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发如雪
6年前发布

饿了么混合云架构探索

   <p>本文根据 <strong>饿了么 CTO </strong> <strong>张雪峰在 2017年 ECUG 十周年盛会上演讲的整理</strong></p>    <p>压力还是蛮大的,因为技术会议越来越多,商业味越来越重。但是不写公司名字或者介绍一下业务的特点,其实很难去讲。像我们这种每天"送盒饭"的,有什么技术含量?大家抛开公司名字,看这个行业,业务特点比较重的,或者偏线下的,很多时候所谓的架构或者演进大部分时候都是被逼出来的,也没有太多的前瞻。技术什么时候还债、变革或者跟上一些潮流趋势,我们是根据业务来判断的,分三个阶段:第一是 <strong>冒烟</strong> ;第二是 <strong>小火</strong> ;第三是 <strong>大火。</strong> 我们能够做到的是尽可能在冒烟阶段做一些技术的变革。如果出小火的时候再做技术的改革,那就有点晚了。到大火的话,相当于被逼的没有办法了。 我 原来也是想纯粹搞技术,写一 点 好玩的 东西。 后来 进到一个专注具体业务的 公司 ,发现先要活下来 。 不同的公司会有一些差别, 我对美团 也略有了解 , 我们 在技术上 还是 略微有一些差别, 尽管是在同一个行业 。</p>    <p>我今天的演讲分为四个部分:</p>    <ul>     <li> <p>挑战(challenge)。有些技术是普适的,通用的,比如我们一直在用的TiDB,再比如office一类的软件,但我们的并不是将解决方案(solution)卖给谁。有一些欧洲和美国的朋友找到我,说我们在那边copy一套是不是就能work,这是不现实的。我们现在值钱的不是代码,而是一批对业务了解的人,能把业务跑起来。所以我们与通用技术的差异是比较大的。</p> </li>    </ul>    <ul>     <li> <p>架构(architecture)。architecture里有一张图是家家都有的,大同小异。但为什么我们到今天折腾成这样一张图,而不是在三年前?因为这里面有很多现实的困难。</p> </li>    </ul>    <ul>     <li> <p>拓扑和数据(topology & data)。这里会有带说明的拓扑以及一些数据。数据其实有很多辛酸在里面,也出很过很多宕机,线上业务最怕的就是宕机。</p> </li>     <li> <p>正在做的以及未来计划(doing & planning)。这里是有点精神追求的,我们现在处于冒烟的阶段。</p> </li>    </ul>    <h2> </h2>    <h2>Challenge 1</h2>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/829735c05f4e35794a219d4e0236df43.jpg"></p>    <p>图1 下单量随时间的变化</p>    <p>大家看一下,这就是行业的特色,绿色不要管,是一些异常。这是下单量,其实前端流量更大,两者有一个转化。电商在国内有这样的曲线,应该只有外卖这个行业,我们二家(饿了么和美团)都差不多。 业务上 要“削峰填谷”是很难的, 我们做那么多年的努力才培养出来这样的习惯。 但是 技术上要想办法 。看到这张图大家会不会想,你们这家公司 不搞云计算,机器浪费超级严重 。 我告诉大家,就是非常严重, 但是没有办法,我 现在做的 容量 规划就是基于 波峰来 做 。我们也 想给公司节省成本, IT 部门投入蛮大,公司也不会削减预算。我们现在很在意成本 , 因此在考虑 怎么 给公司减负。</p>    <h2> </h2>    <h2>Challenge 2</h2>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/fd0e58e2a22f8a1ffa31f5c379dba080.jpg"></p>    <p>图2 challenge 2</p>    <p>今天主要讲云、后端的冲击、在“削峰填谷”上面我们要做什么事情以及为什么要做混合云。我作为程序员,最喜欢的就是简单,能用钱砸的就不要安排一堆人去做。但是现在混合云越来越复杂,还要做很多调度器之间的适配。比如 YARN 怎么跟 ZStack、Mesos 适配。我们是重度的 Mesos 用户,做了大量的二次开发,适配是非常麻烦的。 高并发或者秒杀的冲击还好 ,最大的问题是 成本: 怎么提升单位运营的效率 。 公司拼到最后,活下来就是拼效率,不是拼谁钱多。一切围绕着效率来走,在这个出发点下我们做了一些架构的改造。 我们原来做灾备,相对容易 些 ,但后来灾备也做不下去了。这 不光是一个排除法, 之前踩的 坑对你做下一个选项是有价值的 。