服务发现与配置管理高可用最佳实践

k8s技术圈

共 10616字,需浏览 22分钟

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2022-01-02 13:44


作者:三辰|阿里云云原生微服务基础架构团队技术专家,负责 MSE 引擎高可用架构


本篇是微服务高可用最佳实践系列分享的开篇,系列内容持续更新中,期待大家的关注。


01

引言

Cloud Native


在开始正式内容之前,先给大家分享一个真实的案例。

某客户在阿里云上使用 K8s 集群部署了许多自己的微服务,但是某一天,其中一台节点的网卡发生了异常,最终导致服务不可用,无法调用下游,业务受损。

我们来看一下这个问题链是如何形成的?


  1. ECS 故障节点上运行着 K8s 集群的核心基础组件 CoreDNS 的所有 Pod,它没有打散,导致集群 DNS 解析出现问题。


  2. 该客户的服务发现使用了有缺陷的客户端版本(nacos-client 的 1.4.1 版本),这个版本的缺陷就是跟 DNS 有关——心跳请求在域名解析失败后,会导致进程后续不会再续约心跳,只有重启才能恢复。

  3. 这个缺陷版本实际上是已知问题,阿里云在 5 月份推送了 nacos-client 1.4.1 存在严重 bug 的公告,但客户研发未收到通知,进而在生产环境中使用了这个版本。



风险环环相扣,缺一不可。

最终导致故障的原因是服务无法调用下游,可用性降低,业务受损。下图示意的是客户端缺陷导致问题的根因:


  1. Provider 客户端在心跳续约时发生 DNS 异常;


  2. 心跳线程正确地处理这个 DNS 异常,导致线程意外退出了;


  3. 注册中心的正常机制是,心跳不续约,30 秒后自动下线。由于 CoreDNS 影响的是整个 K8s 集群的 DNS 解析,所以 Provider 的所有实例都遇到相同的问题,整个服务所有实例都被下线;


  4. 在 Consumer 这一侧,收到推送的空列表后,无法找到下游,那么调用它的上游(比如网关)就会发生异常。

回顾整个案例,每一环每个风险看起来发生概率都很小,但是一旦发生就会造成恶劣的影响。

所以,本篇文章就来探讨,微服务领域的高可用方案怎么设计,细化到服务发现和配置管理领域,都有哪些具体的方案。

02

微服务高可用方案

Cloud Native


首先,有一个事实不容改变:没有任何系统是百分百没有问题的,所以高可用架构方案就是面对失败(风险)设计的。


风险是无处不在的,尽管有很多发生概率很小很小,却都无法完全避免。


在微服务系统中,都有哪些风险的可能?


这只是其中一部分,但是在阿里巴巴内部十几年的微服务实践过程中,这些问题全部都遇到过,而且有些还不止一次。

虽然看起来坑很多,但我们依然能够很好地保障双十一大促的稳定,背后靠的就是成熟稳健的高可用体系建设。

我们不能完全避免风险的发生,但我们可以控制它(的影响),这就是做高可用的本质。

控制风险有哪些策略?

注册配置中心在微服务体系的核心链路上,牵一发动全身,任何一个抖动都可能会较大范围地影响整个系统的稳定性。

1
 策略一:缩小风险影响范围


集群高可用


多副本:不少于 3 个节点进行实例部署。
多可用区(同城容灾):将集群的不同节点部署在不同可用区(AZ)中。
当节点或可用区发生的故障时,影响范围只是集群其中的一部分,如果能够做到迅速切换,并将故障节点自动离群,就能尽可能减少影响。

减少上下游依赖


系统设计上应该尽可能地减少上下游依赖,越多的依赖,可能会在被依赖系统发生问题时,让整体服务不可用(一般是一个功能块的不可用)。如果有必要的依赖,也必须要求是高可用的架构。

