高可用性系統


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所謂高可用性指的是系統如何保證比較高的服務可用率,在出現故障時如何應對,包括及時發現、故障轉移、盡快從故障中恢復等等。本文主要以點評的交易系統的演進為主來描述如何做到高可用,並結合了一些自己的經驗。需要強調的是,高可用性只是一個結果,應該更多地關注迭代過程,關注業務發展。

可用性的理解

理解目標

業界高可用的目標是幾個9,對於每一個系統,要求是不一樣的。研發人員對所設計或者開發的系統,要知道用戶規模及使用場景,知道可用性的目標。
比如,5個9的目標對應的是全年故障5分鍾。

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拆解目標

幾個9的目標比較抽象,需要對目標進行合理的分解,可以分解成如下兩個子目標。

頻率要低:減少出故障的次數

不出問題,一定是高可用的,但這是不可能的。系統越大、越復雜,只能盡量避免問題,通過系統設計、流程機制來減少出問題的概率。但如果經常出問題,后面恢復再快也是沒有用的。

時間要快:縮短故障的恢復時間

故障出現時,不是解決或者定位到具體問題,而是快速恢復是第一要務的,防止次生災害,問題擴大。這里就要求要站在業務角度思考,而不僅是技術角度思考。
下面,我們就按這兩個子目標來分別闡述。

頻率要低:減少出故障的次數

設計:根據業務變化不斷進行迭代

以點評交易系統的演進過程為例。

幼兒時期:2012年前

使命:滿足業務要求,快速上線。
因為2011年要快速地把團購產品推向市場,臨時從各個團隊抽取的人才,大部分對.NET更熟悉,所以使用.NET進行了第一代的團購系統設計。畢竟滿足業務要求是第一的,還沒有機會遇到可用性等質量問題。考慮比較簡單,即使都掛了,量也比較小,出現問題,重啟、擴容、回滾就解決問題了。
系統架構如下圖所示。

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少年時期:垂直拆分(2012-2013)

使命:研發效率&故障隔離。

當2012年在團單量從千到萬量級變化,用戶每日的下單量也到了萬級時候,需要考慮的是迭代速度、研發效率。垂直拆分,有助於保持小而美的團隊,研發效率才能更高。另外一方面也需要將各個業務相互隔離,比如商品首頁的展示、商品詳情頁的展示,訂單、支付流程的穩定性要求不一樣。前面可以緩存,可以做靜態化來保證可用性,提供一些柔性體驗。后面支付系統做異地容災,比如我們除了南匯機房支付系統,在寶山機房也部署了,只是后來發現這個系統演進太快,沒有工具和機制保證雙機房更新,所以后來也不好使用了。
系統演進如下圖所示。服務垂直化了,但是數據沒有完整隔離開,服務之間還需要互相訪問非自己的數據。

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青年時期:服務做小,不共享數據(2014-2015)

使命:支撐業務快速發展,提供高效、高可用的技術能力。

從2013年開始,Deal-service (商品系統)偶爾會因為某一次大流量(大促或者常規活動)而掛掉,每幾個月總有那么一次,基本上可用性就在3個9徘徊。這里訂單和支付系統很穩定,因為流量在商品詳情頁到訂單有一個轉化率,流量大了詳情頁就掛了,訂單也就沒有流量了。后來詳情頁的靜態化比較好了,能減少恢復的速度,能降級,但是Deal-service的各個系統依賴太深了,還是不能保證整體端到端的可用性。
所以2014年對Deal-service做了很大的重構,大系統做小,把商品詳情系統拆成了無數小服務,比如庫存服務、價格服務、基礎數據服務等等。這下商品詳情頁的問題解決了,后面壓力就來了,訂單系統的壓力增大。2014年10月起,訂單系統、支付系統也啟動了全面微服務化,經過大約1年的實踐,訂單系統、促銷系統、支付系統這3個領域后面的服務總和都快上百個了,后面對應的數據庫20多個,這樣能支撐到每日訂單量百萬級。
業務的增長在應用服務層面是可以擴容的,但是最大的單點——數據庫是集中式的,這個階段我們主要是把應用的數據訪問在讀寫上分離,數據庫提供更多的從庫來解決讀的問題,但是寫入仍然是最大的瓶頸(MySQL的讀可以擴展,而寫入QPS也就小2萬)。
這時系統演變成如下圖所示。這個架構大約能支撐QPS 3000左右的訂單量。

