kratos源码分析：熔断器

为什么需要熔断

一般来说，当服务器过载（overload）时，需要给client返回服务过载的报错
但是拒接请求也有成本，可能响应错误码本身没啥成本，但处理请求协议栈，构建响应header等也有一笔开销
如果被拒绝的请求数量很大，后端任然会过载，因为其绝大多数CPU都花在拒绝请求上

因此最好的办法是客户端不要将请求发到服务端：当客户端检测到其最近的请求中有很大一部分因“服务过载”错误而被拒绝时，直接在本地失败，不会经过网络IO发给服务端
熔断也可以称为客户端限流

Google sre弹性熔断算法

google sre提供了一种自适应的客户端熔断算法，其维护了过去一段时间内的两个信息：

• requests：往下游发起请求的总数
• accepts：成功的请求数
  
  

1. 正常情况下，这两个值是相等的
2. 但当下游出现异常时，accepts会逐渐小于requests
3. 一旦requests达到了accepts的K倍，客户端就要启动自适应限流，新产生的请求以一定概率被拒绝
   1. 拒绝请求的概率计算公式为：$max(0,\frac{requests-K\ast accepts}{requests+1})$
4. 当下游逐渐恢复时，accetps会增加，使得上述公式中分子变为负数，拒绝的概率降为0

可以调整K值，使算法产生不同的效果：

• 减少K值会使得行为更激进，也就是更容易发生熔断
• 增大K值会使得自适应熔断不那么激进
  
  

kratos Breaker源码分析

接下来分析kratos中熔断器，其采用了google sre的自适应客户端限流算法

公共接口

熔断器对外暴露3个方法：

• Allow：每次调下游之前判断熔断器状态，根据返回结果决定是否往下游发送请求
• MarkSuccess：每次调下游如果成功，上报Succ
• MarkFailed：每次调下游如果失败，上报Failed

type CircuitBreaker interface {  Allow() error  MarkSuccess()  MarkFailed()  
}

业务中用起来大概是这样：

// 初始化breaker
b := sre.NewBreaker()// 请求下游前判断熔断器状态  
if err = breaker.Allow(); err != nil {  return  
}// 请求下游
err := fn()// 执行成功或失败将结果告知 breaker
if(err != nil){  breaker.MarkFailed()  
}else{  breaker.MarkSuccess()  
}

sre实现

• stat：维护请求总数和成功数的滑动窗口
• k：熔断算法的K值
• request：开始熔断的请求数阈值，滑动窗口中请求数量达到request才开始熔断
• state：熔断器状态，该字段实际没啥用

type Breaker struct {  // 滑动窗口stat window.RollingCounter  // 随机数产生器，同于根据概率熔断请求r    *rand.Rand  randLock sync.Mutex  // 熔断算法的K值k       float64// 开始熔断的请求数阈值request int64  state int32  
}

上报请求结果

func (b *Breaker) MarkSuccess() {  b.stat.Add(1)  
}  func (b *Breaker) MarkFailed() {  b.stat.Add(0)
}

• MarkSuccess：内部会将总数+1，成功数+1
• MarkFailed：内部只会将总数+1

本文的重点不是滑动窗口，这里知道其干了啥就好

判定是否熔断

1. 调summary() 拿到滑动窗口中的请求总数和成功数
2. 如果没达到熔断条件，返回err=nil。两个判定条件：
   1. 条件一：滑动窗口中请求总数没达到阈值（total < b.request）
   2. 条件二：近期失败的数量不够多（k * accepts > total）
3. 否则就需要熔断，根据公式计算熔断概率dr
4. 判定是否命中概率：生成一个0~1之间的随机数，如果小于dr说明命中

func (b *Breaker) Allow() error {  // 拿到滑动窗口中的请求总数和成功数accepts, total := b.summary()  requests := b.k * float64(accepts)  // 没达到熔断条件 if total < b.request || float64(total) < requests {  atomic.CompareAndSwapInt32(&b.state, StateOpen, StateClosed)  return nil  }  // 下面就是需要熔断atomic.CompareAndSwapInt32(&b.state, StateClosed, StateOpen)// 计算熔断概率  dr := math.Max(0, (float64(total)-requests)/float64(total+1))  drop := b.trueOnProba(dr)  // 需要熔断if drop {  return circuitbreaker.ErrNotAllowed  }  return nil  
}

从滑动窗口中获得请求总数total和成功请求数success：

func (b *Breaker) summary() (success int64, total int64) {  b.stat.Reduce(func(iterator window.Iterator) float64 {  for iterator.Next() {  bucket := iterator.Bucket()  // 统计总数  total += bucket.Count  for _, p := range bucket.Points {  // 统计成功的数量  success += int64(p)  }  }  return 0  })  return  
}

trueOnProba就是生成一个0~1之间的随机数，看是否小于概率proba

func (b *Breaker) trueOnProba(proba float64) (truth bool) {  b.randLock.Lock()  truth = b.r.Float64() < proba  b.randLock.Unlock()  return  
}