标签：无限循环   生产   log   压力   service   公司   city   做了   云主机   

简介

记录一个项目的技术实现，主要谈这个项目的大请求的高并发处理这一块。这个项目最终通过多种技术组合，达到削峰填谷地秒级分布式计算大请求的能力，且各服务/接口间的熔断和自动恢复避免了某1个挂起的服务使得其他服务挂起的单点故障。这个项目申请了多份专利

背景

其实项目整体的技术选型本身是一次很有意思的经历，里面有太多的故事（技术访谈、技术调研、多套方案的POC、小组讨论、确认技术选型、异地出差做项目调研、跨部门确认技术选型、向各技术部门领导通报技术可行性研究、协助兄弟部门技术提升等），最有意思的是兄弟部门架构师（已离职）的一席话：这个项目已经好多波人找我调研了，其实有方案一直不能落地，希望你们能搞定！当时，我的头顶有几只乌鸦飞过……。几百人IT团队的架构师都推不动，我们能量有那么大吗。最后生产实践证明：相比之下，我们的方案更加轻快、更加流程化、更加既见既所得、且一处配置处处一致

为了控制文章的篇幅，此文只说明大请求高并发的技术实现方案

业务场景

1. 在1次业务请求里：需要处理1~10+个对象。这1~10+个对象在被处理时，会共使用同1张300~700K的图片
2. 请求里的1个对象被处理的步骤：
   1）获取对应的Html模板，每分模板大概70K左右
   2）Html模板的velocity引擎参数替换
   3）Html转PDF
   4）向第三方上传PDF和图片，作电子签名
   5）将签名的PDF上传到云存储平台，得到fileid
   6）将签名的fileid + 由业务同事配置的印章信息，调用第三方接口，作电子印章
3. 业务同事会在页面上新增、修改Html模板。换言之，模板不能是项目的资源文件

技术说明

1. 如果需要使用MQ，需要使用集团基于RocketMq封装的MQ，消息体最大支持128K
2. 业务高峰时300+tps。后面测试同事反馈：压测时他们更狠，用了1w+的瞬时并发压测4台机器，依然ok
3. 1次业务请求需在5秒内处理完毕并返回结果。生产数据表明：1个对象被处理的总时间基本落在300毫秒~1.5秒之间，而由于是分布式计算，因此1次请求的总耗时≈1个对象的总耗时（木桶效应：请求中最耗时的那1个对象）
4. 当时这个项目所属的系统没有跑在微服务，而是跑在云主机上
   换言之，这个系统的集群会run其他的业务功能
   再换言之，不能因为这个高并发的项目让集群里的机器瘫痪，影响到其它同样重要的业务逻辑的运行

方案

服务 = 请求持久化 + 分布式计算 + MQ异步通知

实现

请求持久化

示意图

说明

• 流程说明（为避免并发因素，下文的执行顺序不能调换）：

1. 对请求A里的对象A、B做必要性的参数检查。检验失败立马返回错误信息
2. 在分布式环境下生成唯一的请求编号reqId。参见之前写的一篇文章: 分布式UUID的生成
3. 将当前请求信息(主要是reqId、请求的初始处理状态)写入Oracle
4. 在Redis中记录基于reqId的分布式锁，控制后面多实例间的并发。hset-->reqId(key):1(value)
5. 分别给对象A、B定义3个核心属性：
   1）当前对象所属请求的reqId
   2）对象编号。生成编号的方法和生成reqId的一致
   3）对象持久化的时间（当前时间）
6. 通过上一步，得到reqId和所有对象编号的对应关系，将对应关系持久化到Redis中。hset-->reqId(key):List<对象编号>(value)
7. 将对象A、B（含图片）持久化到Redis队列中，或则数据库中。说明：
   • 配置Redis的Queue深度为2000（可动态调整）
   • 若发现队列满了，则将当前对象持久化到Oracle中作二级缓存，并在Redis中累加二级缓存的对象数: redis.incrby("SL_CACHE",1);
   • 若Redis记录的二级缓存对象数大于0：后续请求的对象直接写Oracle，确保Redis队列和Oracle二级缓存队列保持顺序的一致性
   • 若发现队列未满且二级缓存对象数不大于0，则将当前对象持久化到Redis的Queue中
8. 返回调用方reqId

