作者|梁勇

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背景

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哈啰已进化为包含两轮出行（哈啰单车、哈啰助力车、哈啰电动车、小哈换电）、四轮出行（哈啰逆风车、全网叫车、哈啰打车）等的综合化挪动出行平台，并向酒店、到店团购等泛滥本地生活化生态摸索。
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随着公司业务的一直倒退，流量也在一直增长。咱们发现生产中的一些重大事故，往往是被突发的流量冲跨的，对流量的治理和防护，保障系统高可用就尤为重要。
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本文就哈啰在音讯流量和微服务调用的治理中踩过的坑、积攒的教训进行分享。
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作者介绍

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梁勇 (老梁)，《RocketMQ 实战与进阶》专栏联结作者、参加了《RocketMQ 技术底细》审稿工作。ArchSummit 寰球架构师大会讲师、QCon 案例研习社讲师。

以后次要在后端中间件方向，在公众号【瓜农老梁】已陆续发表百余篇源码实战类文章，涵盖 RocketMQ 系列、Kafka 系列、GRPC 系列、Nacosl 系列、Sentinel 系列、Java NIO 系列。目前就任于哈啰出行，任职高级技术专家。
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聊聊治理这件事

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开始之前先聊聊治理这件事件，上面是老梁集体了解：
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治理在干一件什么事？

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• 让咱们的环境变得美妙一些

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须要晓得哪些地方还不够好？

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• 以往教训
• 用户反馈

• 业内比照

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还须要晓得是不是始终都是好的？

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• 监控跟踪

• 告警告诉

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不好的时候如何再让其变好？

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• 治理措施

• 应急计划

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目录

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1. 打造分布式音讯治理平台
2. RocketMQ 实战踩坑和解决
3. 打造微服务高可用治理平台

背景

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裸奔的 RabbitMQ

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公司之前应用 RabbitMQ，上面在应用 RabbitMQ 时的痛点，其中很多事变因为 RabbitMQ 集群限流引起的。
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• 积压过多是清理还是不清理？这是个问题，我再想想。
• 积压过多触发集群流控？那是真的影响业务了。
• 想生产前两天的数据？请您重发一遍吧。
• 要统计哪些服务接入了？您要多等等了，我得去捞 IP 看看。
• 有没有应用危险比方大音讯？这个我猜猜。

裸奔的服务

已经有这么一个故障，多个业务共用一个数据库。在一次晚顶峰流量陡增，把数据库打挂了。

• 数据库单机降级到最高配仍然无奈解决
• 重启后缓一缓，不一会就又被打挂了
• 如此循环着、煎熬着、默默期待着顶峰过来

思考：无论音讯还是服务都须要欠缺的治理措施
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打造分布式音讯治理平台

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设计指南

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哪些是咱们的要害指标，哪些是咱们的主要指标，这是音讯治理的首要问题。

设计指标
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旨在屏蔽底层各个中间件（RocketMQ / Kafka）的复杂性，通过惟一标识动静路由音讯。同时打造集资源管控、检索、监控、告警、巡检、容灾、可视化运维等一体化的音讯治理平台，保障消息中间件安稳衰弱运行。
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音讯治理平台设计须要思考的点

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• 提供简略易用 API
• 有哪些关键点能掂量客户端的应用没有安全隐患
• 有哪些要害指标能掂量集群衰弱不衰弱
• 有哪些罕用的用户 / 运维操作将其可视化

• 有哪些措施应答这些不衰弱

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尽可能简略易用

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设计指南

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把简单的问题搞简略，那是能耐。

极简对立 API
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提供对立的 SDK 封装了（Kafka / RocketMQ）两种消息中间件。
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一次申请

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主题生产组主动创立不适宜生产环境，主动创立会导致失控，不利于整个生命周期治理和集群稳固。须要对申请流程进行管制，然而应尽可能简略。例如：一次申请各个环境均失效、生成关联告警规定等。
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客户端治理

设计指南

监控客户端应用是否标准，找到适合的措施治理

场景回放

场景一 刹时流量与集群的流控

假如当初集群 Tps 有 1 万，刹时翻到 2 万甚至更多，这种适度陡增的流量极有可能引发集群流控。针对这类场景需监控客户端的发送速度，在满足速度和陡增幅度阈值后将发送变的平缓一些。

场景二 大音讯与集群抖动

当客户端发送大音讯时，例如：发送几百 KB 甚至几兆的音讯，可能造成 IO 工夫过长与集群抖动。针对这类场景治理需监控发送音讯的大小，咱们采取通过预先巡检的形式辨认出大音讯的服务，推动应用同学压缩或重构，音讯管制在 10KB 以内。

场景三 过低客户端版本

随着性能的迭代 SDK 的版本也会降级，变更除了性能外还有可能引入危险。当应用过低的版本时一个是性能不能失去反对，另外一个是也可能存在安全隐患。为理解 SDK 应用状况，能够采取将 SDK 版本上报，通过巡检的形式推动应用同学降级。

