RocketMQ千錘百煉 哈啰在分布式消息治理和微服務(wù)治理中的實踐

作者：梁勇 2021-07-16 13:11:10

架構(gòu)
分布式 哈啰已進化為包括兩輪出行(哈啰單車、哈啰助力車、哈啰電動車、小哈換電)、四輪出行(哈啰順風車、全網(wǎng)叫車、哈啰打車)等的綜合化移動出行平臺，并向酒店、到店團購等眾多本地生活化生態(tài)探索。

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專注于做網(wǎng)站、成都做網(wǎng)站與策劃設(shè)計,平城網(wǎng)站建設(shè)哪家好?創(chuàng)新互聯(lián)公司做網(wǎng)站,專注于網(wǎng)站建設(shè)十年,網(wǎng)設(shè)計領(lǐng)域的專業(yè)建站公司;建站業(yè)務(wù)涵蓋:平城等地區(qū)。平城做網(wǎng)站價格咨詢:18982081108

背景

哈啰已進化為包括兩輪出行(哈啰單車、哈啰助力車、哈啰電動車、小哈換電)、四輪出行(哈啰順風車、全網(wǎng)叫車、哈啰打車)等的綜合化移動出行平臺，并向酒店、到店團購等眾多本地生活化生態(tài)探索。

隨著公司業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，流量也在不斷增長。我們發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的一些重大事故，往往是被突發(fā)的流量沖跨的，對流量的治理和防護，保障系統(tǒng)高可用就尤為重要。

本文就哈啰在消息流量和微服務(wù)調(diào)用的治理中踩過的坑、積累的經(jīng)驗進行分享。

聊聊治理這件事

開始之前先聊聊治理這件事情，下面是老梁個人理解：

治理在干一件什么事?

• 讓我們的環(huán)境變得美好一些

需要知道哪些地方還不夠好?

• 以往經(jīng)驗
• 用戶反饋
• 業(yè)內(nèi)對比

還需要知道是不是一直都是好的?

• 監(jiān)控跟蹤
• 告警通知

不好的時候如何再讓其變好?

• 治理措施
• 應急方案

目錄

1. 打造分布式消息治理平臺
2. RocketMQ 實戰(zhàn)踩坑和解決
3. 打造微服務(wù)高可用治理平臺

背景

裸奔的 RabbitMQ

公司之前使用 RabbitMQ ，下面在使用 RabbitMQ 時的痛點，其中很多事故由于 RabbitMQ 集群限流引起的。

• 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(fā)集群流控?那是真的影響業(yè)務(wù)了。
• 想消費前兩天的數(shù)據(jù)?請您重發(fā)一遍吧。
• 要統(tǒng)計哪些服務(wù)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消息?這個我猜猜。

裸奔的服務(wù)

曾經(jīng)有這么一個故障，多個業(yè)務(wù)共用一個數(shù)據(jù)庫。在一次晚高峰流量陡增，把數(shù)據(jù)庫打掛了。

• 數(shù)據(jù)庫單機升級到最高配依然無法解決
• 重啟后緩一緩，不一會就又被打掛了
• 如此循環(huán)著、煎熬著、默默等待著高峰過去

思考：無論消息還是服務(wù)都需要完善的治理措施

打造分布式消息治理平臺

設(shè)計指南

哪些是我們的關(guān)鍵指標，哪些是我們的次要指標，這是消息治理的首要問題。

設(shè)計目標

旨在屏蔽底層各個中間件( RocketMQ / Kafka )的復雜性，通過唯一標識動態(tài)路由消息。同時打造集資源管控、檢索、監(jiān)控、告警、巡檢、容災、可視化運維等一體化的消息治理平臺，保障消息中間件平穩(wěn)健康運行。

消息治理平臺設(shè)計需要考慮的點

• 提供簡單易用 API
• 有哪些關(guān)鍵點能衡量客戶端的使用沒有安全隱患
• 有哪些關(guān)鍵指標能衡量集群健康不健康
• 有哪些常用的用戶/運維操作將其可視化
• 有哪些措施應對這些不健康

