什么是服务降级？Dubbo服务降级不能降级哪类异常？

灰太狼 2021-09-25 03:16 418阅读 0赞

> 欢迎大家关注公众号「JAVA前线」查看更多精彩分享文章，主要包括源码分析、实际应用、架构思维、职场分享、产品思考等等，欢迎大家加我微信「java\_front」一起交流学习

# 1 服务雪崩 #

在分析服务降级之前，我们首先谈一谈什么是服务雪崩。现在我们假设存在A、B、C、D四个系统，系统间存在如下调用链路：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dvc2hpeHV5ZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

在正常情况下系统之间调用正常，系统运行平稳，但是此时用户访问系统A的流量激增，这些流量在瞬间透传到B、C、D三个系统。B、C系统服务器节点较多抗住了这些流量，但是D系统服务器节点较少，没有抗住这些流量，导致D系统资源逐渐耗尽，只能提供慢服务，结果是响应用户时延很长。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dvc2hpeHV5ZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

此时用户发现响应很慢，以为是自己网络不好会反复重试，那么成倍的流量会打到系统中，导致上游系统资源也逐渐耗尽了，整个访问链路都最终都不可用。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dvc2hpeHV5ZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
以上介绍了服务雪崩场景，我们发现在链路中一个节点出现问题，导致整个链路最终都不可用了，这是不可以接受的。

# 2 非线性 #

我们再从另一个概念来理解服务雪崩：非线性。这个概念在我们生活中无处不在。

你要赶早上8点钟的火车，如果6:30出发可以在7:00到达车站，于是你得到一个结论：只要30分钟就可以到达车站。

你早上想睡晚一点预计7:10出发，想着7:40可以到达车站。但是最可能的结果是你将错过这趟火车。因为正好遇上早高峰，堵车导致你至少需要花费1个小时才能到达车站。

一个小雪球的重量是100克，打雪仗时你被砸中100次，这对你不会造成任何影响。

但是如果你被10公斤的雪球砸中1次，这可能会对你造成严重的伤害。

这就是非线性。事物不是简单叠加关系，当达到某个临界值时会造成一种完全截然不同的结果。

我们来分析一个互联网的秒杀场景。假设你设计的秒杀系统当每秒30个人访问时，响应时间是10毫秒。即从用户点击按钮至得到结果这个过程，只花费了10毫秒。这个时间的流逝基本上察觉不到，性能是不错的。你感觉很好，继续设计：

每秒30个访问量响应时间10毫秒
    
    每秒300个访问量响应时间100毫秒
    
    每秒3000个访问量响应时间1000毫秒

如果你按照这个思路去做系统设计，将会发生重大的错误。因为当每秒3000个访问量发生时，系统的响应时间可能不是1000毫秒，而可能直接导致系统崩溃，无法再处理任何的请求。最常见的场景就是当缓存系统失效时，导致的系统雪崩：

> (1) 当耗时低的缓存层出现故障时，流量直接打在了耗时高的数据库层，用户的等待时长就会增加
> 
> (2) 等待时长的增加导致用户更加频繁去访问，更多的流量会打在数据库层
> 
> (3) 这导致用户的等待时长进一步增加，再次导致更频繁的访问
> 
> (4) 当访问量达到一个极限值时，造成系统崩溃，无法再处理任何请求

流量和响应时间绝不是简单的叠加关系，当到达某个临界值时，技术系统将直接崩溃。

# 3 服务雪崩应对方案 #

保证系统的稳定性和高可用性，我们需要采取一些高可用策略，目的是构建一个稳定的高可用工程系统，我们一般采用如下方案。

## 3.1 冗余 + 自动故障转移 ##

最基本的冗余策略就是主从模式。原理是准备两台机器，部署了同一份代码，在功能层面是相同的，都可以对外提供相同的服务。

一台机器启动提供服务，这就是主服务器。另一台机器启动在一旁待命，不提供服务，随时监听主服务器的状态，这就是从服务器。当发现主服务器出现故障时，从服务器立刻替换主服务器，继续为用户提供服务。

