Spring Cloud Alibaba Nacos 2.3长连接心跳风暴压垮注册中心？gRPC bidirectional stream与会话粘滞负载均衡优化

Spring Cloud Alibaba Nacos 2.3 长连接心跳风暴与 gRPC 双向流优化

大家好，今天我们来深入探讨一个在生产环境中可能遇到的棘手问题：Spring Cloud Alibaba Nacos 2.3 中长连接心跳风暴压垮注册中心，以及如何利用 gRPC 双向流和会话粘滞负载均衡来优化这个问题。

问题背景：Nacos 2.3 的心跳机制与潜在风险

Nacos 作为 Spring Cloud Alibaba 的核心组件，承担着服务注册、发现和配置管理的重要职责。Nacos 客户端（通常是微服务实例）通过长连接与 Nacos Server 保持通信，定期发送心跳来表明自身存活状态。Nacos Server 依据这些心跳信息来维护服务实例的健康状态，并将其暴露给其他需要调用这些服务的客户端。

在 Nacos 2.3 之前，客户端的心跳机制相对简单。客户端会定期（例如每 5 秒）向 Nacos Server 发送一个心跳包。如果 Nacos Server 在一定时间内没有收到某个客户端的心跳，就会认为该客户端已经失效，将其从服务列表中移除。

然而，在高并发、大规模微服务场景下，这种简单的心跳机制可能引发问题。当微服务实例数量庞大时，Nacos Server 需要处理大量并发的心跳请求。特别是当网络出现抖动，或者 Nacos Server 自身负载过高时，可能会导致心跳请求延迟或丢失。客户端由于没有及时收到 Nacos Server 的响应，会进行重试，从而进一步加剧 Nacos Server 的负载，形成恶性循环，最终导致 Nacos Server 被压垮，注册中心瘫痪，服务不可用，这就是我们所说的“心跳风暴”。

心跳风暴的成因分析

心跳风暴的根本原因在于：

1. 高并发心跳请求: 大量微服务实例同时发送心跳请求，瞬间冲击 Nacos Server。
2. 网络抖动或 Server 负载过高: 这会导致心跳请求延迟或丢失，触发客户端重试。
3. 客户端重试机制: 客户端的重试机制虽然是为了保证心跳的可靠性，但在心跳风暴场景下，反而会雪上加霜。

解决方案：gRPC 双向流与会话粘滞负载均衡

为了解决 Nacos 2.3 中潜在的心跳风暴问题，我们可以采用以下两种策略进行优化：

1. gRPC 双向流心跳: 将传统的心跳请求改为使用 gRPC 双向流，允许客户端和 Nacos Server 之间建立持久的、双向的通信通道。
2. 会话粘滞负载均衡: 确保同一个客户端的心跳请求始终被路由到同一个 Nacos Server 节点，避免心跳请求在不同的节点之间漂移，减少 Nacos 集群的整体负载。

1. gRPC 双向流心跳

gRPC 双向流允许客户端和服务器端同时发送和接收消息，而无需像传统 HTTP 请求那样必须等待对方的响应。利用这一特性，我们可以将心跳机制改造为：

• 客户端启动时，与 Nacos Server 建立一个 gRPC 双向流连接。
• 客户端通过该连接定期向 Nacos Server 发送心跳消息。
• Nacos Server 接收到心跳消息后，可以立即返回一个确认消息，也可以选择不返回任何消息。
• 客户端无需每次都等待 Nacos Server 的响应，而是持续通过该连接发送心跳消息。

代码示例 (Java + gRPC):

首先，定义 gRPC 的 Protocol Buffer (protobuf) 文件 heartbeat.proto:

syntax = "proto3";

package com.example.nacos.grpc;

option java_multiple_files = true;
option java_package = "com.example.nacos.grpc";
option java_outer_classname = "HeartbeatProto";

message HeartbeatRequest {
  string serviceName = 1;
  string instanceId = 2;
  // 其他服务实例信息
}

message HeartbeatResponse {
  bool success = 1;
  string message = 2;
}

service HeartbeatService {
  rpc HeartbeatStream (stream HeartbeatRequest) returns (stream HeartbeatResponse);
}

然后，使用 gRPC 插件生成 Java 代码。

客户端代码:

import com.example.nacos.grpc.HeartbeatProto.HeartbeatRequest;
import com.example.nacos.grpc.HeartbeatProto.HeartbeatResponse;
import com.example.nacos.grpc.HeartbeatServiceGrpc;
import io.grpc.ManagedChannel;
import io.grpc.ManagedChannelBuilder;
import io.grpc.stub.StreamObserver;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class HeartbeatClient {

    private final ManagedChannel channel;
    private final HeartbeatServiceGrpc.HeartbeatServiceStub asyncStub;

    public HeartbeatClient(String host, int port) {
        channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(host, port)
                .usePlaintext() // Insecure for demo purposes, use TLS in production
                .build();
        asyncStub = HeartbeatServiceGrpc.newStub(channel);
    }

    public void shutdown() throws InterruptedException {
        channel.shutdown().awaitTermination(5, TimeUnit.SECONDS);
    }

    public void sendHeartbeat(String serviceName, String instanceId) throws InterruptedException {
        StreamObserver<HeartbeatResponse> responseObserver = new StreamObserver<HeartbeatResponse>() {
            @Override
            public void onNext(HeartbeatResponse value) {
                System.out.println("Received response: " + value.getMessage());
            }