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成年時期:水平拆分(2015至今)

使命:系統要能支撐大規模的促銷活動,訂單系統能支撐每秒幾萬的QPS,每日上千萬的訂單量。

2015年的917吃貨節,流量最高峰,如果我們仍然是前面的技術架構,必然會掛掉。所以在917這個大促的前幾個月,我們就在訂單系統進行了架構升級和水平拆分,核心就是解決數據單點,把訂單表拆分成了1024張表,分布在32個數據庫,每個庫32張表。這樣在可見的未來都不用太擔心了。
雖然數據層的問題解決了,但是我們還是有些單點,比如我們用的消息隊列、網絡、機房等。舉幾個我過去曾經遇到的不容易碰到的可用性問題:
服務的網卡有一個壞了,沒有被監測到,后來發現另一個網卡也壞了,這樣服務就掛了。
我們使用 cache的時候發現可用性在高峰期非常低,后來發現這個cache服務器跟公司監控系統CAT服務器在一個機櫃,高峰期的流量被CAT占了一大半,業務的網絡流量不夠了。
917大促的時候我們對消息隊列這個依賴的通道能力評估出現了偏差,也沒有備份方案,所以造成了一小部分的延遲。
這個時期系統演進為下圖這樣:

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未來:思路仍然是大系統做小,基礎通道做大,流量分塊

大系統做小,就是把復雜系統拆成單一職責系統,並從單機、主備、集群、異地等架構方向擴展。
基礎通道做大就是把基礎通信框架、帶寬等高速路做大。
流量分塊就是把用戶流量按照某種模型拆分,讓他們聚合在某一個服務集群完成,閉環解決。
系統可能會演進為下圖這樣:

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上面點評交易系統的發展幾個階段,只以業務系統的演進為例。除了這些還有CDN、DNS、網絡、機房等各個時期遇到的不同的可用性問題,真實遇到過的就有:聯通的網絡掛了,需要切換到電信;數據庫的電源被人踢掉了,等等。

易運營

高可用性的系統一定是可運營的。聽到運營,大家更多想到的是產品運營,其實技術也有運營——線上的質量、流程的運營,比如,整個系統上線后,是否方便切換流量,是否方便開關,是否方便擴展。這里有幾個基本要求:

可限流

線上的流量永遠有想不到的情況,在這種情況下,系統的穩定吞吐能力就非常重要了,高並發的系統一般采取的策略是快速失敗機制,比如系統QPS能支撐5000,但是1萬的流量過來,我能保證持續的5000,其他5000我快速失敗,這樣很快1萬的流量就被消化掉了。比如917的支付系統就是采取了流量限制,如果超過某一個流量峰值,我們就自動返回“請稍后再試”等。

無狀態

應用系統要完全無狀態,運維才能隨便擴容、分配流量。

降級能力

降級能力是跟產品一起來看的,需要看降級后對用戶體驗的影響。簡單的比如:提示語是什么。比如支付渠道,如果支付寶渠道掛了,我們掛了50% ,支付寶旁邊會自動出現一個提示,表示這個渠道可能不穩定,但是可以點擊;當支付寶渠道掛了100% ,我們的按鈕變成灰色的,不能點擊,但也會有提示,比如換其他支付渠道(剛剛微信支付還掛了,就又起作用了)。另一個案例,我們在917大促的時候對某些依賴方,比如誠信的校驗,這種如果判斷比較耗資源,又可控的情況下,可以通過開關直接關閉或者啟用。

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可測試

無論架構多么完美,驗證這一步必不可少,系統的可測試性就非常重要。
測試的目的要先預估流量的大小,比如某次大促,要跟產品、運營討論流量的來源、活動的力度,每一張頁面的,每一個按鈕的位置,都要進行較准確的預估。
此外還要測試集群的能力。有很多同學在實施的時候總喜歡測試單台,然后水平放大,給一個結論,但這不是很准確,要分析所有的流量在系統間流轉時候的比例。尤其對流量模型的測試(要注意高峰流量模型跟平常流量模型可能不一致)系統架構的容量測試,比如我們某一次大促的測試方法
從上到下評估流量,從下至上評估能力:發現一次訂單提交有20次數據庫訪問,讀寫比例高峰期是1:1,然后就跟進數據庫的能力倒推系統應該放入的流量,然后做好前端的異步下單,讓整個流量平緩地下放到數據庫。

