大规模分布式系统架构下调测能力构建之道 李鑫 大纲 分布式环境下开发的调测效率问题 应对之道 远程应用服务 契约测试 分布式消息服务 分布式缓存 分布式服务的“租户”隔离策略 总体调测框架实践 分布式环境下调测方法论 单体应用 服务化 微服务 小中型规模应用+小型团队 中大型规模应用+多团队协同 Cache DB NFS Load Balancer 行功能/接口 调测存在如下困难： 开发依赖重 联调成本高 变动把控困难 拆 应用拆分 数据拆分 团队拆分 分布式服务 API Gateway 分布式文件 分布式缓存 分布式消息 DB Cluster 连接 序列化 路由 负载均衡 … 问题示例 1. 我依赖一个远程服务，但在负责它的团队把它上线之前，我什 么也做不了 2. 我负责的功能依赖一堆的远程服务，为了本地调测，我必须从 我和其他团队共用一套分布式缓存服务，为了防止数据覆盖， 我只能和别人轮流排队上线调试，我等了一天，结果只能用一 个小时。 6. 我写了个消息Consumer，布到线上准备测测，结果，别人的消 息先到了，一下把我的预置数据全搞乱了… 7. 我的开发机性能还行，我想自己装一套依赖环境提高开发调测 效率，结果消息服务、缓存服务、服务框架装完一启动，80% 的系统资源就没有了，想想还有一堆的应用服务还没装，直接 泪崩… 8

Flume适合： • 日志收集 • 日志传输 • 拦截数据 消息队列适合： • 消息持久化 • 解耦 推荐：Flume＋ 消息队列 为何要引入消息队列 消息队列可选方案 • Kafka • Jafka • RocketMQ • RabbitMQ • ActiveMQ • Apollo 消息队列使用场景及选型 事务可靠性场景（ActiveMQ/RabbitMQ/RocketMQ）：

高可用和分布式功能 功能单一，只支持Java，不支持 Shell(PHP)和消息驱动的作业调度 对任务超时、任务执行情况、监控逻辑 支持粒度功能较单一或缺乏 没有容器化选型？ 调度产品的定位 简易开发、简单维护 高可用、分片并发处理、资源调度动态平衡 支持Java、Shell以及本地模式(VIP还支持消息模式) 统一配置、统一监控、统一管理 VIP弹性调度系统 -- Saturn Saturn 开源地址： Github.com/vipshop/Saturn 体系中的定位 服务化框OSP 开发框架Venus 唯品会基础架构体系 消息队列 VMS 全链路监控 Mercury 统一日志平台 dragonfly 任务调度平台 Saturn 统一配置中心 CfgCenter 统一鉴权中心 AuthCenter 服务网关 Janus 安全管理平台 Salus Running Stopping Stopped 启用 触发（手工, 时间或消息) 停用 执行完成 停用 执行完成 作业状态变迁 内部系统集成 ZK 执行结点 Job A Job B 作业调度器 控制台UI 消息系统 控制、调度结果下发 作业控制 结点监听 作业调度 执行日志 监控日志 日志查询 消息订阅 告警信息 执行结果 统一认证 架构体系 部署模型(跨机房)

POINTS 业务野蛮发展 交易量高速增加 并发请求增加 交易响应速度过慢 数据库单表 数据量剧增 模块耦合度高 开发效率低下 … 思考 THINKING 解耦 异步化 扩容 排队 队列 缓存 冷热数据隔离 读写分离 分库分表 容灾 限制 池化 ACK ... 变化 VARIETY adapter oltp db 银行/第三方支付 adapter service1 IDEAS A SendBuffer(100) Daemon ReceiveBuffer(100) B dto 消息队列 Daemon（1000) Process get put send get put get 设计 DESIGN 任务队列 dto dto dto JVM 工 作 线 程 工 作 线 程 工 作 线 程 工 作 线 程 工 作 线 程 服 务 服 务 服 务 服 务 JVM 工 作 线 程 工 作 线 程 工 作 线 程 工 作 线 程 工 作 线 程 服 务 服 务 服 务 服 务 服 务 任务队列 基于消息的分布式架构 MESSAGE - BASED DISTRIBUTED ARCHITECTURE 管理区 LVS-master C1 RabbitMq-1 数 据 库 服 务 器 区

2pizza团队，系统单体制约 商城 核心服务 业务 网贷 保险 基金 商城 财富圈 健康财富 加密 验签 拦截 校验 安全 性能 并发 幂等 交易 缓存 基础服务 消息 监控 配置 报警 MIS OpenAPI 微信 财富圈 移动后台 商城MIS WAP … … Android/ios/h5/php/openApi 积分系统 基础服务 优惠券 流量统一出口 积分系统 优惠券 基金服务 保险服务 理财服务 支付中心 电子签章 第三方系统 营销支持 基础服务 数据支持 批处理 … 网关(略) 移动基础服务 消息 监控 配置 报警 金融产品 Yiri 财富圈 首页 feed 活动中心 微信 WAP 4G 积分商城 ... ... 账户中心 迅速响应业务变化 before after 第三部分 预处理bolts Data Filter 规范化 校验 监控核心流水线bolts RBAC User Role 策略发生器 异 步 线 程 分 发 分布式队列(报警系统) 合并降级 报警队列 活动监控 活动队列 报警策略 系统异常 基础策略 监控统计 业务节点 业务数据 业务数据统计 监控 数据流 系统统计 经典流式计算架构，流水线策略，线性扩展 高性能监控核心，灵活的监控策略

