B站在微服务治理中的探索与实践 B站在微服务治理中的探索与实

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image 作者 | 曹国梁
编辑 | 田晓旭本文整理自曹国梁在趣头条技术沙龙上发表的演讲《B 站在微服务治理中的探索与实践》。
大家都知道微服务有两个痛点，一个是如何拆分微服务，微服务的边界怎么划分制定；二是微服务上了规模之后如何管理，因为只要上了规模，任何小小的问题都可能会被放大，最后导致雪崩效应。
1微服务化带来的挑战

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image 上图是我们 B 站全链路追踪的一个截图，这只是其中一个拓扑图的调用链路，就已经非常复杂了。可以想象一下，如果是整个公司所有的调用链路，会有多么复杂。而这就带来了微服务治理的复杂性问题：如何保证注册和发现；如何保证多机房高可用；如何保证低延迟等等。
其次，微服务化以后，服务拆分的比较多，调用链也比较长，调用链很容易受到一个坏节点的影响，导致用户端出现超时的现象。另外，负载不均衡会导致热点问题，并影响资源调度；单个节点不可用，如果限流或者熔断手段做的不好可能有雪崩效应；微服务代理的分布式事务问题和分布式一致性问题，以及编排、日志、链路追踪等问题。
2Go 语言在 B 站开源服务发现框架 Discovery 的实践历程

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image 2015 年到 2017 年，B 站的微服务也是基于 Zookeeper，Zookeeper 是一个 CP 系统，可以保证一致性，在网络分区的情况下保证可用性。但是我们 CP 系统有一个问题，就是难以支持跨机房。如果机房 1 和机房 2 由于某些不稳定的原因发生网络断开，provider B 去往 ZK Follower 的注册是无法实现的。因为 ZK Follower 所有的请求是强一致，都有同步到 ZK Leader，这时机房 2 就无法注册了，但其实 Consumer B 和 Provider B 之间的网络是正常的。
Zookeeper 有一个性能瓶颈，因为强一致系统一般都会缓存全量日志，而 ZK Leader 是单节点的，所有的写请求都会到 ZK Leader 上，因此，写是无法水平扩展的。另外，基于 TCP 的健康检查也不是最优的。

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image 2018 年，我们开始自研了服务发现框架，目前该框架已经在 B 站大规模使用了。这是一个 AP 的系统，Service Provider 注册以后，所有的注册、健康检测、取消注册都会通过 Discovery Server 异步同步到其它 Discovery Server，然后来保证最终一致。
Discovery Server 一定要满足网络分区时的自我保护，保证健康的服务节点可用。
客户端与 Discovery Server 是通过 HTTP Long Polling 来连接的。这种方式开发比较简单，且拥有推拉结合的好处，既能及时感知到节点变更，又方便并发编程的维护。
上图中下方的表格是与开源 Eureka 的对比图，基本上 Eureka 可以做到的，Discovery 也可以做到，Eureka 不能做到的，Discovery 还可以做到。（具体可参考表格）

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image 接下来介绍一下机房的流量调度。
右下角的运维小人感知到机房 A 有问题，可以下发一个指令，指令可通过 Discovery 节点在机房 B 扩散，扩散完之后，会在机房 A 随机挑一个节点扩散，最后把调度信息发给 consumer，consumer 自动把大多数流量切换到 B。

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image 如何保证最终一致？
每一个服务提供者实例都是全球唯一的，可以通过服务 ID+HostName 全球定位到服务实例，所以只要保证每个服务提供者实例达成一致，那么服务发现就大功告成了。服务提供者实例只要维持一个单调递增的 dirtyTime，发给 Discovery 节点之后，Discovery Server 收到注册请求或者其它请求，都会把这些请求广播一遍，在广播的时候就可以检查数据的一致性。

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image Discovery 另外一个比较重要的问题就是容灾。当发生网络分区和网络抖动的时候，因为每一个 Discovery 之间会同步复制心跳信息，所以短时间会丢失大量的心跳。例如，每分钟心跳小于阈值，Discovery 就会感知到，这时就不会剔除一些本该剔除的指令。即使没有进入非自我保护模式，Discovery 也会随机逐步剔除，避免一下子剔除导致全部过期。
当只有部分 Discovery 节点不可用时，因为每一个节点都是有数据的，所以此时只要选择连接其他正常的 Discovery 节点获取数据就可以了，并且不可用的节点重启之后，会自动拉取正常的节点，保持最新的同步。
如果全部的节点都不可用时，客户端 SDK 会缓存数据，并拒绝任何实例数过低的异常变更推送；在宕机期间，服务提供者会一直向 Discovery 节点发送心跳请求，直到 Disocvery 节点重启恢复正常之后会返回 404，此时服务提供者通过调用 Register 接口重新注册。

