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月活 12.8 亿的微信,海量请求下是如何防止崩溃的?
运维 新闻
本文介绍了微信大规模微服务的过载保护策略,其中很多方法很有借鉴意义。

​一、背景

最近在研究过载保护,微信是一个国民级的应用,月活用户过 10 亿,而且经常过年过节消息量暴增,服务很容易出现过载,但微信的服务一直比较稳定,他们是怎么做的呢?

本文以微信 2018 年发表于 Socc 会议上的文章,《Overload Control for Scaling Wechat Microservices》 为基础,介绍了微信大规模微服务的过载保护策略,其中很多方法很有借鉴意义。

下面是对这篇文章做的一些解读。

二、过载保护基本概念

1、什么是服务过载?

服务过载就是服务的请求量超过服务所能承受的最大值,从而导致服务器负载过高,响应延迟加大,用户侧表现就是无法加载或者加载缓慢,这会引起用户进一步的重试,服务一直在处理过去的无效请求,导致有效请求跌 0,甚至导致整个系统产生雪崩。

2、为什么会发生服务过载?

互联网天生就会有突发流量,秒杀,抢购,突发大事件,节日,甚至恶意攻击等,都会造成服务承受平时数倍的压力,微博经常出现某明星官宣结婚或者离婚导致服务器崩溃的场景,这就是服务过载。

3、过载保护的好处

主要是为了提升用户体验,保障服务质量,在发生突发流量时仍然能够提供一部分服务能力,而不是整个系统瘫痪,系统瘫痪就意味着用户流失,口碑变差,夫妻吵架,甚至威胁生命安全(假如腾讯文档崩溃,这个文档正好用于救灾)。

三、微信中的过载场景

微信采用的是微服务,说是微服务,其实我理解就是采用统一的 RPC 框架搭建的一个个独立的服务,服务之间互相调用,实现各种各样的功能,这也是现代服务的基本架构。毕竟谁也不想看到我朋友圈崩了,导致我聊天也不行了。

微信这边的服务是分三层,接入服务,逻辑服务,基础服务,大多数服务属于逻辑服务,接入服务比如登录,发消息,支付服务,每日请求量在 10 亿-100 亿之间,入口协议触发对逻辑服务和基础服务更多的请求,核心服务每秒要处理上亿次的请求。

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在大规模微服务场景下,过载会变得比较复杂,如果是单体服务,一个事件只用一个请求,但微服务下,一个事件可能要请求很多的服务,任何一个服务过载失败,就会造成其他的请求都是无效的。如下图所示。

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比如在一个转账服务下,需要查询分别两者的卡号, 再查询 A 时成功了,但查询 B 失败,对于查卡号这个事件就算失败了,比如查询成功率只有 50%, 那对于查询两者卡号这个成功率只有 50% * 50% = 25% 了, 一个事件调用的服务次数越多,那成功率就会越低。

四、如何判断过载

通常判断过载可以使用吞吐量,延迟,CPU 使用率,丢包率,待处理请求数,请求处理事件等等。微信使用在请求在队列中的平均等待时间作为判断标准,就是从请求到达,到开始处理的时间。

为啥不使用响应时间?因为响应时间是跟服务相关的,很多微服务是链式调用,响应时间是不可控的,也是无法标准化的,很难作为一个统一的判断依据。

那为什么不使用 CPU 负载作为判断标准呢, 因为 CPU 负载高不代表服务过载,因为一个服务请求处理及时,CPU 处于高位反而是比较良好的表现。实际上 CPU 负载高,监控服务是会告警出来,但是并不会直接进入过载处理流程。

腾讯微服务默认的超时时间是 500ms,通过计算每秒或每 2000 个请求的平均等待时间是否超过 20ms,判断是否过载,这个 20ms 是根据微信后台 5 年摸索出来的门槛值。

采用平均等待时间还有一个好处,是这个是独立于服务的,可以应用于任何场景,而不用关联于业务,可以直接在框架上进行改造。

当平均等待时间大于 20ms 时,以一定的降速因子过滤调部分请求,如果判断平均等待时间小于 20ms,则以一定的速率提升通过率,一般采用快降慢升的策略,防止大的服务波动,整个策略相当于一个负反馈电路。

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五、过载保护策略

一旦检测到服务过载,需要按照一定的策略对请求进行过滤,前面分析过,对于链式调用的微服务场景,随机丢弃请求会导致整体服务的成功率很低。所以请求是按照优先级进行控制的, 优先级低的请求会优先丢弃。

1、业务优先级

对于不同的业务场景优先级是不同的, 比如登录场景是最重要的业务,不能登录一切都白瞎,另外支付消息比普通消息优先级高,因为用户对金钱是更敏感的,但普通消息又比朋友圈消息优先级高,所以在微信内是天然存在业务优先级的。

