自适应微服务治理背后的算法

概述前言go-zero群里经常有同学问：服务监控是通过什么算法实现的？滑动窗口是怎么工作的？能否讲讲这块的原理？熔断算法是怎么设计的？为啥没有半开半闭状态呢？本篇文章，来分析一下go-zero中指标统计背后的实现算法和逻辑。指标怎么统计这个我们直接看breaker：typegoogleBreakers 前言

go-zero 群里经常有同学问：

服务监控是通过什么算法实现的？

滑动窗口是怎么工作的？能否讲讲这块的原理？

熔断算法是怎么设计的？为啥没有半开半闭状态呢？

本篇文章，来分析一下 go-zero 中指标统计背后的实现算法和逻辑。

指标怎么统计

这个我们直接看 breaker ：

type GoogleBreaker struct {  k     float64  stat  *collection.RollingWindow  proba *mathx.Proba}

go-zero 中默认的 breaker 是以 Google SRE 做为实现蓝本。

当 breaker 在拦截请求过程中，会记录当前这类请求的成功/失败率：

func (b *GoogleBreaker) doReq(req func() error, fallback func(err error) error, acceptable Acceptable) error {  ...  // 执行实际请求函数  err := req()  if acceptable(err) {    // 实际执行：b.stat.Add(1)    // 也就是说：内部指标统计成功+1    b.markSuccess()  } else {    // 原理同上    b.markFailure()  }  return err}

所以其实底层说白了就是：请求执行完毕，会根据错误发生次数，内部的统计数据结构会相应地加上统计值(可正可负)。同时随着时间迁移，统计值也需要随时间进化。

简单来说：时间序列内存数据库【也没数据库这么猛，就是一个存储，只是一个内存版的】

下面就来说说这个时间序列用什么数据结构组织的。

滑动窗口

我们来看看 rollingwindow 定义数据结构：

type RollingWindow struct {    lock          sync.RWMutex    size          int    win           *window    interval      time.Duration    offset        int    ignoreCurrent bool    lastTime      time.Duration  }

上述结构定义中，window 就存储指标记录属性。

在一个 rollingwindow 包含若干个桶（这个看开发者自己定义）：

每一个桶存储了：Sum 成功总数，Count 请求总数。所以在最后 breaker 做计算的时候，会将 Sum 累计加和为 accepts，Count 累计加和为 total，从而可以统计出当前的错误率。

滑动是怎么发生的

首先对于 breaker 它是需要统计单位时间（比如1s）内的请求状态，对应到上面的 bucket 我们只需要将单位时间的指标数据记录在这个 bucket 即可。

那我们怎么保证在时间前进过程中，指定的 Bucket 存储的就是单位时间内的数据？

第一个想到的方式：后台开一个定时器，每隔单位时间就创建一个 bucket ，然后当请求时当前的时间戳落在 bucket 中，记录当前的请求状态。周期性创建桶会存在临界条件，数据来了，桶还没建好的矛盾。

第二个方式是：惰性创建 bucket，当遇到一个数据再去检查并创建 bucket。这样就有时有桶有时没桶，而且会大量创建 bucket，我们是否可以复用呢？

go-zero 的方式是：rollingwindow 直接预先创建，请求的当前时间通过一个算法确定到bucket ，并记录请求状态。

下面看看 breaker 调用 b.stat.Add(1) 的过程：

func (rw *RollingWindow) Add(v float64) {  rw.lock.Lock()  defer rw.lock.Unlock()  // 滑动的动作发生在此  rw.updateOffset()  rw.win.add(rw.offset, v)}func (rw *RollingWindow) updateOffset() {  span := rw.span()  if span <= 0 {    return  }  offset := rw.offset  // 重置过期的 bucket  for i := 0; i < span; i++ {    rw.win.resetBucket((offset + i + 1) % rw.size)  }  rw.offset = (offset + span) % rw.size  Now := timex.Now()  // 更新时间  rw.lastTime = Now - (Now-rw.lastTime)%rw.interval}func (w *window) add(offset int, v float64) {  // 往执行的 bucket 加入指定的指标  w.buckets[offset%w.size].add(v)}

上图就是在 Add(delta) 过程中发生的 bucket 发生的窗口变化。解释一下：

updateOffset 就是做 bucket 更新，以及确定当前时间落在哪个 bucket 上【超过桶个数直接返回桶个数】，将其之前的 bucket 重置确定当前时间相对于 bucket interval的跨度【超过桶个数直接返回桶个数】将跨度内的 bucket 都清空数据。reset更新 offset，也是即将要写入数据的 bucket更新执行时间 lastTime，也给下一次移动做一个标志由上一次更新的 offset，向对应的 bucket 写入数据

而在这个过程中，如何确定确定 bucket 过期点，以及更新时间。滑动窗口最重要的就是时间更新，下面用图来解释这个过程：

而 bucket 过期点，说白就是 lastTime 即上一个更新时间跨越了几个 bucket：timex.Since(rw.lastTime) / rw.interval

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这样，在 Add() 的过程中，通过 lastTime 和 NowTime 的标注，通过不断重置来实现窗口滑动，新的数据不断补上，从而实现窗口计算。

总结

本文分析了 go-zero 框架中的指标统计的基础封装、滑动窗口的实现 rollingWindow。当然，除此之外，store/redis 也存在指标统计，这个里面的就不需要滑动窗口计数了，因为本身只需要计算命中率，命中则对 hit +1，不命中则对 miss +1 即可，分指标计数，最后统计一下就知道命中率。

滑动窗口适用于流控中对指标进行计算，同时也可以做到控流。

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总结

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