场景四 生产流量摘除和复原

生产流量摘除和复原通常有以下应用场景，第一个是公布利用时须要先摘流量，另外一个是问题定位时心愿先把流量摘除掉再去排查。为了反对这种场景，须要在客户端监听摘除 / 复原事件，将生产暂停和复原。

场景五 发送 / 生产耗时检测

发送 / 生产一条音讯用了多久，通过监控耗时状况，巡检摸排出性能过低的利用，针对性推动革新达到晋升性能的目标。

场景六 晋升排查定位效率

在排查问题时，往往须要检索发了什么音讯、存在哪里、什么时候生产的等音讯生命周期相干的内容。这部分能够通过 msgId 在音讯外部将生命周期串联起来。另外是通过在音讯头部埋入 rpcId / traceId 相似链路标识，在一次申请中将音讯串起来。

治理措施提炼

须要的监控信息

• 发送 / 生产速度
• 发送 / 生产耗时
• 音讯大小
• 节点信息
• 链路标识
• 版本信息

罕用治理措施

• 定期巡检：有了埋点信息能够通过巡检将有危险的利用找进去。例如发送 / 生产耗时大于 800 ms、音讯大小大于 10 KB、版本小于特定版本等。
• 发送平滑：例如检测到刹时流量满足 1 万而且陡增了 2 倍以上，能够通过预热的形式将刹时流量变的平滑一些。
• 生产限流：当第三方接口须要限流时，能够对生产的流量进行限流，这部分能够联合高可用框架实现。
• 生产摘除：通过监听摘除事件将生产客户端敞开和复原。

主题 / 生产组治理

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设计指南

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监控主题生产组资源应用状况
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场景回放

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场景一 生产积压对业务的影响
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有些业务场景对生产沉积很敏感，有些业务对积压不敏感，只有前面追上来生产掉即可。例如单车开锁是秒级的事件，而信息汇总相干的批处理场景对积压不敏感。通过采集生产积压指标，对满足阈值的利用采取实时告警的形式告诉到利用负责的同学，让他们实时把握生产状况。
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场景二 生产 / 发送速度的影响
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发送 / 生产速度跌零告警？有些场景速度不能跌零，如果跌零意味着业务出现异常。通过采集速度指标，对满足阈值的利用实时告警。
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场景三 生产节点掉线
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生产节点掉线须要告诉给利用负责的同学，这类须要采集注册节点信息，当掉线时能实时触发告警告诉。
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场景四 发送 / 生产不平衡
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发送 / 生产的不平衡往往影响其性能。记得有一次征询时有同学将发送音讯的 key 设置成常量，默认依照 key 进行 hash 抉择分区，所有的音讯进入了一个分区里，这个性能是无论如何也上不来的。另外还要检测各个分区的生产积压状况，呈现适度不平衡时触发实时告警告诉。
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治理措施提炼

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须要的监控信息
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• 发送 / 生产速度
• 发送分区详情
• 生产各分区积压
• 生产组积压
• 注册节点信息

罕用治理措施
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• 实时告警：对生产积压、发送 / 生产速度、节点掉线、分区不平衡进行实时告警告诉。
• 晋升性能：对于有生产积压不能满足需要，能够通过减少拉取线程、生产线程、减少分区数量等措施加以晋升。
• 自助排查：提供多维度检索工具，例如通过工夫范畴、msgId 检索、链路零碎等多维度检索音讯生命周期。

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集群衰弱治理

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设计指南

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度量集群衰弱的外围指标有哪些？
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场景回放

场景一 集群衰弱检测
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集群衰弱检测答复一个问题：这个集群是不是好的。通过检测集群节点数量、集群中每个节点心跳、集群写入 Tps 水位、集群生产 Tps 水位都是在解决这个问题。
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场景二 集群的稳定性
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集群流控往往体现出集群性能的有余，集群抖动也会引发客户端发送超时。通过采集集群中每个节点心跳耗时状况、集群写入 Tps 水位的变化率来把握集群是否稳固。
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场景三 集群的高可用
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高可用次要针对极其场景中导致某个可用区不可用、或者集群上某些主题和生产组异样须要有一些针对性的措施。例如：MQ 能够通过同城跨可用区主从穿插部署、动静将主题和生产组迁徙到灾备集群、多活等形式进行解决。
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治理措施提炼

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须要的监控信息
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• 集群节点数量采集
• 集群节点心跳耗时
• 集群写入 Tps 的水位
• 集群生产 Tps 的水位
• 集群写入 Tps 的变化率

罕用治理措施
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• 定期巡检：对集群 Tps 水位、硬件水位定期巡检。
• 容灾措施：同城跨可用区主从穿插部署、容灾动静迁徙到灾备集群、异地多活。
• 集群调优：零碎版本 / 参数、集群参数调优。
• 集群分类：按业务线分类、按外围 / 非核心服务分类。