自动故障转移策略是指当主系统发生异常时，应该可以自动探测到异常，并自动切换为备用系统。不应该只依靠人工去切换成，否则故障处理时间会显著增加。

## 3.2 降级策略 ##

所谓降级策略，就是当系统遇到无法承受的压力时，选择暂时关闭一些非关键的功能，或者延时提供一些功能，把此刻所有的资源都提供给现在最关键的服务。

在秒杀场景中下订单就是最核心最关键的功能。当系统压力将要到达临界值时，可以暂时先关闭一些非核心功能如查询功能。

当秒杀活动结束后，再将暂时关闭的功能开启。这样既保证了秒杀活动的顺利进行，也保护了系统没有崩溃。

还有一种降级策略，当系统依赖的下游服务出现错误，甚至已经完全不可用了，那么此时就不能再调用这个下游服务了，否则可能导致雪崩。所以直接返回兜底方案，把下游服务直接降级。

这里比较两个概念：服务降级与服务熔断。我认为服务熔断是服务降级的一个方法，而服务降级还有很多其它方法，例如开关降级、流量降级等等。

## 3.3 延时策略 ##

用户下订单成功后就需要进行支付。假设秒杀系统下订单每秒访问量是3000，我们来思考一个问题，有没有必要将每秒3000次访问量的压力传递给支付服务器？

答案是没有必要。因为用户秒杀成功后可以稍晚付款，比如可以跳转到一个支付页面，提示用户只要在10分钟内支付完成即可。

这样每秒3000次访问量就被分摊至几分钟，有效保护了系统。技术架构还可以使用消息队列做缓冲，让支付服务按照自己的能力去处理业务。

## 3.4 隔离策略 ##

物理隔离：应用分别部署在不同物理机、不同机房，资源不会互相影响。

线程隔离：不同类型的请求进行分类，交给不同的线程池处理，当一类请求出现高耗时和异常，不影响另一类请求访问。

# 4 服务降级 #

本文我们重点结合Dubbo框架谈一谈服务降级。现在我们有服务提供者提供如下服务：

public interface HelloService { 
    	public String sayHello(String name) throws Exception;
    }
    
    public class HelloServiceImpl implements HelloService { 
    	public String sayHello(String name) throws Exception { 
    		String result = "hello[" + name + "]";
    		return result;
    	}
    }

配置文件声明服务接口：

<dubbo:service interface="com.java.front.demo.provider.HelloService" ref="helloService" />

## 4.1 降级策略配置 ##

Dubbo框架是自带服务降级策略的，提供了三种常用的降级策略，我们看一看如何进行配置。

### (1) 强制降级策略 ###

<dubbo:reference id="helloService" mock="force:return 1" interface="com.java.front.demo.provider.HelloService" />

### (2) 异常降级策略 ###

<dubbo:reference id="helloService" mock="throw com.java.front.BizException" interface="com.java.front.dubbo.demo.provider.HelloService" />

### (3) 自定义降级策略 ###

package com.java.front.dubbo.demo.consumer;
    import com.java.front.demo.provider.HelloService;
    
    public class HelloServiceMock implements HelloService { 
    
        @Override
        public String sayHello(String name) throws Exception { 
            return "mock";
        }
    }

配置文件指定自定义降级策略：

<dubbo:reference id="helloService" mock="com.java.front.dubbo.demo.consumer.HelloServiceMock" interface="com.java.front.demo.provider.HelloService" />

## 4.2 源码分析 ##

public class MockClusterInvoker<T> implements Invoker<T> { 
    
        @Override
        public Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException { 
            Result result = null;
    
            // 检查是否有mock属性
            String value = directory.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.MOCK_KEY, Boolean.FALSE.toString()).trim();
    
            // 没有mock属性直接执行消费逻辑
            if (value.length() == 0 || value.equalsIgnoreCase("false")) { 
    
                // 服务消费默认执行FailoverClusterInvoker
                result = this.invoker.invoke(invocation);
            }
    
