我們經常會說網際網路「三高」,那什麼是三高呢?我們常說的三高,高並行、高可用、高效能,這些技術是構建現代網際網路應用程式所必需的。對於京東618備戰來說,所有的中臺系統服務,無疑都是圍繞著三高來展開的。對於一個程式設計師,或多或少都能說出一些跟三高系統有關的技術點,而我本篇文章的目的,就是幫大家系統的梳理一下三高系統中的第一高:高可用性。
首先來說,網際網路的業務特點決定了他必須保證「三高」, 同時,高並行,高可用,高效能,這三高之間並不是孤立的,而是強相關。一個高可用的系統,一定也需要應對高並行場景對系統帶來的衝擊,保證系統在高流量存取情況下,系統的服務的正常運轉。同時,一個能夠支撐高並行的系統也一定要滿足高效能,否則也無法實現高流量的承載。
回到我們本文的主旨,我們這裡所說的高可用性是指,系統在遇到任何困難的情況下仍能正常執行的能力。
在京東618備戰期間,系統的高可用對我們來說至關重要,因為系統的崩潰,不止帶來直接經濟上的損失,還會導致使用者信任的丟失。接下來我通過一張思維導圖展開我的分享,幫大家梳理一下一個高可用系統所需要考慮的技術點。
比如我們常說的單體應用架構和微服務架構,兩種架構單純來對比,單體應用架構的可用率要比微服務架構高的。因為多服務之間的依賴一定會降低系統的可用率,比如一個依賴10個微服務的對外介面,假設每個服務的可用率是99%,那麼這個介面對外提供服務的整體可用率就直接降到了90.4%,這中間還要考慮到服務之間的網路延遲,資料一致性的問題。
還有例子就是中介軟體選擇,比如一個快取業務場景,我可以用記憶體快取,也可以使用redis分散式快取,那麼使用哪個呢?使用記憶體快取系統可用率會高,因為如果引來redis,系統的可用率又得乘以一個redis的可用率。當然如果我們的業務場景必須使用redis,那麼也是完全可以的,但這裡切記系統的過度設計,也是設計複雜的系統,也需要更多的高可用相關的保證,所付出的資源代價和運維代價也是幾何增長。
其實這個可能是很多人忽略的一點,因為很多人更喜歡高談闊論分散式,叢集,壓測,故障演練等等,但在我看來,一個程式碼開發質量的好壞,或者說一個程式設計師對程式碼的掌控力,對系統可用性起到至關重要的作用。以下舉幾個程式碼維度的例子。
第一個就是例外處理。一個程式碼質量的好壞,要看他對例外處理能力,一個本科生的課程設計程式碼,可能都是主業務邏輯,一條路寫到黑,不考慮任何異常情況,而一個畢業幾年的程式設計師,經歷過線上業務的拷打,可能會用在程式碼裡找到很多的try-catch,用於捕捉各種不確定邏輯,而一個資深程式設計師,反而他的程式碼裡你看不到任何try-catch, 因為他全部用AOP的方式實現了異常的捕捉。這就是程式碼維度的考量,一個優秀的程式碼,一定是防禦式程式設計,同時還會配合單元測試等。
第二個講述一個什麼是對程式碼的掌控力。在大廠裡,你更多場景是接手別人的老程式碼。想必所有程式設計師都深有體會,接手別人的老程式碼是一件極其痛苦的經歷,尤其是別人寫了一半的程式碼。老話前人種樹後人乘涼,但在程式設計師圈,前人種樹,後人只能涼涼了..... 調侃歸調侃,但有些事情需要面對,前期你需要對業務場景和程式碼邏輯進行抽絲剝繭的梳理,這個很重要。如果你無法對老程式碼進行充分熟悉,那麼你就不敢去改寫和重構它,如果在不熟悉的前提下貿然修改程式碼或者設定,然後上線,那麼很大機率會帶來線上系統問題,影響系統可用率。換一個角度來說,我們寫的程式碼未來也可能交接給別人,如何不讓別人痛苦,也是我們的責任。所以合理使用設計模式,遵循程式碼規範,書寫程式碼架構和設計檔案,這些也是很重要的一點,他的重要可能會關乎系統未來的可用率。
對於程式碼開發這塊,京東技術平臺也沉澱了一些自己的經驗。內部有自己的java程式碼開發規範說明檔案,也在京英學習平臺上可以進行考試。而京東的coding平臺,可以在你程式碼提交時,設定程式碼開發規範掃描和程式碼安全性掃描,同時,可以設定程式碼評審人,這些都可以用來提升我們程式碼質量。
在部署維度,我們首先考慮的是冗餘性和備份設計,這個可能是大家已經很熟悉的情況了,我們可以通過叢集的方式,多個伺服器、磁碟或者網路介面來減少故障點的數量。說到叢集,根據實現方式和目的不同,我幫大家梳理一下集中叢集型別:
(1)高可用叢集。
有多個獨立伺服器組成的系統,旨在提高系統可用性,當主節點出現故障時,通過失敗轉移(Failover)讓備用節點自動接管服務。這個我們常見的有zookeeper叢集,etcd叢集等等,這類叢集是基於共識演演算法實現的, 通過選舉的方式,來保證當主節點故障時,可以有自動備份節點自動接管。
(2)負載均衡叢集。
