(jí)存儲(chǔ)并行異步寫入，進(jìn)一步提高性能。
高可用的冪等寫入、查詢能力：冪等存儲(chǔ)出現(xiàn)異常，不影響業(yè)務(wù)正常流程，增加容錯(cuò)
distributed-tools 冪等組件支持二級(jí)存儲(chǔ)，為了保證其高可用，畢竟二級(jí)存儲(chǔ)出現(xiàn)故障的概率太低，不會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)上不可用，如果二級(jí)存儲(chǔ)同時(shí)出現(xiàn)故障，業(yè)務(wù)上做了一定的容錯(cuò)，針對(duì)不確定性的異常采取重試策略，會(huì)執(zhí)行具體冪等方法。
一級(jí)存儲(chǔ)與二級(jí)存儲(chǔ)的寫入與查詢處理進(jìn)行隔離，任何一級(jí)存儲(chǔ)的異常不會(huì)影響整體業(yè)務(wù)執(zhí)行。
在了解了 distributed-tools 組件冪等之后，接下來(lái)我們來(lái)看下如何去使用冪等組件，首先了解下 common-api 提供的冪等注解,具體冪等注解使用方式如下：

微服務(wù)架構(gòu)中四大利器的用法示例

冪等攔截器獲取冪等 ID 的優(yōu)先級(jí)：
  1. 首先判斷 Idempotent 的 spelKey 的屬性是否為空，如果不為空會(huì)根據(jù) spelKey 定義的 spring 表達(dá)式生成冪等 ID 。
  2. 其次判斷參數(shù)是否包含 IdempotentTxId 注解，如果有 IdempotentTxId ，會(huì)直接獲取參數(shù)值生成冪等 ID 。
  3. 再次通過(guò)反射獲取參數(shù)對(duì)象屬性是否包含 IdempotentTxId 注解，如果對(duì)象屬性包含 IdempotentTxId 注解會(huì)獲取該參數(shù)對(duì)象屬性生成冪等 ID 。
  4. 最后以上三種情況仍未獲取到冪等 ID ，會(huì)進(jìn)一步通過(guò)反射獲取參數(shù)對(duì)象的 Method 是否定義 IdempotentTxIdGetter 注解，如果包含該注解則通過(guò)反射生成冪等 ID 。
代碼使用示例：
    @Idempotent(spelKey = "#request.requestId", firstLevelExpireDate = 7，secondLevelExpireDate = 30)
   publicvoidexecute(BizFlowRequest request){
      ..................
   }
如上述代碼表示從 request 獲取 requestId 作為冪等 key ，一級(jí)存儲(chǔ)有效期 7 天，二級(jí)存儲(chǔ)有效期 30 天。
distributed-tools 除了可以使用冪等注解外，冪等組件還提供了一個(gè)通用冪等模板 IdempotentTemplate ，使用冪等模板的前提必須設(shè)置 tair.idempotent.enabled=true或者redis.idempotent.enabled=true ，默認(rèn)為 false ，同時(shí)需要指定冪等結(jié)果一級(jí)存儲(chǔ)，冪等結(jié)果存儲(chǔ)為可選項(xiàng)配置。
具體使用冪等模板 IdempotentTemplate 的方法如下：
/**
    * 冪等模板處理器
    *
    * @param request 冪等Request信息
    * @param executeSupplier 冪等處理回調(diào)function
    * @param resultPreprocessConsumer 冪等結(jié)果回調(diào)function 可以對(duì)結(jié)果做些預(yù)處理
    * @param ifResultNeedIdempotence 除了根據(jù)異常還需要根據(jù)結(jié)果判定是否需要冪等性的場(chǎng)景可以提供此參數(shù)
    * @return
    */
   public R execute(IdempotentRequest<P> request, Supplier<R> executeSupplier,
                    Consumer<IdempotentResult<P, R>> resultPreprocessConsumer, Predicate<R> ifResultNeedIdempotence){

     ........
   }
request：
冪等參數(shù) IdempotentRequest 組裝，可以設(shè)置冪等參數(shù)和冪等唯一 ID 。
executeSupplier：
具體冪等的方法邏輯，比如針對(duì)支付、下單接口，可以通過(guò) JDK8 函數(shù)式接口 Supplier Callback 進(jìn)行處理。
resultBiConsumer：
冪等返回結(jié)果的處理，該參數(shù)可以為空，如果為空采取默認(rèn)的處理，根據(jù)冪等結(jié)果，如果成功、不可重試的異常錯(cuò)誤碼，直接返回結(jié)果，如果失敗可重試異常錯(cuò)誤碼，會(huì)進(jìn)行重試處理。
如果該參數(shù)值不為空，可以針對(duì)返回冪等結(jié)果進(jìn)行特殊邏輯處理設(shè)置 ResultStatus(ResultStatus 包含三種狀態(tài)包括成功、失敗可重試、失敗不可重試)。

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