什么是服务容错性
我们在工作中经常会遇到系统故障，服务异常等情况，尤其是在大型分布式系统中，随着微服务的数据量不断增多，服务出现异常的概率也在不断增加，想必没有一个老铁敢保证自己开发的服务不会出现异常。既然我们无法保证服务不会出现异常，那么在系统设计的时候，就要多花一点时间，来考虑系统出现异常时，如何进行异常处理，让异常对整个系统的影响降到最低，尽量让用户无感知，这也就是本篇文章讨论的重点内容，服务的容错性设计。
服务容错性策略有哪些
服务的容错性设计其实是提升服务可用性的一种手段，提升服务可用性的方案通常有两种：事前预防和事后处理。
事前预防：常用的事前预防手段是副本冗余机制，对副本机制不了解的小伙伴可以参考“副本机制在kafka中的实践”。很多公司的事前预防解决方案是这样的：给服务添加丰富的指标监控，如服务的负载监控，服务异常告警，同时给服务设置一些扩缩容的配置，比如cpu，内存负载超过70%时，会触发扩容操作，防止服务面临超过预期的突发请求时，导致大部分请求直至超时都无法完成处理，甚至导致服务崩溃，影响系统的可用性。
事后处理：更多的是在研究当服务出现异常时候该怎么做的问题，其目标主要是：当服务出现异常时，如何让异常的影响达到最小，如何让服务自动恢复尽量让用户无感知，这个也是服务容错性设计重点，对于常用的服务容错策略，主要有以下几种：
故障转移(Failover)
故障转移是指，如果被调用的服务器出现故障，系统不会立即向调用者返回失败结果，而是自动切换到其他服务副本，尝试其他副本能否返回成功调用的结果，从而保证了整体的高可用性。
故障转移的容错策略应该有一定的调用次数限制，比如允许最多重试三个服务，如果都发生报错，那还是会返回调用失败。引入调用次数的限制，不仅是因为重试有执行成本，更是因为过度的重试反而可能让系统处于更加不利的状况。
我们看一个例子。现在有 Service A → Service B → Service C 这么一条调用链。假设 A 的超时阈值为 100 毫秒，而 B 调用 C 需要 60 毫秒，然后不幸失败了，这时候做故障转移其实已经没有太大意义了。因为即使下一次调用能够返回正确结果，也很可能同样需要耗费 60 毫秒的时间，时间总和就已经超过了 Service A 的超时阈值。所以，在这种情况下故障转移反而对系统是不利的。
快速失败(Failfast)
有一些业务场景是不允许做故障转移的，因为故障转移策略能够实施的前提，是服务具有幂等性。那对于非幂等的服务，重复调用就可能产生脏数据，引起的麻烦远大于单纯的某次服务调用失败。这时候，就应该把快速失败作为首选的容错策略。
比如，在支付场景中，需要调用银行的扣款接口，如果该接口返回的结果是网络异常，那程序很难判断到底是扣款指令发送给银行时出现的网络异常，还是银行扣款后给服务返回结果时出现的网络异常。为了避免重复扣款，此时最恰当的方案就是尽快让服务报错并抛出异常，坚决避免重试，由调用者自行处理。
安全失败(Failsafe)
在一个调用链路中的服务，通常也有主路和旁路之分，并不见得每个服务都是不可或缺的，属于旁路逻辑的一个显著特点是，服务失败了也不影响核心业务的正确性。
比如，开发基于 Spring 管理的应用程序时，通过扩展点、事件或者 AOP 注入的逻辑往往就属于旁路逻辑，典型的有审计、日志、调试信息，等等。
属于旁路逻辑的另一个显著特征是，后续处理不会依赖其返回值，或者它的返回值是什么都不会影响后续处理的结果。比如只是将返回值记录到数据库，并不使用它参与最终结果的运算。
对这类逻辑，一种理想的容错策略是，即使旁路逻辑调用失败了，也当作正确来返回，如果需要返回值的话，系统就自动返回一个符合要求的数据类型的对应零值，然后自动记录一条服务调用出错的日志备查即可。这种容错策略，被称为安全失败。
故障恢复(Failback)
故障恢复是指，当服务调用出错了以后，将该次调用失败的信息存入一个消息队列中，然后由系统自动开始异步重试调用。
从这个定义中也可以看出，故障恢复策略尽力促使失败的调用最终能够被正常执行，故障恢复也要求服务必须具备幂等性。
由于它的重试是后台异步进行，即使最后调用成功了，原来的请求也早已经响应完毕，所以，故障恢复策略一般用于对实时性要求不高的主路逻辑，也适合处理那些不需要返回值的旁路逻辑。为了避免在内存中的异步调用任务堆积，故障恢复与故障转移一样，也应该有最大重试次数的限制。
并行调用(Forking)
并行调用策略，是指一开始就同时向多个服务副本发起调用，只要有其中任何一个返回成功，那调用便宣告成功。
这种策略是在一些关键场景中，使用更高的执行成本换取执行时间和成功概率的策略。这种处理思路，其实对应的就是，咱们在日常生活中，对一些重要环节采取的“双重保险”或者“多重保险”的处理思路。
以上这些容错策略，可以指导我们更好的进行服务容错设计，在下一篇文章中，我们一起学习一下如何使用上面这些容错策略，来帮助我们在业务开发中进行服务容错性设计，以及常用的服务容错设计模式。
原文始发于微信公众号（小李哥编程）：你真的懂服务的容错性设计吗(1)
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