海量微服务关联关系挖掘与告警拓扑展示

一、前言

1、微服务关联复杂性

在当前云原生与DevOps、PaaS技术应用背景下,微服务化是一个显著的特征。所谓微服务,简单来说就是将过去的大型单体应用按照功能职能,划定交互边界,拆分为一个个小型的微服务汇总而成最终的产品交付。

微服务带来的好处自不必多说,例如敏捷性、灵活扩展、轻松部署等。但是当整个云服务愈发复杂、架构愈发繁琐时,我们发现微服务的模式也存在一些缺陷,其中之一就是海量微服务的交互与关联问题

以笔者的实践为例,一些普通的单体工具服务,其分拆的微服务可能有30-50个之多,而对于综合交互的工具平台服务,最终的微服务数量可能会达到上千个 !这其中微服务之间彼此关联、相互依赖,形成一种繁杂的网状交织结构。发现、分析具体微服务的关联关系迫在眉睫。

2、告警信息获取与展示

除了复杂的微服务关联关系外,海量的微服务所涉及的故障与告警也愈发难以观测和处理。

诚然,随着技术的进步,各种监控工具、观测维度愈发成熟,但同样带来了数据越来越多、越来越分散负责的问题。例如,对于一个微服务而言:

  • 基础设施层可能有对应的CPU、内存、数据库等指标监控;
  • 中间件层可能会有对应的Kafka队列、Redis等监控与告警;
  • 应用层可能会有调用链、接口异常调用状态码、日志关键字等监控告警;
  • 业务层可能会有诸如URL拨测、健康巡检等类型的监控与告警;
  • 各个环节还存在服务自定义的相关监控与告警(例如Prometheus监控与定义告警);

以笔者的实践看来,即使有告警智能汇聚于压缩的帮助,服务每天依旧要面对着成百上千、来自各个监控告警平台的告警提示,如何能直观的观测告警的来源、分布以及具体影响(爆炸半径),同样是一个需要重视和解决的问题。

二、服务拓扑构造

基于上述的论点,首先需要做的,就是尝试找出繁杂的微服务之间的关联关系。这里,我们主要通过以下几个维度做判断与构造,并最终做数据层面的融合。

1、基于架构设计

首先,服务的关联关系应该在最初的产品定义与设计 时就应该有相应的规划与确定,这里主要是 "4+1视图":分别为逻辑视图、物理视图、处理流程视图、开发视图,以及最后的场景视图。

  • 逻辑视图
    • 用于描述系统的功能需求,即系统给用户提供哪些服务;以及描述系统软件功能拆解后的组件关系、组件约束和边界,反映系统整体组成与系统如何构建的过程。在UML中由类图来表示。
  • 物理视图
    • 物理视图,也成为部署视图,开发出的软件系统,最终是要运行在物理或软件环境上。物理环境可能是服务器、PC机、移动终端等物理设备;软件环境可以是虚拟机、容器、进程或线程。部署视图就是对这个部署信息进行描述。在UML中通常由部署图表示。
  • 处理视图
    • 处理视图,又称过程视图、运行视图、行为视图。用于描述系统软件组件之间的通信时序,数据的输入输出。在UML中通常由时序图和流程图表示。
    • 运行视图的设计,最常见的是逻辑架构元素之间的交互关系,比如消息交互、服务调用或API调用。
  • 开发视图
    • 开发视图关注软件开发环境下实际模块的组织,反映系统开发实施过程。一个设计良好的开发视图,应该能够满足以下要求:通过逻辑架构元素,能够找到它所有代码和所有的二进制交付件 每一个代码源文件,都能够找到它所属的逻辑架构元素 每一个二进制交付件,都能够找到它集成了哪些逻辑架构元素。
  • 场景视图
    • 场景视图,也成为用例视图,即4+1中的1。从前面的图可以看到,4+1中的4个视图都是围绕着场景视图为核心的。它用于描述系统的参与者与功能用例间的关系,反映系统的最终需求和交互设计。在UML中通常由用例图表示。
      • 系统边界:有了边界,才能够确定系统的设计范围;同时,通过边界能够识别出系统需要与用户或其它系统进行交互;
      • 系统用户:明确的用户定义是系统需求分析的先决条件;
      • 功能和场景:通过识别出系统与用户或其它系统的交互,可以分析出系统需要提供哪些功能,以及这些功能存在哪些应用场景;

在完成上述4+1视图的设计过程中,其中的关键点之一就是确定系统功能与边界、并定义不同系统间的交互形式:API、数据流等

因此,在设计态我们能够完成服务间依赖关系的基本确定。

2、基于接口调用

除了设计态的关联关系外,我们还会从运行态的视角、以接口调用来判断。一般而言,设计态是较为理想的情况,实际使用时会根据现实情况做很多新接口的开放与使用,因此运行态的关联一般是更贴合实际的。

