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请求量太大下游扛不住怎么办？进来学一招

2023-02-19 12:22:42 时间

背景

这个问题简单说一下背景，如果不明白可以看上篇文章 ，不想看也没关系，这是个通用的解法，后面我会总结抽象下。

在上篇文章的最后提到对每个摘除的地址做决策时，需要顺序执行，且每一个要摘除的地址都要实时获取该集群的地址信息，以便做出是否需要兜底的决策。

当被摘除的机器非常多时，获取地址信息的请求量就会非常大，对注册中心造成了不小的压力。

请求数据源的接口如下所示（其中 cuuid 是集群的 id）

type Read interface {
 ListClusterEndpoints(ctx context.Context, cuuid string) ([]ptypes.Endpoint, error)
}

相信大家也能理解这个非常简单的背景并且能想到一些解法。每次决策需要按 cuuid 获取集群，也就是单个单个地获取实时集群地址信息，由于是实时信息，缓存首先排除，其次自然而然地能想到如果能将请求合并一下，是不是就能解决请求量大的问题？

难点

如果只是改逻辑合并一下请求，吭哧吭哧改代码就完了，也不值得写这篇文章了，如何改最少的代码来实现合并请求才是最难的。

解法

那天遇到这个问题，晚上辗转反侧想到了这个解法，其实主要也是参考 Go http client 的实现，都说看源码没用，这不就是用处么？

Read​ 数据源接口定义保持不变，也就是上层的业务代码完全不用改，只需要把 ListClusterEndpoints 的实现换掉。

我们可以用一个队列把每个请求入队，入队列以后，调用方阻塞，然后起一些协程去队列里取一批请求参数，发起批量请求，响应之后唤醒阻塞的调用方。

图片

为此，我们实现一个可以阻塞并被其他协程唤醒的工具：

type token struct {
 value interface{}
 err   error
}

type Token chan token

func NewToken() Token {
 return make(Token, 1)
}

func (t Token) Done(value interface{}, err error) {
 t <- token{value: value, err: err}
}

func (t Token) Wait(timeout time.Duration) (value interface{}, err error) {
 if timeout <= 0 {
  tk := <-t
  return tk.value, tk.err
 }

 select {
 case tk := <-t:
  return tk.value, tk.err
 case <-time.After(timeout):
  return nil, ErrTokenTimeout
 }
}

其次，定义队列和其他参数：

type DataSource struct {
 paramCh chan param
 readTimeout time.Duration
 concurrency int
 step int
}

type param struct {
 cuuid string
 token Token
}

替换掉原来 ListClusterEndpoints 的实现：

func (p *DataSource) ListClusterEndpoints(ctx context.Context, cuuid string) ([]ptypes.Endpoint, error) {
 req := param{
  cuuid: cuuid,
  token: NewToken(),
 }

 select {
 case p.paramCh <- req:
 default:
  return nil, fmt.Errorf("list cluster endpoints write channel failed")
 }

 value, err := req.token.Wait(p.readTimeout)
 if err != nil {
  return nil, err
 }
 eps, ok := value.([]ptypes.Endpoint)
 if !ok {
  return nil, fmt.Errorf("value is not endpoints")
 }
 return endpoints, nil
}

再起几个协程来处理任务：

func (p *DataSource) startListClusterEndpointsLoop() {
 for i := 0; i < p.concurrency; i++ {
  go func() {
   for {
    reqs := p.getListClusterEndpointsReqFromChan()
    p.doBatchListClusterEndpoints(reqs)
   }
  }()
 }
}

最关键的是 getListClusterEndpointsReqFromChan 的实现，既不能让协程空跑，这样太消耗cpu，又要能及时地取到一批参数，我们采取的方法是先阻塞地获取一个参数，如果没数据则阻塞，如果有数据，继续取，直到数量达到上限或者取不到数据为止，此时这一批数据就可以批量地进行调用了。

func (p *DataSource) getListClusterEndpointsReqFromChan() []param {
 reqs := make([]param, 0)
 select {
 case req := <-p.paramCh:
  reqs = append(reqs, req)
  for i := 1; i < p.step; i++ {
   select {
   case reqNext := <-p.paramCh:
    reqs = append(reqs, reqNext)
   default:
    break
   }
  }
 }
 return reqs
}

最后

这个方法很简单，但是有一些要注意的地方，得做好监控，比如调用方单个请求的QPS、RT，实际批量请求的QPS、RT，这样才好计算出处理协程开多少个合适，还有队列写入失败、队列长度等等监控，当容量不足时及时做出调整。

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