【架构】应用掩护

这篇文章总结一下应用掩护的本领。现在说到应用掩护，更多的会想到阿里的sentinel，本领丰富，应用简单。sentinel的限流、降级、熔断，可以自己去试一下，sentinel重要通过配置实现功能，不难。sentinel的简介放在末了。
但实在照旧有一些别的方式举行应用掩护的，这里简单总结下。
应用掩护的原因，是体系压力太大，负载过高，导致数据库慢查询，应用掩护的核心思想是，优先保证核心业务，优先保证大部分用户。
一，降级

所谓降级，就是由于负载过高，给调用者一个降级的相应。重要思想就是减少不必要的操作，保证核心业务可用。
降级逻辑：
1，体系提供后门接口。
2，独立降级体系。
主动开关降级：
必要提前写好前面的降级逻辑。
1，超时请求凌驾阈值
2，非常请求凌驾阈值
3，流量凌驾阈值
触发主动降级开关后，执行降级逻辑。具体来说，可以有下面几种例子。
举例，停止读数据库，准确效果转为近似效果，返回静态效果（猜你喜好由用户个性化推荐改为同一推荐）；同步转异步（写多读少）；功能裁剪（推荐干掉）；禁止写（高峰期减少不必要的写）；分用户降级；工作量证实 POW（验证码，数学题，拼图题等，滑块）。
二，熔断

与降级是自身服务出现问题返回降级效果差异，熔断是两个服务之间的调用出现问题导致的。
当下游服务出现问题时（慢相应甚至超时/非常），有大概拖慢自身服务的相应速度，或者自身服务的非常，也就是导致所谓的服务雪崩。因此必要对下游服务举行熔断打开熔断开关，期间不会访问下游服务，谓之“服务隔离”。过一段时间开关进入半开状态，放少量请求给下游服务，如果不满足熔断条件，就关闭熔断开关，如果依然满足熔断条件，就继承熔断，这就是所谓的快速失败。如此半开-快速失败，循环直到下游服务规复为止。
三，限流

顾名思义，是请求太多限制请求数。限流分为两种，基于时间的限流和基于资源的限流。
1，基于时间的限流
(1)，基于请求总数的限制，如直播间凌驾100人，就不让进了。
(2)，基于单元时间内请求数的限制。
基于时间的限流的实现，可以利用固定时间窗口、滑动时间窗口、漏桶算法、令牌桶算法。
其中，
固定时间窗口的请求突刺问题最大；
滑动时间窗口相比固定时间窗口，请求突刺问题要小一些，但是仍旧存在；
漏桶算法是固定时间内放进来的请求个数存在上限。这种算法不存在请求突刺问题，但是必要配合队列存放请求，存放的请求个数超出队列长度，会出现服务器拒绝相应的问题。
令牌桶算法是令牌桶固定时间内会发放指定个数的令牌，放进来请求必要消耗令牌，如果令牌消耗完了就无法访问服务器，必要等待令牌桶发放新的令牌。这种算法可以让请求突刺变得平滑一些，但是仍旧必要体系容忍肯定程度的请求突刺。
限流阈值的确定可以提前举行压测，但是压测不肯定能完全反应线上的环境，大概必要先定一个阈值，然后长期观察和调优。降级/熔断/限流的开关阈值都是这样的。
基于时间的限流的调优思路，包括各级缓存，MQ的解耦，通过长连接给用户相应等。
2，基于资源的限流
对资源的限制，如连接池、线程池，以及队列等。
(1)，池化技术：连接数，线程池。
(2)，队列大小：请求队列。10个。
这种限流的难点是确定资源的大小。如确定线程池中线程数，可以先通过公式盘算出理论线程数的大小，然后通过压测+hippo4j[3]工具，可视化的观察基于理论线程数调优的表现，确定线程数。
因为线上的环境比较复杂，IO密集型、CPU密集型甚至混淆型，书中的公式不肯定完全得当线上环境，因此必要举行压测，结合可视化工具举行观察，以及线上的观察和调优。
下面是用于线程数盘算的公式，与盘算利用线程并行后得到的加速比的阿姆达尔定理，
公式1，《Java并发编程实战》

1. 为保持处理器达到期望的使用率，最优的池的大小等于：
2. Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C)[1]
3. 其中，
4. Ncpu = CPU的数量
5. Ucpu = 目标CPU的使用率， 0 <= Ucpu <= 1
6. W/C = 等待时间与计算时间的比率

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公式2，《Java 虚拟机并发编程》

1. 线程数 = Ncpu /（1 - 阻塞系数）[1]
2. 公式1与公式2计算得出，
3. 阻塞系数 = W / (W + C)，
4. 即阻塞系数 = 阻塞时间 /（阻塞时间 + 计算时间）

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定理1，阿姆达尔定理
Amdahl定律，定律定义了串行体系并行化后的加速比盘算公式[1]，

1. 加速比 = 优化前系统耗时 / 优化后系统耗时

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加速比越大，表明体系并行化的优化效果越好。Addahl定律还给出了体系并行度、CPU数目和加速比的关系，加速比为Speedup，体系串行化比率（指串行执行代码所占比率）为F，CPU数目为N：

1. Speedup <= 1 / (F + (1-F)/N)

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四，隔离

隔离不是只有在熔断时对下游服务器举行隔离，广义上的隔离方式如下：
1，数据隔离：数据紧张性排序，也就要垂直分库、垂直分表。
2，呆板隔离：给紧张的用户单独配置服务器。用户的标识去路由。
3，线程池隔离：每个必要线程池的业务单独分配线程池。hystrix。
4，信号量隔离：给某个业务或请求单独分配一个计数器。hystrix。
5，集群隔离：对服务举行分组（在注册中心做这个事），如秒杀服务，单独分出一组服务给核心业务
6，机房隔离：差异的服务不要放在同一个机房。
7，读写隔离：搭建数据库的主从与读写分离，用户的create update delete \ select 请求也要举行相应的分离。
8，动静隔离：辨认动静态数据，举行分流与隔离。nginx，apache。
9，爬虫隔离：利用openrestry的user-agent， 对超出访问阈值的ip举行隔离
五，sentinel

在应用中引入sentinel的依靠，在接口上标注@SentinelResource注解，表示这个接口是一个sentinel资源，这样在搭建好的sentinel-dashboard中可以看到这个资源。
SentinelResource注解中，比较紧张的几个属性，value为资源名称，fallback是降级的兜底方法，blockHandler是限流的兜底方法[2]。
下面是dashboard截图。

sentinel流控规则

sentinel熔断规则

sentinel热点规则

sentinel授权规则

   参考文章：
[1]，Java并发（八）盘算线程池最佳线程数
[2]，微服务系列：Sentinel 之 @SentinelResource 注解配置
[3]，一个基于Java线程池管理的开源框架Hippo4j实践

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