            // 不执行消费逻辑直接返回
            else if (value.startsWith("force")) { 
                if (logger.isWarnEnabled()) { 
                    logger.warn("force-mock: " + invocation.getMethodName() + " force-mock enabled , url : " + directory.getUrl());
                }
                // 直接执行mock逻辑
                result = doMockInvoke(invocation, null);
            } else { 
                try { 
                    // 服务消费默认执行FailoverClusterInvoker
                    result = this.invoker.invoke(invocation);
                } catch (RpcException e) { 
                    if (e.isBiz()) { 
                        throw e;
                    }
                    if (logger.isWarnEnabled()) { 
                        logger.warn("fail-mock: " + invocation.getMethodName() + " fail-mock enabled , url : " + directory.getUrl(), e);
                    }
                    // 服务消费失败执行mock逻辑
                    result = doMockInvoke(invocation, e);
                }
            }
            return result;
        }
    }
    
    
    public class MockInvoker<T> implements Invoker<T> { 
    
        @Override
        public Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException { 
            String mock = getUrl().getParameter(invocation.getMethodName() + "." + Constants.MOCK_KEY);
            if (invocation instanceof RpcInvocation) { 
                ((RpcInvocation) invocation).setInvoker(this);
            }
            if (StringUtils.isBlank(mock)) { 
                mock = getUrl().getParameter(Constants.MOCK_KEY);
            }
    
            if (StringUtils.isBlank(mock)) { 
                throw new RpcException(new IllegalAccessException("mock can not be null. url :" + url));
            }
            mock = normalizeMock(URL.decode(mock));
    
            // <mock="force:return 1">直接包装返回结果
            if (mock.startsWith(Constants.RETURN_PREFIX)) { 
                mock = mock.substring(Constants.RETURN_PREFIX.length()).trim();
                try { 
                    Type[] returnTypes = RpcUtils.getReturnTypes(invocation);
                    Object value = parseMockValue(mock, returnTypes);
                    return new RpcResult(value);
                } catch (Exception ew) { 
                    throw new RpcException("mock return invoke error. method :" + invocation.getMethodName() + ", mock:" + mock + ", url: " + url, ew);
                }
            }
    
            // <mock="throw">抛出异常
            else if (mock.startsWith(Constants.THROW_PREFIX)) { 
                mock = mock.substring(Constants.THROW_PREFIX.length()).trim();
                if (StringUtils.isBlank(mock)) { 
                    throw new RpcException("mocked exception for service degradation.");
                } else { 
                    // 获取自定义异常
                    Throwable t = getThrowable(mock);
                    throw new RpcException(RpcException.BIZ_EXCEPTION, t);
                }
            }
    
            // <mock="com.java.front.HelloServiceMock">自定义mock策略
            else { 
                try { 
                    Invoker<T> invoker = getInvoker(mock);
                    return invoker.invoke(invocation);
                } catch (Throwable t) { 
                    throw new RpcException("Failed to create mock implementation class " + mock, t);
                }
            }
        }
    }

# 5 产生疑问 #

通过上述源码我们知道，如果在mock属性中配置force，那么不会执行真正的业务逻辑，而是只执行mock逻辑，这一部分比较容易理解：

// 不执行消费逻辑直接返回
    else if (value.startsWith("force")) { 
        if (logger.isWarnEnabled()) { 
            logger.warn("force-mock: " + invocation.getMethodName() + " force-mock enabled , url : " + directory.getUrl());
        }
        // 直接执行mock逻辑
        result = doMockInvoke(invocation, null);
    }

但是如果是其它mock配置则首先执行业务代码，如果业务代码发生异常了再执行mock逻辑：

try { 
        // 服务消费默认执行FailoverClusterInvoker
        result = this.invoker.invoke(invocation);
    } catch (RpcException e) { 
        if (e.isBiz()) { 
            throw e;
        }
        if (logger.isWarnEnabled()) { 
            logger.warn("fail-mock: " + invocation.getMethodName() + " fail-mock enabled , url : " + directory.getUrl(), e);
        }
        // 服务消费失败执行mock逻辑
        result = doMockInvoke(invocation, e);
    }

这段代码捕获了RpcException异常，那么问题来了RpcException是什么类型的异常？我们使用自定义降级策略进行实验，消费者代码如下：

配置文件指定自定义策略并设置服务超时为2秒：

<dubbo:reference id="helloService" mock="com.java.front.dubbo.demo.consumer.HelloServiceMock" interface="com.java.front.demo.provider.HelloService" timeOut="2000" />

消费者测试代码如下：

public static void testMock() { 
        ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] {  "classpath*:META-INF/spring/dubbo-consumer1.xml" });
        context.start();
        HelloService helloServiceMock = (HelloService) context.getBean("helloService");
        String result = helloServiceMock.sayHello("JAVA前线");
        System.out.println("消费者收到结果=" + result);
    }

