• 深度思考rpc框架面经之五：rpc限流：rpc事务：tps测试

    11 注册中心监控和rpc限流（用友云产品部二面）

    11.1 你这个注册中心有实现相关的监控吗

    11.1.1 如何实现注册中心有实现相关的监控

    是的，我可以为你提供关于RPC注册中心及其监控的相关信息。RPC注册中心是用于管理微服务之间调用关系的中心化服务，它可以帮助微服务发现和调用其他服务。而监控是确保微服务健康、稳定运行的重要手段，可以实时检测和报警系统中的异常情况。

    对于RPC注册中心的监控，通常包括以下几个方面：

    1. 服务健康检查：定期检查注册在注册中心的服务是否健康运行，如果服务出现故障，可以及时从注册中心摘除，防止其他服务调用失败。

    2. 服务调用统计：统计每个服务的调用次数、失败次数、平均响应时间等，帮助分析系统的运行状况。

    3. 资源使用情况：监控注册中心自身的CPU、内存、磁盘、网络等资源使用情况，确保注册中心稳定运行。

    4. 数据同步情况：对于集群部署的注册中心，需要监控各节点的数据同步情况，确保数据的一致性。

    5. 报警机制：当监控到异常情况时，可以通过邮件、短信、电话等方式及时通知运维人员。

    常见的RPC注册中心如Zookeeper、Eureka、Consul、Nacos等，它们都提供了一定的监控功能或者有第三方工具支持其监控。

    如果你需要更详细的信息或者对某个具体的RPC注册中心的监控有兴趣，可以告诉我，我会为你提供更多的资料。

    11.1.2 consul和nacos分别如何实现注册中心的监控的

    Consul和Nacos都是流行的服务注册与发现中心，它们都提供了一系列的监控和健康检查机制。以下是它们分别如何实现注册中心的监控的简要描述：

    Consul:

    1. 健康检查：Consul内置了健康检查机制，允许定义多种检查方式，如HTTP、TCP、脚本等。当服务的健康状态发生变化时，Consul会自动更新服务的状态。

    2. UI界面：Consul提供了一个Web UI界面，可以在其中查看集群的健康状态、服务列表、节点信息等。

    3. Metrics接口：Consul提供了一个/metrics HTTP端点，可以获取Consul的运行指标，如请求率、请求延迟、集群领导选举次数等。

    4. 集成第三方监控工具：Consul的指标可以与Prometheus、Grafana等监控工具集成，以提供更丰富的监控视图和报警机制。

    5. 日志：Consul可以输出详细的日志，帮助诊断问题。

    Nacos:

    1. 健康检查：Nacos也提供了健康检查机制，可以定期检查服务的健康状态，并根据结果更新服务的状态。

    2. 控制台：Nacos提供了一个管理控制台，可以在其中查看服务列表、健康状态、配置信息等。

    3. Metrics接口：Nacos也提供了指标接口，可以获取Nacos的运行指标。

    4. 集成第三方监控工具：Nacos的指标可以与Prometheus、Grafana等监控工具集成。

    5. 日志：Nacos可以输出详细的日志，帮助运维人员诊断问题。

    6. 扩展性：Nacos提供了丰富的扩展点，允许用户自定义健康检查逻辑、数据源等。

    总的来说，Consul和Nacos都提供了完善的监控和健康检查机制，可以确保服务的健康和稳定。但具体的实现细节和功能可能会有所不同，需要根据实际需求选择合适的工具。

    11.1.3 详细讲讲consul和nacos实现注册中心健康检查的过程

    当我们谈论服务注册中心的健康检查，我们主要是指如何确定注册的服务实例是否健康、是否能够正常提供服务。Consul和Nacos都提供了健康检查的机制，但它们的实现方式和细节有所不同。以下是Consul和Nacos实现健康检查的详细过程：

    Consul:

    1. 定义健康检查：在Consul中，服务可以在注册时定义其健康检查的方式。这些方式包括HTTP、TCP、脚本和TTL。

      • HTTP：Consul会定期向指定的HTTP端点发送请求，根据响应的HTTP状态码判断服务的健康状态。
      • TCP：Consul会尝试建立到指定的TCP端口的连接，如果连接成功，则认为服务是健康的。
      • 脚本：Consul会定期执行指定的脚本，并根据脚本的退出状态判断服务的健康状态。
      • TTL：服务需要在指定的TTL时间内向Consul发送心跳，否则Consul会认为服务不健康。

    2. 健康状态更新：当服务的健康状态发生变化时，Consul会自动更新服务的状态。例如，如果一个服务的健康检查失败，Consul会将该服务标记为不健康，并从服务发现的结果中排除该服务。

    3. 健康状态查询：用户可以通过Consul的API或UI查询服务的健康状态。

    Nacos:

