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浅谈对微服务中熔断和降级的理解

一.前言 在股票市场,熔断这个词大家都不陌生,是指当股指波幅达到某个点后,交易所为控制风险采取的暂停交易措施。相应的,服务熔断一般是指软件系统中,由于某些原因使得服务出现了过载现象,为防止造成整个系统故障,从而采用的一种保护措施,所以很多地方把熔断亦称为过载保护。大家都见过女生旅行吧,大号的旅行箱是必备物,平常走走近处绰绰有余,但一旦出个远门,再大的箱子都白搭了,怎么办呢?常见的情景就是把物品拿出来分分堆,比了又比,最后一些非必需品的就忍痛放下了,等到下次箱子够用了,再带上用一用。而服务降级,就是这么回事,整体资源快不够了,忍痛将某些服务先关掉,待渡过难关,再开启回来。 二.熔断 当下游的服务因为某种原因突然变得不可用或响应过慢,上游服务为了保证自己整体服务的可用性,不再继续调用目标服务,直接返回,快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。需要说明的是熔断其实是一个框架级的处理,那么这套熔断机制的设计,基本上业内用的是断路器模式,如Martin Fowler提供的状态转换图如下所示 最开始处于closed状态,一旦检测到错误到达一定阈值,便转为open状态; 这时候会有个 rese...

支撑阿里 99% 数据开发的 DataWorks 在技术架构变革方面的实践

DataWorks 是阿里巴巴自主研发,支撑阿里巴巴经济体 99% 数据业务建设和治理,每天数万名数据开发和算法开发工程师在使用。 从 2010 年起步到目前的版本,经历了多次技术变革和架构升级,也遗留了大量的历史包袱。技术的创新和业务的发展,相辅相成但也互为掣肘。存在需求接入慢,代码牵一发而动全身,环境复杂等问题,沉疴已久。历次迭代均未从根基上升级 DataWorks ,仅仅是一些性能提升、工程结构的优化,减少了重复代码等,并未促成根本性的技术革命。 本文将探讨如何通过当前大热的微服务架构,来改变 DataWorks 平台的现实问题,从繁杂的工程中探索出一条切实可行的技术架构变革之路。 痛点 让我们先来谈谈 DataWorks 当前遇到了哪些痛点,这些痛点是倒逼着我们进行技术变革的源动力。 沉重的历史包袱 首先要提的就是历史原因遗留的各种问题, DataWorks 历史上多个版本同步开发,前后端技术栈多次变革,应用一旦上线就很难废弃,一个对外暴露的 API ,很可能是 5 年前开发的,但依然有业务在依赖,通常情况下连这些古老业务的负责人都找不到了。当我们的服务正常运行的时候,无人搭理...

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