简介：2021 年第二届云原生编程挑战赛目前正在炽热招募中。本次大赛由阿里云、Intel 主办，阿里云云原生、阿里云天池承办。自 2015 年开始，大赛曾经胜利举办了六届，并从 2020 年开始降级为云原生编程挑战赛，共吸引超过 23000 支队伍，笼罩 10 余个国家和地区。
作者 | 项升
2021 年第二届云原生编程挑战赛目前正在炽热招募中。本次大赛由阿里云、Intel 主办，阿里云云原生、阿里云天池承办。自 2015 年开始，大赛曾经胜利举办了六届，并从 2020 年开始降级为云原生编程挑战赛，共吸引超过 23000 支队伍，笼罩 10 余个国家和地区。
本届大赛将持续深度摸索 RocketMQ、Dubbo3、Serverless 三大热门技术畛域，为酷爱技术的年轻人提供一个挑战世界级技术问题的舞台，心愿选手用技术为全社会发明更大价值。初赛咱们共筹备了三个赛道供选手抉择，你筹备好了吗？
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本文次要解密赛道二： 实现一个柔性集群调度机制 ，心愿给选手们提供一些思路。
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https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531923/introduction?spm=5176.12281925.0.0.58987137KRXtxf
1、赛题背景
云原生带来了技术标准化的重大改革，如何让利用在云上更简略地创立和运行，并具备可弹性扩大的能力，是所有云原生根底组件的外围指标。借助云原生技术带来的弹性能力，利用能够在极短时间内扩容出一大批机器以撑持业务须要。
比方为了应答零点秒杀场景或者突发事件，利用自身往往须要数千甚至数万的机器数来晋升性能以满足用户的须要，然而在扩容的同时也带来了诸如集群节点极多导致的节点异样频发、服务容量受多种客观因素影响导致节点服务能力不均等一系列的在云原生场景下集群大规模部署的问题。
Dubbo 期待基于一种柔性的集群调度机制来解决这些问题。这种机制次要解决的问题有两个方面：一是在节点异样的状况下，分布式服务可能保持稳定，不呈现雪崩等问题；二是对于大规模的利用，可能以最佳态运行，提供较高的吞吐量和性能。
从繁多服务视角看，Dubbo 冀望的指标是对外提供一种压不垮的服务，即在申请数特地高的状况下，能够通过选择性地回绝一些申请来保障总体业务的正确性、时效性。
从分布式视角看，要尽可能升高因为简单的拓扑、不同节点性能不一导致总体性能的降落，柔性调度机制可能以最优的形式动态分配流量，使异构零碎可能依据运行时的精确服务容量正当调配申请，从而达到性能最优。
2、赛题解析
集群的柔性调度正是指 Dubbo 可能从全局的角度正当调配申请，达到集群的自适应。具体来说使消费者可能疾速地感知服务端节点性能的随机变动，通过调节发送往不同服务端节点的申请数比例调配变得更加正当，让 Dubbo 即便遇到集群大规模部署带来的问题，也能够提供最优的性能。
柔性调度机制次要解决的场景有以下这些：
- 多机房异地部署，网络丢包重大
随着业务一直地倒退，以后业务触达的用户越来越多，服务端所需的计算容量也越来越大。另外因为利用一直宏大，在微服务架构拆分的体系下依赖的上游利用也在变多。而对于繁多机房来说所能提供的机器容量是无限的，因而不论是为了解决机器需要数大的问题、亦或者是为了保障业务高可用做的异地多活的，多机房异地部署的场景对于业务方来说多机房异地部署的状况变得越来越广泛。
波及到多机房异地部署，对于同城部署，机房之间的网络尚且能够应用租用裸光纤等形式保障网络的稳固，然而一旦多个机房部署在不同的城市、甚至是不同的国家，网络丢包重大等问题会越来越重大。
本次赛题通过模仿服务端随机抛弃局部申请来模仿这种状况，旨在冀望看到有一种主动基于延时学习，疾速对调用进行失败返回的机制，不论是及时将失败的后果返回给调用端或者是发动重试来保障服务的总体可用性的进步。
- 服务端解决性能无限，并发越大解决越慢