变更可灰度


新版本迭代发布,应该从最小范围开始灰度,按用户、按 Region 分级,逐步扩大变更范围。一旦出现问题,也只是在灰度范围内造成影响,缩小问题爆炸半径。

服务可降级、限流、熔断


  • 注册中心异常负载的情况下,降级心跳续约时间、降级一些非核心功能等

  • 针对异常流量进行限流,将流量限制在容量范围内,保护部分流量是可用的

  • 客户端侧,异常时降级到使用本地缓存(推空保护也是一种降级方案),暂时牺牲列表更新的一致性,以保证可用性


如图,微服务引擎 MSE 的同城双活三节点的架构,经过精简的上下游依赖,每一个都保证高可用架构。多节点的 MSE 实例,通过底层的调度能力,会自动分配到不同的可用区上,组成多副本集群。


2
 策略二:缩短风险发生持续时间

核心思路就是:尽早识别、尽快处理


识别 —— 可观测


例如,基于 Prometheus 对实例进行监控和报警能力建设。


进一步地,在产品层面上做更强的观测能力:包括大盘、告警收敛/分级(识别问题)、针对大客户的保障、以及服务等级的建设。

MSE注册配置中心目前提供的服务等级是 99.95%,并且正在向 4 个 9(99.99%)迈进。


快速处理 —— 应急响应


应急响应的机制要建立,快速有效地通知到正确的人员范围,快速执行预案的能力(意识到白屏与黑屏的效率差异),常态化地进行故障应急的演练。

预案是指不管熟不熟悉你的系统的人,都可以放心执行,这背后需要一套沉淀好有含金量的技术支撑(技术厚度)。


3
 策略三:减少触碰风险的次数


减少不必要的发布,例如:增加迭代效率,不随意发布;重要事件、大促期间进行封网。

从概率角度来看,无论风险概率有多低,不断尝试,风险发生的联合概率就会无限趋近于 1。


4
 策略四:降低风险发生概率


架构升级,改进设计


Nacos2.0,不仅是性能做了提升,也做了架构上的升级:

  1. 升级数据存储结构,Service 级粒度提升到到 Instance 级分区容错(绕开了 Service 级数据不一致造成的服务挂的问题);

  2. 升级连接模型(长连接),减少对线程、连接、DNS 的依赖。

提前发现风险


  1. 这个「提前」是指在设计、研发、测试阶段尽可能地暴露潜在风险;


  2. 提前通过容量评估预知容量风险水位是在哪里;

  3. 通过定期的故障演练提前发现上下游环境风险,验证系统健壮性。


如图,阿里巴巴大促高可用体系,不断做压测演练、验证系统健壮性和弹性、观测追踪系统问题、验证限流、降级等预案的可执行性。

03

服务发现高可用方案

Cloud Native


服务发现包含服务消费者(Consumer)和服务提供者(Provider)。

1
 Consumer 端高可用


通过推空保护、服务降级等手段,达到 Consumer 端的容灾目的。


推空保护


可以应对开头讲的案例,服务空列表推送自动降级到缓存数据。


服务消费者(Consumer)会从注册中心上订阅服务提供者(Provider)的实例列表。


当遇到突发情况(例如,可用区断网,Provider端无法上报心跳) 或 注册中心(变配、重启、升降级)出现非预期异常时,都有可能导致订阅异常,影响服务消费者(Consumer)的可用性。


无推空保护

  • Provider 端注册失败(比如网络、SDKbug 等原因)


  • 注册中心判断 Provider 心跳过期


  • Consumer 订阅到空列表,业务中断报错


开启推空保护

  • 同上


  • Consumer 订阅到空列表,推空保护生效,丢弃变更,保障业务服务可用


开启方式


开启方式比较简单

开源的客户端 nacos-client 1.4.2 以上版本支持


配置项

  • SpingCloudAlibaba 在 spring 配置项里增加:

    spring.cloud.nacos.discovery.namingPushEmptyProtection=true


  • Dubbo 加上 registryUrl 的参数:

    namingPushEmptyProtection=true


提空保护依赖缓存,所以需要持久化缓存目录,避免重启后丢失,路径为:
${user.home}/nacos/naming/${namespaceId}


服务降级


Consumer 端可以根据不同的策略选择是否将某个调用接口降级,起到对业务请求流程的保护(将宝贵的下游 Provider 资源保留给重要的业务 Consumer 使用),保护重要业务的可用性。


