ketchup服务治理

ketcup  git地址：https://github.com/simple-gr/ketchup

服务治理是什么

　　企业为了确保事情顺利完成而实施的过程，包括最佳实践、架构原则、治理规程、规律以及其他决定性的因素。

　　我理解的就是服务治理就是一颗药，用来治疗服务之间存在的各种疑难杂症从而能让他正常的运行起来。

 治理的策略

 

 负载均衡

　　为了提高可用性、降低延迟，同一个服务可能会部署多个实例，负载均衡就是为了在服务的多个实例之间进行分配负载，已达到优化资源使用、最大化吞吐率，同时避免过载。

限流

　　服务的流量可能是动态的，如果流量增加，超过服务承载范围，就会影响用户掩。通过限制服务能使用的资源，当监控到流量超过设定的阈值时，服务拒绝处理新的用户请求。当系统压力过大时，对系统的非核心业务进行限流，避免因压力过大导致整个系统奔溃。

容错

　　生产环境中的每个微服务并不是具有百分百的可靠。服务之间跨网络调用，增加了调用失败的可能性。因此，如何保证微服务系统的可靠性，也变得更为复杂和困难。所以，微服务系统在设计之初就需要考虑容错机制，当系统负载过高时，可以确保核心业务不被破坏，以及当某个服务出错时，把影响范围降低到最小，避免整个系统不可用。

配置 

　　服务在运行过程中，需要和其他服务协作，同时他也会依赖基础设施或其他服务完成某项业务功能。在这个过程中，就需要多样化的配置信息。源码中硬编码配置信息，虽然实现成本低，但是这种方式不仅缺乏灵活性，而且容易造成信息泄露。因此，较好的方式是将配置与代码分离。采用独立于代码的外部机制存储配置信息。

ketchup 中的实现

　　当有rpc请求时，负载均衡策略决定那个子通道即grpc服务器将接收请求。（当前实现的负载算法有随机数与轮询算法）

　　使用方式是在配置文件中直接设置：

　　

"Consul": {
    "ConnectionString": "192.168.180.55:8500",
    "IsHealthCheck": true,
    "Strategy":"Random" //负载策略 Random（随机算法），Polling（轮询算法）
  }

 

　   容错限流配置需要在属性上面设置

　  Service 声明为服务类型

　　HystrixCommand 设置限流 容错，超时等机制

    [Service(Name = "grpc.domain.RpcTest")]
    public class HelloService : RpcTest.RpcTestBase
    {       
        [HystrixCommand(MethodName = nameof(SayHello), ExcuteTimeoutInMilliseconds = 3000)]
        public override async Task SayHello(HelloRequest request, ServerCallContext context)
        {           
            var result = await _cache.GetAsync<string>("a");

            return new HelloReponse()
            {
                Code = 1,
                Msg = "hello simple",
                Result = JsonConvert.SerializeObject(result)
            };
        }        
    }

　　HystrixCommand 可配置治理功能　　

    public class HystrixCommandAttribute : Attribute
    {
        public string MethodName { get; set; }

        /// 

        /// 执行超时时间
        /// 
        public int ExcuteTimeoutInMilliseconds { get; set; } = 10000;

        /// 

        /// 最大信号量
        /// 
        public int MaxRequests { get; set; } = 0;

        /// 

        /// 最大信号量的限定时间
        /// 默认1s
        /// 
        public int MaxRequestsTime { get; set; } = 1000;

        /// 

        /// 至少多少请求失败，熔断器才发挥起作用
        /// 
        public int BreakerRequestCircuitBreaker { get; set; } = 10;

        /// 

        /// 是否开启服务降级
        /// 
        public bool EnableServiceDegradation { get; set; }

        /// 

        /// 降级缓存类型
        /// 
        public CacheModel Cache { get; set; } = CacheModel.Memory;

        /// 

        /// 降级缓存时间
        /// 单位 秒
        /// 
        public int ServiceDegradationTimeSpan { get; set; } = 10;
    }

 写在最后 

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