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美团技术:复杂环境下落地 Service Mesh 的挑战与实践

發(fā)布時間:2025/3/16 编程问答 13 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 美团技术:复杂环境下落地 Service Mesh 的挑战与实践 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

在私有云集群環(huán)境下建設 Service Mesh ,往往需要對現(xiàn)有技術架構做較大范圍的改造,同時會面臨諸如兼容困難、規(guī)模化支撐技術挑戰(zhàn)大、推廣困境多等一系列復雜性問題。本文會系統(tǒng)性地講解在美團在落地 Service Mesh 過程中,我們面臨的一些挑戰(zhàn)及實踐經(jīng)驗,希望能對大家有所啟發(fā)或者幫助。

一、美團服務治理建設進展

1.1 服務治理發(fā)展史

首先講一下 OCTO,此前美團技術團隊博客也分享過很多相關的文章,它是美團標準化的服務治理基礎設施,現(xiàn)應用于美團所有事業(yè)線。OCTO 的治理生態(tài)非常豐富,性能及易用性表現(xiàn)也很優(yōu)異,可整體概括為 3 個特征:

  • 屬于公司級的標準化基礎設施。技術棧高度統(tǒng)一,覆蓋了公司 90% 以上的應用,日均調用量達數(shù)萬億次。

  • 經(jīng)歷過較大規(guī)模的技術考驗。覆蓋數(shù)萬個服務、數(shù)十萬個節(jié)點。

  • 治理能力豐富。協(xié)同周邊治理生態(tài),實現(xiàn)了 SET 化、鏈路級復雜路由、全鏈路壓測、鑒權加密、限流熔斷等治理能力。

  • 回顧美團服務治理體系的發(fā)展史,歷程整體上劃分為四個階段:

  • 第一階段是基礎治理能力統(tǒng)一。實現(xiàn)通信框架及注冊中心的統(tǒng)一,由統(tǒng)一的治理平臺支撐節(jié)點管理、流量管理、監(jiān)控預警等運營能力。

  • 第二階段重點提升性能及易用性。4 核 4GB 環(huán)境下使用 1KB 數(shù)據(jù)進行 echo 測試,QPS 從 2 萬提升至接近 10 萬,99 分位線 1ms;也建設了分布式鏈路追蹤、分階段耗時精細埋點等功能。

  • 第三階段是全方位豐富治理能力。落地了全鏈路壓測平臺、性能診斷優(yōu)化平臺、穩(wěn)定性保障平臺、鑒權加密等一系列平臺,也實現(xiàn)了鏈路級別的流量治理,如全鏈路灰度發(fā)布等。

  • 第四階段是建設了跨地域的容災及擴展能力。在每天數(shù)千萬訂單量級下實現(xiàn)了單元化,也實現(xiàn)了所有 PaaS 層組件及核心存儲系統(tǒng)的打通。

  • 1.2 服務治理體系的困境

    目前,美團已具備了較完善的治理體系,但仍有較多的痛點及挑戰(zhàn)。大的背景是公司業(yè)務蓬勃發(fā)展,業(yè)務愈發(fā)多元化,治理也愈發(fā)精細化,這帶來了較多新的問題:

  • 業(yè)務與中間件強耦合,制約彼此迭代。當中間件引入 Bug,可能成百上千、甚至數(shù)千個業(yè)務需要做配合升級,中間件的新特性也依賴業(yè)務升級后才能使用,成本很高。

  • 中間件版本碎片化嚴重。發(fā)布出去的組件基本托管在業(yè)務側,很難統(tǒng)一進行管控,這也頻繁造成業(yè)務多類的問題。

  • 異構體系融合難。新融入公司的技術體系往往與美團不兼容,治理體系打通的成本很高,難度也很大。此前,美團與大眾點評打通治理,不包含業(yè)務遷移,就歷時 1 年半的時間;近期,摩拜使用的 gRPC 框架也無法與系統(tǒng)進行通信,但打通迫在眉睫。

  • 非 Java 語言治理體系能力弱,多個主流語言無官方 SDK。多元業(yè)務場景下,未來多語言也是個趨勢,比如在機器學習領域,Python 語言不太可能被其他語言完全代替。

  • 二、服務治理體系優(yōu)化的思路與挑戰(zhàn)

