断路器背景

微服务连锁故障场景

在分布式环境中，各个微服务相互调用，当某些情况下，比如后端中间件服务故障、第三方服务中断导致某个服务无限期不可用，短时间无法恢复，则可能会导致连锁故障，最终影响压垮整个业务集群

断路器与重试

断路器模式不同于重试模式，重试模式是使应用程序可以重试操作以期望它会成功，而断路器模式是防止应用程序执行一个可能失败的操作，减少执行可能失败操作的CPU、内存、线程等资源的浪费，从而保证服务的整体可用

断路器设计解析

基于代理模式的断路器

断路器相当于一个请求操作执行的代理，托管请求操作的执行

实现原理流程：

1. 拦截服务执行的请求，通过当前状态决定是否直接返回，如果否则执行后续操作
2. 尝试执行操作，并获取返回结果
3. 根据返回结果和当前统计信息，决定当前断路器的状态，修改状态
4. 返回执行结果

断路器状态机

断路器状态机实现上有三种状态：Closed(断路器关闭)、Open(开放)、HalfOpen(半开放)

状态	说明	备注
Closed	关闭	断路器关闭正常执行操作
Open	打开	断路器开放,所有请求直接返回错误，不执行任何请求
HalfOpen	半开放	允许有限数量的请求通过,如果执行成功，恢复到关闭状态，如果仍然失败，则恢复到开放，然后重新启动超时定时器

#断路器实现

实现原理图解

断路器实现实现主要分为三部分：状态统计、状态转移、请求执行

状态统计：统计已经执行的请求的成功失败的数量，以确定是否需要进行状态转移 状态转移：根据当前统计信息和当前状态来进行目标状态的确定及转移操作 请求执行：代理前端任务的执行，如果当前状态不需要进行尝试执行，就直接返回错误，避免资源浪费

Golang里面已经有开源的实现，https://github.com/sony/gobreaker/blob/, 接下来救市剖析它的实现

状态统计-计数器Counts

Counts就是一个计数器，记录当前请求成功和失败的数量

type Counts struct {
	Requests             uint32    // 请求数
	TotalSuccesses       uint32    // 成功
	TotalFailures        uint32    // 失败
	ConsecutiveSuccesses uint32    // 连续成功
	ConsecutiveFailures  uint32 // 连续失败
}

计数器完成对应请求状态的次数，为后续状态转移提供数据, Counts提供了onRequest、onSuccess、onFailure、clear几个辅助接口用于实现对应请求状态的操作，感兴趣可以看下

状态机- CircuitBreaker

type CircuitBreaker struct {
	name          string
        // maxRequests限制half-open状态下最大的请求数，避免海量请求将在恢复过程中的服务再次失败
	maxRequests   uint32
     // interval用于在closed状态下，断路器多久清除一次Counts信息，如果设置为0则在closed状态下不会清除Counts
	interval      time.Duration
        // timeout进入open状态下，多长时间切换到half-open状态，默认60s
	timeout       time.Duration
        // readyToTrip熔断条件，当执行失败后，会根据readyToTrip决定是否进入Open状态
	readyToTrip   func(counts Counts) bool
        // onStateChange断路器状态变更回调函数
	onStateChange func(name string, from State, to State)

	mutex      sync.Mutex
        //. state 断路器状态
	state      State
        // generation 是一个递增值，相当于当前断路器状态切换的次数， 为了避免状态切换后，未完成请求对新状态的统计的影响，如果发现一个请求的generation同当前的generation不同，则不会进行统计计数
	generation uint64
        //  Counts 统计
	counts     Counts
        // expiry 超时过期用于open状态到half-open状态的切换，当超时后，会从open状态切换到half-open状态
	expiry     time.Time
}

核心流程

CircuitBreaker.Execute

请求执行，对外开放的请求执行接口

func (cb *CircuitBreaker) Execute(req func() (interface{}, error)) (interface{}, error) {
        // 执行请求钩子，会根据当前状态，来返回当前的generation和err(如果位于open和half-open则不为nil), 通过err来进行判断是否直接返回
	generation, err := cb.beforeRequest()
	if err != nil {
		return nil, err
	}

        // 捕获panic，避免应用函数错误造成断路器panic
	defer func() {
		e := recover()
		if e != nil {
			cb.afterRequest(generation, false)
			panic(e)
		}
	}()

    // 执行请求
	result, err := req()
        // 根据结果来进行对应状态的统计, 同时传递generation
	cb.afterRequest(generation, err == nil)
	return result, err
}

CircuitBreaker.beforeRequest

func (cb *CircuitBreaker) beforeRequest() (uint64, error) {
	cb.mutex.Lock()
	defer cb.mutex.Unlock()

        // 获取当前的状态
	now := time.Now()
	state, generation := cb.currentState(now)

    // open和half-open状态则直接返回
	if state == StateOpen {
		return generation, ErrOpenState
	} else if state == StateHalfOpen && cb.counts.Requests >= cb.maxRequests {
            // 避免海量请求对处于恢复服务的影响，这里有一个限流的操作，避免请求数超过最大请求数
		return generation, ErrTooManyRequests
	}
        // 统计状态
	cb.counts.onRequest()
	return generation, nil
}

CircuitBreaker.afterRequest

func (cb *CircuitBreaker) afterRequest(before uint64, success bool) {
	cb.mutex.Lock()
	defer cb.mutex.Unlock()

    // 重新获取状态
	now := time.Now()
	state, generation := cb.currentState(now)
        // 如果前后状态不一致，则不计数
	if generation != before {
		return
	}

        // 根据状态计数
	if success {
		cb.onSuccess(state, now)
	} else {
		cb.onFailure(state, now)
	}
}

CircuitBreaker.currentState

func (cb *CircuitBreaker) currentState(now time.Time) (State, uint64) {
	switch cb.state {
	case StateClosed:
                // 如果当前当前是closed状态，并且有设置expiry,则递增Generation到新一轮统计计数
		if !cb.expiry.IsZero() && cb.expiry.Before(now) {
			cb.toNewGeneration(now)
		}
	case StateOpen:
                // 如果是Open状态，并且超时，则尝试到半打开状态
		if cb.expiry.Before(now) {
			cb.setState(StateHalfOpen, now)
		}
	}
	return cb.state, cb.generation
}

CircuitBreaker.toNewgeneration

func (cb *CircuitBreaker) toNewGeneration(now time.Time) {
        // 递增generation, 清除状态
	cb.generation++
	cb.counts.clear()

        // 设置超时时间
	var zero time.Time
	switch cb.state {
	case StateClosed:
		if cb.interval == 0 {
			cb.expiry = zero
		} else {
			cb.expiry = now.Add(cb.interval)
		}
	case StateOpen:
		cb.expiry = now.Add(cb.timeout)
	default: // StateHalfOpen
		cb.expiry = zero
	}
}

总结

断路器黄金链路

• beforeRequest ：完成当前请求是否可以执行请求，状态超时切换，同时返回当前的genenration
• req： 执行请求
• afterRequest: 完成请求状态统计，决定状态切换

断路器的优缺点

断路器比较适合针对远程服务或者第三方服务的调用，如果该操作极有可能会失败，则断路器可以尽可能的减小失败对应用的影响，避免资源浪费

但缺点也显而易见，断路器本身相当于一层代理，在应用程序执行进行统计和控制，本身就有一定的资源消耗，同时内部基于synx.Mutex锁来实现，高并发下肯定会有锁争用问题，可能需要根据业务来使用多个断路器，来分散这种锁争用，同时应该避免在断路器req函数内，去执行重试和过长时间的超时等待，因为断路器核心是快速失败

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