对于个别业务场景，繁多服务往往不是单机的操作，更多的是须要连贯如数据库等三方组件，这些组件很多对于总体并发数是有下限的，也即是当申请并发量达到肯定值时，剩下的申请会进行排队，这将加大总体的解决延时。换个角度说，即便是在单机的视角来看，因为单机的 CPU 外围数是远小于并发线程数的，在并发数特地高的状况下，会破费较多的资源用于上下文切换上。而且如果服务的并发数过大，亦很容易造成服务单点过热的问题，进而演进为单点服务被压垮，这可能导致整个集群呈现服务雪崩的景象。
下图是以指数函数（评测时不应依赖此模型）模仿并发数和延时之间关系时，服务总吞吐量的比照图。
能够看到，单位工夫内能解决的申请数并不是并发数越大就越高的。本次赛题心愿看到有一种机制可能主动剖析出上游服务的最佳申请并发数，顺次来达到单位工夫内胜利申请的服务数更大。
- 宿主机性能超配，服务端性能不稳固
随着云原生时代的到来，越来越多的利用被部署在容器之中，不论是容器自身还是说普通用户上云应用的相似阿里云 ECS 等 IaaS 设施，都是运行在虚拟化环境之中的。然而在一个虚拟化环境中，宿主机的资源（包含 CPU cache 和内存带宽）都是共享的。如果有一个耗费 CPU cache 的利用疾速耗费了 L3 缓存，或者一个利用耗费了零碎大量内存带宽，都会对运行在同一台宿主机上的其余“街坊”造成烦扰。而往往利用部署的时候很难预测到具体哪台机器会呈现这种状况，因而咱们期待 RPC 服务框架能够被动去适配这种稳定，动静调配机器间的调用比例，最终达到尽可能高的服务容量。
3、解题思路
- 容量评估
本题的设计指标就是基于容量的自动化调度机制，评估服务最佳容量是实现本题的前提，基于最大服务容量以及预期调用提早能够为整体流量调度提供宏观的数据根底。个别集群的容量评估都是通过线上理论压测来确定的，而对于运行时的动静计算能够基于如接口响应的均匀耗时，P999 耗时、错误率等数据进行容量评估。同时应该尽可能多地去评估各种状况下的容量，防止陷入部分最优解。
基于不同服务端的容量信息，生产端能够管制对服务端申请的并发量，达到总体申请数最高的指标。
- 疾速失败
当一个申请被服务端抛弃或者是网络传输过程中抛弃时，通常生产端须要一段较长的工夫（超时工夫配置）来发现这种状况。比方一个预期申请延时是 10ms 的，等到 5000ms 的超时工夫才进行报错重试的话会节约大量的工夫在期待下面。如果能够基于预期的理论延时对具体的接口进行疾速失败解决能够大大节约有效的等待时间。
- 主动探测
因为服务端性能是实时在进行变动的，因而对服务端的调用并发数不能始终固定在一个值下面，须要动静地在肯定范畴内进行试探，如果发现有更优的容量则须要主动调节调用参数，最终尽可能达到所有工夫的最优解。
4、总结
本文从赛题背景、赛题解析和解题思路的角度，对本届较量题目进行了剖析，介绍了柔性集群调度算法的根本设计思路，心愿对行将加入较量的同学们能有所帮忙。在此预祝各位参赛选手能获得优异的问题，进军复赛和总决赛，咱们在决赛问难等你。
5、报名形式
【赛道 1】针对冷热读写场景的 RocketMQ 存储系统设计
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531922/introduction?spm=5176.12281925.0.0.58987137KRXtxf
【赛道 2】实现一个柔性集群调度机制
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531923/introduction?spm=5176.12281925.0.0.58987137KRXtxf
【赛道 3】Less is more – Serverless 翻新利用赛
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531924/introduction?spm=5176.12281925.0.0.58987137KRXtxf
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