作者｜樑勇

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背景

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哈囉已進化為包括兩輪出行（哈囉單車、哈囉助力車、哈囉電動車、小哈換電）、四輪出行（哈囉順風車、全網叫車、哈囉打車）等的綜合化移動出行平臺，並向酒店、到店團購等眾多本地生活化生態探索。
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隨著公司業務的不斷髮展，流量也在不斷增長。我們發現生產中的一些重大事故，往往是被突發的流量衝跨的，對流量的治理和防護，保障系統高可用就尤為重要。
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本文就哈囉在訊息流量和微服務呼叫的治理中踩過的坑、積累的經驗進行分享。
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作者介紹

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樑勇 ( 老樑 ) ，《 RocketMQ 實戰與進階》專欄聯合作者、參與了《 RocketMQ 技術內幕》審稿工作。ArchSummit 全球架構師大會講師、QCon 案例研習社講師。

當前主要在後端中介軟體方向，在公眾號【瓜農老樑】已陸續發表百餘篇原始碼實戰類文章，涵蓋 RocketMQ 系列、Kafka 系列、GRPC 系列、Nacosl 系列、Sentinel 系列、Java NIO 系列。目前就職於哈囉出行，任職高階技術專家。
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聊聊治理這件事

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開始之前先聊聊治理這件事情，下面是老樑個人理解：
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治理在幹一件什麼事？

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• 讓我們的環境變得美好一些

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需要知道哪些地方還不夠好？

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• 以往經驗
• 使用者反饋
• 業內對比

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還需要知道是不是一直都是好的？

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• 監控跟蹤
• 告警通知

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不好的時候如何再讓其變好？

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• 治理措施
• 應急方案

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目錄

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1. 打造分散式訊息治理平臺
2. RocketMQ 實戰踩坑和解決
3. 打造微服務高可用治理平臺

背景

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裸奔的 RabbitMQ

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公司之前使用 RabbitMQ ，下面在使用 RabbitMQ 時的痛點，其中很多事故由於 RabbitMQ 叢集限流引起的。
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• 積壓過多是清理還是不清理？這是個問題，我再想想。
• 積壓過多觸發叢集流控？那是真的影響業務了。
• 想消費前兩天的資料？請您重發一遍吧。
• 要統計哪些服務接入了？您要多等等了，我得去撈IP看看。
• 有沒有使用風險比如大訊息？這個我猜猜。

裸奔的服務

曾經有這麼一個故障，多個業務共用一個數據庫。在一次晚高峰流量陡增，把資料庫打掛了。

• 資料庫單機升級到最高配依然無法解決
• 重啟後緩一緩，不一會就又被打掛了
• 如此迴圈著、煎熬著、默默等待著高峰過去

思考：無論訊息還是服務都需要完善的治理措施
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打造分散式訊息治理平臺

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設計指南

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哪些是我們的關鍵指標，哪些是我們的次要指標，這是訊息治理的首要問題。

設計目標
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旨在遮蔽底層各個中介軟體（ RocketMQ / Kafka ）的複雜性，通過唯一標識動態路由訊息。同時打造集資源管控、檢索、監控、告警、巡檢、容災、視覺化運維等一體化的訊息治理平臺，保障訊息中介軟體平穩健康執行。
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訊息治理平臺設計需要考慮的點

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• 提供簡單易用 API
• 有哪些關鍵點能衡量客戶端的使用沒有安全隱患
• 有哪些關鍵指標能衡量叢集健康不健康
• 有哪些常用的使用者/運維操作將其視覺化
• 有哪些措施應對這些不健康

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儘可能簡單易用

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設計指南

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把複雜的問題搞簡單，那是能耐。

極簡統一 API
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提供統一的 SDK 封裝了（ Kafka / RocketMQ ）兩種訊息中介軟體。
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一次申請

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主題消費組自動建立不適合生產環境，自動建立會導致失控，不利於整個生命週期管理和叢集穩定。需要對申請流程進行控制，但是應儘可能簡單。例如：一次申請各個環境均生效、生成關聯告警規則等。
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客戶端治理

設計指南

監控客戶端使用是否規範，找到合適的措施治理

場景回放

場景一 瞬時流量與叢集的流控

假設現在叢集 Tps 有 1 萬，瞬時翻到 2 萬甚至更多，這種過度陡增的流量極有可能引發叢集流控。針對這類場景需監控客戶端的傳送速度，在滿足速度和陡增幅度閾值後將傳送變的平緩一些。

場景二 大訊息與叢集抖動

當客戶端傳送大訊息時，例如：傳送幾百KB甚至幾兆的訊息，可能造成 IO 時間過長與叢集抖動。針對這類場景治理需監控傳送訊息的大小，我們採取通過事後巡檢的方式識別出大訊息的服務，推動使用同學壓縮或重構，訊息控制在 10KB 以內。

