隔离

隔离：本质上是对系统或资源进行分割，从而实现当系统发生故障时能限定传播范围和影响范围，即当发生故障后只有出问题的服务不可用，保证其他服务仍然可用。
服务隔离

• 动静分离，读写分离
  轻重隔离
• 核心，快慢，热点
  物理隔离
• 线程，进程，集群，机房

隔离 - 服务隔离

动静隔离:

小到CPU的cacheline false sharing，数据库 mysql表设计避免bufferpool 频繁过期，隔离动静表(我们一般设计两张表，一张表经常更新，一张表不怎么更新，避免将这两张表放在一起)，大到架构设计中的图片，静态资源等缓存加速。本质上都体现一种思想，即加速/缓存访问量变化小的。比如 CDN场景中，将静态资源和动态API分离，也是体现了隔离的思路。
mysql buffer pool 是用于缓存dataPage 的，dataPage 可以理解为缓存了表的行，那么如果频繁更新dataPage ，那么会因为LRU算法会发生不断的置换操作，会导致命中率下降，所以我们在表设计中，仍然可以沿用类似的思路，其主表基本更新，在上游cache未命中，透穿到mysql中，仍然有bufferpool缓存。

• 读写分离：主从

核心隔离：

业务按照Level进行资源池划分(L0/L1/L2)

• 核心/非核心的故障域的差异隔离(机器资源，依赖资源)
• 多集群，通过冗余资源来提升吞吐和容灾能力

热点隔离：

何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的top k 数据，并对访问进行缓存。比如：

• 小表广播：从 remotecache(redis) 提升为 localcache， app 定时更新，甚至可以让运营平台支持广播刷新localcahce，同时使用cop技术，atomic.value
  
• 主动预热：比如直播房间页高在线情况下 bypass 监控主动防御
  
  假设直播房间高在线，高刷新的情况下怎么处理？如上图我们通过 room-monitor 服务来监控房间人数，一旦人数达到一个阈值(5w)，我们就通知room-service 将 remotecache 升级为 localcache，我们会先访问localcache，如果localcahce未命中，再访问redis。我们将房间信息缓存到localcache中，这样用户在疯狂刷新的时候，就能命中。这是一种旁路监控，找到热点房间，主动广播的思路。更好的办法是进程级别的，

隔离 - case study

1. 早期转码集群被超大视频攻击，导致转码大量延迟。
   可以采用，将视频集群进行隔离，超大视频用a集群，大视频用b集群，小视频用c集群。这样只会阻塞a集群。将全局故障，转变为局部故障。

超时

超时控制

超时控制，我们的组件能够快速失效(fail fast)，因为我们不希望等到断开的实例直到超时。没有什么比挂起的请求和无响应的界面更令人失望。
超时控制是微服务可用性的第一道关，良好的超时策略，可用尽可能让服务不堆积请求，尽快清空高延迟的请求，释放goroutine，一秒钟法则:pc 互联网必须一秒钟返回。

过载保护和限流

过载保护

• 令牌桶算法
• 漏桶算法

漏斗桶/令牌桶确实能够保护系统不被拖垮，但不管漏斗桶还是令牌桶，其防护思路都是设定一个指标，当超过该指标后就阻止或减少流量继续进入，当系统负载降低到某一水平后则恢复流量的进入。但其实通常都是被动的，其实际效果取决于限流阈值设置是否合理，但往往设置合理不是一件容易的事情。

• 集群增加机器或者减少机器限流阈值是否要重新设置？
• 设置限流阈值的依据是什么？
• 人力维护成本是否过高？
• 当重新设置限流，其流量高峰已经过了重新评估限流是否有意义？
  这些其实都是采用漏斗桶/令牌桶的缺点，总体来说就是太被动，不能快速适应流量变化。因此我们需要一种自适应的限流算法，即：过载保护，根据系统当前的负载自动丢弃流量。
  ？？？

限流

限流是指在一段时间内，定义某个客户或应用可用接收或处理多少个请求的技术。例如，通过限流，你可以过滤掉产生流量峰值的客户和微服务，或者可以确保你的应用程序自动扩展(auto scaling)失效前不会出现过载的情况。

• 令牌桶，漏桶 针对单个节点，无法分布式限流
• QPS限流：1.不同的请求可能需要数量迥异的资源来处理。2.某种静态QPS限流不是特别准
• 给每个租户设置限制：1.全局过载发生的时候，针对某些"异常"进行控制。2. 一定程度的“超卖”配额。
• 按照优先级丢弃
• 拒绝请求也需要成本。

限流 - 分布式限流

分布式限流，是为了控制某个应用全局的流量，而非真对单个节点维度。
一般采用redis，来一个请求，就将对应的key+1, 但是这样会有缺点:

• 单个大流量的接口，使用redis容易产生热点。如果有10w QPS，那么这个流量就会打到redis上。
• 像这种 pre-request 模式对性能有一定影响，高频的网络往返。
  

限流 - 熔断

熔断是从client侧做保护。直接不请求下游。他是对下游做保护的，即对server做保护。

• 服务依赖的资源出现大量错误。
• 某个用户超过资源配额的时候，后端任务会快速拒绝请求，返回"配额不足"的错误，但是拒绝回复仍然会消耗一定的资源。有可能后端忙着不停发送拒绝请求导致过载。
  
  如上图所示，熔断刚开始是closed的，这时候请求会成功发送到下游，当下游的服务发生过多的错误的时候，我们会开启熔断，这时候请求进入fast failing状态，直接失败，但是我们会放一个请求去尝试请求下游看看是否恢复。

降级重试

通过降级回复来减少工作量，或者丢弃不重要的请求。而且需要了解哪些流量可以降级，并且有能力区分不同的请求。我们通常提供降低回复的质量来答复减少所需的计算量或者时间。我们自动降级通常需要考虑几个点:

• 确定具体采用哪个指标作为流量评估和优雅降级的决定性指标(cpu,延迟，队列长度，线程数量，错误等)
• 当服务进入降级模式时，需要执行什么动作
• 流量抛弃或者优雅降级应该在服务的哪一层实现？是否需要在整个服务的每一层都实现，还是可以选择某个高层面的关键节点来实现？
  同时我们要考虑以下几个点：
• 优雅降级不应该被经常触发
• 演练，代码平时不会触发和使用，需要定期针对一小部分的流量进行演练，保证模式的正常
• 应该足够简单