月活 12.8 亿的微信是如何防止崩溃的？

比如在一个转账服务下，需要查询分别两者的卡号， 再查询 A 时成功了，但查询 B 失败，对于查卡号这个事件就算失败了，比如查询成功率只有 50%， 那对于查询两者卡号这个成功率只有 50% * 50% = 25% 了， 一个事件调用的服务次数越多，那成功率就会越低。

四、如何判断过载

通常判断过载可以使用吞吐量，延迟，CPU 使用率，丢包率，待处理请求数，请求处理事件等等。微信使用在请求在队列中的平均等待时间作为判断标准，就是从请求到达，到开始处理的时间。

为啥不使用响应时间？因为响应时间是跟服务相关的，很多微服务是链式调用，响应时间是不可控的，也是无法标准化的，很难作为一个统一的判断依据。

那为什么不使用 CPU 负载作为判断标准呢， 因为 CPU 负载高不代表服务过载，因为一个服务请求处理及时，CPU 处于高位反而是比较良好的表现。实际上 CPU 负载高，监控服务是会告警出来，但是并不会直接进入过载处理流程。

腾讯微服务默认的超时时间是 500ms，通过计算每秒或每 2000 个请求的平均等待时间是否超过 20ms，判断是否过载，这个 20ms 是根据微信后台 5 年摸索出来的门槛值。

采用平均等待时间还有一个好处，是这个是独立于服务的，可以应用于任何场景，而不用关联于业务，可以直接在框架上进行改造。

当平均等待时间大于 20ms 时，以一定的降速因子过滤调部分请求，如果判断平均等待时间小于 20ms，则以一定的速率提升通过率，一般采用快降慢升的策略，防止大的服务波动，整个策略相当于一个负反馈电路。

五、过载保护策略

一旦检测到服务过载，需要按照一定的策略对请求进行过滤，前面分析过，对于链式调用的微服务场景，随机丢弃请求会导致整体服务的成功率很低。所以请求是按照优先级进行控制的， 优先级低的请求会优先丢弃。

1.业务优先级

对于不同的业务场景优先级是不同的， 比如登录场景是最重要的业务，不能登录一切都白瞎，另外支付消息比普通消息优先级高，因为用户对金钱是更敏感的，但普通消息又比朋友圈消息优先级高，所以在微信内是天然存在业务优先级的。

用户的每个请求都会分配一个优先级，并且在微服务的链式调用下，下游请求的优先级也是继承的，比如我请求登录，那么检查账号密码等一系列的的后续请求都是继承登录优先级的，这就保证了优先级的一致性。

每个后台服务维护了业务优先级的 hash 表，微信的业务太多了，不是每个业务都记录在表里，不在表里的业务就是最低优先级。

2. 用户优先级

很明显，只基于业务优先级的控制是不够的，首先不可能因为负载高，丢弃或允许通过一整个业务的请求，因为每个业务的请求量很大，那一定会造成负载的大幅波动，另外如果在业务中随机丢弃请求，在过载情况下还是会导致整体成功率很低。

为了解决这个问题，可以引入用户优先级，首先用户优先级也不应该相同，对于普通人来说通过 hash 用户唯一 ID，计算用户优先级，为了防止出现总是打豆豆的现象，hash 函数每小时更换，跟业务优先级一样，单个用户的访问链条上的优先级总是一致的。

这里有个疑问，为啥不采用会话 ID 计算优先级呢，从理论上来说采用会话 ID 和用户 ID 效果是一样的，但是采用会话 ID 在用户重新登录时刷新，这个时候可能用户的优先级可能变了，在过载的情况下，他可能因为提高了优先级就恢复了，这样用户会养成坏习惯，在服务有问题时就会重新登录，这样无疑进一步加剧了服务的过载情况。

因为引入了用户优先级，那就和业务优先级组成了一个二维控制平面，根据负载情况，决定这台服务器的准入优先级(B,U)，当过来的请求业务优先级大于 B，或者业务优先级等于 B，但用户优先级高于 U 时，则通过，否则决绝。

3.自适应优先级调整

在大规模微服务场景下，服务器的负载是变化非常频繁的，所以服务器的准入优先级是需要动态变化的，微信分了几十个业务优先级，每个业务优先级下有 128 个用户优先级，所以总的优先级是几千个。

如何根据负载情况调整优先级呢？最简单的方式是从右到左遍历，每调整一次判断下负载情况，这个时间复杂度是 O(n), 就算使用二分法，时间复杂度也为 O(logn)，在数千个优先级下，可能需要数十次调整才能确定一个合适的优先级，每次调整好再统计优先级，可能几十秒都过去了，这个方法无疑是非常低效的。

微信提出了一种基于直方图统计的方法快速调整准入优先级，服务器上维护者目前准入优先级下，过去一个周期的（1s 或 2000 次请求）每个优先级的请求量，当过载时，通过消减下一个周期的请求量来减轻负载，假设上一个周期所有优先级的通过的请求总和是 N，下一个周期的请求量要减少 N*a，怎么去减少呢，每提升一个优先级就减少一定的请求量，一直提升到 减少的数目大于目标量，恢复负载使用相反的方法，只不是系数为 b ，比 a 小，也是为了快降慢升。根据经验值 a 为 5%，b 为 1%。

为了进一步减轻过载机器的压力，能不能在下游过载的情况下不把请求发到下游呢？否则下游还是要接受请求，解包，丢弃请求，白白的浪费带宽，也加重了下游的负载。

为了实现这个能力，在每次请求下游服务时，下游把当前服务的准入优先级返回给上游，上游维护下游服务的准入优先级，如果发现请求优先级达不到下游服务的准入门槛，直接丢弃，而不再请求下游，进一步减轻下游的压力。

六、总结

微信整个负载控制的流程如图所示：

• 当用户从微信发起请求，请求被路由到接入层服务，分配统一的业务和用户优先级，所有到下游的字请求都继承相同的优先级。

• 根据业务逻辑调用 1 个或多个下游服务，当服务收到请求，首先根据自身服务准入优先级判断请求是接受还是丢弃。服务本身根据负载情况周期性的调整准入优先级。

• 当服务需要再向下游发起请求时，判断本地记录的下游服务准入优先级，如果小于则丢弃，如果没有记录或优先级大于记录则向下游发起请求。

• 下游服务返回上游服务需要的信息，并且在信息中携带自身准入优先级。

• 上游接受到返回后解析信息，并更新本地记录的下游服务准入优先级。

整个过载保护的策略有以下三个特点：

• 业务无关的，使用请求等待时间而不是响应时间，制定用户和业务优先级，这些都与业务本身无关。

• 独立控制和联合控制结合，准入优先级取决于独立的服务，但又可以联合下游服务的情况，优化服务过载时的表现。

• 高效且公平， 请求链条的优先级是一致的，并且会定时改变 hash 函数调整用户优先级，过载情况下，不会总是影响固定的用户。

作者：alexccdong，腾讯 WXG 后开开发工程师
参考：https://www.cs.columbia.edu/~ruigu/papers/socc18-final100.pdf

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