这里,假若服务A通过接口b调用了服务B,那么我们人为服务A和B是存在关联关系的,并且服务A依赖于服务B。

  • 接口网关注册
    • 在云的背景下,服务之间的接口对外暴露提供原则上均需要通过APIG网关来实现;
    • 对于服务A,假如其希望使用服务B的开放接口b,那么需要在APIG平台申请该接口的授权
    • 当服务B的接口b开放给服务A时,这些均在APIG平台操作与记录,逻辑抽象上看一条接口依赖就完成了;
    • 因此,基于整个网关的接口开放暴露于接口授权访问信息,就能够形成完整的服务依赖关系网;
  • 接口实际调用
    • 除了基于网关调用与授权的模式外,还存在不少直接调用接口的访问形式,这些信息通过调用链数据记录;
    • 对于服务A与服务B,若服务完成APM探针的配置,那么A与B之间所有的后台调用均在APM平台完成汇总与统计;
      • 这里,由于接口调用数据是海量的,因此通常会用到一些大数据分析工具,以完成单条调用到聚合调用的整理;
      • 聚合分析后,可以得到以服务视角的接口调用与被调用者,还能知悉接口本身调用量等信息;
    • 完成服务间的接口调用关系提取后,与网关注册信息做并集,即可得到更为正确与完成的关联关系网;
      • 这里还有一些质量改进专项:本身跨服务的接口访问是需要走网关的,直接调用存在很多安全、过载流控等风险;
      • 因此,对于这类接口,我们还可以反向推动服务去完成开放接口的规范授权与使用。

3、关联重要等级

通过架构设计与接口调用的方法,我们虽然能获取较为全面的服务间依赖关系网络,但是对于一个服务而言可能会有十几个关联依赖服务、上百条依赖关系,如何找出其中具体重要的依赖于被依赖关系

  • 服务A与服务B在设计时考虑了某种依赖关系,但实际应用落地时却发现该依赖属细枝末节,并不重要;
  • 服务B虽然给服务A授权了接口b,但可能出现两种情况:
    • 服务A调用量非常低,近乎为0;
    • 服务A调用量比较高,但接口b对于A而言并不重要(例如普通的健康检查接口),即使挂了对A的核心特性并无影响;
  • 服务A和B均依赖于服务C,但服务A是普通内部服务,服务B是核心对外服务;

上述的问题旨在说明:服务之间的关联关系是有权重之分的,识别判断这种权重也非常重要。对于权重等级的判断,我们一般通过如下几种方法:

  • 服务重要程度
    • 对于服务而言,一般会根据重要程度不同从高到低分级为T0-T4,依赖等级同样可以按照T0-T4进行划分;
    • 假如服务A通过接口b依赖于服务B:
      • 如果A的重要程度较高,接口b挂了对A会造成影响,那么此时的依赖b我们会认为是重要依赖;
      • 如果服务A只是一个低级别服务,即使整个服务A挂了也无妨,那么依赖b我们只会认为是一般依赖;
  • 接口重要程度
    • 核心接口定义
      • 对于接口而言,本身在做需求分解、API设计时,就会对接口的一系列形式、参数、属性与功能做完整定义;
      • 根据接口职能的不同,API本身也会按照T0-T4的等级进行划分;
      • 对于类似鉴权、核心数据查询等类型接口,如果失效了会造成非常严重的影响,对于这类接口我们会认为是核心依赖;
      • 对于类似健康度巡检类型的接口,即使挂了对调用方而言也不会影响核心功能,此时我们会认为是一般依赖;
    • 调用次数判断
      • 通过调用次数的多少,我们在某种程度上也可以判断接口的重要程度;
      • 调用次数多,一般而言就越重要;调用次数少,则不是很重要;
      • 当然,这里也一定存在例外,例如上面的健康检查类接口,可能1分钟就要调用多次,但本身重要程度并不高,因此这里还需要具体问题、具体分析,做进一步的人为标定;
  • 人为标定
    • 除了上述自动定义服务关联依赖等级外,我们一般也会从设计态做人为的依赖创建于等级标定;
    • 通常是一些非接口类依赖(例如数据面依赖),以及一些调用次数少、但重要程度较高接口等;