</p>    <h2> </h2>    <h2>Architecture 1</h2>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/f3bff48c9e5f3dafc3056792062c4cd6.jpg"></p>    <p>图3 architecture 1</p>    <p>5年前我们没有这张图,是人肉运维,那时才叫 DevOps( a software engineering culture and practice that aims at unifying software development (Dev) and software operation (Ops) )。为什么呢?因为我们的工程师就是 Ops,没有专门的 Ops 团队。三年前我进去发现很夸张,就一个专职 DBA(Database administration)和一个 Ops。后来发现不行,要招人,完全超出你的想象,招一堆人写业务逻辑。业务逻辑没有办法智能,也没有办法像刘奇他们招三个中国最顶尖的程序员就可以搞定。对业务逻辑是这样的,我们已经抽象了还是不行,业务逻辑 AI 解决不了。后来发现招人不行,做的乱七八糟的,系统也老挂,我也不是吐槽 Pyhton。我们最近也做了大计划,大概会省几亿的人民币,就是 Python 转 Go,因为大部分流量靠 Python 扛的,集群压力也是蛮大的。用 Go 的话(成本)大概除以5。但这个写 Python 的同学很牛,除了 DBA 没干基本上啥都干了。后来拆分出了乱七八糟这些东西,现在看起来蛮漂亮的,花了我们很长时间。</p>    <p>今天讲 IDC(Internet data center)+ Cloud,因为我们自己有 IDC,总不能报废吧?虽然机器三年折旧,但我们每年还会有一些增量补上去,而且我们还有一个很大的运维团队。Cloud 又复杂了。我们基本上把国内四大云都用遍了,腾讯云我们原来是第一大用户,百度云也是第一大用户,阿里云不是第一估计也是前三的,然后还有七牛云,总之四大云把我们都裹在里面。</p>    <h2> </h2>    <h2>Architecture 2</h2>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/09211e9f9aabb6af5645a8aaa6140da8.jpg"></p>    <p>图4 architecture 2</p>    <p>最早我们想做灾备,但灾备有一个有个很大的麻烦,就是真到灾难的时候不敢切换。我们当时做的灾备不顺利,最大的开销不在部署而在测试,因为灾备是没有生产流量的,验证起来很困难。业务逻辑还好,比如多了个接口,少了个应用,从异步变为同步,但也很令人崩溃。这一堆的事情最后让我们暂停了项目,这个项目(灾备)是我发起的,也是我叫停的。这其实是个赌局,包括google、TiDB是不可能保证100%可靠的,总有一定的概率,无非是几个9。</p>    <p>我们的(多活架构)coding & deploy & 测试加起来就三个月,前期准备了9个月。好多团队异地多活很容易,三个月就可以搞定,其实不然。首先,异地多活不是一个技术活,要想清楚业务需不需要。我们是被业务逼得没办法,因为灾备没有搞好,现在觉得灾备也确实不好搞。 所以在偏业务的公司搞技术是一件很麻烦的事情。</p>    <p>讲一下 global zone。我们有两种 transaction,一个是下单,一个是配送。大部分 transaction 都可以在一个机房完成,但还有一些东西是绕不过去的,需要用到 global zong。百度也做了多活,叫“同城多活”,严格意义上那不是多活,“同城”就类似于 global zone。要是仅仅安于北京和上海,其实BGP放哪里都无所谓,但如果要打两百个城市,在一些三四线城市,你根本没有办法。因为我们是 IDC 不是云,云你是无所谓在哪里的。我们的异地多活是被迫的,我很喜欢百度的“同城伪多活”。百度外卖用的百度云在广州有两个机房,延迟大概2ms。只有一个地方有 master ,流量是均分的。如果流量跟 master 的 DB 不在一起,就会通过专线同城穿一下,这就相当于我们的 global zone。</p>    <h2> </h2>    <h2>Architecture 3</h2>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/b4f11ec508408f3d455a90ba057278ce.jpg"></p>    <p>图5 architecture 3</p>    <p>这是典型的南北线,但其实也不是南北的线,是根据流量切分的。</p>    <h2> </h2>    <h2>Architecture 4</h2>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/f41010887ae08f2dc21489288c10df90.png"></p>    <p>图6 architecture 4</p>    <p>我们有4个调度器,非常的头疼。