• 其他说明：

  Redis读的速度是11万次/s,写的速度是8.1万次/s。每1次写的速度小于0.0125毫秒，如果把应用层和Redis之间的网络消耗算在内，最大应该是1个毫秒级。如果1次请求有10个对象的持久化，最大也就是10个毫秒左右。加上Oracle的1次请求(不是请求里的对象)的持久化时间，整个持久化时间大概20~50ms左右，调用方可以快速得到reqId

分布式计算、MQ通知

示意图

说明

• 流程说明：

1. 集群里的每台实例开启4个无限循环的线程。下面的步骤都是在1个线程中执行
2. 当前线程判断是否需要将二级缓存的对象补充到Redis队列（需控制并发，避免重复载入二级缓存）。判断依据：
   1） 队列深度小于50%
   2） 二级缓存对象数大于0
3. 从Redis队列中获取的对象若为空，睡300毫秒后，再继续从第2步开始
4. 和当前时间比较，若对象持久化的时间已经超过120秒了，则立马跳到第2步开始
5. 处理对象（执行业务逻辑），这一步涉及熔断。在标准web应用中通过AOP实现了一版，切换到微服务后，利用Hystrix组件实现了熔断。这两版虽然是不同的实现，但是控制逻辑一致，示意图中对熔断逻辑做了说明
6. 将当前对象的处理结果（Map），回写到Redis中。对象编号(key):处理结果(value)
7. 通过当前对象绑定的reqId，从Redis中取得reqId和所有对象编号的对应关系，在Redis中查询每个对象编号的处理结果（Map）。若某个对象编号没有处理结果，表示该对象处理中或则没有处理，则跳到第2步开始
8. 当前请求的所有对象处理完成后，就可以将所有对象的处理结果（Map）封装成MQ，异步通知调用方。同1个请求的不同对象，可能会被不同实例的线程处理，因此只能让一个线程获得上文提到的基于reqId的分布式锁来发送MQ消息，方法：若某1个线程执行redis.del(reqId)的返回值大于0，则获取到分布式锁

FAQ

汇总一下之前小伙伴的疑问：

1. 分别对1次业务请求的n个对象，发起n次请求？

   不行。1次请求拆成n次Http请求调用，每次调用又带着300~700K的图片的话，在高并发下，千兆网卡可能吃不消（何况很多实例都是虚拟化的，多台实例共用同1台物理机器，多台实例共用同1张网卡，更会加重这种影响）。我的猜想没有错：有一次UIOC事件（其他兄弟的另1个项目）就是因为并发过高，网卡挂起，网卡间断性的发网络请求

2. 用MQ的方式通知集群处理业务请求？

   不行。 集团的1条MQ消息，容量最大是128K，而请求中的图片就有300~600K

3. 同步接口来处理业务请求？

   不行。1个对象的处理时间若是700ms，1个请求的10个对象的处理时间是7秒，超出了1个请求2秒得到结果的要求

4. 同步接口 + ExecutorService线程池并行处理业务请求里的各个对象？

   不行。主要是两个方面：
   1）由于涉及PDF流的运算，会消耗大量内存，为了不影响其他的业务逻辑的运行，必须限定线程池的个数和队列深度。若不限定，那么大的图片存储在内存中很快会OOM
   2）在高并发下，线程数和队列深度一旦限定，有些请求因达到线程池的限制会被直接拒绝。同时，同1个请求10+左右的对象，可能会分m批运行（m=10/线程数），若每批运行时间是700ms，会有超过整个请求的处理时间在2秒内的限制的可能

