国民级应用：微信是如何防止崩溃的？
过载保护基本概念
1）什么是服务过载?
服务过载就是服务的请求量超过服务所能承受的最大值，从而导致服务器负载过高，响应延迟加大。用户侧表现就是无法加载或者加载缓慢。这会引起用户进一步的重试，服务一直在处理过去的无效请求，导致有效请求跌 0，甚至导致整个系统产生雪崩。
2）为什么会发生服务过载？
互联网天生就会有突发流量。秒杀、抢购、突发大事件、节日甚至恶意攻击等，都会造成服务承受平时数倍的压力。微博经常出现某明星官宣结婚或者离婚导致服务器崩溃的场景，这就是服务过载。
3）过载保护的好处
提升用户体验、保障服务质量。在发生突发流量时仍然能够提供一部分服务能力，而不是整个系统瘫痪，系统瘫痪就意味着用户流失、口碑变差、夫妻吵架甚至威胁生命安全（例如提供医疗资源协调服务的app）。
微信采用的是微服务。微服务采用统一的 RPC 框架搭建一个个独立的服务，服务之间互相调用，实现各种各样的功能，这也是现代服务的基本架构。毕竟谁也不想看到自己朋友圈崩掉导致聊天功能也无法正常使用。
微信的服务是分三层：接入服务、逻辑服务、基础服务。大多数服务属于逻辑服务，接入服务如登录、发消息、支付服务，每日请求量在 10 亿-100 亿之间，入口协议触发对逻辑服务和基础服务更多的请求，核心服务每秒要处理上亿次的请求。
在大规模微服务场景下，过载会变得比较复杂。如果是单体服务，一个事件只用一个请求。但微服务下，一个事件可能要请求很多的服务，任何一个服务过载失败，就会造成其他的请求都是无效的。如下图所示：
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。
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，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。
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，不能登录一切都白费。支付消息也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。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，并非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。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。
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。
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，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。
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。
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：第一，业务无关的，使用请求等待时间而不是响应时间来制定用户和业务优先级，这些都与业务本身无关。第二，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。第三，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。
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