最外围指标聚焦

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如果说这些要害指标中哪一个最重要？我会抉择集群中每个节点的心跳检测，即：响应工夫（RT），上面看看影响 RT 可能哪些起因。

对于告警

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• 监控指标大多是秒级探测
• 触发阈值的告警推送到公司对立告警零碎、实时告诉
• 巡检的危险告诉推送到公司巡检零碎、每周汇总告诉

音讯平台图示

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架构图

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看板图示

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• 多维度：集群维度、利用维度
• 全聚合：要害指标全聚合

RocketMQ 实战中踩过的坑和解决方案

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行动指南

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咱们总会遇到坑，遇到就把它填了。
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1. RocketMQ 集群 CPU 毛刺

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问题形容

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RocketMQ 从节点、主节点频繁 CPU 飙高，很显著的毛刺，很屡次从节点间接挂掉了。

只有系统日志有谬误提醒

2020-03-16T17:56:07.505715+08:00 VECS0xxxx kernel:[] ? __alloc_pages_nodemask+0x7e1/0x9602020-03-16T17:56:07.505717+08:00 VECS0xxxx kernel: java: page allocation failure. order:0, mode:0x202020-03-16T17:56:07.505719+08:00 VECS0xxxx kernel: Pid: 12845, comm: java Not tainted 2.6.32-754.17.1.el6.x86_64 #12020-03-16T17:56:07.505721+08:00 VECS0xxxx kernel: Call Trace:2020-03-16T17:56:07.505724+08:00 VECS0xxxx kernel:[] ? __alloc_pages_nodemask+0x7e1/0x9602020-03-16T17:56:07.505726+08:00 VECS0xxxx kernel: [] ? dev_queue_xmit+0xd0/0x3602020-03-16T17:56:07.505729+08:00 VECS0xxxx kernel: [] ? ip_finish_output+0x192/0x3802020-03-16T17:56:07.505732+08:00 VECS0xxxx kernel: [] ?

各种调试零碎参数只能减缓然而不能根除，仍然毛刺超过 50%

解决方案

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将集群所有系统升级从 centos 6 降级到 centos 7，内核版本也从从 2.6 降级到 3.10，CPU 毛刺隐没。
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2. RocketMQ 集群线上提早音讯生效

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问题形容

RocketMQ 社区版默认本反对 18 个提早级别，每个级别在设定的工夫都被会消费者精确生产到。为此也专门测试过生产的距离是不是精确，测试结果显示很精确。然而，如此精确的个性竟然出问题了，接到业务同学报告线上某个集群提早音讯生产不到，诡异！
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解决方案

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将 ” delayOffset.json “ 和 ” consumequeue / SCHEDULE_TOPIC_XXXX “ 移到其余目录，相当于删除；逐台重启 broker 节点。重启完结后，通过验证，提早音讯性能失常发送和生产。
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打造微服务高可用治理平台

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设计指南

哪些是咱们的外围服务，哪些是咱们的非核心服务，这是服务治理的首要问题
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设计指标

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服务能应答从天而降的陡增流量，尤其保障外围服务的安稳运行。
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利用分级和分组部署

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利用分级

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依据用户和业务影响两个纬度来进行评估设定的，将利用分成了四个等级。
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• 业务影响：利用故障时影响的业务范围
• 用户影响：利用故障时影响的用户数量

S1：外围产品，产生故障会引起内部用户无奈应用或造成较大资损，比方主营业务外围链路，如单车、助力车开关锁、逆风车的发单和接单核心链路，以及其外围链路强依赖的利用。
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S2: 不间接影响交易，但关系到前台业务重要配置的治理与保护或业务后盾解决的性能。
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S3: 服务故障对用户或外围产品逻辑影响十分小，且对次要业务没影响，或量较小的新业务；面向外部用户应用的重要工具，不间接影响业务，但相干治理性能对前台业务影响也较小。
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S4: 面向外部用户应用，不间接影响业务，或后续须要推动下线的零碎。
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分组部署

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S1 服务是公司的外围服务，是重点保障的对象，需保障其不被非核心服务流量意外冲击。
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• S1 服务分组部署，分为 Stable 和 Standalone 两套环境
• 非核心服务调用 S1 服务流量路由到 Standalone 环境
• S1 服务调用非核心服务需配置熔断策略

多种限流熔断能力建设

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咱们建设的高可用平台能力

局部限流效果图

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• 预热图示

• 排队期待

• 预热 + 排队

高可用平台图示

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• 中间件全副接入
• 动静配置实时失效
• 每个资源和 IP 节点具体流量

总结

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• 哪些是咱们的要害指标，哪些是咱们的主要指标，这是音讯治理的首要问题
• 哪些是咱们的外围服务，哪些是咱们的非核心服务，这是服务治理的首要问题
• 源码 & 实战 是一种比拟好的工作学习办法。