## 5.1 超时异常 ##

### 5.1.1 代码实例 ###

在生产者业务代码造成阻塞5秒，模拟一个慢服务：

public class HelloServiceImpl implements HelloService { 
    
        public String sayHello(String name) throws Exception { 
            String result = "hello[" + name + "]";
            // 模拟耗时操作5秒
            Thread.sleep(5000L);
            return result;
        }
    }

消费者执行返回mock结果，说明超时异常属于RpcException异常，可以被降级策略捕获：

消费者收到结果=mock

### 5.1.2 源码分析 ###

要分析超时异常为什么可以被降级策略捕获，我们从以下两个类分析。DefaultFuture.get方法采用了经典多线程保护性暂停模式，并且实现了异步转同步的效果，如果发生超时异常则抛出TimeoutException异常：

public class DefaultFuture implements ResponseFuture { 
    
        @Override
        public Object get(int timeout) throws RemotingException { 
            if (timeout <= 0) { 
                timeout = Constants.DEFAULT_TIMEOUT;
            }
            // response对象为空
            if (!isDone()) { 
                long start = System.currentTimeMillis();
                lock.lock();
                try { 
                    // 进行循环
                    while (!isDone()) { 
    
                        // 放弃锁并使当前线程阻塞，直到发出信号或中断它或者达到超时时间
                        done.await(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
    
                        // 阻塞结束后再判断是否完成
                        if (isDone()) { 
                            break;
                        }
                        // 阻塞结束后判断超过超时时间
                        if(System.currentTimeMillis() - start > timeout) { 
                            break;
                        }
                    }
                } catch (InterruptedException e) { 
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally { 
                    lock.unlock();
                }
                // response对象仍然为空则抛出超时异常
                if (!isDone()) { 
                    throw new TimeoutException(sent > 0, channel, getTimeoutMessage(false));
                }
            }
            return returnFromResponse();
        }
    }

DubboInvoker调用了DefaultFuture.get方法，如果捕获到上述TimeoutException则会抛出RpcException：

public class DubboInvoker<T> extends AbstractInvoker<T> { 
    
        @Override
        protected Result doInvoke(final Invocation invocation) throws Throwable { 
            try { 
                // request方法发起远程调用 -> get异步转同步并进行超时验证
                RpcContext.getContext().setFuture(null);
                Result result = (Result) currentClient.request(inv, timeout).get();
                return result;
            } catch (TimeoutException e) { 
                throw new RpcException(RpcException.TIMEOUT_EXCEPTION, "Invoke remote method timeout. method: " + invocation.getMethodName() + ", provider: " + getUrl() + ", cause: " + e.getMessage(), e);
            } catch (RemotingException e) { 
                throw new RpcException(RpcException.NETWORK_EXCEPTION, "Failed to invoke remote method: " + invocation.getMethodName() + ", provider: " + getUrl() + ", cause: " + e.getMessage(), e);
            }
        }
    }

源码分析到这里我们已经很清楚了，RpcException正是服务降级策略可以捕获的异常，所以超时异常是可以被降级的。

## 5.2 业务异常 ##

本文我们把非超时异常统称为业务异常，例如生产者业务执行时发生运行时异常，下面我们进行演示。

### 5.2.1 代码实例 ###

生产者执行过程中抛出运行时异常：

public class HelloServiceImpl implements HelloService { 
    
        public String sayHello(String name) throws Exception { 
            throw new RuntimeException("BizException")
        }
    }

消费者调用直接抛出异常：

java.lang.RuntimeException: BizException
    	at com.java.front.dubbo.demo.provider.HelloServiceImpl.sayHello(HelloServiceImpl.java:35)
    	at org.apache.dubbo.common.bytecode.Wrapper1.invokeMethod(Wrapper1.java)
    	at org.apache.dubbo.rpc.proxy.javassist.JavassistProxyFactory$1.doInvoke(JavassistProxyFactory.java:56)
    	at org.apache.dubbo.rpc.proxy.AbstractProxyInvoker.invoke(AbstractProxyInvoker.java:85)