服务降级的具体策略,包含返回 Null 值、返回 Exception 异常、返回自定义 JSON 数据和自定义回调。

MSE 微服务治理中心中默认就具备该项高可用能力。


2
 Provider 端高可用


Provider 侧通过注册中心和服务治理提供的容灾保护、离群摘除、无损下线等方案提升可用性。

容灾保护


容灾保护主要用于避免集群在异常流量下出现雪崩的场景。

下面我们来具体看一下:


无容灾保护(默认阈值 =0)

  • 突发请求量增加,容量水位较高时,个别 Provider 发生故障;


  • 注册中心将故障节点摘除,全量流量会给剩余节点;


  • 剩余节点负载变高,大概率也会故障;


  • 最后所有节点故障,100% 无法提供服务。


开启容灾保护(阈值=0.6)

  • 同上;


  • 故障节点数达到保护阈值,流量平摊给所有机器;


  • 最终保障 50% 节点能够提供服务。


容灾保护能力,在紧急情况下,能够保存服务可用性在一定的水平之上,可以说是整体系统的兜底了。

这套方案曾经救过不少业务系统。

离群实例摘除


心跳续约是注册中心感知实例可用性的基本途径。

但是在特定情况下,心跳存续并不能完全等同于服务可用。

因为仍然存在心跳正常,但服务不可用的情况,例如:

  • Request 处理的线程池满


  • 依赖的 RDS 连接异常或慢 SQL


微服务治理中心提供离群实例摘除

  • 基于异常检测的摘除策略:包含网络异常和网络异常 + 业务异常(HTTP 5xx)


  • 设置异常阈值、QPS 下限、摘除比例下限


离群实例摘除的能力是一个补充,根据特定接口的调用异常特征,来衡量服务的可用性。

无损下线


无损下线,又叫优雅下线、或者平滑下线,都是一个意思。首先看什么是有损下线:

Provider 实例进行升级过程中,下线后心跳在注册中心存约以及变更生效都有一定的时间,在这个期间 Consumer 端订阅列表仍然没有更新到下线后的版本,如果鲁莽地将 Provider 停止服务,会造成一部分的流量损失。

无损下线有很多不同的解决方案,但侵入性最低的还是服务治理中心默认提供的能力,无感地整合到发布流程中,完成自动执行。免去繁琐的运维脚本逻辑的维护。


04

配置管理高可用方案

Cloud Native


配置管理主要包含配置订阅配置发布两类操作。

配置管理解决什么问题?

多环境、多机器的配置发布、配置动态实时推送。


1
 基于配置管理做服务高可用


微服务如何基于配置管理做高可用方案?


发布环境管理

一次管理上百台机器、多套环境,如何正确无误地推送、误操作或出现线上问题如何快速回滚,发布过程如何灰度。

业务开关动态推送

功能、活动页面等开关。

容灾降级预案的推送

预置的方案通过推送开启,实时调整流控阈值等。


上图是大促期间配置管理整体高可用解决方案。比如降级非核心业务、功能降级、日志降级、禁用高风险操作。

客户端高可用


配置管理客户端侧同样有容灾方案。

本地目录分为两级,高优先级是容灾目录、低优先级是缓存目录。

缓存目录:每次客户端和配置中心进行数据交互后,会保存最新的配置内容至本地缓存目录中,当服务端不可用状态下,会使用本地缓存目录中内容。

容灾目录:当服务端不可用状态下,可以在本地的容灾目录中手动更新配置内容,客户端会优先加载容灾目录下的内容,模拟服务端变更推送的效果。



简单来说,当配置中心不可用时,优先查看容灾目录的配置,否则使用之前拉取到的缓存。

容灾目录的设计,是因为有时候不一定会有缓存过的配置,或者业务需要紧急覆盖使用新的内容开启一些必要的预案和配置。

整体思路就是,无法发生什么问题,无论如何,都要能够使客户端能够读取到正确的配置,保证微服务的可用性。


服务端高可用


在配置中心侧,主要是针对读、写的限流。

限制连接数、限制写:

  • 限连接:单机最大连接限流,单客户端 IP 的连接限流


  • 限写接口:发布操作&特定配置的秒级分钟级数量限流


控制操作风险


控制人员做配置发布的风险。

配置发布的操作是可灰度、可追溯、可回滚的。

配置灰度


发布历史&回滚


变更对比


05

动手实践

Cloud Native


最后我们一起来做一个实践。

场景取自前面提到的一个高可用方案,在服务提供者所有机器发生注册异常的情况下,看服务消费者在推空保护打开的情况下的表现。

1
 实验架构和思路



上图是本次实践的架构,右侧是一个简单的调用场景,外部流量通过网关接入,这里选择了 MSE 产品矩阵中的云原生网关,依靠它提供的可观测能力,方便我们观察服务调用情况。

网关的下游有 A、B、C 三个应用,支持使用配置管理的方式动态地将调用关系连接起来,后面我们会实践到。


基本思路:

  1. 部署服务,调整调用关系是网关->A->B->C,查看网关调用成功率。

  2. 通过模拟网络问题,将应用B与注册中心的心跳链路断开,模拟注册异常的发生。


  3. 再次查看网关调用成功率,期望服务 A->B 的链路不受注册异常的影响。

为了方便对照,应用 A 会部署两种版本,一种是开启推空保护的,一种是没有开启的情况。

最终期望的结果是,推空保护开关开启后,能够帮助应用 A 在发生异常的情况下,继续能够寻址到应用B。

网关的流量打到应用 A 之后,可以观察到,接口的成功率应该正好在 50%。

2
 开始


接下来开始动手实践吧。这里我选用阿里云 MSE+ACK 组合做完整的方案。

环境准备


首先,购买好一套 MSE 注册配置中心专业版,和一套 MSE 云原生网关。这边不介绍具体的购买流程。


在应用部署前,提前准备好配置。这边我们可以先配置 A 的下游是 C,B 的下游也是 C。


部署应用


接下来我们基于 ACK 部署三个应用。可以从下面的配置看到,应用 A 这个版本 spring-cloud-a-b,推空保护开关已经打开。


这里 demo 选用的 nacos 客户端版本是 1.4.2,因为推空保护在这个版本之后才支持。

配置示意(无法直接使用):

