数据服务化：Ribbon负载均衡策略升级，弹性自愈与全链路容错 分布式系统架构中，负载均衡是确保系统高可用性和性能的关键环节。以线上服务为例，某个服务原本部署了4个实例来应对大量的请求流量。然而，意外情况发生，其中一个实例所在的机房出现故障，导致其响应速度变得极为缓慢，但是仍然和Nacos注册中心保持着心跳。而当时所采用的负载均衡策略是轮询策略 RoundRobinRule，这一策略在正常情况下能够较为均匀地分配请求，但在面对这种异常情况时，却暴露出了明显的局限性。由于轮询策略的特性，它不会根据实例的实际响应情况进行动态调整，这就使得故障实例上仍然会有大量请求持续堆积。随着时间的推移，发现该实例所在机器的 close_wait 连接数急剧增加，导致整个机器负载加重。为了解决这一问题，调研了一些传统的应对策略：其一，配置超时失败重试机制 ... httpclient: response-timeout: 30s。故障实例响应慢时，自动失败路由到其他实例进行重试，从而使上游的请求最终能够成功。但故障服务实例的流量并没有得到有效的控制和调整。这意味着故障实例和所在机器仍然在承受着巨大的压力。其二，采用熔断策略 Sentinel、Resilience4J、Hystrix。在响应时间/出错百分比/线程数等达到阈值时进行降级、熔断，以保护其他服务实例不受影响。然而，在该场景中，由于还有 3/4 的实例处于正常可用状态，直接进行熔断操作显得过于激进。其三，考虑使用权重轮询策略 WeightedResponseTimeRule。根据服务实例的性能表现动态地分配权重，性能好的实例会被分配更多的请求，而性能差的实例则会逐渐减少请求分配。但该场景下，故障机器的响应时间与正常服务相比已经不在一个数量级，其 QPS 却依然很高。这就导致在权重轮询策略下，故障机器的服务权重会迅速降低，几乎不再接收请求。而且由于我们的配置是在网关层面，当故障机器恢复后，系统无法自动重新计算权重，使得分配到故障机器的流量很少，其权重也很难再次提升上去。基于以上困境，决定对权重轮询策略进行二次开发，使其更加智能，以最大限度地减小请求端的影响。首先增加过滤器RibbonResponseFilter。这个过滤器的主要作用是计算每个服务实例的响应时间，并将其记录到 ServerStats 中。同时，它还会记录请求的返回状态，如果返回状态不是 200，就将其转化为请求超时，并相应地减小该服务的权重。@Component @Slf4j public class RibbonResponseFilter implements GlobalFilter, Ordered { @Autowired protected final SpringClientFactory springClientFactory; public static final String RQUEST_START_TIME = "RequestStartTime"; public static final double TIME_WEIGHT = 30000; public RibbonResponseFilter(SpringClientFactory springClientFactory) { this.springClientFactory = springClientFactory; } @Override public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) { exchange.getAttributes().put(RQUEST_START_TIME, System.currentTimeMillis()); return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> { URI requestUrl = exchange.getAttribute(ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_REQUEST_URL_ATTR); Route route = exchange.getAttribute(ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_ROUTE_ATTR); LoadBalancerContext loadBalancerContext = this.springClientFactory.getLoadBalancerContext(route.getUri().getHost()); ServerStats stats = loadBalancerContext.getServerStats(new Server(requestUrl.getHost(), requestUrl.getPort())); long orgStartTime = exchange.getAttribute(RQUEST_START_TIME); long time = System.currentTimeMillis() - orgStartTime; // 响应时间超过 5s 或者服务异常时，减小权重 if (exchange.getResponse().getStatusCode().value()!