⼤大量量超时 统⼀一资源⽹网关 搜索引擎 API⽹网关 ⼤大量量请求超时 缺乏熔断设计 交易易故障 第三⽅方⽀支付 ⽀支付中⼼心 ⽀支付回写 消息队列列 ⽀支付通知 交易易中台 ⽀支付时限任务 出票处理理 队列列故障 已⽀支付订单被取消 ⽀支付超时 订单取消 缺乏降级设计 稳定性之路路到底有多远 如何设计⾯面向容错的系统，如何提升系统的可⽤用性 强弱依赖 • Proxy • 单⼯工直连数据通道 • ⻓长链接，数据流⽅方式实时发送 • 本地多队列列轮循，数据缓冲，合并异步发送 指标如何计算处理理 数据采集 KAFKA ETL 复合指标 ⾃自定义指标 系统指标 业务指标 指标脚本计算 指标规则计算 指标脚本 规则表达式 熔断 降级 条件 计算 降级消息 数据 存储 实时告警 规则配置 开发 ⽇日志解析规则 控制中⼼心 ETCD

分片1复制 客户端 分片1&2 log Cellar—异地容灾 • 多机房建设 网络延迟大 专线稳定性差 • 异地容灾需求 跨集群数据同步 Cellar—异地容灾 集群节点同步 消息队列同步 复制延迟 低 高 系统复杂度 低 高 运维成本 低 高 实现难度 高 低 扩展性 低 高 • 低延迟 • 低复杂度（运维成本） Cellar—异地容灾 • Cellar起源 • Cellar—服务可用性提升 Cellar—无损数据迁移 数据迁移的问题 • 迁移速度不可控，易影响业务请求 • 路由表更新瞬间请求失败 • key级别迁移写入，引擎压力大 节点状态指标 • 引擎压力 • 网卡 • 队列 • QPS • ··· Cellar—无损数据迁移 智能调速+全程代理 A节点 B节点 桶2 桶1 客户端 桶4 桶4 桶1 桶3 迁移数据 B节点状态 代理请求 响应 服务器端 快慢队列 Cellar—backup request 副本1 副本2 副本3 req3 • 什么时间 等待超过 超时时间一半 • 发几次 最多两次 • 重试比例 最大20% 读请求超时降低90+% 客户端 req6 req5 req9 req9 req8 reply Cellar—快慢队列 网络 线程 工作队列 工作 线程 问题： 共用队列&线程 线上慢请求：超时请求

关于极光 • 消息推送系统面临的挑战 • 极光推送相关架构 • 极光推送后台系统架构 • 后台系统架构基本原则 • 链接管理 • 系统安全 • 新技术的应用 目录 关于极光 36.9 万 开发者 107.6 万 APP 198 亿 移动终端 10.4 亿 月独立 活跃设备 90 % 覆盖率 亿级长连接用户 SDK多版本并存 消息实时性 触达率要求 触达率要求 移动网络环境复杂性 海量用户数据存储 消息推送系统面临的挑战 极光推送服务架构 系统通道 API 用户筛选 用户分发 推送通道 极光通道 共享通道 短信通道 极光推送后台系统架构 iOS SDK Android SDK WPhone SDK Portal Conn GW SIS Register StatCenter TagAlias Segment OnlineCache 模块间通过MQ/RPC交互 极光推送后台系统架构 01 Segment Conn StatCenter OnlineMsg 异步化 • 充分利用资源，减少请求等待时间，提升系统吞吐量 • 消息化请求 • MQ - RabbitMQ, RocketMQ • 模块间解耦 • IDC数据同步 • 异步RPC • ICE - 负载均衡，AMI，AMD，多线程 极光推送后台系统架构 02

目录 Ø 分布式系统面临的高可用问题 Ø 设计和验证高可用分布式系统的工具与方法 Ø 设计和验证高可用分布式系统的案例分享 Ø 高可用系统的最佳实践总结 无状态分布式系统的高可用问题 处理消息的服务节点可以随机选择 不必处理数据复制和同步的问题 系统容量和高可用能力可以同步提升 服务节点可以随意迁移，不必固定 IP 和存储 有状态分布式系统的高可用问题 一致性 可用性 分区容错性 内存溢出 不可读写 目录 Ø 分布式系统面临的高可用问题 Ø 设计和验证高可用分布式系统的工具与方法 Ø 设计和验证高可用分布式系统的案例分享 Ø 高可用系统的最佳实践总结 一个分布式消息系统的概念模型 Producer X Topic A Queue A0 Queue A1 Server Group 0 Topic B Queue A2 Queue A0 Server B1 消费组B Consumer B2 Topic A 分布式消息系统的部署模型 Producer Discovery Service Cluster Consumer Consumer Consumer Producer Producer Server Group 0 Server Group 1 分布式消息系统在 Kubernetes 下的部署运维 Server Master