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降低發布風險

嚴格的發布流程

目前點評的發布都是開發自己負責,通過平台自己完成的。上線的流程,發布的常規流程模板如下:

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灰度機制

服務器發布是分批的,按照10%、30%、50%、100%的發布,開發人員通過觀察監控系統的曲線及系統的日志,確定業務是否正常。
線上的流量灰度機制,重要功能上線能有按照某種流量灰度上線能力。
可回滾是標配,最好有最壞情況的預案。

時間要快:縮短故障的恢復時間

如果目標就要保證全年不出故障或者出了故障在5分鍾之內能解決,要對5分鍾進行充分的使用。5分鍾應該這樣拆解:1分鍾發現故障,3分鍾定位故障出現在哪個服務,再加上后面的恢復時間。就是整個時間的分解,目前我們系統大致能做到前面2步,離整體5個9的目標還有差距,因為恢復的速度跟架構的設計,信息在開發、運維、DBA之間的溝通速度及工具能力,及處理問題人員的本身能力有關。
生命值:

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持續關注線上運行情況

熟悉並感知系統變化,要快就要熟,熟能生巧,所以要關注線上運營情況。
了解應用所在的網絡、服務器性能、存儲、數據庫等系統指標。
能監控應用的執行狀態,熟悉應用自己的QPS、響應時間、可用性指標,並對依賴的上下游的流量情況同樣熟悉。
保證系統穩定吞吐
系統如果能做好流量控制、容錯,保證穩定的吞吐,能保證大部分場景的可用,也能很快地消化高峰流量,避免出現故障,產生流量的多次高峰。
故障時

快速的發現機制

告警的移動化

系統可用性的告警應該全部用微信、短信這種能保證找到人的通信機制。

告警的實時化

目前我們只能做到1分鍾左右告警。

監控的可視化

我們系統目前的要求是1分鍾發現故障,3分鍾定位故障。這就需要做好監控的可視化,在所有關鍵service里面的方法層面打點,然后做成監控曲線,不然3分鍾定位到具體是哪個地方出問題,比較困難。點評的監控系統CAT能很好的提供這些指標變化,我們系統在這些基礎上也做了一些更實時的能力,比如訂單系統QPS就是秒級的監控曲線。

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有效的恢復機制

比如運維的四板斧:回滾、重啟、擴容、下服務器。在系統不是很復雜、流量不是很高的情況下,這能解決問題,但大流量的時候就很難了,所以要更多地從流量控制、降級體驗方面下功夫。

幾點經驗

珍惜每次真實高峰流量,建立高峰期流量模型。

因為平常的壓力測試很難覆蓋到各種情況,而線上的真實流量能如實地反映出系統的瓶頸,能較真實地評估出應用、數據庫等在高峰期的表現。

珍惜每次線上故障復盤,上一層樓看問題,下一層樓解決問題。

線上出問題后,要有一套方法論來分析,比如常見的“5W”,連續多問幾個為什么,然后系統思考解決方案,再逐漸落地。

可用性不只是技術問題。

系統初期:以開發為主;
系統中期:開發+DBA+運維為主;
系統后期:技術+產品+運維+DBA。
系統較簡單、量較小時,開發同學能比較容易地定位問題並較容易解決問題。
當系統進入較復雜的中期時,就需要跟運維、數據庫的同學一起來看系統的瓶頸。
當系統進入復雜的后期時,系統在任何時候都要考慮不可用的時候如何提供柔性體驗,這就需要從產品角度來思考。

單點和發布是可用性最大的敵人。

可用性要解決的核心問題就是單點,比如常見的手段:垂直拆分、水平拆分、灰度發布;單機到主備、集群、異地容災等等。
另外,系統發布也是引起系統故障的關鍵點,比如常見的系統發布、數據庫維護等其他引起系統結構變化的操作。



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