= 200 || time > 5000) { log.info("The abnormal response will lead to a decrease in weight : {} ", requestUrl.getHost()); stats.noteResponseTime(TIME_WEIGHT); } })); } @Override public int getOrder() { return Ordered.LOWEST_PRECEDENCE; } }增加这个过滤器的原因在于，无论是使用自定义的负载均衡策略，还是内置的 WeightedResponseTimeRule，都无法自动获取到每个服务实例的总请求次数、异常请求次数以及响应时间等关键参数。通过这个过滤器，能够有效地收集这些信息，为后续的权重计算和调整提供有力的数据支持。在注册权重更新 Timer（默认 30s）的同时，同时注册了一个权重重置 Timer（5m）。这样一来，当故障服务实例恢复后，在 5 分钟内，它就能够重新参与到负载均衡的分配中。以下是相关的代码片段：void resetWeight() { if (resetWeightTimer!= null) { resetWeightTimer.cancel(); } resetWeightTimer = new Timer("NFLoadBalancer-AutoRobinRule-resetWeightTimer-" + name, true); resetWeightTimer.schedule(new ResetServerWeightTask(), 0, 60 * 1000 * 5); ResetServerWeight rsw = new ResetServerWeight(); rsw.maintainWeights(); Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(new Runnable() { public void run() { logger.info("Stopping NFLoadBalancer-AutoRobinRule-ResetWeightTimer-" + name); resetWeightTimer.cancel(); } })); } public void maintainWeights() { ILoadBalancer lb = getLoadBalancer(); if (lb == null) { return; } if (!resetServerWeightAssignmentInProgress.compareAndSet(false, true)) { return; } try { logger.info("Reset weight job started"); AbstractLoadBalancer nlb = (AbstractLoadBalancer) lb; LoadBalancerStats stats = nlb.getLoadBalancerStats(); if (stats == null) { return; } Double weightSoFar = 0.0; List<Double> finalWeights = new ArrayList<Double>(); for (Server server : nlb.getAllServers()) { finalWeights.add(weightSoFar); } setWeights(finalWeights); } catch (Exception e) { logger.error("Error reset server weights", e); } finally { resetServerWeightAssignmentInProgress.set(false); } }在采用此负载均衡策略时，若重置权重后服务仍未修复，由于配置了超时重试机制，请求端可毫无察觉。与此同时，该服务实例的权重会迅速在短时间内再次降至极低水平，如此循环，直至实例恢复正常。此策略有效地处理了线上服务可能遭遇的各类异常状况。

调度系统核心服务迁移方案演进 系统使用Zookeeper进行主从服务选举，对于频繁更新数据库的服务S1和S2，迁移操作需要确保高可用性并且不容忍数据丢失。首先，对数据库进行扩展，引入DB3。要确保DB3的数据与主数据库DB1和从数据库DB2完全一致，需要执行库锁操作。由于服务对数据库的操作不支持等待或失败重试，所以无法对主数据库进行锁定。因此，考虑了以下方案：1.对DB2进行锁库，此时DB2是静态的flush tables with read lock;2.将DB2的历史数据导入DB3主：bin/mysqldump -urecom recom -p >recom.sql 从：bin/mysql -u recom -p recom < recom.sql3.将DB3的Master指向DB2show master status; change master to master_host='10.*.*.*',master_user='un',master_password='pwd123',master_log_file='/opt/mysql_data/binlog.000068',master_log_pos=117844696; start slave; show slave status \G;4.然后解锁DB2，此时延迟同步的数据会同步到DB2，DB2再同步到DB3，从而保证了三个数据库完全一致unlock tables;使用同样的方式，可以扩展DB4，形成链式复制。在将服务配置切换到新的数据库时，主库的切换可能会带来一些问题。由于每个服务都有独立的配置，无法同时对所有服务进行配置更新。