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image Discovery 框架客户端基本是零配置的，客户端 SDK 通过请求 SLB 拿到所有的 Discovery 服务端节点，并随机挑选一个节点作为拉取数据的节点。其次，我们在代码中做了动态注册，也就说每个 client.Dial 都会生成一个 connection，每个 connection 都会消费一个服务，每个服务都对应一个全局唯一的 appID，代码中通过写死 appID 来获取节点信息并连接。这种 appID 的方式能够做到动态订阅、动态销毁，实现零配置。

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image 零配置的一个特点是在客户端 SDK 中的都是动态生成的，即所有的订阅、拉取都要在客户端中动态生态。这时，我们就需要创建一个全局唯一的 Builder。Builder Interface 实现了两个方法，一个是 Build，另一个是 Scheme。Build 方法会接受参数——appID，然后返回 Resolver，Resolver 会调用 watch。当有全局事件变更时，都会推送给 Builder，Resolver 从 MailBox 中获取到相关信息，通过 fetch 实现动态通知和实时推送。
这些都得益于我们的 Golang CSP 并发模型，Discovery 基本都是通过这种方式通信，并用这个方法解决并发编程的问题。和大家分享一下 Discovery 中的 Go 语言最佳实践。

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image 首先是 errgroup 的使用，当我们启动了多个 groupteam，其中某个 groupteam 失败了，那就认为这次并发请求失败了。但是使用 errgroup 之后，当某个 groupteam 失败了之后，return error 后会生成一个新的 context，这样就可以通过散播 error 的方式来避免资源浪费。

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image 其次是分布式客户端出错重试时尽量使用 BackoffRetry。假设此时有 100 个客户端，当搜索端炸了或者 CPU 满了，如果客户端同时一起重试会让情况变得很糟，大家都会竞争，排队会越来越严重。而使用 BackoffRetry，相当于加了一些随机量，出错之后随机 Sleep，并且增加一个避退的规则，例如这次是 1 毫秒，下次是 2 毫秒。这样，可以尽可能的保证重试的成功率。
3RPC 负载均衡算法的演进之路
服务发现是个 AP 系统，可能会出现延迟的情况，你拉取到的节点可能是一个错误节点，所以我们需要负载均衡来快速剔除它。另外，当出现某个节点 CPU 比较高或者网络抖动的情况，也是需要用到负载均衡。

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image 这是我们负载均衡算法的 1.0 版本，比较常见的 Weighted Round Robin。从上图中可以看到，NodeA 权重：NodeB 权重：NodeC 权重 =3:2:1，也就是说 NodeA 会被调用 3 次，NodeB 会被调用 2 次，NodeC 会被调用 1 次，通过这种方式来做到负载的散布。但是这个版本也存在一些问题，一是无法快速摘除有问题的节点，二是无法均衡后端负载，三是无法降低总体延迟。

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image 针对以上问题，我们进行了改进——动态感知的 WRR 算法，利用每次 RPC 请求返回的 Response 夹带 CPU 使用率，尽可能感知到服务负载，并且每隔一段时间整体调整一次节点的权重分数。

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image 但是这个版本也存在一个问题。有一天，我们发现服务一直在报警，日志一直在报 504 错误（即超时重试），但是在监控时并没有发现问题，CPU 使用率基本都是 90% 左右。在 CPU 没有满的情况下，理论上来讲只可能出现一两个超时，不可能出现大量的超时，最后通过查看 WRR 日志，发现其实是信息滞后和分布式带来的羊群效应。
从图上可以看到当土拨鼠收到了金矿信息，它们就会蜂拥而至，跑在前面的可以抢到了金矿，但是跑在后面的可能抢不到，因为信息肯定是延迟的。另外，这些土拨鼠都是一个个独立的个体，它不是市场经济，市场经济即使信息有延迟，但是也可以通过规划、调度来分配资源。
导致出现上文诡异情况的原因，就是负载均衡 2.0 版本会自动刷新权重值，但是在刷新时无法做到完全的实时，再快也不可能超过一个 RTT，都会存在一些信息延迟差。当后台资源比较稀缺时，遇到网络抖动时，就可能会把该节点炸掉，但是在监控上面是感觉不到的，因为 CPU 已经被平均掉了。

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image 发现这个问题之后，我们就引入了负载均衡 3.0。

尽可能获得最新的信息: 使用带时间衰减的 Exponentially Weighted Moving Average（带系数的滑动平均值）实时更新延迟、成功率等信息。
引入 best of two random choices 算法，加入一些随机性。上图中，横轴是信息延迟的时间，纵轴是平均请求响应时间。当横坐标接近 0 时，best 算法和负载均衡 2.0 差不多，但是当横坐标接近 40、50 时，这个差距就很明显了。
引入 infliht 作为参考，平衡坏节点流量，inflight 越高被调度到的机会越少。

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image 计算权重分数，每次请求来时我们都会更新延迟，并且把之前获得的时间延迟进行权重的衰减，新获得的时间提高权重，这样就实现了滚动更新。