            @Override
            public void onError(Throwable t) {
                System.err.println("Error: " + t.getMessage());
            }

            @Override
            public void onCompleted() {
                System.out.println("Stream completed");
            }
        };

        StreamObserver<HeartbeatRequest> requestObserver = asyncStub.heartbeatStream(responseObserver);

        try {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                HeartbeatRequest request = HeartbeatRequest.newBuilder()
                        .setServiceName(serviceName)
                        .setInstanceId(instanceId)
                        .build();
                requestObserver.onNext(request);
                System.out.println("Sent heartbeat: " + request.getInstanceId());
                Thread.sleep(1000); // Send heartbeat every 1 second
            }
        } catch (RuntimeException e) {
            requestObserver.onError(e);
            throw e;
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            requestObserver.onCompleted();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        HeartbeatClient client = new HeartbeatClient("localhost", 50051);
        try {
            client.sendHeartbeat("my-service", "instance-1");
        } finally {
            client.shutdown();
        }
    }
}

服务端代码:

import com.example.nacos.grpc.HeartbeatProto.HeartbeatRequest;
import com.example.nacos.grpc.HeartbeatProto.HeartbeatResponse;
import com.example.nacos.grpc.HeartbeatServiceGrpc;
import io.grpc.Server;
import io.grpc.ServerBuilder;
import io.grpc.stub.StreamObserver;

import java.io.IOException;

public class HeartbeatServer {

    private Server server;

    private void start() throws IOException {
        int port = 50051;
        server = ServerBuilder.forPort(port)
                .addService(new HeartbeatServiceImpl())
                .build()
                .start();

        System.out.println("Server started, listening on " + port);

        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> {
            System.err.println("*** shutting down gRPC server since JVM is shutting down");
            HeartbeatServer.this.stop();
            System.err.println("*** server shut down");
        }));
    }

    private void stop() {
        if (server != null) {
            server.shutdown();
        }
    }

    private void blockUntilShutdown() throws InterruptedException {
        if (server != null) {
            server.awaitTermination();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        final HeartbeatServer server = new HeartbeatServer();
        server.start();
        server.blockUntilShutdown();
    }

    static class HeartbeatServiceImpl extends HeartbeatServiceGrpc.HeartbeatServiceImplBase {

        @Override
        public StreamObserver<HeartbeatRequest> heartbeatStream(StreamObserver<HeartbeatResponse> responseObserver) {
            return new StreamObserver<HeartbeatRequest>() {
                @Override
                public void onNext(HeartbeatRequest request) {
                    System.out.println("Received heartbeat from: " + request.getServiceName() + " - " + request.getInstanceId());

                    // Process the heartbeat request (e.g., update the instance's last heartbeat time)

                    // Optionally send a response
                    HeartbeatResponse response = HeartbeatResponse.newBuilder()
                            .setSuccess(true)
                            .setMessage("Heartbeat received successfully")
                            .build();
                    responseObserver.onNext(response);
                }

                @Override
                public void onError(Throwable t) {
                    System.err.println("Error in heartbeat stream: " + t.getMessage());
                    responseObserver.onCompleted();
                }

                @Override
                public void onCompleted() {
                    System.out.println("Heartbeat stream completed");
                    responseObserver.onCompleted();
                }
            };
        }
    }
}

优点:

• 减少了握手开销: 建立了持久连接，避免了频繁的 TCP 连接建立和断开。
• 更灵活的心跳机制: 服务器可以根据自身负载情况，动态调整对心跳消息的处理策略，例如降低响应频率或延迟响应。
• 支持更丰富的心跳内容: 可以通过 protobuf 定义更复杂的心跳消息，包含更多服务实例的信息。

缺点:

• 实现复杂度较高: 需要引入 gRPC 框架，并编写相应的客户端和服务端代码。
• 需要处理连接断开和重连: 客户端需要检测 gRPC 连接是否断开，并在断开后自动重连。

2. 会话粘滞负载均衡

会话粘滞负载均衡是指将来自同一个客户端的请求始终路由到同一个服务器节点。在 Nacos 的场景下，我们可以确保同一个微服务实例的心跳请求始终被发送到同一个 Nacos Server 节点。

实现方式:

• 基于客户端 IP 地址: 根据客户端的 IP 地址进行 hash 计算，将同一 IP 地址的请求路由到同一个节点。
• 基于客户端 ID: 为每个客户端分配一个唯一的 ID，并根据该 ID 进行 hash 计算。
• 基于 Cookie: 在客户端的首次请求中设置一个 Cookie，并将后续请求都携带该 Cookie，负载均衡器根据 Cookie 的值进行路由。

代码示例 (Spring Cloud Gateway + Nacos + Ribbon):

