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如何设计分布式系统开关

如何设计分布式系统开关

作者: 高级java架构师 | 来源:发表于2018-10-06 19:36 被阅读48次

背景

在分布式系统中为什么要使用开关?例如双十一电商平台需要做促销活动,此时订单量暴增,在下单环节,可能需要调用A、B、C三个接口来完成,但是其实A和B是必须的,C只是附加的功能(例如在下单的时候获取用户常用地址,或者发个推送消息之类的),可有可无,在平时系统没有压力,在容量充足的情况下,调用下没问题,但是在特殊节日的大促环节,系统已经满负荷了,这时候其实完全可以不去调用C接口,怎么实现这个呢?改代码重新发布?no,这样不太敏捷,于是开关诞生了,开发人员只要简单执行一下命令或者点一下页面,就可以关掉对于C接口的调用,在请求高峰过去之后,再把开关恢复回去即可。类似的使用场景还有A/B Test、灰度发布和数据的不停服切换等。

整体设计

高可用分布式开关设计?

一、 需求分析

开关服务的核心需求主要有以下几点:

 1. 支持开关的分布式化管理

• 开关统一管理,发布、更新等操作只需在中心服务器上进行,一次操作,处处可用。

• 开关更新自动化,当开关发生变更,订阅该开关的客户端会自动发现变更,进而同步新值。

 2. 具有容灾机制,保证服务的高可用

• 服务集群的高可用,当集群中的一台server不可用了,client发现后可以自动切换到其他server上进行访问。

• 客户端具备容灾机制,当开关中心完全不可用,可以在客户端对开关进行操作。

二、方案设计

针对此需求分析,我们抽象成了两大块分别是配置中心和SDK,整体架构如下:

各个系统模块介绍:

配置中心:

配置中心在此处提供开关的统一管理

zookeeper:

分布式开关统一注册中心,主要提供变更通知服务,客户端通过订阅开关节点,实时获取开关变更信息,从而同步更新到本地缓存

SDK:

client端获取开关,以及监听开关的变化从而更新本地缓存。

配置中心设计

配置中心在此处的作用有如下几点:

提供开关统一管理,包含开关发布、更新、查询等基本服务

操作开关的日志,比如谁在某一时刻将开关从关闭状态修改为打开状态。

系统权限控制,只有拥有相关权限的人才能操作开关。

配置中心整体设计如下:

其中db主要保存了开关信息,以及日志信息。

zk主要用来创建开关和监听开关的变化。

配置中心的设计看似简单,其实也需要注意以下几点:

1. 开关的命名重复问题

在设计系统的时候,开关是否要共享给所有系统,还是其中某一个系统,如果共享给所有系统,那么有权限的人对开关命名的时候难免会重复,针对此,我们设计了appid的概念,一个系统对应一个appid,在一个appid内开关名称不允许有重复,只有该appid的owner才有权限对该appid的下的开关做操作。

2. 开关的分类

我们可以将开关分为三大类,分别是功能开关、降级开关、灰度开关:

功能开关

针对某一个功能是否打开,例如在订单下单的时候需要获取下单用户的历史换绑手机号信息,但是由于B系统只是提供了接口定义,实际业务还未开发完成,A系统可以先提前开发并上线,待B系统上线之后,A系统将该功能开关打开。

降级开关

典型的应用场景是电商做促销的时候,比如双十一电商做促销,用户下单的时候获取用户历史常用地址,因为双十一系统已经达到负荷,为了系统性能,将该业务逻辑降级。或者A系统调用B系统,由于B系统整体宕机,为了不影响A系统继续运行,可以手动将B系统降级等。

灰度开关

针对某一功能做灰度,例如我们需要针对刷单用户在下单过程中做拦截,为此我们在下单阶段做了一套黑白名单处理,但是我们也无法知晓该套黑白名单的正确率多少,为了避免造成误拦,我们需要对该功能做灰度采样,以便及时调整我们的黑白名单逻辑。通常的灰度策略为 1% 灰度,10%灰度,30%灰度,50%。。。

3. zk中开关设计

zk中的设计结构为路径格式,我们将/appid 设置为根路径,例如appid为order的根路径为/order,则在该appid下设置的user_open开关的路径则为:

/order/user_open ,所以我们设计的路径公式如下:

/appid/switch

部分页面效果如下:

SDK设计

SDK主要是以jar的形式嵌入在client端的,它的作用主要是在client端获取开关,以及监听开关的变化从而更新本地缓存。SDK整体设计如下所示:

我们使用Curator来操作zk,因为它相比原生的zk 客户端确实好用不少,这里不做过多展开,为了提高系统性能我们将开关信息缓存在本地内存,这样做的目的是提升系统的性能,所以获取开关的流程图如下:

1. 监听开关变化

如果开关发生改变,我们需要将开关变化的信息载入到本地,监听代码如下:

1 private void nodeListener(final String key) {

2 final NodeCache nodeCache = new NodeCache(client, basePath + "/" + key);

3 try {

4 nodeCache.start();

5 nodeCache.getListenable().addListener(new NodeCacheListener() {

6

7 public void nodeChanged() throws Exception {

8 String msg = new String(nodeCache.getCurrentData().getData());

9 System.out.println("监听事件触发");

10 System.out.println("重新获得节点内容为:" + msg);

11 //加入到本地缓存

12 dataMap.put(key, msg);

13 }

14 });

15 } catch (Exception e) {

16 e.printStackTrace();

17 }

18

19

20 }

2. 降级开关

降级开关和功能开关在底层实现上是一样的,就是从zk获取value为true的时候,是打开状态的,代码如下:

1 /**

2 * 获取开关,默认是打开的

3 *

4 * @param switchKey

5 * @return

6 */

7 public boolean getSwitch(String switchKey) {

8 try {

9 String dataMsg = getDataMsg(switchKey);

10 if (isEmpty(dataMsg)) {

11 return true;

12 }

13

14 return Boolean.parseBoolean(dataMsg);

15 } catch (Exception e) {

16 e.printStackTrace();

17 }

18

19 return true;

20 }

其中getDataMsg方法封装了本地缓存的调用,具体代码如下:

1 private String getDataMsg(String key) {

2 byte[] data;

3 try {

4 //先从本地缓存中找

5 String msg = dataMap.get(key);

6 if (!isEmpty(msg)) {

7 return msg;

8 }

9

10 //本地缓存没有,则从zk中去查找

11 data = dataBuilder.forPath(basePath + "/" + key);

12 if (data != null) {

13 String dataMsg = new String(data);

14 //重新塞入缓存

15 dataMap.put(key, dataMsg);

16 nodeListener(key);

17 return dataMsg;

18 }

19 } catch (Exception e) {

20 e.printStackTrace();

21 }

22

23 return null;

24 }

降级开关和功能开关的代码完成后,接下来是一段测试demo,测试开关是否可以正常使用,代码如下:

1public class SwitchDemo {

2

3 public static void main(String[] args)throws Exception {

4

5 //user_open 开关 打开

6 if(SwitchHandler.config().getSwitch("user_open")){

7 System.out.println("exe user open switch 1");

8 }

9

10 Thread.sleep(10000);

11

12

13 //user_open 开关 关闭

14 if (SwitchHandler.config().getSwitch("user_open")){

15 System.out.println("exe user open switch 2");

16 }else{

17

18 System.out.println("exe user not open");

19 }

20

21

22 Thread.sleep(1000000000);

23 }

24}

接下来在本地启动一个zk单机服务,进入到zk的安装目录 ,启动命令如下:

1./zkServer.sh start

启动一个客户端,创建一个开关user_open value为true,假设我这个服务的appid叫sky,那么我应该先创建/sky 这个路径,接着创建,/sky/user_open这个路径,命令如下:

1create /sky 1

2create /sky/user_open true

接下来我们启动SwitchDemo测试类,在代码走到第一次sleep阶段,我们立马将user_open 这个值修改为false,修改zk的命令为:

1set /sky/user_open false

最终打印结果如下:

从结果可以看出,第一次执行的时候,由于user_open的value为true,所以

日志 exe user open switch 1 打印出来了,其次监听的日志也打印出来了,当代码执行到第十行的时候,我们将user_open的value修改为false,此时监听的日志监听到开关发生了变化,并将本地内存的开关地址修改了false,最后执行第14行代码的时候,由于开关是关闭状态,所以走到了第18行的逻辑。

3. 灰度开关设计

灰度开关主要针对某一个功能来进行灰度,那么就需要有一个灰度策略的概念,比如设置的是灰度10%,此时有1000个请求进来,应该只有100个左右的请求是命中这段逻辑,在微服务架构中,服务与服务之间的调用都会透传一个requestId(请求id),因此将requestId 当做灰度的主体是最适合不过了,简单的灰度算法可以将requestId 进行hash 取模100 然后跟设置的灰度值进行比较即可。代码如下:

1 /**

2 * 灰度开关

3 *

4 * @param switchKey

5 * @param strategyId 灰度策略,可以传入requestId,手机号来进行灰度

6 * @return

7 */

8 public boolean getGrayscaleSwitch(String switchKey, String strategyId) {

9

10 int value = getInt(switchKey, 100);

11

12 int hash = strategyId.hashCode();

13

14 return Math.abs(hash) % 100 <= value;

15 }

灰度不是一个精确值,请求量越大灰度的越精确,因此接下来我们的测试demo,会模拟10000条请求,如果命中了大约1000条左右,那么说明我们的灰度算法没啥问题,我们将当前时间戳当做requestId(当然实际不要这么做,应该用微服务之间透传的requestId,这里只是为了测试)

首先设置一个灰度开关user_gary,value为10(代表灰度10%,最大为100)