    1. 心跳机制：Nacos主要依赖于心跳机制来检查服务的健康状态。当服务实例注册到Nacos后，它需要定期向Nacos发送心跳来表示它仍然是活跃的。

    2. 心跳超时：如果Nacos在指定的时间内没有收到服务实例的心跳，它会认为该服务实例不健康，并将其从服务列表中移除。

    3. 健康状态查询：用户可以通过Nacos的控制台或API查询服务的健康状态。

    4. 健康检查扩展：Nacos提供了健康检查的扩展点，允许用户自定义健康检查的逻辑。

    总结：Consul提供了多种健康检查的方式，可以根据服务的特性选择合适的方式。而Nacos主要依赖于心跳机制来检查服务的健康状态，但它也提供了健康检查的扩展点，允许用户自定义健康检查的逻辑。两者都能够有效地确保服务的健康和稳定。

    11.2 你整个的这个rpc调用，有考虑过它的限流嘛

    对于一个QPS为2的服务，我们可以使用令牌桶、漏桶和滑动窗口计数器算法来实现限流。以下是每种算法的简单实现：

    11.3 比如现在有两个服务，比如说qps只有2，现在达到限流的目的，分别使用令牌桶、漏桶和滑动窗口计数器算法，你如何实现呢

    1. 令牌桶算法：

    • 初始化一个容量为2的桶，并以每500ms放入一个令牌的速率填充桶。
    • 当请求到来时，尝试从桶中取出一个令牌。
      • 如果取出成功，请求继续。
      • 如果取出失败（桶中无令牌），请求被限制。
    import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class TokenBucket {
    private final int capacity;
    private int tokens;
    private long lastRefillTime;
    private final int refillRate;
    private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

    public TokenBucket(int capacity, int refillRate) {
        this.capacity = capacity;
        this.refillRate = refillRate;
        this.tokens = capacity;
        this.lastRefillTime = System.currentTimeMillis();
    }

    public boolean tryConsume() {
        lock.lock();
        try {
            refill();
            if (tokens > 0) {
                tokens--;
                return true;
            }
            return false;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    private void refill() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        int tokensToAdd = (int) ((now - lastRefillTime) / 1000 * refillRate);
        if (tokensToAdd > 0) {
            tokens = Math.min(capacity, tokens + tokensToAdd);
            lastRefillTime = now;
        }
    }
}


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    2. 漏桶算法：

    • 初始化一个容量为2的桶，并以每500ms处理一个请求的速率流出。
    • 当请求到来时，尝试放入桶中。
      • 如果放入成功，请求继续。
      • 如果放入失败（桶已满），请求被限制。
    import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class LeakyBucket {
    private final int capacity;
    private int water;
    private long lastLeakTime;
    private final int leakRate;
    private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

    public LeakyBucket(int capacity, int leakRate) {
        this.capacity = capacity;
        this.leakRate = leakRate;
        this.water = 0;
        this.lastLeakTime = System.currentTimeMillis();
    }

    public boolean tryConsume() {
        lock.lock();
        try {
            leakWater();
            if (water < capacity) {
                water++;
                return true;
            }
            return false;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    private void leakWater() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        int waterToLeak = (int) ((now - lastLeakTime) / 1000 * leakRate);
        if (waterToLeak > 0) {
            water = Math.max(0, water - waterToLeak);
            lastLeakTime = now;
        }
    }
}


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    3. 滑动窗口计数器算法：

    • 基于您的描述，我理解您希望使用一个滑动窗口计数器，其中每一秒都有一个独立的计数器。当请求到来时，我们将检查过去1秒内的请求计数。如果这个计数超过2，请求将被限制。

      以下是基于这个想法的Java代码实现：

      import java.util.LinkedList;

public class SlidingWindowRateLimiter {
    private final LinkedList<RequestCounter> counters;
    private final int limit;

    public SlidingWindowRateLimiter(int limit) {
        this.counters = new LinkedList<>();
        this.limit = limit;
    }

    public synchronized boolean tryConsume() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        long oneSecondAgo = now - 1000;

        // 清除1秒前的计数器
        while (!counters.isEmpty() && counters.getFirst().timestamp < oneSecondAgo) {
            counters.removeFirst();
        }

        // 获取过去1秒内的请求总数
        int totalCount = counters.stream().mapToInt(c -> c.count).sum();

        if (totalCount < limit) {
            // 如果当前秒的计数器不存在，创建一个
            if (counters.isEmpty() || counters.getLast().timestamp != now / 1000 * 1000) {
                counters.addLast(new RequestCounter(now / 1000 * 1000));
            }
            counters.getLast().count++;
            return true;
        }
        return false;
    }

    private static class RequestCounter {
        long timestamp;
        int count;