在完成了关联关系重要等级的确定后,对于繁杂的服务关联关系,我们在做展示与渲染是就可以很方便地突出重点,将其中的强依赖加粗、换用其他颜色进行呈现

三、告警关联展示

在完成服务关联关系的识别、构造与重要依赖标定后,我们对繁杂的微服务网便有了一个较为清晰的观测视角,也对整体的架构有了较为明确的认知。

除了上述的优势外,告警在服务关联关系图上的拓扑映射,能够很好地解决我们"海量的微服务所涉及的故障与告警也愈发难以观测和处理"问题,同时进阶的一些辅助定界与影响分析的手段也是提升质量看护的。

由于整体服务关联关系图本质上是一种有向图 ,因此对于图中的边与节点,其故障发生的告警映射分别对应"接口级别故障 "以及"服务级别故障"。

同时,面对服务外部依赖可能失效的问题,我们需要有相应的依赖降级措施,避免故障进一步严重化、降低影响范围。

最后,除了故障告警的直接渲染展示外,我们还需要有一些故障定界与影响分析的手段,二者是很大的课题,这里仅做简单介绍。

1、接口级故障展示

  • 故障告警来源:日志、调用链状态码、拨测
  • 主要用来快速展示服务之间的连接故障情况
  • 渲染要点:
    • 根据告警发生与恢复情况,动态进行告警展示;
    • 根据告警等级,选择不同的颜色做提示标记;
    • 点击正在告警的有向边,能够进行数据下钻、展示具体告警内容(故障接口详情、状态码情况、返回值等)

2、服务级故障展示

  • 服务级故障本质上是接口级故障的父集,因为接口本身也一定属于该服务;
  • 故障告警来源:涉及服务问题的所有类型------基础监控、应用层监控、接口级故障等等;
  • 主要从来标记当前拓扑关系网中的所有故障点
  • 渲染要点:
    • 根据告警发生与恢复情况,动态进行告警展示;
    • 根据告警等级,选择不同的颜色做提示标记;
    • 点击正在告警的服务节点,能够进行数据下钻、展示当前服务相关信息(OnCall责任人、架构部署形式、所有故障告警详情等)

3、依赖降级

顾名思义,服务间依赖不可避免,但是对于某些核心业务的强依赖而言,并不能假定下游依赖是100%可靠的,在依赖发生时如何降低故障对自身服务的影响、避免故障持续升级,是需要关注的核心问题之一。

这里,我们以鉴权故障为例。

在笔者的实践中,曾亲历过由于中央鉴权服务的故障、导致上百个服务同时故障的现网事故发生,其中故障等级随着影响面的扩大、故障等级最终被定在了P1。

在分析复盘后,相关核心服务均要求对于鉴权认证服务须具备依赖降级能力:

  • 所谓鉴权服务,本质上就是根据用户角色、服务应用APPID等信息,提供机机场景或人机场景下对于资源访问的权限校验所需的Token;
  • 当鉴权服务故障时,在没有依赖降级的情况下,所有涉及到鉴权的服务请求均会报错、造成连锁反应;
  • 引入依赖降级后,服务会即使发现依赖的鉴权接口产生故障,此时:
    • 服务本身会对已有机机和人机鉴权token保留一段时间在缓存,维持访问的可用性;
    • 对于新增访问请求,在无鉴权token缓存的情况下,会做访问请求限流拦截、并做提示与用户安抚,避免报障激增升级;
  • 需要注意的是,此降级非彼降级,主要是一种"去依赖"、避免故障持续升级的手段;

4、定界与影响分析

在服务发生故障、产生告警时,除了及时通知到服务外,我们还有对故障的定界与具体影响做相关分析的诉求。

对于故障定界而言:

  • 所谓故障定界,即在故障发生时,尝试找到故障发生的根源服务与根源点所在;
  • 通过告警信息渲染的服务关联拓扑图,以及服务的上下游关系,我们能够直观识别故障的具体产生点;
  • 借助调用链的数据分析也能为定界提供信息参考;
  • 需要注意的是,故障定界是一个业界难题,拓扑渲染仅能作为参考,很多情况下故障根因未必是拓扑故障根节点;

对于影响分析而言:

  • 所谓影响分析,即在故障产生时,具体影响面情况(影响服务与影响用户等),方便控制爆炸半径、及时故障降级;
  • 通过服务接口故障传播调用链数据、接口被调用情况,来确定机机场景下故障影响的服务数;
  • 通过故障产生时接口错误日志中对应的用户信息,来确定人机场景下故障具体影响的用户数;
  • 通过全局服务关联与故障拓扑图,直观呈现故障影响面范围;

四、小结

云原生背景下的海量微服务带来的不仅是基于,更多的还有挑战。通过设计态与运行态的不同视角,对服务间关联关系进行挖掘发现,有利于化繁为简、识别真正重要的问题与潜在风险。同时,将各层级告警映射到服务关联拓扑之中,能够让我们快速发现与处理海量的微服务所涉及的故障与告警。

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