盡可能簡單易用

設(shè)計指南

把復雜的問題搞簡單，那是能耐。

極簡統(tǒng)一 API

提供統(tǒng)一的 SDK 封裝了( Kafka / RocketMQ )兩種消息中間件。

一次申請

主題消費組自動創(chuàng)建不適合生產(chǎn)環(huán)境，自動創(chuàng)建會導致失控，不利于整個生命周期管理和集群穩(wěn)定。需要對申請流程進行控制，但是應盡可能簡單。例如：一次申請各個環(huán)境均生效、生成關(guān)聯(lián)告警規(guī)則等。

客戶端治理

設(shè)計指南

監(jiān)控客戶端使用是否規(guī)范，找到合適的措施治理

場景回放

• 場景一 瞬時流量與集群的流控

假設(shè)現(xiàn)在集群 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(fā)集群流控。針對這類場景需監(jiān)控客戶端的發(fā)送速度，在滿足速度和陡增幅度閾值后將發(fā)送變的平緩一些。

• 場景二 大消息與集群抖動

當客戶端發(fā)送大消息時，例如：發(fā)送幾百KB甚至幾兆的消息，可能造成 IO 時間過長與集群抖動。針對這類場景治理需監(jiān)控發(fā)送消息的大小，我們采取通過事后巡檢的方式識別出大消息的服務(wù)，推動使用同學壓縮或重構(gòu)，消息控制在 10KB 以內(nèi)。

• 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持，另外一個是也可能存在安全隱患。為了解 SDK 使用情況，可以采取將 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，第一個是發(fā)布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。為了支持這種場景，需要在客戶端監(jiān)聽摘除/恢復事件，將消費暫停和恢復。

• 場景五 發(fā)送/消費耗時檢測

發(fā)送/消費一條消息用了多久，通過監(jiān)控耗時情況，巡檢摸排出性能過低的應用，針對性推動改造達到提升性能的目的。

• 場景六 提升排查定位效率

在排查問題時，往往需要檢索發(fā)了什么消息、存在哪里、什么時候消費的等消息生命周期相關(guān)的內(nèi)容。這部分可以通過 msgId 在消息內(nèi)部將生命周期串聯(lián)起來。另外是通過在消息頭部埋入 rpcId / traceId 類似鏈路標識，在一次請求中將消息串起來。

治理措施提煉

需要的監(jiān)控信息

• 發(fā)送/消費速度
• 發(fā)送/消費耗時
• 消息大小
• 節(jié)點信息
• 鏈路標識
• 版本信息

常用治理措施

• 定期巡檢：有了埋點信息可以通過巡檢將有風險的應用找出來。例如發(fā)送/消費耗時大于 800 ms、消息大小大于 10 KB、版本小于特定版本等。
• 發(fā)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?shù)谌浇涌谛枰蘖鲿r，可以對消費的流量進行限流，這部分可以結(jié)合高可用框架實現(xiàn)。
• 消費摘除：通過監(jiān)聽摘除事件將消費客戶端關(guān)閉和恢復。

主題/消費組治理

設(shè)計指南

監(jiān)控主題消費組資源使用情況

場景回放

• 場景一 消費積壓對業(yè)務(wù)的影響

有些業(yè)務(wù)場景對消費堆積很敏感，有些業(yè)務(wù)對積壓不敏感，只要后面追上來消費掉即可。例如單車開鎖是秒級的事情，而信息匯總相關(guān)的批處理場景對積壓不敏感。通過采集消費積壓指標，對滿足閾值的應用采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。

• 場景二 消費/發(fā)送速度的影響

發(fā)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(yè)務(wù)出現(xiàn)異常。通過采集速度指標，對滿足閾值的應用實時告警。

• 場景三 消費節(jié)點掉線

消費節(jié)點掉線需要通知給應用負責的同學，這類需要采集注冊節(jié)點信息，當?shù)艟€時能實時觸發(fā)告警通知。

• 場景四 發(fā)送/消費不均衡

發(fā)送/消費的不均衡往往影響其性能。記得有一次咨詢時有同學將發(fā)送消息的key設(shè)置成常量，默認按照 key 進行 hash 選擇分區(qū)，所有的消息進入了一個分區(qū)里，這個性能是無論如何也上不來的。另外還要檢測各個分區(qū)的消費積壓情況，出現(xiàn)過度不均衡時觸發(fā)實時告警通知。