### 5.2.2 源码分析 ###

我们发现服务降级对业务异常没有生效，需要分析原因，我认为从以下两点进行分析：

#### (1) 消费者接收到什么消息 ####

public class DefaultFuture implements ResponseFuture { 
        public static void received(Channel channel, Response response) { 
            try { 
                DefaultFuture future = FUTURES.remove(response.getId());
                if (future != null) { 
                    future.doReceived(response);
                } else { 
                    logger.warn("The timeout response finally returned at "
                                + (new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS").format(new Date()))
                                + ", response " + response
                                + (channel == null ? "" : ", channel: " + channel.getLocalAddress()
                                   + " -> " + channel.getRemoteAddress()));
                }
            } finally { 
                CHANNELS.remove(response.getId());
            }
        }
    }

response用来接收服务端发送的消息，我们看到异常信息存放在Response的exception属性：

Response [id=0, version=null, status=20, event=false, error=null, result=RpcResult [result=null, exception=java.lang.RuntimeException: BizException]]

#### (2) 异常在哪里被抛出 ####

我们知道消费者对象是一个代理对象，首先会执行到InvokerInvocationHandler：

public class InvokerInvocationHandler implements InvocationHandler { 
    	private final Invoker<?> invoker;
    
    	public InvokerInvocationHandler(Invoker<?> handler) { 
    		this.invoker = handler;
    	}
    
    	@Override
    	public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { 
    		String methodName = method.getName();
    		Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
    		if (method.getDeclaringClass() == Object.class) { 
    			return method.invoke(invoker, args);
    		}
    		if ("toString".equals(methodName) && parameterTypes.length == 0) { 
    			return invoker.toString();
    		}
    		if ("hashCode".equals(methodName) && parameterTypes.length == 0) { 
    			return invoker.hashCode();
    		}
    		if ("equals".equals(methodName) && parameterTypes.length == 1) { 
    			return invoker.equals(args[0]);
    		}
    		
    		// RpcInvocation [methodName=sayHello, parameterTypes=[class java.lang.String], arguments=[JAVA前线], attachments={}]
    		RpcInvocation rpcInvocation = createInvocation(method, args);
    		
    		// 消费者Invoker -> MockClusterInvoker(FailoverClusterInvoker(RegistryDirectory(invokers)))
    		Result result = invoker.invoke(rpcInvocation);
    		
    		// 结果包含异常信息则抛出异常 -> 例如异常结果对象RpcResult [result=null, exception=java.lang.RuntimeException: sayHelloError1 error]
    		return result.recreate();
    	}
    }

RpcResult.recreate方法会处理异常，如果发现异常对象不为空则抛出异常：

public class RpcResult extends AbstractResult { 
    
        @Override
        public Object recreate() throws Throwable { 
            if (exception != null) { 
                try { 
                    Class clazz = exception.getClass();
                    while (!clazz.getName().equals(Throwable.class.getName())) { 
                        clazz = clazz.getSuperclass();
                    }
                    Field stackTraceField = clazz.getDeclaredField("stackTrace");
                    stackTraceField.setAccessible(true);
                    Object stackTrace = stackTraceField.get(exception);
                    if (stackTrace == null) { 
                        exception.setStackTrace(new StackTraceElement[0]);
                    }
                } catch (Exception e) { 
                }
                throw exception;
            }
            return result;
        }
    }

### 5.2.3 业务异常如何降级 ###

通过上述实例我们知道Dubbo自带的服务降级策略只能降级超时异常，而不能降级业务异常。

那么业务异常应该如何降级呢？我们可以整合Dubbo、Hystrix进行业务异常熔断，相关配置也并不复杂，大家可以网上查阅相关资料。

# 6 文章总结 #

本文我们首先介绍了服务雪崩这个场景，并且从非线性角度再次理解了服务雪崩。随后我们总结了服务雪崩应对方案，其中服务降级是应对服务雪崩的重要方法之一。我们针对超时异常和业务异常两种场，结合源码深入分析了Dubbo服务降级的使用场景，希望本文对大家有所帮助。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dvc2hpeHV5ZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20210923/405d9090018f41529cc7124415bb35ad.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dvc2hpeHV5ZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20210923/28427deeb0564a118c5486de6cdd90c5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dvc2hpeHV5ZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20210923/26cc67b6bcf548959a6191b0e6dd11e3.png