# A 应用 base 版本---apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  labels:    app: spring-cloud-a  name: spring-cloud-a-bspec:  replicas: 2  selector:    matchLabels:      app: spring-cloud-a  template:    metadata:      annotations:        msePilotCreateAppName: spring-cloud-a      labels:        app: spring-cloud-a    spec:      containers:      - env:        - name: LANG          value: C.UTF-8        - name: spring.cloud.nacos.discovery.server-addr          value: mse-xxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848        - name: spring.cloud.nacos.config.server-addr          value: mse-xxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848        - name: spring.cloud.nacos.discovery.metadata.version          value: base        - name: spring.application.name          value: sc-A        - name: spring.cloud.nacos.discovery.namingPushEmptyProtection          value: "true"        image: mse-demo/demo:1.4.2        imagePullPolicy: Always        name: spring-cloud-a        ports:        - containerPort: 8080          protocol: TCP        resources:          requests:            cpu: 250m            memory: 512Mi---apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  labels:    app: spring-cloud-a  name: spring-cloud-aspec:  replicas: 2  selector:    matchLabels:      app: spring-cloud-a  template:    metadata:      annotations:        msePilotCreateAppName: spring-cloud-a      labels:        app: spring-cloud-a    spec:      containers:      - env:        - name: LANG          value: C.UTF-8        - name: spring.cloud.nacos.discovery.server-addr          value: mse-xxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848        - name: spring.cloud.nacos.config.server-addr          value: mse-xxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848        - name: spring.cloud.nacos.discovery.metadata.version          value: base        - name: spring.application.name          value: sc-A        image: mse-demo/demo:1.4.2        imagePullPolicy: Always        name: spring-cloud-a        ports:        - containerPort: 8080          protocol: TCP        resources:          requests:            cpu: 250m            memory: 512Mi# B 应用 base 版本---apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  labels:    app: spring-cloud-b  name: spring-cloud-bspec:  replicas: 2  selector:    matchLabels:      app: spring-cloud-b  strategy:  template:    metadata:      annotations:        msePilotCreateAppName: spring-cloud-b      labels:        app: spring-cloud-b    spec:      containers:      - env:        - name: LANG          value: C.UTF-8        - name: spring.cloud.nacos.discovery.server-addr          value: mse-xxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848        - name: spring.cloud.nacos.config.server-addr          value: mse-xxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848        - name: spring.application.name          value: sc-B        image: mse-demo/demo:1.4.2        imagePullPolicy: Always        name: spring-cloud-b        ports:        - containerPort: 8080          protocol: TCP        resources:          requests:            cpu: 250m            memory: 512Mi# C 应用 base 版本---apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  labels:    app: spring-cloud-c  name: spring-cloud-cspec:  replicas: 2  selector:    matchLabels:      app: spring-cloud-c  template:    metadata:      annotations:        msePilotCreateAppName: spring-cloud-c      labels:        app: spring-cloud-c    spec:      containers:      - env:        - name: LANG          value: C.UTF-8        - name: spring.cloud.nacos.discovery.server-addr          value: mse-xxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848        - name: spring.cloud.nacos.config.server-addr          value: mse-xxx-nacos-ans.mse.aliyuncs.com:8848        - name: spring.application.name          value: sc-C        image: mse-demo/demo:1.4.2        imagePullPolicy: Always        name: spring-cloud-c        ports:        - containerPort: 8080          protocol: TCP        resources:          requests:            cpu: 250m            memory: 512Mi

部署应用:


在网关注册服务


应用部署好之后,在 MSE 云原生网关中,关联上 MSE 的注册中心,并将服务注册进来。


我们设计的是网关只调用 A,所以只需要将 A 放进来注册进来即可。


验证和调整链路


基于 curl 命令验证一下链路:

$ curl http://${网关IP}/ipsc-A[192.168.1.194] --> sc-C[192.168.1.195]

验证一下链路。 可以看到这时候 A 调用的是 C,我们将配置做一下变更,实时地将 A 的下游改为 B。


再看一下,这时三个应用的调用关系是 ABC,符合我们之前的计划。

$ curl http://${网关IP}/ipsc-A[192.168.1.194] --> sc-B[192.168.1.191] --> sc-C[192.168.1.180]

接下来,我们通过一段命令,连续地调用接口,模拟真实场景下不间断的业务流量。

$ while true; do sleep .1 ; curl -so /dev/null http://${网关IP}/ip ;done


观测调用


通过网关监控大盘,可以观察到成功率。


注入故障


一切正常,现在我们可以开始注入故障。


这里我们可以使用 K8s 的 NetworkPolicy 的机制,模拟出口网络异常。

kind: NetworkPolicyapiVersion: networking.k8s.io/v1metadata:  name: block-registry-from-bspec:  podSelector:    matchLabels:      app: spring-cloud-b  ingress:  - {}  egress:  - to:    - ipBlock:        cidr: 0.0.0.0/0    ports:    - protocol: TCP      port: 8080

这个 8080 端口的意思是,不影响内网调用下游的应用端口,只禁用其它出口流量(比如到达注册中心的 8848 端口就被禁用了)。这里 B 的下游是 C。

网络切断后,注册中心的心跳续约不上,过一会儿(30 秒后)就会将应用 B 的所有 IP 摘除。

再次观测


再观察大盘数据库,成功率开始下降,这时候,在控制台上已经看不到应用 B 的 IP 了。


回到大盘,成功率在 50% 附近不再波动。


05

小结

Cloud Native


通过实践,我们模拟了一次真实的风险发生的场景,并且通过客户端的高可用方案(推空保护),成功实现了对风险的控制,防止服务调用的发生异常。

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