诺亚(Noah) 自适应流控解决方案 基于自动控制算法，解决了人工限流配置疏漏或过时的痛点，大幅提升应用抵抗流量冲击的能力。在刚过去的双11中，诺亚(Noah)保障了大量业务应用系统，有超过 15K 的容器大规模部署；稳定性上最高可提升 20 倍于业务负载流量的上限 QPS ；最高可提升 100% 的资源利用率；同时优化了体验与效率。提升淘系(及更多BU)的稳定性底盘，成为应用稳定性保障的核心能力，推动了业界在大型分布式在线业务系统的高可用/稳定性保障的进展。
背景
随着业务的不断发展，应用数量、拓扑依赖与复杂性都在持续增长，流量模型的有效预测也变得更加困难。系统与流量的不确定性都会导致系统容量评估疏漏或评估过时。这些情况在双11、春晚等大型复杂活动中会更加的突显。
面向流量的「意义」
流量会受到业务的影响而发生强变化的，这种变化是不确定的且在频繁发生的。
应对这种不确定性需要基础架构有可靠的、自适应的方式，能够
实时接受与感知变化
作出保护响应来抵御变化，自适应的、柔性的实施系统/架构
然后是弹性，针对基础资源做实时调节
这样才能具备有效的抵抗力、适应力，活着是前提，有了这个前提，才有机会将基础资源驱动起来（弹性），而业务无需耗费心力去关注这种不确定性带来的业务可用性风险。
关于高可用的重新思考
业界在讨论高可用时，主要说的是资源失效的对应方式，比如通过应用集群、主备、热切换等应对单机失效；通过单元化架构、异地多活等应对单机房/地域失效。
从上面对资源失效的问题与对策可以看出，高可用所要解决的核心问题是保证服务不挂，准确的说是要大大降低服务挂掉的概率。
到了今天我们的应用架构，我们的可用性痛点问题是什么呢？对于你自己开发的应用，或听到某某服务挂了时，你会担心或者想到什么？在可用性方面，相信更多的回答会是『服务压跨了』，典型的是问题场景是『大流量、突发流量』下，比如：直播场景中主播一声吼，后端流量飙升；社交媒体场景中明星官宣结婚，带来热点流量暴涨；电商运营场景中，秒杀活动大流量脉冲；互动玩法场景中持续不断发布互动活动，一个新的活动导致系统整体可支撑的QPS可能下降很多。这些场景与问题在日常应用开发和服务保障过程中，应该是深有痛点吧 :)
在应用架构上，业界对面向流量的可用性，不如像面向资源一样得到充分的关注、有着丰富成熟的思路和广泛有效的实践，我们有意于改变 面向流量的可用性 这个主题的现状，更多的直面问题、探索思路、实践推进。
传统方案有什么问题？
面向流量的可用性现有的应对方式是静态限流。
传统的针对 QPS 限制的静态限流方法的问题：
- 流量/请求
依赖 请求模型的准确评估，即测试流量的请求大小与实际需保持一致。
热点流量，如热点用户被频繁访问/爆冷商品等。运营导致用户动线走了较重的逻辑分支。
依赖 来的流量的准确预估。
但我们要承认，流量一定无法准确被评估，系统会被摸死（即拒绝操作导致的过载）。
- 业务代码逻辑
依赖 测试之后系统自身和其下游依赖的逻辑不变，性能需保持一致。
但是业务总是在演进，除非全网封网，否则限流阈值一上线就已经过时了。
- 资源
依赖 各台机器性能完全一致且稳定不变。
机器型号不同，处理能力是不可能做到完全一致的。
虚拟化/容器化之间有影响，你无法控制你的邻居会做什么。
- 流程
依赖 事先人工准确执行了评估过程
但人总是靠不住的，只要人工来执行就一定会疏漏、出错。
另外对于长尾应用/非核心应用，支持力度没有保障，人力资源总是有限的。
传统方法无法解决人工评估过时导致的流量与容量不一致的问题，我们需要一种能够实时评估系统容量，并就地对流量进行控制的解决方案。
诺亚(Noah)自适应流控
