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性能保障的那些事

初识大促保障,常会有这样的疑问:保障保的到底是什么,确保没有问题或者不出问题吗?这似乎是个伪命题。而作为保障这件事本身,不仅要坚信所为有意义,更要有所为,这就需要把不可能的伪命题转化为可以不断深入的可行任务。谈及保障的根本,其实我们要面对的是对抗不确定性,这个不确定性来自四面八方。比如大地震,会导致整个机房中断,如何应对?比如负责核心系统的工程师离职了,如何应对?再比如下游接口挂了,如何应对?系统磁盘坏了,数据面临丢失风险,如何应对?我想关于上述问题的应对方式,大家在工作中或多或少都有所了解,而这个不确定性的处理过程,就是容灾,其不同的‘灾难’,对应不同的容灾级别。

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为了对抗这些不同级别的不确定性,就要付出不同级别的成本,因此可用性也应是有标准的。这标准就是大家常说的N个9。随着N的增加,成本也相应增加,那如何在达到业务需要的可用性的基础上,尽量节省成本?这也是一个值得思考的话题。除此之外,100%减去这N个9就说所谓的平均故障时间(MTBF),很多人只关心那些9,而忽略了故障处理时间,这是不该的:你的故障处理速度越快,系统的可用性才有可能越高。

上面扯了一些可用性概念上的东西,下面尝试使用‘事情’来分个类。这里的‘事’就是故障,分为:事前(故障发生以前)、事发(故障发生到系统或人感知到故障)、事中(故障发生到故障处理这段时间)、事后(故障结束之后)。

性能保障的那些事

按照上述分类,不同的阶段应有着不同的技巧:

1. 事前:副本、隔离、配额、预案、探知

2. 事发:监控、报警

3. 事中:降级、回滚、应急预案

4. 事后:复盘、思考、技改

部分技术概念解释如下:

副本:无状态服务集群便是副本的一个应用,因为没有状态,便可水平伸缩,而这些无状态服务器之间需要一层代理来统一调度管理,这便有了反向代理。当代理通过心跳检测机制检测到有一台机器出现问题时,就将其下线,其他‘副本’机器继续提供服务;存储领域也是经常使用副本技术的,比如MySQL主备切换,rabbitMQ的镜像队列,磁盘的RAID技术,各种NOSQL中的分区副本,等等数不胜数,几乎所有保证高可用的系统都有冗余副本存在。

隔离:线程隔离、进程隔离、集群隔离、机房隔离、读写隔离、动静隔离、爬虫隔离、热点隔离、硬件资源隔离。这些隔离其实就是一种,即资源隔离,无论线程、进程、硬件、机房、集群都是一种资源;动态资源和静态资源也不过是资源的一种分类;热点隔离也即是热点资源和非热点资源的隔离;读写隔离不过仅仅是资源的使用方式而已,相同的两份资源,一份用来写,一份用来读。因此,隔离的本质,其实就是对资源的独立保护。因为每个资源都得到了独立的保护,其中一个资源出了问题,不会影响到其他资源,这就提高了整体服务的可用性。

配额:配额技术通过限制资源供给来保护系统,从而提高整体可用性。限流是配额技术的一种,它通过调节入口流量水位上线,来避免供给不足所导致的服务宕机。限流分为集群限流和单机限流,集群限流需要分布式基础设施配合,单机限流则不需要。除此之外,限流这里我们还需要考虑几点:

  1. 如何设置合理的限流值?限流值的设定是需要经过全链路压测、妥善评估CPU容量、磁盘、内存、IO等指标与流量之间的变化关系(不一定线性关系)、结合业务预估和运维经验后,才能确定。

  2. 对于被限流的流量如何处理?有几种处理方式,其一直接丢弃,用温和的文案提醒用户;其二,静默,俗称的无损降级,用缓存内容刷新页面;其三,蓄洪,异步回血,这一般用于事务型场景。

  3.  会不会导致误杀?单机限流会导致误杀,尤其当负载不均衡的情况下,很容易出现误杀;单机限流值设定过小也容易出现误杀的情况。 

预案:一般分为提前预案(事前)和应急预案(事中)。提前预案提前执行,比如将系统临时从高峰模式切换成节能模式;应急预案关键时刻才执行,主要用于止血,比如一键容灾切换等。预案技术一般要配合开关使用,推预案一般也就是推开关了。除此之外,预案也可和限流、回滚、降级等相结合,预案的制定也可通过对历史故障的分析寻找思路。

探知:探知当前系统的可用性能力,其实无法提高系统可用性,做不好甚至还会降低系统可用性。压测和演练是最常见的探知技术 。压测分为全链路压测和单链路压测,全链路压测用于像双十一大促活动等,需要各上下游系统整体配合,单链路压测一般验证功能或做简单的场景压测提取性能指标。全链路压测的一般过程是:压测目标设定和评估,压测构造,压测脚本编写部署,压测数据准备,小流量链路验证,通知上下游系统owner,压测预热,压测,压测结果评估报告,性能优化。以上过程反复迭代,直到达到压测目标为止;演练一般按规模划分:比如城市级别的容灾演练,机房级别的容灾演练,集群规模的容灾演练(DB集群,缓存集群,应用集群等),单机级别的故障注入,预案演练等。

监控和报警:一般出现故障的时候,老板大多会有三问:为什么才发现?为什么才解决?影响有多大?即使故障影响面较大,如果能迅速止血,在做复盘的时候多少能挽回一些面子,相反如果处理不及时,即使小小的故障,都可能让你丢了饭碗。越早识别故障,就能越早解决问题,而这眼睛便是监控和报警了。

降级:降级的内涵丰富,我们只从链路角度去思考。降级的本质是弃车保帅,通过临时舍弃部分功能,保证系统整体可用性。降级虽然从整体上看系统仍然可用,但由于取舍的关系,那么可知所有的降级一定是有损的。不可能有真正的无损降级,而常说的无损降级指的是用户体验无损。降级一定发生在层与层之间(上下游),要么a层临时性不调用b层,这叫做熔断,要么a层临时调用c层(c层合理性一定

  • 读写降级,实际上是存储层和应用层之间的降级,采用备用链路切换方式,损失了一致性;

  • 功能降级,将部分功能关闭,实际上是应用层和功能模块层之间的降级,采用熔断方式,损失了部分功能。

  • 爬虫降级,实际上是搜索引擎爬虫和应用系统之间的降级,采用备用链路切换方式,将爬虫引导到静态页面,损失是引擎索引的建立和页面收录。

回滚:当执行某种变更出现故障时,最为稳妥和有效的办法就是回滚。虽然回滚行之有效,但并不简单,因为回滚有一个大前提:变更必须具有可回滚性。而让某一种变更具有可回滚的特性,是要耗费很大力气的。索性的是,大部分基础服务已经帮我们封装好了这一特性,比如DB的事务回滚(DB事务机制),代码库回滚(GIT的文件版本控制),发布回滚(发布系统支持)等等。我们在日常变更操作的时候,必须要确定你的操作是否可回滚,并尽力保证所有变更均可回滚。如果不能回滚,是否可以进行热更新(比如发布应用到app store)或最终一致性补偿等额外手段保证系统高可用。


本文标题:性能保障的那些事
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