    2.1 優(yōu)化思路

    總結來看,OCTO 在服務層實現(xiàn)了統(tǒng)一抽象來支撐業(yè)務發(fā)展,但它并未解決這層架構可以獨立演進的問題。

    1.2節(jié)中問題1與問題2的本質是“耦合”,問題3與問題4的本質是“缺乏標準服務治理運行時”。在理想的架構中,異構語言、異構治理體系可以共用統(tǒng)一的標準治理運行時,僅在業(yè)務使用的 SDK 部分有輕微差異。

    所以,我們整體的優(yōu)化思路分為三步:隔離解耦在隔離出的基礎設施層建設標準化治理運行時標準之上建體系

    上述解決方案所對應的新架構模式下,各業(yè)務進程會附屬一個 Proxy 進程,SDK 發(fā)出以及接收的流量均會被附屬的 Proxy 攔截。像限流、路由等治理功能均由 Proxy 和中心化的控制大腦完成,并由控制面對接所有治理子系統(tǒng)集成。這種模式下 SDK 很輕薄,異構的語言、異構的治理體系就很容易互通,從而實現(xiàn)了物理解耦,業(yè)界將這種模式稱為 Service Mesh(其中 Proxy 被稱為數(shù)據(jù)面、中心化控制大腦被稱為控制面)。

    2.2 復雜性挑戰(zhàn)

    美團在實踐中所面臨的復雜性劃主要包括以下4類:

  • 兼容性:技術改造涉及范圍較大,一方面需要通過保證現(xiàn)有通信方式及平臺使用方式不變,從而來保障業(yè)務研發(fā)效率,另一方面也要解決運行載體多樣性、運維體系兼容等問題。

  • 異構性:第一是多語言互通問題;第二是打通治理體系內的眾多治理子系統(tǒng),像服務鑒權、注冊中心等系統(tǒng)的存儲及發(fā)布訂閱機制都是不同的;第三是快速打通新融入公司的異構治理體系。

  • 大規(guī)模支撐:出于性能方面考慮,開源 Istio 等產品不宜直接應用于大規(guī)模的生產環(huán)境,美團控制面需具備百萬級鏈接下高吞吐、低延遲、高精確的系統(tǒng)能力。

  • 重交易型業(yè)務容錯性低:交易型業(yè)務場景下,業(yè)務對 Service Mesh 的性能、穩(wěn)定性往往持懷疑態(tài)度;美團基礎架構團隊也強調在業(yè)務價值導向下,基于實際業(yè)務價值進行運營推廣,而不是采用從上至下的偏政策性推廣方式。

  • 三、美團落地 Service Mesh 的解決方案

    3.1 整體架構

    美團采用數(shù)據(jù)面基于 Envoy 二次開發(fā)、控制面自研為主、SDK 協(xié)同升級的方案(內部項目名是 OCTO Mesh?)。架構簡介如下:

    • 各語言輕薄的 SDK 與 Proxy 通過 UDS(Unix Domain Socket)交互,主要出發(fā)點是考慮到相比透明流量劫持,UDS 性能與可運維性更好。

    • 控制面與 Proxy 通過雙向流通信,控制面與治理生態(tài)的多個子系統(tǒng)交互,并將計算處理過的治理數(shù)據(jù)及策略數(shù)據(jù)下發(fā)給 Proxy 執(zhí)行,協(xié)同配合完成路由、限流等所有核心治理功能。

    • 控制面內部的 5 個模塊都是自研的獨立服務。

      • Pilot 承載核心治理能力,與 Proxy 直接交互。

      • Dispatcher 負責屏蔽異構子系統(tǒng)差異。

      • 集中式健康檢查管理節(jié)點狀態(tài)。

      • Config Server 管理 Mesh 體系內相關的策略,并將 Pilot 有狀態(tài)的部分盡量遷移出來。

      • 監(jiān)控及巡檢系統(tǒng)負責提升穩(wěn)定性。

    • 自研了的 Meta Server 系統(tǒng)實現(xiàn) Mesh 體系內部的節(jié)點注冊和尋址,通過管理控制面與數(shù)據(jù)面的鏈接關系,也實現(xiàn)了按事業(yè)群隔離、水平擴展等能力。

    3.2 兼容性解決方案

    兼容性的目標及特征用一句話來總結就是:業(yè)務接入無感知。為此,我們做了以下三件事情:

    (1) 與現(xiàn)有基礎設施及治理體系兼容

    • 將 Service Mesh 與 OCTO 深度打通,確保各治理子系統(tǒng)的使用方式都不變。

    • 運行載體方面,同時支持容器、虛擬機、物理機。

    • 打通運維體系,保證服務治理基礎設施處于可管理、可監(jiān)測的狀態(tài)。

    (2) 協(xié)議兼容

    • 服務間調用往往是多對多的關系,一般調用端與服務端無法同時升級,為支持 Mesh 與非 Mesh 的互通,增強后的協(xié)議對業(yè)務完全透明。

    • 與語義相關的所有內容(比如異常等),均在 SDK 與 Proxy 之間達成共識,保證兼容。

    • 無法在控制面及數(shù)據(jù)面中實現(xiàn)的能力,在 SDK 中執(zhí)行并通過上下文傳遞給 Proxy,保障功能完全對齊,當然這種情況應該盡量避免的。

    (3) Mesh 與非 Mesh 模式的無縫切換

    • 基于 UDS 通信必然需要業(yè)務升級一次 SDK 版本,我們在 2020 年初時預先發(fā)布早做部署,確保當前大部分業(yè)務已經(jīng)升級到新版本,但默認仍是不開啟 Mesh 的狀態(tài)。

    • 在可視化平臺上面通過開關操作,幾乎無成本實現(xiàn)從 Mesh 模式與非 Mesh 模式的切換,并具備實時生效的能力。

    3.3 異構性解決方案

    異構性的目標及特征用一句話總結就是:標準化服務治理運行時。具體可拆分為3個子目標:

    • 標準化美團內部 6 種語言的治理體系。

    • 架構層面由控制面統(tǒng)一對接各個治理子系統(tǒng),屏蔽注冊中心、鑒權、限流等系統(tǒng)具體實現(xiàn)機制的異構性。

    • 支持摩拜及未來新融入公司的異構治理體系與公司整體的快速融合。

    針對上述3個子目標,我們所采取的方案如下:

    • 將數(shù)據(jù)面 + 控制面定義為標準化的服務治理運行時,在標準運行時內打通所有治理能力。

    • 建設統(tǒng)一接入中心系統(tǒng) Dispatcher ,并由其對接并屏蔽治理子系統(tǒng)的異構性,從而實現(xiàn)外部系統(tǒng)的差異對 Pilot 透明;下圖中 Dispatcher 與 Pilot 直接交互,Meta Server 的作用是避免廣播降低冗余。

    • 重構或從零建設 SDK,目前使用的 6 種語言 SDK 均已落地并使用。

    • 異構語言、異構體系均使用增強的統(tǒng)一協(xié)議交互,實現(xiàn)互通。

    通過 Service Mesh 實現(xiàn)體系融合的前后對比如下:

    • 引入 Service Mesh 前,單車向公司的流量以及公司向單車的流量,均是由中間的 adaptor 單點服務承接。除穩(wěn)定性有較大隱患外,所有交互邏輯均需要開發(fā)兩份代碼,效率較差。

    • 引入 Service Mesh后,在一套服務治理設施內打通并直接交互,消除了中心 adaptor 帶來的穩(wěn)定性及研發(fā)效率方面的缺陷;此外整個打通在1個月內完成,異構體系融合效率很高。

    通過上述方案,針對異構性方面取得了較好的效果:

    • 標準化 6 種語言治理體系,非 Java 語言的核心治理能力基本對齊 Java;新語言也很容易融入,提供的官方 Python 語言、Golang 語言的通信框架新版本(依托于 OCTO Mesh),開發(fā)成本均控制在1個月左右。

    • 支持異構治理子系統(tǒng)通過統(tǒng)一接入中心快速融入,架構簡潔、擴展性強。

    • 支持異構治理體系快速融合并在單車側落地,異構治理體系打通成本也從 1.5 年降低到 1 個月。

    3.4 規(guī)模化解決方案

    3.4.1 開源 Istio 問題分析

    規(guī)模化的目標及特征用一句話總結是:具備支撐數(shù)萬服務、百萬節(jié)點體量的系統(tǒng)能力,并支持水平擴展。挑戰(zhàn)主要有3個:

    • 美團體量是最流行開源產品 Istio 上限的上千倍。

    • 極高的實時性、準確性要求;配置下發(fā)錯誤或丟失會直接引發(fā)流量異常。

    • 起步較早,業(yè)界參考信息很少。

    經(jīng)過對 Istio 架構進行深入分析,我們發(fā)現(xiàn)核心問題聚焦在以下3個瓶頸點:

    • 每個控制面實例有 ETCD 存儲系統(tǒng)的全部數(shù)據(jù),無法水平擴展。

    • 每個 Proxy 鏈接相當于獨立與 ETCD 交互,而同一個服務的 Proxy 請求內容都相同,獨立交互有大量的 I/O 冗余。當 Proxy 批量發(fā)版或網(wǎng)絡抖動時,瞬時風暴很容易壓垮控制面及 ETCD。

    • 每個節(jié)點都會探活所有其他節(jié)點。10 萬節(jié)點規(guī)模的集群,1 個檢測周期有 100 億次探活,會引發(fā)網(wǎng)絡風暴。

    3.4.2 措施一:橫向數(shù)據(jù)分片

    針對 Istio 控制面各實例承載全集群數(shù)據(jù)的問題,對應的措施是通過橫向邏輯數(shù)據(jù)分片支持擴展性,具體方案設計如下:

    • Proxy 啟動時會去向 Meta Server 系統(tǒng)請求需要連接的 Pilot IP,Meta Server 將相同服務的 Proxy 盡量落到同一個控制面節(jié)點(內部策略更為復雜,還要考慮地域、負載等情況),這樣每個 Pilot 實例按需加載而不必承載所有數(shù)據(jù)。

    • 控制面節(jié)點異常或發(fā)布更新時,其所管理的 Proxy 也會有規(guī)律的遷移,恢復后在一定時間后還會接管其負責的 Proxy,從而實現(xiàn)了會話粘滯,也就實現(xiàn)邏輯上面的數(shù)據(jù)分片。

    通過管理鏈接關系實現(xiàn)了按事業(yè)群隔離、按服務灰度等平臺能力,最關鍵的還是解決了 Mesh 體系水平擴展的問題。

    3.4.3 措施二:縱向分層訂閱

    針對 Istio 獨立管理各 Proxy 鏈接的 I/O 冗余問題,對應的措施是通過分層訂閱減少冗余 I/O。Proxy 不直接與存儲等系統(tǒng)對接,而是在中間經(jīng)過一系列的處理,關鍵點有兩個:

    • 關鍵點 1:基于快照緩存 + 索引的機制來減少 ZK watcher 同步。以注冊中心為例,常規(guī)實現(xiàn)方式下,如果每個 Proxy 關注 100 個節(jié)點,1 萬個節(jié)點就會注冊 100 萬個 watcher,相同服務的 Proxy 所關注內容是相同的,另外不同服務 Proxy 所關注的也有很多交集,其中包含大量的冗余。分層訂閱模式下,Proxy 不與注冊中心直接交互,通過中間的快照緩存與分層,確保每個 Pilot 實例中 ZK 相同路徑的監(jiān)聽最多只用1個 watcher,獲取到 watcher 通知后,Pilot 根據(jù)內部的快照緩存 + 索引向所有關注者分發(fā),大大降低了冗余。

    • 關鍵點 2:治理能力層及會話管理層實現(xiàn)了類似于 I/O 多路復用能力,通過并發(fā)提升吞吐。

    結果方面有效應對了網(wǎng)絡抖動或批量發(fā)版的瞬間風暴壓力,壓測單 Pilot 實例可以承載 6 萬以上的鏈接,時延 TP99 線 < 2.3ms、數(shù)據(jù)零丟失。

    3.4.4 措施三:集中式健康檢測

    針對大規(guī)模集群內指數(shù)級膨脹的節(jié)點間健康監(jiān)測次數(shù),對應的措施是摒棄了 P2P 檢測模式,我們參考并優(yōu)化了 Google 的 Traffic Drector 中心化管理的健康檢測模式。這種模式下檢測次數(shù)大大減少,一個周期內 10 萬節(jié)點集群的檢測次數(shù),從 100 億次下降到 10 萬次。