1create /sky/user_gary 10

测试代码如下:

1 //灰度10%开关

2 int grayCount=0;//

3 for (int i=0;i<10000;i++){

4 String requestId = System.currentTimeMillis()+"-"+i;

5 if (SwitchHandler.config().getGrayscaleSwitch("user_gary",requestId)){

6 grayCount++;

7 }

8 }

9

10 System.out.println("进入灰度开关的次数为:"+grayCount);

运行结果:

我们看到10000次请求,命中了1176次,大约灰度10%,说明灰度起作用了。

SDK完整代码

pom依赖:

1 <dependency>

2 <groupId>org.apache.curator</groupId>

3 <artifactId>curator-recipes</artifactId>

4 <version>4.0.1</version>

5 </dependency>

SDK完整代码:

1package com.wuzy.myswitch;

2

3import org.apache.curator.RetryPolicy;

4import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;

5import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;

6import org.apache.curator.framework.api.GetDataBuilder;

7import org.apache.curator.framework.recipes.cache.NodeCache;

8import org.apache.curator.framework.recipes.cache.NodeCacheListener;

9import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;

10

11import java.util.Map;

12import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

13

14public class SwitchHandler {

15

16 private String basePath = "/sky";

17 private GetDataBuilder dataBuilder;

18

19 private Map<String, String> dataMap = new ConcurrentHashMap<String, String>();

20

21 private SwitchHandler() {

22 RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);

23 client = CuratorFrameworkFactory.builder()

24 .connectString("127.0.0.1:2181")

25 .retryPolicy(retryPolicy)

26 .sessionTimeoutMs(6000)

27 .connectionTimeoutMs(3000)

28 .build();

29 client.start();

30

31 dataBuilder = client.getData();

32

33 //TODO 后期这里最好将数据库中的开关加载出来,从zk中找出放入本地缓存中,加快查询速度

34 }

35

36 private static class SwitchHandlerHolder {

37 private static final SwitchHandler switchHandler = new SwitchHandler();

38 }

39

40 public static SwitchHandler config() {

41 return SwitchHandlerHolder.switchHandler;

42 }

43

44 private CuratorFramework client;

45

46

47 /**

48 * 获取开关,默认是打开的

49 *

50 * @param switchKey

51 * @return

52 */

53 public boolean getSwitch(String switchKey) {

54 try {

55 String dataMsg = getDataMsg(switchKey);

56 if (isEmpty(dataMsg)) {

57 return true;

58 }

59

60 return Boolean.parseBoolean(dataMsg);

61 } catch (Exception e) {

62 e.printStackTrace();

63 }

64

65 return true;

66 }

67

68 /**

69 * 灰度开关

70 *

71 * @param switchKey

72 * @param strategyId 灰度策略,可以传入requestId,手机号来进行灰度

73 * @return

74 */

75 public boolean getGrayscaleSwitch(String switchKey, String strategyId) {

76

77 int value = getInt(switchKey, 100);

78

79 int hash = strategyId.hashCode();

80

81 return Math.abs(hash) % 100 <= value;

82 }

83

84

85 public int getInt(String key, int defaultValue) {

86 try {

87 String dataMsg = getDataMsg(key);

88 if (isEmpty(dataMsg)) {

89 return defaultValue;

90 }

91 return Integer.parseInt(dataMsg);

92

93 } catch (Exception e) {

94 e.printStackTrace();

95 }

96

97 return defaultValue;

98 }

99

100

101 private boolean isEmpty(String msg) {

102 return msg == null || msg.trim().equals("");

103 }

104

105 private String getDataMsg(String key) {

106 byte[] data;

107 try {

108 //先从本地缓存中找

109 String msg = dataMap.get(key);

110 if (!isEmpty(msg)) {

111 return msg;

112 }

113

114 //本地缓存没有,则从zk中去查找

115 data = dataBuilder.forPath(basePath + "/" + key);

116 if (data != null) {

117 String dataMsg = new String(data);

118 //重新塞入缓存

119 dataMap.put(key, dataMsg);

120 nodeListener(key);

121 return dataMsg;

122 }

123 } catch (Exception e) {

124 e.printStackTrace();

125 }

126

127 return null;

128 }

129

130

131 private void nodeListener(final String key) {

132 final NodeCache nodeCache = new NodeCache(client, basePath + "/" + key);

133 try {

134 nodeCache.start();

135 nodeCache.getListenable().addListener(new NodeCacheListener() {

136

137 public void nodeChanged() throws Exception {

138 String msg = new String(nodeCache.getCurrentData().getData());

139 System.out.println("监听事件触发");

140 System.out.println("重新获得节点内容为:" + msg);

141 //加入到本地缓存

142 dataMap.put(key, msg);

143 }

144 });

145 } catch (Exception e) {

146 e.printStackTrace();

147 }

148

149

150 }

151}

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