我们讲一下 ZStack,在 Docker 没推之前,基本都是在 ZStack 上,也就是虚拟机,物理机没有特别的调度。我们大概有20%的节点部署了 Docker,有多公司已经100% Docker,但我们现在做不到,有一些现实的困难。Docker 也有一点麻烦,有些集群是没法迁 Docker 的,比如 ElasticSearch 这种有状态的服务。我们现在也开始自研分布式存储系统,从 EMC 挖人来做,但还处于冒烟阶段。</p>    <p>再来说说大数据的 TP( Transaction Processing )和 AP( Analytical Processing )。我们的AP原来基本上都在 YARN 上面。大家可能会诧异,我们现在这样的一个情况,为什么不是 Kubernetse。也是被逼的,开始就没有打算用 Kubernetse,而是用Mesos。很多时候跟你的团队有关,团队在上面已经很长时间了,业务也比较稳定。Kubernetse 太复杂,上手也比较重。现在上 Kubernetse 也是被逼的,因为要用 Google 的东西,我们现在有一个机器学习平台,除了spark,spark也有机器学习。但还有一些同学,特别是用惯 python 的,用惯 tenserflow 的,我们现在都走 elearn(自研AI over Kubernetse)。大家会感觉很诧异,我们居然不是在TP上部署 Kubernetse。我们TP上现在主要是 Mesos 和 ZStack。</p>    <p>Cloud 更麻烦了,现在饿了么这边主要还是阿里云,百度外卖那边主要是百度云。百度云等会讲,也有很头疼的,前两天跟他们聊,也是很痛苦的。我们的团队坚持要用物理机的,原来在腾讯云上面的时候,我们就有自己有物理机,并且挪到了腾讯云的机房。但现在阿里云不能让我们把自己的机器给挪进去的。怎么办呢,其实在今年云栖上已经提到了,我们算是第一批用的。我们要坚持要用物理机,否则 IO 密集的任务根本跑不起来。RDS(Relational Database Service)我们也试过,但只是用在测试。我们所有的程序员和 QA(Quality Assurance)用的环境都是在阿里云上面,是用 RDS。当然还有重要的原因,那就是 RDS 太贵了。我们也会在Cloud上部署二次开发的 Mesos。</p>    <h2> </h2>    <p>Topology & Data 1</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/c099e65559dd9bcc1016d168f46d2fda.jpg"></p>    <p>图7 topology & data 1</p>    <p>大家可以看一下,黄框基本上都是机房,包括 IDC 和 Cloud。最麻烦的就是北京一个,上海一个。在我们上海新机房没有开之前,大数据的 AP 和 TP 是混合部署的,但这个混部其实是隔开的,并不是真正意义上在一个 node 混部。这边是阿里云华东和阿里云华北,腾讯云其实快下完了。另外还有一些专线,也就是两个支付(微信和支付宝)。原来两个支付是不走专线的,后来发现走公网很难忍受的,峰值的时候稍有抖动就受不了,一秒钟可能1万个订单就没了。在支付这个环节丢掉客人是最伤的,一开始APP打不开就认了,最后什么都走完了,最后支付不成功,就很麻烦。我们专线非常多,每条线都是一个环路。现在广州百度那边,百度云不是一个大的 IDC 架构,那边是完整的体系,到上海两个机房要做两条专线,每一条都是环路,也很很复杂。我们内部最头疼的不是 IDC,是各种专线,非常复杂。还有到我们的 office,还要有 POP 点。我也不想搞的那么复杂,把北京的 IDC 废弃不就结了,但是没这么简单。前提是要搞多活,不管是异地还是同城。</p>    <h2> </h2>    <h2>Topology & Data 1</h2>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/784dcc705da79f1dd75f3ac754ca6999.jpg"></p>    <p>图8 topology & data 2</p>    <p>我们现在北京上海两个团队加在一起大概25k个节点。Docker 率只有不到20%,我们的目标是50%~60%,因为有很多是做不了的,尤其是中间件,用 Docker 不划算。大数据这块当时狠了下心,把 TP 的应用全部“干掉”,但现在发现,虽然机房是以大数据为主了,但是AP和TP同城能不能合在一起,好不容易分开现在又要合在一起。现在大数据的机房压力也比较大了,我们业务的增加是 120TB,除了大数据还有我们自己的系统日志、trace 差不多 400TB。每天要处理 3PB,总的存量是 12PB,数据量特别大。</p>    <p>我们现在的系统不能让它出问题,也不能停。