后续如果引入NACOS，通过配置热更新可以使迁移变得更加简单。因此，在修改某个服务的主库之前，需要考虑以下情况：假设S1和S2的配置分别为DB1和DB2。现在要切换S2的配置。当S2的主库发生改变后，在切换其他服务的主库之前，可能会出现同时向DB1和DB2/DB3进行更新的情况。这意味着DB1更新的数据会同步到DB2和DB3，但是DB2和DB3更新的数据无法同步到DB1。如果一个请求到达S2并在DB2/DB3中插入了一条数据，接下来的请求到达S1时，当尝试更新上一个请求插入的数据时，就会发生异常。因此，链式复制可以满足数据库的扩展需求，但无法满足服务的扩展需求。在迁移过程中，存在一个关键时间点，其中两个服务可能同时对不同的数据库进行更新操作。然而，一旦更新了主从复制链中间的库，上游数据库将无法同步到最新的数据。如果希望在迁移过程中保持服务的高可用性，必须解决这个问题。需要确保无论哪个服务更新了其中一个数据库，其他数据库都能感知到这个变化。因此，考虑将链式的主从MySQL连接成一个环形结构。在实现这一点时，需要考虑以下两个问题：{card-describe title="问题"}1.在更新数据时，担心在环路上可能会导致死循环的问题。通过进行调研，发现MySQL提供了良好的支持，不会出现这种问题。2.另一个需要考虑的问题是自增主键的冲突。假设在DB1插入了一条数据，在这条数据同步之前，又在DB2插入了一条数据。这样，这两条不同数据的自增主键可能会相同。当DB1和DB2之间通过环路复制传递新增数据时，就会发生主键冲突的情况。{/card-describe}针对上述问题，需要找到解决方案来确保数据同步和主键唯一性。为了解决这个问题，可以通过设置auto_increment_offset和auto_increment_increment来控制不同库之间的自增偏移量和步长。这样，就能够在任何时间点将服务指向环形结构中的任意两个库，从而完成迁移过程。MySQL相关命令：启动和初始化 bin/mysqld --defaults-file=/opt/mysql/my.cnf --initialize --user=root --basedir=/opt/mysql --datadir=/opt/mysql_data bin/mysqld_safe --defaults-file=/opt/mysql/my.cnf --user=root & 获取root密码 cat errorlog.err | grep root@localhost 重置密码和授权 bin/mysql -u root -p set password for 'root'@'localhost' = password(''); CREATE USER 'recom'@'%' IDENTIFIED BY 'recom@123'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'recom'@'%' IDENTIFIED BY 'recom@123' WITH GRANT OPTION; flush privileges; 其他命令 stop slave; reset slave all; bin/mysqladmin -uroot -p shutdown

金融项目微调OpenJDK，编译源码 系统版本：Ubuntu 16.04 LTS系统类型：64位操作系统编译出来的是64位的JDK，可以通过设置参数--with-target-bits=32生成32位编译结果。OpenJDK源码下载 https://hg.openjdk.java.net/jdk8/jdk8，点击左侧zip下载到到本地直接解压即可。微调源码使该JDK编译打包后的jar其他JDK无法识别，应用系统必须和JDK配套部署，例如银行自己开发的一套企业金融资产管理系统，交付第三方财务公司使用时，同时提供jar包和JDK，这样就增强了系统的安全性。安装GCC或CLang，例如，安装GCC的命令为：sudo apt-get install build-essential在编译过程中需要依赖FreeType、CUPS等若干第三方库，OpenJDK全部的依赖库如下：OpenJDK除了使用C、C++编写外，还使用了Java语言，因此还需要一个编译期可用的小版本JDK（如JDK7），官方称为“Bootstrap JDK”。编译命令：1.执行bash configure --enable-debug --with-jvm-variants=serverconfigure会检查依赖项、参数配置和构建输出目录结构等。2.执行make images编译整个OpenJDK，images（product-images）是编译出整个JDK镜像，其他参数还有：hotspot：只编译HotSpot虚拟机 hotspot-<variant>：只编译特定模式的Hot Spot虚拟机 docs-image：产生JDK的文档镜像 test-image：产生JDK的测试镜像 all-images：相当于连续调用product、docs、test三个编译目标 bootcycle-images：编译两次JDK,其中第二次使用第一次的编译结果作为Bootstrap JDK clean：清理make命令产生的临时文件 dist-clean：清理make和configure命令产生的临时文件编译后产生的JDK路径：build/配置名称/jdk，把它复制到JAVA_HOME目录，就可以作为一个完整的JDK来使用。重新编译前先执行make clean和makedist-clean命令清理目录。