RPC 开发系列四： 健康检测

因为有了集群，所以每次发请求前，RPC 框架会根据路由和负载均衡算法选择一个具体的 IP 地址。为了保证请求成功，我们就需要确保每次选择出来的 IP 对应的连接是健康的。

调用方跟服务集群节点之间的网络状况是瞬息万变的，两者之间可能会出现闪断或者网络设备损坏等情况。

解决方案是让调用方实时感知到节点的状态变化，这样他们才能做出正确的选择。这个道理像我们开车一样，车有各种各样的零件，我们不可能在开车之前先去挨个检查下他们的健康情况，转而是应该有一套反馈机制，比如今天我的大灯坏了，那中控台就可以给我提示；明天我的胎压不够了，中控台也能够收到提示。汽车中大部分关键零件的状态变化，我作为调用方，都能够第一时间了解。

一、问题分析

有一天，我们公司某个业务研发团队的负责人急匆匆跑过来，让我帮他解决个问题。仔细听完他的描述后，我才明白，原来是他们发现线上业务的某个接口可用性并不高，基本上十次调用里总会有几次失败。

查看了具体的监控数据之后，我们发现只有请求具体打到某台机器的时候才会有这个问题，也就是说，集群中有某台机器出了问题。于是快刀斩乱麻，我建议他们先把这台“问题机器”下线，以快速解决目前的问题。

但对于我来说，问题并没有结束，我开始进一步琢磨：“接口调用某台机器的时候已经出现不能及时响应了，那为什么 RPC 框架还会继续把请求发到这台有问题的机器上呢？RPC 框架还会把请求发到这台机器上，也就是说从调用方的角度看，它没有觉得这台服务器有问题。”

就像警察破案一样，为了进一步了解事情的真相，我查看了问题时间点的监控和日志，在案发现场发现了这样几个线索：

1. 通过日志发现请求确实会一直打到这台有问题的机器上，因为我看到日志里有很多超时的异常信息。
2. 从监控上看，这台机器还是有一些成功的请求，这说明当时调用方跟服务之间的网络连接没有断开。因为如果连接断开之后，RPC 框架会把这个节点标识为“不健康”，不会被选出来用于发业务请求。
3. 深入进去看异常日志，我发现调用方到目标机器的定时心跳会有间歇性失败。
4. 从目标机器的监控上可以看到该机器的网络指标有异常，出问题时间点 TCP 重传数比正常高 10 倍以上。

有了对这四个线索的分析，我基本上可以得出这样的结论：那台问题服务器在某些时间段出现了网络故障，但也还能处理部分请求。换句话说，它处于半死不活的状态。但是（是转折，也是关键点），它还没彻底“死”，还有心跳，这样，调用方就觉得它还正常，所以就没有把它及时挪出健康状态列表。

我们为了快速解决问题，手动把那台问题机器下线了。刨根问底之后，其实更大的问题服务检测机制有问题，有的服务本来都已经病危了，但还以为是个感冒。

二、健康检测的逻辑

常用的检测方法就是用心跳机制。心跳机制说起来也不复杂，其实就是服务调用方每隔一段时间就问一下服务提供方，“兄弟，你还好吧？”，然后服务提供方很诚实地告诉调用方它目前的状态。

服务方的状态一般会有三种情况：

1. 健康状态：建立连接成功，并且心跳探活也一直成功；
2. 亚健康状态：建立连接成功，但是心跳请求连续失败；
3. 死亡状态：建立连接失败。

节点的状态并不是固定不变的，它会根据心跳或者重连的结果来动态变化，具体状态间转换图如下：

首先，一开始初始化的时候，如果建立连接成功，那就是健康状态，否则就是死亡状态。这里没有亚健康这样的中间态。紧接着，如果健康状态的节点连续出现几次不能响应心跳请求的情况，那就会被标记为亚健康状态，也就是说，服务调用方会觉得它生病了。

亚健康状态，如果连续几次都能正常响应心跳请求，那就可以转回健康状态，证明病好了。如果病一直好不了，那就会被断定为是死亡节点，死亡之后还需要善后，比如关闭连接。

当然，死亡并不是真正死亡，它还有复活的机会。如果某个时间点里，死亡的节点能够重连成功，那它就可以重新被标记为健康状态。

当服务调用方通过心跳机制了解了节点的状态之后，每次发请求的时候，就可以优先从健康列表里面选择一个节点。当然，如果健康列表为空，为了提高可用性，也可以尝试从亚健康列表里面选择一个。

三、解决方案

一个节点从健康状态过渡到亚健康状态的前提是“连续”心跳失败次数必须到达某一个阈值，比如 3 次。而我们的场景里，节点的心跳日志只是间歇性失败，也就是时好时坏，这样，失败次数根本没到阈值，调用方会觉得它只是“生病”了，并且很快就好了。那怎么解决呢？

第一，调用方跟服务节点之间网络状况瞬息万变，出现网络波动的时候会导致误判。

第二，在负载高情况，服务端来不及处理心跳请求，由于心跳时间很短，会导致调用方很快触发连续心跳失败而造成断开连接。

核心是服务节点网络有问题，心跳间歇性失败。现在判断节点状态只有一个维度，那就是心跳检测，那是不是可以再加上业务请求的维度呢？

出现新的问题：

1. 调用方每个接口的调用频次不一样，有的接口可能 1 秒内调用上百次，有的接口可能半个小时才会调用一次，所以我们不能把简单的把总失败的次数当作判断条件。
2. 服务的接口响应时间也是不一样的，有的接口可能 1ms，有的接口可能是 10s，所以我们也不能把 TPS 至来当作判断条件。

最终方案：

可用率的计算方式是某一个时间窗口内接口调用成功次数的百分比（成功次数 / 总调用次数）。当可用率低于某个比例就认为这个节点存在问题，把它挪到亚健康列表，这样既考虑了高低频的调用接口，也兼顾了接口响应时间不同的问题。

四、总结

在 RPC 框架里面我们会有采用定时“健康检测”，其实在其它分布式系统设计的时候也会用到“心跳探活”机制。

为了处理应用僵死的情况？让每个应用实例提供一个“健康检测”的 URL，检测程序定时通过构造 HTTP 请求访问该 URL，然后根据响应结果来进行存活判断，这样就可以防止僵死状态的误判。

为了减少误判的几率，把检测程序部署在多个机器里面，分布在不同的机架，甚至不同的机房。因为网络同时故障的概率非常低，所以只要任意一个检测程序实例访问目标机器正常，就可以说明该目标机器正常。

最后

以上就是欢呼大叔为你收集整理的RPC 开发系列四： 健康检测的全部内容，希望文章能够帮你解决RPC 开发系列四： 健康检测所遇到的程序开发问题。

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