場景三 過低客戶端版本

隨著功能的迭代 SDK 的版本也會升級，變更除了功能外還有可能引入風險。當使用過低的版本時一個是功能不能得到支援，另外一個是也可能存在安全隱患。為了解 SDK 使用情況，可以採取將 SDK 版本上報，通過巡檢的方式推動使用同學升級。

場景四 消費流量摘除和恢復

消費流量摘除和恢復通常有以下使用場景，第一個是釋出應用時需要先摘流量，另外一個是問題定位時希望先把流量摘除掉再去排查。為了支援這種場景，需要在客戶端監聽摘除/恢復事件，將消費暫停和恢復。

場景五 傳送/消費耗時檢測

傳送/消費一條訊息用了多久，通過監控耗時情況，巡檢摸排出效能過低的應用，針對性推動改造達到提升效能的目的。

場景六 提升排查定位效率

在排查問題時，往往需要檢索發了什麼訊息、存在哪裡、什麼時候消費的等訊息生命週期相關的內容。這部分可以通過 msgId 在訊息內部將生命週期串聯起來。另外是通過在訊息頭部埋入 rpcId / traceId 類似鏈路標識，在一次請求中將訊息串起來。

治理措施提煉

需要的監控資訊

• 傳送/消費速度
• 傳送/消費耗時
• 訊息大小
• 節點資訊
• 鏈路標識
• 版本資訊

常用治理措施

• 定期巡檢：有了埋點資訊可以通過巡檢將有風險的應用找出來。例如傳送/消費耗時大於 800 ms、訊息大小大於 10 KB、版本小於特定版本等。
• 傳送平滑：例如檢測到瞬時流量滿足 1 萬而且陡增了 2 倍以上，可以通過預熱的方式將瞬時流量變的平滑一些。
• 消費限流：當第三方介面需要限流時，可以對消費的流量進行限流，這部分可以結合高可用框架實現。
• 消費摘除：通過監聽摘除事件將消費客戶端關閉和恢復。

主題/消費組治理

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設計指南

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監控主題消費組資源使用情況
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場景回放

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場景一 消費積壓對業務的影響
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有些業務場景對消費堆積很敏感，有些業務對積壓不敏感，只要後面追上來消費掉即可。例如單車開鎖是秒級的事情，而資訊彙總相關的批處理場景對積壓不敏感。通過採集消費積壓指標，對滿足閾值的應用採取實時告警的方式通知到應用負責的同學，讓他們實時掌握消費情況。
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場景二 消費/傳送速度的影響
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傳送/消費速度跌零告警？有些場景速度不能跌零，如果跌零意味著業務出現異常。通過採集速度指標，對滿足閾值的應用實時告警。
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場景三 消費節點掉線
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消費節點掉線需要通知給應用負責的同學，這類需要採集註冊節點資訊，當掉線時能實時觸發告警通知。
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場景四 傳送/消費不均衡
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傳送/消費的不均衡往往影響其效能。記得有一次諮詢時有同學將傳送訊息的key設定成常量，預設按照 key 進行 hash 選擇分割槽，所有的訊息進入了一個分割槽裡，這個效能是無論如何也上不來的。另外還要檢測各個分割槽的消費積壓情況，出現過度不均衡時觸發實時告警通知。
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治理措施提煉

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需要的監控資訊
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• 傳送/消費速度
• 傳送分割槽詳情
• 消費各分割槽積壓
• 消費組積壓
• 註冊節點資訊

常用治理措施
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• 實時告警：對消費積壓、傳送/消費速度、節點掉線、分割槽不均衡進行實時告警通知。
• 提升效能：對於有消費積壓不能滿足需求，可以通過增加拉取執行緒、消費執行緒、增加分割槽數量等措施加以提升。
• 自助排查：提供多維度檢索工具，例如通過時間範圍、msgId 檢索、鏈路系統等多維度檢索訊息生命週期。

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叢集健康治理

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設計指南

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度量叢集健康的核心指標有哪些？
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場景回放

場景一 叢集健康檢測
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叢集健康檢測回答一個問題：這個叢集是不是好的。通過檢測叢集節點數量、叢集中每個節點心跳、叢集寫入Tps水位、叢集消費Tps水位都是在解決這個問題。
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場景二 叢集的穩定性
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叢集流控往往體現出叢集效能的不足，叢集抖動也會引發客戶端傳送超時。通過採集叢集中每個節點心跳耗時情況、叢集寫入Tps水位的變化率來掌握叢集是否穩定。
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場景三 叢集的高可用
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高可用主要針對極端場景中導致某個可用區不可用、或者叢集上某些主題和消費組異常需要有一些針對性的措施。例如：MQ 可以通過同城跨可用區主從交叉部署、動態將主題和消費組遷移到災備叢集、多活等方式進行解決。
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治理措施提煉

