会员服务优雅上下线实践

  异常情况分析  

业务系统当前使用的是 Spring Boot 和 Spring Cloud 框架，服务发布流程如下图所示：

通过梳理服务流程发现，引起服务可用性降低、响应时间突增的原因有以下几点：

• 过早销毁对象：服务正在处理请求，但此时对象被销毁导致请求报错。

• 服务未及时下线：调用方不能及时感知服务已在下线中，仍会发送请求过来，但此时对象可能已经被销毁导致请求报错。

• 过早注册服务：服务未初始化完成就被注册到了注册中心，导致接口响应时间突增甚至超时。

  优化方向  

基于上面的分析，可以通过以下方式解决相关的问题：

1. 在上线过程中，当服务把依赖的资源都初始化完成后，才将实例注册到注册中心。

2. 在下线过程中，服务调用方可以排除正在下线的实例，保证在一定的时间窗口内请求不会打到这个实例上。

  优雅上线  

通过预热功能实现资源初始化，预热模块是可插拔的，可全使用或者仅使用其中一个模块：

1. 自定义预热：由业务方自行扩展实现预热逻辑。

2. 线上请求回放预热：配置预热接口，拉取线上请求对本地服务预热，当接口调用达到配置的预热次数后，再将服务注册到注册中心。

• 预热

在原生Spring Cloud Netflix基础上，定制开发了服务注册组件 GracefulServiceRegistration 并抽象了预热组件 WarmUp。在 Spring 容器初始化过程中，会扫描所有 WarmUp 实现类并注入到容器中，启动完成后由 GracefulServiceRegistration 组件调用 WarmUp 接口所有实现类的预热方法进行服务预热，预热完成之后再进行服务注册。

图例说明：

• VClientAutoConfiguration：服务注册配置类，负责初始化GracefulServiceRegistration

• GracefulServiceRegistration：服务注册类，触发服务预热逻辑执行

• WarmUp:预热组件，由业务方自行扩展实现预热逻辑。框架默认实现:延迟5s(可配置)再执行服务注册、线上请求回放预热

  优雅下线  

优雅下线通过延迟下线和可靠负载功能组合实现，在下线过程中，服务实例需要先去取消注册并将自己标记为已下线，后续的接口请求都将获取到该实例的已下线标记。服务调用方根据下线标记把该实例从可用服务列表中剔除，保证在后续一定时间窗口内的请求都不会再打到这个实例上。具体交互流程见下图：

• 延迟下线

上文提到在原生Spring Cloud Netflix基础上，定制开发了 GracefulServiceRegistration、WarmUp 等组件，在解决优雅下线问题时，我们又增加了调用插件 InvokePlugin。当 JVM 监听到 SIGTERM 信号时，下线钩子线程开始工作，先执行取消注册，然后通过 GracefulServiceRegistration 标记当前服务为下线中状态，并阻塞当前线程 5s（可配置）来保证当前正在处理的请求能够成功返回。如果此时收到调用方请求，InvokePlugin 会检查当前服务状态是否为下线中，如果是，直接返回下线标记。最后下线钩子线程被唤醒，再执行对象销毁逻辑。

图例说明：

• VClientAutoConfiguration：服务注册配置类，负责初始化 InvokePlugin、GracefulServiceRegistration 等组件

• GracefulServiceRegistration：服务注册类，负责延迟销毁对象、触发服务预热逻辑执行

• InvokePlugin：请求调用插件类，负责执行请求时检查服务实例状态是否在下线中，如果在下线中，直接返回下线标记

• 可靠负载

微服务框架使用Ribbon作为负载均衡策略，默认是轮询机制，BaseLoadBalancer 中维护了两个注册表集合：全量注册表 allServerList、可用注册表 upServerList，但是原生只使用了全量注册表，通过循环判断获取可用实例，这种方式可能会获取到不可用的实例，所以我们对逻辑进行了优化，新增一个路由规则，使用可用注册表保存可用服务实例，并增加任务剔除标记已下线的实例。

负载策略实现方式为，服务调用方接收到实例的下线标记时，将该实例加入失活队列，独立的任务线程处理失活队列，并维护可用注册表，且失活队列的另一个任务是在同步注册中心最新注册表的时候，不要把已排除的实例恢复到可用注册表中。通过重试 + 排除下线实例的方式，使业务得到更高的可用性。具体设计如下：

对接优雅上下线功能的服务在上线过程中，服务成功率可以提升到99.99%以上，有效解决了服务上线成功率的问题。对比数据见下图示例：

无优雅上下线（并行1台滚动上线）

开启优雅上下线（并行1台滚动上线）

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