用户的每个请求都会分配一个优先级,并且在微服务的链式调用下,下游请求的优先级也是继承的,比如我请求登录,那么检查账号密码等一系列的的后续请求都是继承登录优先级的,这就保证了优先级的一致性。

每个后台服务维护了业务优先级的 hash 表,微信的业务太多了,不是每个业务都记录在表里,不在表里的业务就是最低优先级。

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2、用户优先级

很明显,只基于业务优先级的控制是不够的,首先不可能因为负载高,丢弃或允许通过一整个业务的请求,因为每个业务的请求量很大,那一定会造成负载的大幅波动,另外如果在业务中随机丢弃请求,在过载情况下还是会导致整体成功率很低。

为了解决这个问题,可以引入用户优先级,首先用户优先级也不应该相同,对于普通人来说通过 hash 用户唯一 ID,计算用户优先级,为了防止出现总是打豆豆的现象,hash 函数每小时更换,跟业务优先级一样,单个用户的访问链条上的优先级总是一致的。

这里有个疑问,为啥不采用会话 ID 计算优先级呢,从理论上来说采用会话 ID 和用户 ID 效果是一样的,但是采用会话 ID 在用户重新登录时刷新,这个时候可能用户的优先级可能变了,在过载的情况下,他可能因为提高了优先级就恢复了,这样用户会养成坏习惯,在服务有问题时就会重新登录,这样无疑进一步加剧了服务的过载情况。

因为引入了用户优先级,那就和业务优先级组成了一个二维控制平面,根据负载情况,决定这台服务器的准入优先级(B,U),当过来的请求业务优先级大于 B,或者业务优先级等于 B,但用户优先级高于 U 时,则通过,否则决绝。

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3、自适应优先级调整

在大规模微服务场景下,服务器的负载是变化非常频繁的,所以服务器的准入优先级是需要动态变化的,微信分了几十个业务优先级,每个业务优先级下有 128 个用户优先级,所以总的优先级是几千个。

如何根据负载情况调整优先级呢?最简单的方式是从右到左遍历,每调整一次判断下负载情况,这个时间复杂度是 O(n), 就算使用二分法,时间复杂度也为 O(logn),在数千个优先级下,可能需要数十次调整才能确定一个合适的优先级,每次调整好再统计优先级,可能几十秒都过去了,这个方法无疑是非常低效的。

微信提出了一种基于直方图统计的方法快速调整准入优先级,服务器上维护者目前准入优先级下,过去一个周期的(1s 或 2000 次请求)每个优先级的请求量,当过载时,通过消减下一个周期的请求量来减轻负载,假设上一个周期所有优先级的通过的请求总和是 N,下一个周期的请求量要减少 N*a,怎么去减少呢,每提升一个优先级就减少一定的请求量,一直提升到 减少的数目大于目标量,恢复负载使用相反的方法,只不是系数为 b ,比 a 小,也是为了快降慢升。根据经验值 a 为 5%,b 为 1%。

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为了进一步减轻过载机器的压力,能不能在下游过载的情况下不把请求发到下游呢?否则下游还是要接受请求,解包,丢弃请求,白白的浪费带宽,也加重了下游的负载。

为了实现这个能力,在每次请求下游服务时,下游把当前服务的准入优先级返回给上游,上游维护下游服务的准入优先级,如果发现请求优先级达不到下游服务的准入门槛,直接丢弃,而不再请求下游,进一步减轻下游的压力。

六、总结

微信整个负载控制的流程如图所示:

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  • 当用户从微信发起请求,请求被路由到接入层服务,分配统一的业务和用户优先级,所有到下游的字请求都继承相同的优先级。
  • 根据业务逻辑调用 1 个或多个下游服务,当服务收到请求,首先根据自身服务准入优先级判断请求是接受还是丢弃。服务本身根据负载情况周期性的调整准入优先级。

  • 当服务需要再向下游发起请求时,判断本地记录的下游服务准入优先级,如果小于则丢弃,如果没有记录或优先级大于记录则向下游发起请求。
  • 下游服务返回上游服务需要的信息,并且在信息中携带自身准入优先级。
  • 上游接受到返回后解析信息,并更新本地记录的下游服务准入优先级。

整个过载保护的策略有以下三个特点:​

  • 业务无关的,使用请求等待时间而不是响应时间,制定用户和业务优先级,这些都与业务本身无关。
  • 独立控制和联合控制结合,准入优先级取决于独立的服务,但又可以联合下游服务的情况,优化服务过载时的表现。
  • 高效且公平, 请求链条的优先级是一致的,并且会定时改变 hash 函数调整用户优先级,过载情况下,不会总是影响固定的用户。​
责任编辑:张燕妮 来源: 腾讯技术工程
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