面对系统稳定性问题，诺亚(Noah) 自适应流控解决方案采用不同于业界传统的针对QPS限制的静态限流方法，首次以自动控制算法为核心手段，提供自适应流控解决方案，解决了限流配置过时的痛点，大幅提升应用抵抗流量冲击的能力，极度简化了相关配置工作，同时在系统资源利用率、用户体验、运维效率等方面均有大幅优化提升。
在绝大部分情况下，CPU利用率作为资源供给的主要信号是最为直接的。诺亚(Noah) 自适应流控解决方案即是以自动控制CPU资源为核心方法的，其具备了一下3点优势：
在系统稳定性控制效果方面表现为精准和有效的控制，并具备很强的可解释性。
没有提前的人工评估，便没有提前评估的过时与人工评估的疏漏和错误。
应用场景更为广泛，不受异步场景约束，可同时使用于同步和异步场景。
诺亚(Noah) 自适应流控解决方案能够实时自动评估 QPS ，在技术方案上使用自适应性来解决业务流量的不确定性。
业务落地
作为淘宝应用架构升级（代号Tango：Taobao Architecture Next GeneratiOn）在稳定性上的核心产品，诺亚(Noah)在刚刚过去的双11大促过程中，保障大量业务应用系统，有超过15K的容器大规模部署（涉及淘宝、天猫、聚划算、盒马、猫超、优酷等等众多业务）。提升系统稳定性、提升资源利用率、优化体验与效率，提升了淘系(及更多BU)的稳定性底盘，成为应用稳定性保障的核心能力，推动了业界在大型分布式在线业务系统的高可用/稳定性保障的进展。
诺亚(Noah) 自适应流控解决方案目前已上线超过9个月，在线上实战和全链路压测中，诺亚保护了大促会场、直播、导购等等核心业务场景；应用系统在出现容量缺失30%或近20倍超大流量脉冲场景下仍保持稳定运行。
诺亚(Noah)自适应流控的效果收益：
- 可用性提升
压垮QPS上限，最高可提升 20倍 于业务负载流量。
在大流量压力下降后，1秒 快速恢复服务。
大流量压力下，仅需直接扩容机器 一步即可，无需紧急调整限流。
- 用户体验的优化
应用在高负载情况下，服务成功率最高可提升 2.7倍，同时响应时间维持正常水平不劣化。
- 成本的优化
资源利用率最高可提升 100%（去除为了稳定性/不确定性而留的资源冗余）
- 效率提升
全链路压测/性能压测更顺畅。无需人工限流阈值设置，避免人工评估错误导致系统被压垮后需要大量调整时间。
自适应流控的实际控制效果：在流量飙升/大流量压力时，CPU稳定控制在阈值，且服务RT正常
诺亚后续的发展
目前诺亚(Noah) 自适应流控解决方案保障了大量业务应用系统，提升稳定性、提升资源利用率、优化体验与效率，提升淘系(及更多BU)的稳定性底盘，成为应用稳定性保障的核心能力，推动了业界在大型分布式在线业务系统的高可用/稳定性保障的进展。
对未来更体系化建设的几点展望：
- 自适应能力由限流拓展到隔离/熔断等更多稳定性能力，如
自适应线程资源隔离
自适应服务比例
自适应服务熔断
- 由单机的自适应限流拓展到链路级，尤其是客户端流量入口接入层
与接入层协同，让入口流量与应用的处理容量自适应匹配
确定性地保障面向流量的高可用
- 自适应控制流量拓展到自适应伸缩容
流量控制与处理资源控制（伸缩容）协同
无论是流量的控制还是资源的控制，都是为了让处理流量与资源容量匹配
- 保障系统不过载，提升稳定性与业务请求的成功率
One More Thing
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本文作者：哲良、八风、泽彬
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