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需要的監控資訊
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• 叢集節點數量採集
• 叢集節點心跳耗時
• 叢集寫入 Tps 的水位
• 叢集消費 Tps 的水位
• 叢集寫入 Tps 的變化率

常用治理措施
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• 定期巡檢：對叢集 Tps 水位、硬體水位定期巡檢。
• 容災措施：同城跨可用區主從交叉部署、容災動態遷移到災備叢集、異地多活。
• 叢集調優：系統版本/引數、叢集引數調優。
• 叢集分類：按業務線分類、按核心/非核心服務分類。

最核心指標聚焦

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如果說這些關鍵指標中哪一個最重要？我會選擇叢集中每個節點的心跳檢測，即：響應時間（ RT ），下面看看影響 RT 可能哪些原因。

關於告警

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• 監控指標大多是秒級探測
• 觸發閾值的告警推送到公司統一告警系統、實時通知
• 巡檢的風險通知推送到公司巡檢系統、每週彙總通知

訊息平臺圖示

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架構圖

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看板圖示

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• 多維度：叢集維度、應用維度
• 全聚合：關鍵指標全聚合

RocketMQ 實戰中踩過的坑和解決方案

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行動指南

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我們總會遇到坑，遇到就把它填了。
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1. RocketMQ 叢集 CPU 毛刺

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問題描述

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RocketMQ 從節點、主節點頻繁 CPU 飆高，很明顯的毛刺，很多次從節點直接掛掉了。

只有系統日誌有錯誤提示

```js
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: [] ?

各種除錯系統引數只能減緩但是不能根除，依然毛刺超過 50%

解決方案

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將叢集所有系統升級從 centos 6 升級到 centos 7 ，核心版本也從從 2.6 升級到 3.10 ，CPU 毛刺消失。
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2. RocketMQ 叢集線上延遲訊息失效

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問題描述

RocketMQ 社群版預設本支援 18 個延遲級別，每個級別在設定的時間都被會消費者準確消費到。為此也專門測試過消費的間隔是不是準確，測試結果顯示很準確。然而，如此準確的特性居然出問題了，接到業務同學報告線上某個叢集延遲訊息消費不到，詭異！
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解決方案

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將" delayOffset.json "和" consumequeue / SCHEDULE_TOPIC_XXXX "移到其他目錄，相當於刪除；逐臺重啟 broker 節點。重啟結束後，經過驗證，延遲訊息功能正常傳送和消費。
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打造微服務高可用治理平臺

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設計指南

哪些是我們的核心服務，哪些是我們的非核心服務，這是服務治理的首要問題
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設計目標

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服務能應對突如其來的陡增流量，尤其保障核心服務的平穩執行。
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應用分級和分組部署

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應用分級

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根據使用者和業務影響兩個緯度來進行評估設定的，將應用分成了四個等級。
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• 業務影響：應用故障時影響的業務範圍
• 使用者影響：應用故障時影響的使用者數量

S1：核心產品，產生故障會引起外部使用者無法使用或造成較大資損，比如主營業務核心鏈路，如單車、助力車開關鎖、順風車的發單和接單核心鏈路，以及其核心鏈路強依賴的應用。
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S2: 不直接影響交易，但關係到前臺業務重要配置的管理與維護或業務後臺處理的功能。
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S3: 服務故障對使用者或核心產品邏輯影響非常小，且對主要業務沒影響，或量較小的新業務；面向內部使用者使用的重要工具，不直接影響業務，但相關管理功能對前臺業務影響也較小。
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S4: 面向內部使用者使用，不直接影響業務，或後續需要推動下線的系統。
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分組部署

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S1 服務是公司的核心服務，是重點保障的物件，需保障其不被非核心服務流量意外衝擊。
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• S1 服務分組部署，分為 Stable 和 Standalone 兩套環境
• 非核心服務呼叫 S1 服務流量路由到 Standalone 環境
• S1 服務呼叫非核心服務需配置熔斷策略

多種限流熔斷能力建設

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我們建設的高可用平臺能力

部分限流效果圖

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• 預熱圖示

• 排隊等待

• 預熱+排隊

高可用平臺圖示

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• 中介軟體全部接入
• 動態配置實時生效
• 每個資源和 IP 節點詳細流量

總結

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• 哪些是我們的關鍵指標，哪些是我們的次要指標，這是訊息治理的首要問題
• 哪些是我們的核心服務，哪些是我們的非核心服務，這是服務治理的首要問題
• 原始碼&實戰 是一種比較好的工作學習方法。