昨天也听刘奇讲到,尤其是通用软件的供应商,停一秒钟意味着什么?不管这个客户是秒杀类的还是常规类的业务,肯定受不了。我们还只是为自己的业务提供服务,损失要稍微小一些。但是做公共设施,比如七牛云、TiDB,一旦停顿,所有的用户都找你麻烦,所以我们相对来说压力还算小。我们业务没有办法,逼着我们每天350次发布,现在可能不止了,现在有很多新业务,每天发布好几次。我们大数据非常的烧钱,我们最贵的3个集群:MySQL、Hadoop+Spark 还有 Redis。Redis 还有很大的省钱空间。从经济/效率的角度来看,这个东西放在那儿很浪费。还有大数据的备份,大数据是我们的命脉。网站宕一天我们道歉一下就行了,第二天该来的用户还得来,但大数据一旦出问题,一是数据是隐私,二是数据丢掉或者错乱,会更加麻烦。我们每天做了很多的备份,但后来发现这些备份太冷了,到底划不划算,你不能去赌它,但是成本放那儿太痛苦了。混合云架构是被逼出来的,不是我想搞这些东西的。</p>    <h2> </h2>    <p>Doing & Future(混合云架构)</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/aa84c94b3b02210c32ca836bb3472b84.jpg"></p>    <p>图9 混合云架构</p>    <p>多活的难点主要在异地多活,同城伪多活是比较容易的,也就是 global zone 这种方式,但同城做真正的多活也跟异地差不多,主要是 latency 的问题,你要自己做 DRC(Data Replication Center),包括 MySQL 层面,Zookeeper 层面和 Reids 层面。我们跟 PingCAP 也合作蛮久了,我也问过东旭, 你是不是可以异地机房跨 IDC。这还是一年前,东旭跟我说还没有考虑这个问题,因为没有这样的用户。昨天聊的时候说好像可以支持跨 IDC,而且是北京上海这种35ms的延迟跨度。我们用一个服务,就希望它是跨 IDC 的,主要就是 latency 和一致性,这两个问题很难协调。</p>    <p>还有 Cloud Native,是大势所趋,就像Go语言。冒烟时开始做,太超前了也不行,毕竟要先把业务做起来。但是到小火就比较危险了,我们也曾到小火的时候再去还债,还债还算容易,到小火的时候真的靠人肉上去砸就比较麻烦了。Cloud 肯定会考虑的,混合云虽然听上去很时尚,但是我们步调比较谨慎的。对运维团队也是个挑战,比如 RDS。我们内部数据库也千奇百怪,有 MySQL、MongoDB。你让习惯了敲命令行写脚本的运维变成程序员,我们内部反过来叫 OpsDev,这个难度要远超过 DevOps。我们希望公司所有人都是程序员,但是这个挑战蛮大的。</p>    <p>我们 Serverless 是在线上做了一个系统,但是比较简单。接下来可能会考虑短信推送,移动推送,因为这个只要搭个 Redis,开启就可以直接发送了。对我们来说,Serverless 对复杂业务是走不通的,除非我们全部用 Cloud infrastructure。</p>    <p>Auto scaling 是我们在计划做的,因为多活做了之后才能相对宽松一些,流量想切多少切多少。95%的 transaction 都在同一个 zone 里做完的。不做这件事情就没有办法做阿里云的拓展。阿里云现在可以做 auto scaling,但是成本很高。一般来说云的成本会比 IDC 要高一些,那是不是说做4小时的拉起再拉出(值应对峰值流量)是划算的?我们算了一笔账,发现不一定是这样。如果削峰填谷做的比较有成效的话,就会冲淡 auto scaling 节省的成本。我们和新浪微博不一样,它是不可预知突发事件的,所以只能做 on demand(按需)。虽然我们有很大的波谷差异,但是可以预知的。前两天团队给我一个“炸弹”:我们现在机器利用率很低,我们不是上 Docker 嘛,我们做一件事情——超卖。什么叫超卖?我们原来是一核对一核,现在一核当两核,后来发现还不错,用 Docker 的人感觉没有什么变化。我们继续超卖,一核当三核用,我们按峰值来算的,发现平时的峰值利用率也不是那么高。</p>    <h2> </h2>    <p>Doing & Future(混部尝试)</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/6d0adef1ebcafafe39efd2da8c0cbca2.png"></p>    <p>图10 混部尝试</p>    <p>不管我们要不要做 auto scaling,不管我们业务上要不要削峰填谷,都要做 <strong>混部</strong> 。混部百度走的早一些,他们前几年做了一个系统,目的不是要混部,但是要产生一个好的副作用来实现这样的东西。回到业务本身,混部其实很难的,我跟他们聊的时候,说搜索这种业务是可以采用类似于网格计算的,每个格子自己算,然后汇聚。