在負載均衡系統中,流量被分散到多個伺服器中,每個伺服器都獨立地處理請求。當一個伺服器負載過高或出現故障時,請求會自動被轉移到其他可用的伺服器上,從而保證系統的可用性和效能。負載均衡可以在多個層面上實現,包括應用層、傳輸層和網路層。在應用層負載均衡中,負載均衡器通常通過HTTP代理來分發請求,並根據請求的特定屬性(例如URL或Cookie)進行路由。在傳輸層負載均衡中,負載均衡器通常在傳輸層(例如TCP或UDP)上執行,並根據埠號或其他特定協定進行路由。在網路層負載均衡中,負載均衡器通常是一個獨立的網路裝置,用於在不同的伺服器之間分發網路流量。
(3)資料庫叢集。
這裡的資料庫可以理解為廣義資料庫,就是資料的儲存媒介。對於資料庫的的叢集實現方式,分為如下幾個:主從複製,複製集,分割區。
關於這幾種實現方案,這裡可以elasticsearch舉例說明。ES有分片和副本的概念,所謂的分片,就是將資料水平劃分到多個節點,每個節點儲存部分資料,當查詢資料時,需要在多個節點上進行查詢,最後將結果合併。分割區可以實現資料的高可用性和可延伸性,但需要考慮資料一致性問題。
同時ES的每個分片都可以設定多個副本,副本跟主從複製類似,或者說更像一個叢集內的高可用子集,允許多個副本範例同時存在,並支援自動故障轉移和成員選舉,保證了資料的高可用性和負載均衡。
此外,對於叢集方案來說,還要額外考慮多機房部署問題,異地多活。換句話說,我所有服務範例,不能放在一個籃子裡,因為網路的抖動和不穩定性,對系統可用性來說是很大的威脅。
在部署維度,第二個關鍵點是釋出檢測。有統計資料表明,我們大部分的穩定性問題來源於系統變更,也就是系統的釋出上線。那麼如何保證一個平穩的系統上線呢?
首先,要完善自動化測試和單元測試,每次發版前,必迴歸測試,當然這塊如果交給人工來做,費時費力,不一定能起到他的效果,所有說,完善的自動化測試流程,對於系統穩定性部署來說,至關重要。
其次就是做好釋出的自動化,在發版過程中,減少人為參與,這樣也就減少了出錯的可能性。京東的行雲部署本身就支援部署編排,利用部署編排,可以穩定且高效的實線捲動發版。同時也可以在行雲上的流水線中設定CI/CD流程,實現繼續整合和持續部署的串聯。
最後就是要實現發版的可觀測,可灰度,可回滾。發版前要有checklist,發版時採用灰度釋出驗證的方式,可以降低因為發版引起的線上故障。最後如果發版發現失敗,可以實現快速的回滾操作。這個就要在發版前的checkList裡,做好回滾流程的備案。
在運維時,我們的目標是能夠快速止損線上問題,做到問題早發現,快定位,速解決。
在網際網路系統中,從使用者請求開始,經過所有的系統元件或服務,直到響應返回給使用者,對整個系統的效能、穩定性和可用性進行全面觀測和監控的過程。這包括了對硬體、網路、儲存、軟體等方面的觀測,監控。
在京東618備戰期間,所有應用系統都必須完成自建,完善UMP監控埋點,對核心介面方法的可用率,TP99,呼叫量進行實時監控,同時,也對需要對雲主機,中介軟體等資源維度,包括CPU,記憶體,資源佔有率進行實時監控。
此外,針對監控,要做好紀錄檔監控做好採集工作,因為紀錄檔記錄了系統中各個元件或服務的執行狀態,可以提供豐富的資訊用於問題排查和分析。
在京東內部採用logbook進行紀錄檔採集,對於核心業務需要審計留存的,可以單獨搭建ELK,將歷史紀錄檔存入ES中。
針對618備戰期間,需要額外安排固定人員進行每日值班,做到對線上問題可以及時反饋。
針對報警機制,有一點需要切記,要把握好報警的閾值問題,如果閾值偏低,會導致研發人員頻繁收到報警,導致警惕性降低。而如果閾值偏高,會錯過一些線上問題,導致問題沒有及時發現,致使故障擴大化。
京東內部有兩大利器,一個是ForceBot,一個是Chaos Monkey。
前者是做全鏈路軍演壓測用的,一般618大促前要進行三次軍演壓測,通過這些軍演,讓各個應用系統發現系統中的薄弱點,並針對性解決。forcebot是通過部署在全國各地的CDN節點,模擬真實使用者發起的大規模存取流量,這種接近實戰的壓測,可以讓我們做到防患於未然,同時,通過壓測,可以針對性的優化服務資源,能夠更針對性的進行擴容。
第二個我們有時候會叫猴子搗亂測試,也會叫混沌測試。它能夠通過模擬包括網路,中介軟體,流量等在內的各種故障,通過故障的隨機注入,來演練我們對系統故障的反應能力。
這裡就該提到所謂的應急機制。該機制就像一本類似醫院給發的急救指南手冊,需要在日常做到對各種不確定的故障進行反應能力。比如遇到突發高流量,系統出現了熔斷,如何快速擴容雲主機和各類中介軟體資源;比如網路突然發生延遲,介面請求超時情況下,如何做好降級方案等等。
本文寫於京東618備戰開門紅前夜值班之時。
以上的所有關於系統高可用的總結,都源於一次次的前人的實踐經驗總結出來的。每次備戰略細節有不同,但大的方向原則是不變的。
祝:京東618 大麥。
作者:京東物流 趙勇萍
來源:京東雲開發者社群