海量数据处理之系统过载保护-过载保护功能

前段时间在网上看到腾讯后台开发总监bison分享的一篇文章《浅谈过载保护》，读来受益匪浅。刚好自己也在处理系统请求过载的问题，把自己的一些心得体会总结出来拿来与大家一起探讨。

在bison的文章中谈到：对于延时敏感的服务，当外部请求超过系统处理能力，如果系统没有做相应保护，可能导致历史累计的超时请求达到一定的规模，像雪球一样形成恶性循环，由于系统处理的每个请求都因为超时而无效，系统对外呈现的服务能力为0，且这种情况不能自动恢复。我们的系统就是要尽量避免这种情况的出现，下面将详细来分析一个现实中的案例。

一有过载问题的系统

数据处理流程:

1) 前端将请求发送给数据解析及转发系统，

2）数据解析及转发系统将封装好的数据发送后台数据请求，设置超时时间（假设300ms），线程同步等待处理结果从后台返回。

3）在300ms内正确返回结果后，则将处理的结果返回给前端，如果在300ms内超时，则将数据发送到一次超时处理系统（假设设置超时时间500ms），线程同步等待结果返回。

4）在500ms内正确返回结果后，则将处理的结果返回给前端，如果再一次超时，返回一个默认的处理结果给前端，后端对数据进行本地化，然后可以将数据发送到离线处理系统进行二次处理。

数据解析的机器为多核，数据解析及转发系统采用的是单进程多线程模型，在前一篇文章《海量数据处理系列之Java线程池使用》详细描述了多线程处理的实现，采取的是无界队列线程池的实现，这样从客户端来的请求，会被这样处理:

1) 如果线程池中有空闲线程，会将请求直接交给线程处理。

2) 如果没有空闲线程，就将请求保存到任务队列。

假设开50个线程，每个线程秒平均处理一个请求，那么系统每秒可以处理的最大请求数是50个。一旦前端数据请求超过50个每秒，在任务队列中将会堆积大量的请求，前台不断发送过来，后来处理不过来，前端又设置了套接字超时，导致队列中的大量请求超时，直接使得后端线程从队列中取出套接字解析的时候，套接字已经被前台关闭了，引发I/O异常。堆积的量一旦雪崩，将使前台发送过来的请求全部I/O异常，后台处理系统跟挂掉无异了。

二相对完善的系统

在上面的系统中，对请求是来者不拒的状态，具体来讲就是将所有的请求都保存到任务队列。请求堆积到一定程度，队列中的很多请求都超时，这是可以采取清空请求队列的方式，这个可以通过采取一定的监控方式来实现。例如上图中的心跳监控模块，它可以通过这样的方式来实现，就是模拟客户端的请求，每隔一定时间发送一些请求过去，如果有大部分都正常返回，说明后端处理系统正常；当出现大部分超时的时候，说明后台系统已经挂掉了，这时候重启数据解析及转发系统，清空系统中的任务请求队列，这样可以暂时处理请求高峰期的情况。

但是这个方式也是治标不治本的，后台最多只能处理这么多请求，重启后照样会导致大量堵塞导致系统又挂掉，然后监控系统又重启，这样会使得很多的请求没有得到有效的处理，大大降低系统的处理能力。为了保证后台系统每时每刻都最大限度的发挥自己的处理能力，当负载超过系统自身的处理能力时，拒绝该请求。拒绝后可以将该请求本地系列化，保存相关的数据发送到离线数据处理系统进行处理。

在前一篇文章《海量数据处理系列之Java线程池使用》第四节中有界队列线程池使用中有提到这种方式的具体实现。以上面的系统为例，有界线程池可以这样配置，corePoolSize为30，maximumPoolSize为50，有界队列为ArrayBlockingQueue<Runnable>(100)。这样系统在处理请求的时候采用如下策略：

1）当一个请求过来，线程池开启一个线程来处理，直到30个线程都在处理请求。

2）当线程池中没有空闲线程了，就将请求添加到有界队列当中，直到队列满为止。

3）当队列满以后，在开启线程来处理新的请求，直到开启的线程数达到maximumPoolSize。

4）当开启的线程数达到maximumPoolSize后，任务队列又已经满了后，此时再过来的请求将被拒绝，被拒绝的请求在本地系列化，将保存的数据同步到离线数据系统进行处理。

海量数据处理都是采用分布式的，每台机器的处理能力有限，可以将请求分布到不同的机器上去。如果每台机器被拒绝的请求数过多的时候，就要考虑添加处理的机器了。

原文链接：http://www.cnblogs.com/cstar/archive/2012/06/25/2561388.html

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