他们有大量的 swap(数据交换),但你让 spark 来做这些东西,比如 machine learning 和 swap,即使是万兆网卡,也会突然把带宽占满。现在机器学习跟搜索或者爬虫可以分而治之的技术不一样,我们叫分布式,有大量的 swap。我们也在尝试,把能够在每一个节点单独计算,不需要大量 swap 的任务放上去。</p>    <p>混部是为了解决什么问题呢?我们业务的峰值非常高,到波谷的时候这些机器就闲置着,那是不是可以来跑一些 job。这个 job 不是指 TP。TP 也有一些 job,但都耗不了多少 CPU。这是不划算的,不能纯粹玩技术,为了玩而玩,我们要解决的是大量的场景。我们能想到的是 Hadoop、Spark,尤其是现在 machine learning 压力比较大。但是聊下来比较难,第一不能异地,第二同城也很难。还有很头疼的挑战:我们大数据团队用的机型是定制的,他们已经习惯了这种机型模板。我们 TP 的模板非常多,已经从上百种压缩到十几种,但还是量很大的,有 API 的,有业务逻辑的,有 Redis 的。如何把大数据或者 machine learning 的任务适配到到杂七杂八的机型是个问题。</p>    <p>我们这个行业经常有促销活动。活动的时候即使有云,也还是要花钱的。所以活动期间可以把大数据任务冻结,释放机器资源用于大促。大部分任务拖延三四个小时都是可以接收的。两边互相的部,首先解决资源隔离的问题,还有调度器。YARN 是很难调度TP的,Mesos 或者 Kubernetse 调度 AP 也是有麻烦的。</p>    <p>我们在研究的问题是 YARN、Mesos 和 ZStack 怎么适配,现在没有搞定。混部的问题早就存在,但是财务上面给我的压力没有到冒烟,所以放最后一页讲。如果饿了么哪天提供了饿了么云,大家不要惊讶,我们不会去做公有云,但是曾经考虑介于 PaaS(Platform-as-a-Service)和 SaaS(Software-as-a-Service)之间的物流云。我们现在有很多的配送并不来自于饿了么,也帮双11配送。现在也有叫闪送,可以在很短的时间送到,一个人送一个件,但是收费比较高。我看到闪送的人直接骑摩托车送的,一般是电动车。很多时候业务发展起来了,正好也帮我们解决了这样的一些问题。</p>    <h2> </h2>    <h2>Q&A</h2>    <p>提问一: 刚才我听到有一个迁移Docker的打算,我不知道出发点诉求是什么?刚才说成本比较高,这个成本是指人力成本还是时间成本?</p>    <p>张雪峰: 是说利用率。我们这种业务如果说要扩容,虽然有冷备的机器在,但还是比较慢,Docker现在很快。我们这种业务扩容很正常的,压测不可能压到所有的细节,我们分公共和业务研发团队,公共团队主持这个工作,但是业务不可能了解那么细。业务保证大盘不出问题,现在公司业务小问题尽量小,以前可能就是一个新浪微博,现在就是小问题,机器匀出来做一些其他的问题。成本为什么比较高是吗?不是人力成本,是我们的机器比较差,你先活下来,一开始用钱,其实创业很多时候先用钱换时间,你上公有云,为什么呢?因为钱可能贵一些,但是时间换回来了,我们早年也是这样,钱换时间,因为这个时间过了就倒闭了,倒闭还谈什么。</p>    <p>提问二: 刚才听到,您对一些有状态的服务迁到 Docker 里面有一些担心,但是我看到现在 Docker 容器,其实存储的时候有一些插件,不把服务器切到容器上面,细节上面还有什么问题?   </p>    <p>张雪峰: 不是因为插件,是因为存储,如果我们自己可以搞定,一旦有状态的话存储就搞不定。原来最土的一种办法,我们用所谓的企业存储方案,后来发现不行,量太大,图片还容易解决,我们内部的图片小文件还可以,但不是块存储,我们现在也是用钱换能力,我们有单机的,来做这个还可以的,一旦进入容器里面挑战比较大。不是不能玩,说直白一点,不能让这一块有任何的波动。</p>    <p>提问三: 我之前在IBM做过存储和虚拟化适配。你研究的块存储这一块给数据库这样定吗?</p>    <p>张雪峰: 对,它不是对象存储,我们的对象最主要就是图片。以前没有踩过的坑里面能够看懂,排障能力,虽然我们不敢用。我只是请某一个EMC的同学帮我们支持这个工作,我不是用EMC,因为互联网公司很少去买软件,我们会买一些我们搞不定的东西。</p>    <p>提问: 没有考虑过直接买EMC?</p>    <p>张雪峰: 不会。我们这种一秒出来,我给你5分钟先看懂故障在哪儿,如果我们是一个平缓的业务无所谓,大部分都是高峰期出的问题,80%的故障出在高峰期,不是说EMC的产品不是好产品,是我们hold不住。</p>    <p> </p>    <p>来自:http://mp.weixin.qq.com/s/4oEWnE03KkOEZtsUXl99KA</p>    <p> </p>    
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