5. 这个项目为什么一定要用异步接口呢？

   作为服务方，尽量不成为公司整个业务流程的性能瓶颈节点。 调用方与服务方的网络连接越快结束越好，避免服务方运算速度变慢（比如YGC、OGC、FGC、系统中其他耗性能的功能running中等），而导致调用方HTTP连接的等待，如果此时调用方没有配置超时时间，会发生灾难性的贯穿性的雪崩效应。同时鉴于单个对象的处理链条长，PDF流运算较耗性能，如果几千个对象同时同步的在服务方处理，服务方必然会资源耗尽。所以这个项目需要通过异步队列的形式，削峰填谷

6. 不考虑用MongoDB来替代Oracle的写操作？

   有考虑过，不过这个项目所属的系统没有MongoDB，需要预算审批。如果替代过后的好处:
   1）减轻Oracle的写压力
   2）由于磁盘以bson存储，易于扩展监控类字段
   3）通过MongoDB优秀的写性能，可以减少单个对象的处理时间
   由于1次请求整体响应时间在1秒左右，已经达到5秒内的要求，性能过得去，所以没有申请这笔预算

7. 为什么不直接将对象持久化到Redis中，而要用数据库做二级缓存呢？

   主要是担心海量并发时，Redis的队列深度不控制，会将Redis撑爆。毕竟为了读写效率，每个对象都会存储300~700K的图片。如果1个请求有10个对象，则会存7M，48G的Redis总共存储7021个请求，若按照300tps且来不及消费Redis队列的话，最快23秒就会将Redis爆掉。因此，队列深度是2000的话，最大占用Redis容量是1.3G=2000*700/1024/1024

8. 为什么每台实例只开启4个线程？

   当时测试环境压测的主要的环境指标：申请和生产环境同样的CPU和内存，每次压测的处理对象一样。线程数从1配置到10，主要考核2个核心指标：每秒处理的对象数、每个对象处理的耗时。不难看出这2个指标是互为倒数关系，数学上分别是直线和双曲线，他们一定在第一象限有个交点，这个交点就是4。4个线程时，这两个指标是最好的。其实也不难理解，在内存足够的情况下，影响线程性能的就是CPU，而服务器的CPU是四核的，每个核处理1个用户线程是最佳的

9. 为什么Redis队列里的对象超过120秒后丢弃？二级缓存只取60秒内的数据？

   1）文中提到的各种阈值，它们之间是有联系的，是通过计算得到的。比如：这里的60、120：队列深度（2000）低于50%时，取1000个对象补充；而每个对象120秒就会被丢弃，所以只用取60秒内的数据；当然这也和集群中的实例数有关。因每家公司集群环境不一样，阈值配置的具体值不深入讨论
   2） 对象之所以要有过期时间而被丢弃，主要是为了当数据积压发生时（队列生产者的生产的速度比消费者消费的速度快），避免新的请求迟迟得不到消费
   3） 生产事件：截止到2019.06，这种情况生产环境一共出现3次，第1次出现这个情况时没有这个特性，运维同事又迟迟没有Redis的操作权限，也不敢flush数据导致加重了业务影响----集群一直消费很早之前（半小时、1个小时之前）的请求。其实这个超时丢弃的特性早已报备并计划上线，只不过计划赶不上变化。第2、3次出现这个情况时，因为有了这个特性，集群进行了自我修复，基本无感知。至于这3次情况产生的根源性原因各不相同，都不是因我们的服务自身而起，虽不是我们的锅，但毕竟我们可以做到更好，减轻别人黑锅对我们的影响，你说呢？

10. 丢弃的对象后面会补偿处理吗？

    不会，业务上不需要。调用我们服务的属于App交互类的请求，接口上保持幂等性即可

高并发分布式计算-生产实践

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原文地址：https://www.cnblogs.com/jacobus/p/11087250.html