假设我们使用 Spring Cloud Gateway 作为 API 网关，并使用 Ribbon 作为负载均衡器。

1. 自定义 Ribbon 规则:

import com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerRule;
import com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.Server;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Optional;

public class StickySessionRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    private static final String STICKY_SESSION_HEADER = "X-Sticky-Session";

    @Override
    public Server choose(Object key) {
        return choose(getLoadBalancer(), key);
    }

    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            return null;
        }

        Server server = null;
        int count = 0;
        while (server == null && count++ < 10) {
            List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
            List<Server> allServers = lb.getAllServers();
            int upCount = reachableServers.size();
            int serverCount = allServers.size();

            if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
                return null;
            }

            String sessionId = getSessionId();
            if (sessionId != null) {
                int serverIndex = Math.abs(sessionId.hashCode()) % reachableServers.size();
                server = reachableServers.get(serverIndex);
            }

            if (server == null) {
                Thread.yield();
                continue;
            }

            if (server.isAlive() && server.isReadyToServe()) {
                return (server);
            }

            // Next.
            server = null;
        }

        if (count >= 10) {
            // If we have retry more than the max retry times, fallback to random
            // choose one server.
            return reachableServers.get(0);
        } else {
            return server;
        }

    }

    private String getSessionId() {
        ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        if (attributes != null) {
            HttpServletRequest request = attributes.getRequest();
            return request.getHeader(STICKY_SESSION_HEADER);
        }
        return null;
    }

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(com.netflix.client.config.IClientConfig clientConfig) {
        // Do nothing
    }
}

2. 配置 Ribbon 规则:

在 application.yml 或 application.properties 中配置 Ribbon 规则：

my-service: # 替换为你的服务名称
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.example.StickySessionRule

3. Gateway添加Header
   在Gateway中，根据某些条件添加X-Sticky-Session Header，比如根据InstanceId生成SessionId。

@Component
public class StickySessionGatewayFilterFactory extends AbstractGatewayFilterFactory<Object> {

    @Override
    public GatewayFilter apply(Object config) {
        return (exchange, chain) -> {
            String instanceId = // Get Instance Id some how
            if (instanceId != null) {
                String sessionId = generateSessionId(instanceId);
                exchange.getRequest().mutate().header("X-Sticky-Session", sessionId).build();
            }
            return chain.filter(exchange);
        };
    }

    private String generateSessionId(String instanceId) {
        // Generate Session Id Logic
        return "SESSION-" + instanceId;
    }
}

优点:

• 减少了 Nacos Server 的负载: 同一个客户端的心跳请求始终被路由到同一个节点，避免了心跳请求在不同节点之间漂移，减少了 Nacos 集群的整体负载。
• 提高了心跳的可靠性: 由于心跳请求始终被发送到同一个节点，即使其他节点出现故障，也不会影响该客户端的心跳。

缺点:

• 可能导致负载不均衡: 如果某些客户端的请求量特别大，可能会导致某些 Nacos Server 节点的负载过高。
• 需要考虑节点故障: 当某个 Nacos Server 节点故障时，需要将该节点上的客户端重新分配到其他节点。

策略组合：gRPC 双向流 + 会话粘滞负载均衡

为了获得最佳的性能和可靠性，我们可以将 gRPC 双向流和会话粘滞负载均衡结合使用。

1. 使用 gRPC 双向流建立客户端与 Nacos Server 之间的持久连接。
2. 使用会话粘滞负载均衡确保同一个客户端的 gRPC 连接始终被路由到同一个 Nacos Server 节点。

这种组合策略可以最大程度地减少 Nacos Server 的负载，并提高心跳的可靠性。

其他优化措施

除了 gRPC 双向流和会话粘滞负载均衡之外，我们还可以采取以下措施来优化 Nacos 的心跳机制：

• 调整心跳间隔: 适当延长心跳间隔，减少心跳请求的频率。
• 开启 Nacos Server 的负载保护机制: Nacos Server 提供了负载保护机制，当 Server 负载过高时，会拒绝新的心跳请求，从而避免 Server 被压垮。
• 优化 Nacos Server 的配置: 根据实际情况，调整 Nacos Server 的配置参数，例如调整线程池大小、调整内存大小等。
• 使用 Nacos 集群: 使用 Nacos 集群可以提高 Nacos 的可用性和扩展性。

总结

Nacos 2.3 的心跳风暴问题是一个在高并发、大规模微服务场景下需要关注的问题。通过使用 gRPC 双向流、会话粘滞负载均衡以及其他优化措施，我们可以有效地解决这个问题，提高 Nacos 的可用性和可靠性，确保微服务系统的稳定运行。

关键点的概括

• 心跳风暴的根本原因： 高并发、网络问题和客户端重试机制。
• gRPC 双向流的优势： 减少握手开销，更灵活的心跳机制。
• 会话粘滞负载均衡的优势： 减少 Nacos Server 的负载，提高心跳的可靠性。

希望今天的分享能帮助大家更好地理解和解决 Nacos 的心跳风暴问题。谢谢大家！