        RequestCounter(long timestamp) {
            this.timestamp = timestamp;
            this.count = 0;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        SlidingWindowRateLimiter limiter = new SlidingWindowRateLimiter(2);
        System.out.println(limiter.tryConsume());  // true
        System.out.println(limiter.tryConsume());  // true
        System.out.println(limiter.tryConsume());  // false
    }
}

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      这个实现确保在任何给定的1秒窗口内，请求的数量都不会超过2。

    11.4 你给的滑动窗口计数器方案中，qps的速率固定死了，如果说某一个服务有异常，你的qps为2也达不到，只有1呢？而且服务恢复后，qps的速率能不能恢复到2

    我的答案：配置一个灵活的限流器，每次读取限定的qps阈值的时候，可以读取根据从配置中心读取到的参数限制qps，至于是谁发出的调整阈值信号，则应该是注册中心。这种情况应对的是所有的服务调用不走注册中心，也不走负载均衡器或者其他第三方服务器，而是可以直接打到服务提供者，所以限流器得在服务的提供者端生效

    gpt4答案：

    您提到的问题确实是滑动窗口计数器在实际应用中可能会遇到的挑战。为了解决这个问题，我们可以引入动态调整QPS的机制。以下是一个简化的策略：

    1. 动态调整QPS：我们可以根据服务的健康状况动态调整QPS。例如，如果服务出现异常，我们可以降低QPS限制；当服务恢复正常时，我们可以逐渐提高QPS限制，直到达到原始的限制。

    2. 健康检查：我们可以定期检查服务的健康状况。如果服务响应时间增加或失败率上升，我们可以认为服务可能出现了问题，并相应地调整QPS限制。

    3. 平滑恢复：当服务恢复正常后，我们不应该立即将QPS限制提高到原始值，而应该逐渐提高，以确保服务不会再次被过载。

    以下是一个简化的Java代码实现，展示如何动态调整QPS：

    import java.util.LinkedList;

public class DynamicSlidingWindowRateLimiter {
    private final LinkedList<RequestCounter> counters;
    private int currentLimit;
    private final int maxLimit;

    public DynamicSlidingWindowRateLimiter(int maxLimit) {
        this.counters = new LinkedList<>();
        this.currentLimit = maxLimit;
        this.maxLimit = maxLimit;
    }

    public synchronized boolean tryConsume() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        long oneSecondAgo = now - 1000;

        // 清除1秒前的计数器
        while (!counters.isEmpty() && counters.getFirst().timestamp < oneSecondAgo) {
            counters.removeFirst();
        }

        // 获取过去1秒内的请求总数
        int totalCount = counters.stream().mapToInt(c -> c.count).sum();

        if (totalCount < currentLimit) {
            if (counters.isEmpty() || counters.getLast().timestamp != now / 1000 * 1000) {
                counters.addLast(new RequestCounter(now / 1000 * 1000));
            }
            counters.getLast().count++;
            return true;
        }
        return false;
    }

    public void adjustLimitBasedOnHealth(boolean isServiceHealthy) {
        if (isServiceHealthy) {
            currentLimit = Math.min(maxLimit, currentLimit + 1);
        } else {
            currentLimit = Math.max(1, currentLimit - 1);
        }
    }

    private static class RequestCounter {
        long timestamp;
        int count;

        RequestCounter(long timestamp) {
            this.timestamp = timestamp;
            this.count = 0;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        DynamicSlidingWindowRateLimiter limiter = new DynamicSlidingWindowRateLimiter(2);
        System.out.println(limiter.tryConsume());  // true
        System.out.println(limiter.tryConsume());  // true
        System.out.println(limiter.tryConsume());  // false

        // 假设服务出现异常
        limiter.adjustLimitBasedOnHealth(false);
        System.out.println(limiter.tryConsume());  // true
        System.out.println(limiter.tryConsume());  // false

        // 假设服务恢复正常
        limiter.adjustLimitBasedOnHealth(true);
        System.out.println(limiter.tryConsume());  // true
        System.out.println(limiter.tryConsume());  // true
    }
}

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    这只是一个简化的示例，展示了如何根据服务的健康状况动态调整QPS。在实际应用中，可能需要更复杂的策略和实现。

    12 rpc事务（用友云产品部二面）

    12.1 你有没有考虑在rpc框架这一层面统一解决分布式事务呢？比如说A调用B，B事务是在另一台机器上执行的，执行失败后B会回滚，则你的rpc框架会告诉消费者服务事务B回滚了吗？这样的机制有考虑过嘛？

    13 使用你的rpc框架后，tps测试了嘛（重要）（用友云产品部二面）

    使用你的rpc框架后，tps测试了嘛（重要）

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/yxg520s/article/details/133581958