治理措施提煉

需要的監(jiān)控信息

• 發(fā)送/消費速度
• 發(fā)送分區(qū)詳情
• 消費各分區(qū)積壓
• 消費組積壓
• 注冊節(jié)點信息

常用治理措施

• 實時告警：對消費積壓、發(fā)送/消費速度、節(jié)點掉線、分區(qū)不均衡進行實時告警通知。
• 提升性能：對于有消費積壓不能滿足需求，可以通過增加拉取線程、消費線程、增加分區(qū)數(shù)量等措施加以提升。
• 自助排查：提供多維度檢索工具，例如通過時間范圍、msgId 檢索、鏈路系統(tǒng)等多維度檢索消息生命周期。

集群健康治理

設(shè)計指南

度量集群健康的核心指標有哪些?

場景回放

• 場景一 集群健康檢測

集群健康檢測回答一個問題：這個集群是不是好的。通過檢測集群節(jié)點數(shù)量、集群中每個節(jié)點心跳、集群寫入Tps水位、集群消費Tps水位都是在解決這個問題。

• 場景二 集群的穩(wěn)定性

集群流控往往體現(xiàn)出集群性能的不足，集群抖動也會引發(fā)客戶端發(fā)送超時。通過采集集群中每個節(jié)點心跳耗時情況、集群寫入Tps水位的變化率來掌握集群是否穩(wěn)定。

• 場景三 集群的高可用

高可用主要針對極端場景中導致某個可用區(qū)不可用、或者集群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(qū)主從交叉部署、動態(tài)將主題和消費組遷移到災備集群、多活等方式進行解決。

治理措施提煉

需要的監(jiān)控信息

• 集群節(jié)點數(shù)量采集
• 集群節(jié)點心跳耗時
• 集群寫入 Tps 的水位
• 集群消費 Tps 的水位
• 集群寫入 Tps 的變化率

常用治理措施

• 定期巡檢：對集群 Tps 水位、硬件水位定期巡檢。
• 容災措施：同城跨可用區(qū)主從交叉部署、容災動態(tài)遷移到災備集群、異地多活。
• 集群調(diào)優(yōu)：系統(tǒng)版本/參數(shù)、集群參數(shù)調(diào)優(yōu)。
• 集群分類：按業(yè)務(wù)線分類、按核心/非核心服務(wù)分類。

最核心指標聚焦

如果說這些關(guān)鍵指標中哪一個最重要?我會選擇集群中每個節(jié)點的心跳檢測，即：響應時間( RT )，下面看看影響 RT 可能是哪些原因。

關(guān)于告警

• 監(jiān)控指標大多是秒級探測
• 觸發(fā)閾值的告警推送到公司統(tǒng)一告警系統(tǒng)、實時通知
• 巡檢的風險通知推送到公司巡檢系統(tǒng)、每周匯總通知

消息平臺圖示

架構(gòu)圖

看板圖示

• 多維度：集群維度、應用維度
• 全聚合：關(guān)鍵指標全聚合

RocketMQ 實戰(zhàn)中踩過的坑和解決方案

行動指南

我們總會遇到坑，遇到就把它填了。

1. RocketMQ 集群 CPU 毛刺

問題描述

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

只有系統(tǒng)日志有錯誤提示

  
 
 
 

   
  
  
  
2020-03-16T17:56:07.505715+08:00 VECS0xxxx kernel:[] ? __alloc_pages_nodemask+0x7e1/0x960 
   
  
  
  
2020-03-16T17:56:07.505717+08:00 VECS0xxxx kernel: java: page allocation failure. order:0, mode:0x20 
   
  
  
  
2020-03-16T17:56:07.505719+08:00 VECS0xxxx kernel: Pid: 12845, comm: java Not tainted 2.6.32-754.17.1.el6.x86_64 #1 
   
  
  
  
2020-03-16T17:56:07.505721+08:00 VECS0xxxx kernel: Call Trace: 
   
  
  
  
2020-03-16T17:56:07.505724+08:00 VECS0xxxx kernel:[] ? __alloc_pages_nodemask+0x7e1/0x960 
   
  
  
  
2020-03-16T17:56:07.505726+08:00 VECS0xxxx kernel: [] ? dev_queue_xmit+0xd0/0x360 
   
  
  
  
2020-03-16T17:56:07.505729+08:00 VECS0xxxx kernel: [] ? ip_finish_output+0x192/0x380 
   
  
  
  
2020-03-16T17:56:07.505732+08:00 VECS0xxxx kernel: [] ? 
  