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image 上图就是 best of two 算法，每次从所有节点中随机 rand 一个节点 A 和 B，之后再经过了比较分数的算法，代码中的权重值指的是 Discovery 中设置的权重值。

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image 如何测试 RPC 负载均衡？这个测试比较重要，上线的时候稍不注意就可能导致雪崩，所以需要谨慎一些，除了基本的单元测试外，测试代码还会模拟多客户端、多服务端场景，并随机加入网络抖动、长尾请求、服务器负载突变、请求失败等等真实场景中可能出现的情况，并在最后打印出结果来判断新的功能是否有效果。
另外，我们也会在线上的 Debug 日志中加一些分析，例如当前的分数成功率等等。

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image 上图是这是我们上线以后 CPU 收敛的效果。
4限流 & 熔断
微服务中的负载均衡解决的是技术坏节点的问题，而限流和熔断主要是防止系统过载，防止系统雪崩。

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image 这是 B 站一开始的熔断算法，是参考 Hystrix 熔断算法，当请求失败比率达到一定阈值之后，熔断器开启，并休眠一段时间，这段休眠期过后，熔断器将处于半开状态，在此状态下将试探性的放过一部分流量，如果这部分流量调用成功后，再次将熔断器闭合，否则熔断器继续保持开启并进入下一轮休眠周期。
但这个熔断算法有一个问题，过于一刀切，会把所有的系统一下子全部关掉，本来当时系统还可以通过 30% 或 20% 的流量，但是现在所有流量都不能通过。在半开状态下，试探性放入的流量必须全部成功，但是此时系统已经过载了，想要成功很难。因为这些问题，后来我们采用了 Google SRE 弹性熔断算法，弹性熔断是根据成功率进行调整的，当成功率越高的时候，被熔断的概率就越小，反之亦然。同时，参数是可以自定义的，通过调整参数可以使得熔断算法更加激进或者更加温和。

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image 单机令牌桶限流是我们一开始就在使用的限流算法，就是到了现在，还有 50% 的服务是在使用这个算法。令牌桶一开始会装一些 token，每隔几秒令牌桶中会收到新的 token，当拦截器从令牌桶中拿 token 的时候，如果可以拿到就接着放行，如果拿不到就丢弃掉。
这个算法的问题是只针对局部服务端的限流，无法掌控全局资源，而且令牌桶的容量以及放 token 的速率无法很好的评估，因为系统负载一直在变化，如果系统因为某些原因进行了缩容和扩容，还需要人为手动去修改，运维成本比较大。另外，令牌桶是没有优先级的，所以无法让重要的请求先通过。

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image 这是我们基于 BBR 算法开发的一个自适应限流，BBR 算法就是一个 TCP 的拥塞控制，与微服务中的限流也有一定的相似之处。自适应限流，基于 CPUIOPS 作为启发值，通过 BBR 算法来决定系统的最大承载量，适应零配置限流算法：cpu > 800 AND InFlight > (maxPass x minRtt x windows / 1000) 。
为什么要用 CPUIOPS 作为启发值呢？因为自适应限流与 TCP 拥塞控制还存在不同之处，TCP 中客户端可以控制发送率，从而探测到 maxPass，但是 RPC 线上无法控制流量的速率，所以必须以 CPU 作为标准，当 CPU 快满载的时候再开启，这时我们认为之前探测到的 maxPass 已经接近了系统的瓶颈，乘以 minRtt 就可以得到 InFlight。

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image 除了自适应限流，我们还做了 Codel 队列，传统的队列都是先进先出，但是我们发现微服务可能不太适合这种做法，这是因为微服务会有超时，肯定不可能无限期的等下去，可能你的 SLP 已经设置了 800 毫秒的超时，如果这时放行的是一个老的请求，该请求的成功率就会变低，因为它可能已经排队了好长时间。
所以这时我们需要一个基于处理时间丢弃的队列，当系统处于高负载的时候，实行后进先出的策略，也就是说要主动丢弃排队久的请求，并让新的请求直接通过，利用这个队列来弥补之前算法中的缓冲问题，吸收突增的流量。

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image 这是自适应无限流的效果，蓝色是请求进来的 QPS 量，绿色是真正通过的 QPS 量，从图中可以看到，当 CPU 达到百分百时，请求通过已经雪崩了。

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image 这是自适应有限流的效果，可以看到即使蓝线一直在增，但绿线通过的量也没有受到影响，还是保持着一个比较平稳的通过率，可能因为拒绝请求的成本导致绿线稍微有些偏低，但整体影响不大。
5回顾与展望
回顾一下前文，Go 语言天然支持并发编程，CSP 模型满足大部分的并发场景，Discovery 就是大量应用了这种思想；贯彻组件化思想，Go 的接口设计刚好够用；Go 语?的程序开发需要在代码可读性与性能之间做好平衡取舍，应?程序并发模型要在控制之内。对于未来的规划，我们主要有 5 个小方向：