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这可能是讲分布式系统最到位的一篇文章( 六 )

分布式系统


 
构建 Future，以 RequestId 为 Key，Put 到线程安全的 Map 中 。Get 结果时需要写入 Time Out 超时时间，防止由于结果的未返回而导致的长时间的阻塞 。
SyncFuture<RpcResponse>syncFuture=newSyncFuture<RpcResponse>();SyncFutureCatch.syncFutureMap.put(rpcRequest.getRequestId(),syncFuture);try{RpcResponserpcResponse=syncFuture.get(timeOut,TimeUnit.MILLISECONDS);returnrpcResponse.getResult();}catch(Exceptione){throwe;}finally{SyncFutureCatch.syncFutureMap.remove(rpcRequest.getRequestId());} 
结果返回时通过回传的 RequestId 获取对应 Future 写入 Response，Future 线程解除阻塞：
log.debug("TcpClientreceivehead："+headAnalysis+"TcpClientreceivedata："+rpcResponse);SyncFuture<RpcResponse>syncFuture=SyncFutureCatch.syncFutureMap.get(rpcResponse.getRequestId());if(syncFuture!=null){syncFuture.setResponse(rpcResponse);} 
importjava.util.concurrent.CountDownLatch;importjava.util.concurrent.Future;importjava.util.concurrent.TimeUnit;publicclassSyncFuture<T>implementsFuture<T>{//因为请求和响应是一一对应的，因此初始化CountDownLatch值为1 。privateCountDownLatchlatch=newCountDownLatch(1);//需要响应线程设置的响应结果privateTresponse;//Futrue的请求时间，用于计算Future是否超时privatelongbeginTime=System.currentTimeMillis();publicSyncFuture(){}@Overridepublicbooleancancel(booleanmayInterruptIfRunning){returnfalse;}@OverridepublicbooleanisCancelled(){returnfalse;}@OverridepublicbooleanisDone(){if(response!=null){returntrue;}returnfalse;}//获取响应结果，直到有结果才返回 。@OverridepublicTget()throwsInterruptedException{latch.await();returnthis.response;}//获取响应结果，直到有结果或者超过指定时间就返回 。@OverridepublicTget(longtimeOut,TimeUnitunit)throwsInterruptedException{if(latch.await(timeOut,unit)){returnthis.response;}returnnull;}//用于设置响应结果，并且做countDown操作，通知请求线程publicvoidsetResponse(Tresponse){this.response=response;latch.countDown();}publiclonggetBeginTime(){returnbeginTime;}} 
SyncFuture<RpcResponse>syncFuture=newSyncFuture<RpcResponse>();SyncFutureCatch.syncFutureMap.put(rpcRequest.getRequestId(),syncFuture);RpcResponserpcResponse=syncFuture.get(timeOut,TimeUnit.MILLISECONDS);SyncFutureCatch.syncFutureMap.remove(rpcRequest.getRequestId()); 
除了同步服务调用，异步服务调用，还有并行服务调用，泛化调用等调用形式 。
 
高可用
 
简单的介绍了下分布式服务框架，下面来说下分布式系统的高可用 。一个系统设计开发出来，三天两晚就出个大问题，导致无法使用，那这个系统也不是什么好系统 。
 
业界流传一句话："我们系统支持 X 个 9 的可靠性" 。这个 X 是代表一个数字，X 个 9 表示在系统 1 年时间的使用过程中，系统可以正常使用时间与总时间（1 年）之比 。
 
3 个 9：(1-99.9%)*365*24=8.76 小时，表示该系统在连续运行 1 年时间里最多可能的业务中断时间是 8.76 小时，4 个 9 即 52.6 分钟，5 个 9 即 5.26 分钟 。要做到如此高的可靠性，是非常大的挑战 。
 
一个大型分布式项目可能是由几十上百个项目构成，涉及到的服务成千上万，主链上的一个流程就需要流转多个团队维护的项目 。
 
拿 4 个 9 的可靠性来说，平摊到每个团队的时间可能不到 10 分钟 。这 10 分钟内需要顶住压力，以最快的时间找到并解决问题，恢复系统的可用 。
 
下面说说为了提高系统的可靠性都有哪些方案：
 
服务检测：某台服务器与注册中心的连接中断，其提供的服务也无响应时，系统应该能主动去重启该服务，使其能正常对外提供 。
 
故障隔离：集群环境下，某台服务器能对外提供服务，但是因为其他原因，请求结果始终异常 。
 
这时就需要主动将该节点从集群环境中剔除，避免继续对后面的请求造成影响，非高峰时期再尝试修复该问题 。至于机房故障的情况，只能去屏蔽整个机房了 。
 
目前饿了么做的是异地多活，即便单边机房挂了，流量也可以全量切换至另外一边机房，保证系统的可用 。
 
监控：包含业务监控、服务异常监控、DB 中间件性能的监控等，系统出现异常的时候能及时的通知到开发人员 。等到线下报上来的时候，可能影响已经很大了 。
 
压测：产线主链路的压测是必不可少的，单靠集成测试，有些高并发的场景是无法覆盖到的，压测能暴露平常情况无法出现的问题，也能直观的提现系统的吞吐能力 。当业务激增时，可以考虑直接做系统扩容 。


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