 
 
 

各種調(diào)試系統(tǒng)參數(shù)只能減緩但是不能根除，依然毛刺超過 50%

解決方案

將集群所有系統(tǒng)升級從 centos 6 升級到 centos 7 ，內(nèi)核版本也從從 2.6 升級到 3.10 ，CPU 毛刺消失。

2. RocketMQ 集群線上延遲消息失效

問題描述

RocketMQ 社區(qū)版默認本支持 18 個延遲級別，每個級別在設(shè)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(jié)果顯示很準確。然而，如此準確的特性居然出問題了，接到業(yè)務(wù)同學報告線上某個集群延遲消息消費不到，詭異!

解決方案

將" delayOffset.json "和" consumequeue / SCHEDULE_TOPIC_XXXX "移到其他目錄，相當于刪除;逐臺重啟 broker 節(jié)點。重啟結(jié)束后，經(jīng)過驗證，延遲消息功能正常發(fā)送和消費。

打造微服務(wù)高可用治理平臺

設(shè)計指南

哪些是我們的核心服務(wù)，哪些是我們的非核心服務(wù)，這是服務(wù)治理的首要問題

設(shè)計目標

服務(wù)能應對突如其來的陡增流量，尤其保障核心服務(wù)的平穩(wěn)運行。

應用分級和分組部署

應用分級

根據(jù)用戶和業(yè)務(wù)影響兩個緯度來進行評估設(shè)定的，將應用分成了四個等級。

• 業(yè)務(wù)影響：應用故障時影響的業(yè)務(wù)范圍
• 用戶影響：應用故障時影響的用戶數(shù)量

S1：核心產(chǎn)品，產(chǎn)生故障會引起外部用戶無法使用或造成較大資損，比如主營業(yè)務(wù)核心鏈路，如單車、助力車開關(guān)鎖、順風車的發(fā)單和接單核心鏈路，以及其核心鏈路強依賴的應用。

S2: 不直接影響交易，但關(guān)系到前臺業(yè)務(wù)重要配置的管理與維護或業(yè)務(wù)后臺處理的功能。

S3: 服務(wù)故障對用戶或核心產(chǎn)品邏輯影響非常小，且對主要業(yè)務(wù)沒影響，或量較小的新業(yè)務(wù);面向內(nèi)部用戶使用的重要工具，不直接影響業(yè)務(wù)，但相關(guān)管理功能對前臺業(yè)務(wù)影響也較小。

S4: 面向內(nèi)部用戶使用，不直接影響業(yè)務(wù)，或后續(xù)需要推動下線的系統(tǒng)。

分組部署

S1 服務(wù)是公司的核心服務(wù)，是重點保障的對象，需保障其不被非核心服務(wù)流量意外沖擊。

• S1 服務(wù)分組部署，分為 Stable 和 Standalone 兩套環(huán)境
• 非核心服務(wù)調(diào)用 S1 服務(wù)流量路由到 Standalone 環(huán)境
• S1 服務(wù)調(diào)用非核心服務(wù)需配置熔斷策略

多種限流熔斷能力建設(shè)

我們建設(shè)的高可用平臺能力

部分限流效果圖

• 預熱圖示

• 排隊等待

• 預熱+排隊

• 高可用平臺圖示
• 中間件全部接入
• 動態(tài)配置實時生效

每個資源和 IP 節(jié)點詳細流量

總結(jié)

• 哪些是我們的關(guān)鍵指標，哪些是我們的次要指標，這是消息治理的首要問題
• 哪些是我們的核心服務(wù)，哪些是我們的非核心服務(wù)，這是服務(wù)治理的首要問題
• 源碼&實戰(zhàn) 是一種比較好的工作學習方法。

作者介紹

梁勇 ( 老梁 ) ，《 RocketMQ 實戰(zhàn)與進階》專欄聯(lián)合作者、參與了《 RocketMQ 技術(shù)內(nèi)幕》審稿工作。ArchSummit 全球架構(gòu)師大會講師、QCon 案例研習社講師。

當前標題：RocketMQ千錘百煉哈啰在分布式消息治理和微服務(wù)治理中的實踐
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