    此外,當 Pilot 感知到 Proxy 異常時,會立即通知中心化健康檢測系統(tǒng)啟動檢測,而不是等待檢測周期窗口的到來,這可以有效提升業(yè)務調用的成功率。

    3.5 交易型場景困境下的解決方案

    3.5.1 業(yè)務屬性分析

    美團內部業(yè)務線較多,包括外賣、配送、酒店、旅游、單車、團購等,其中絕大多數(shù)業(yè)務都帶有交易屬性,交易鏈路上一個流量異常就可能影響到訂單。業(yè)務系統(tǒng)對新技術領域的探索往往比較慎重,期望在新技術充分驗證后再啟動試點,所以除小語種及亟待與公司打通的單車業(yè)務外,推廣的難度是非常大的。此外,基礎架構部秉承“以客戶為中心”的原則,研發(fā)、運維、測試人員均是我們的“客戶”,所以技術升級會重點從業(yè)務價值入手,并非簡單依靠從上至下的政策推動力。

    所以,我們對外的承諾是:通信足夠快、系統(tǒng)足夠穩(wěn)定、接入足夠平滑高效

    3.5.2 精細化運營體系建設

    針對推廣的困境,我們首先做了兩件事情:

    • 尋找具備強訴求的業(yè)務試點,客觀來說,美團技術棧內這類業(yè)務數(shù)量非常有限。

    • 尋求標桿核心業(yè)務試點,充分驗證后推廣給其他業(yè)務,但效果并不理想,與業(yè)務穩(wěn)定性的訴求并不匹配。

    針對上述困境,我們進行深度思考后建立了一個精細化的運營體系:

    • 服務接入 Mesh 前。基于 SOA 分級將服務劃分為非核心與核心兩類,先針對非核心服務以及所有服務的線下環(huán)境進行重點突破,實現(xiàn)了在廣泛的業(yè)務場景下,全面且充分的驗證系統(tǒng)能力。

    • 服務接入 Mesh 中。運營系統(tǒng)通過校驗 SDK 版本、運行時環(huán)境等信息,自動篩選出滿足條件的服務,業(yè)務同學只需要在平臺上做(1)開啟開關、(2)選擇節(jié)點(3)指定 Mesh 流量比例三個步驟,就完成了到 Mesh 模式的切換,不需代碼改造也不需發(fā)布服務,整個過程基本在 1 分鐘左右完成;此外,通過與 IM 工具深度聯(lián)動,提升了推廣與數(shù)據(jù)運營的效率。

    • 服務接入 Mesh 后。一方面,業(yè)務側包括架構側的運營有詳細的數(shù)據(jù)指標做對比參考;另一方面,運營系統(tǒng)支持預先設置穩(wěn)定性策略并做準實時的檢測,當某個接入服務 Mesh 模式異常時,即時自動切換回非 Mesh 模式。

    運營體系具備 “接入過程無感”、“精細化流量粒度灰度”、“異常自動回滾恢復” 三個核心能力,在運營體系建設后推廣運營較為順利,目前線上接入的 600+ 服務、線下接入的 3500+ 服務中,90% 以上是依托運營平臺接入 Mesh 的。

    3.5.3 通信性能優(yōu)化

    在性能損耗優(yōu)化這個方向,除使用 UDS 規(guī)避網(wǎng)絡棧外,我們也通過增量聚合下發(fā)、序列化優(yōu)化兩個措施減少不必要的解包,提升了通信性能。

    經(jīng)過壓測,去除非核心功能在 2 核 4G 環(huán)境用 1KB 數(shù)據(jù)做 echo 測試,QPS 在 34000 以上,一跳平均延遲 0.207ms,時延TP99 線 0.4ms 左右。

    3.5.4 流量多級保護

    美團落地 Service Mesh 在穩(wěn)定性保障方面建設投入較多,目前尚無 Service Mesh 引發(fā)的故障,具體包含三個方面:

    • 首先做了流量多級保護

      • 一方面,當 Proxy 不可用時,流量會自動 fallback 到非 Mesh 模式;另一方面,支持最精細支持按單節(jié)點的 1/1000 比例灰度。下圖是具體的交互流程,當然,這兩個特性與 Service Mesh 的最終形態(tài)是沖突的,只是作為系統(tǒng)建設初期優(yōu)先保證業(yè)務穩(wěn)定性的過渡性方案,長期來看必然是要去除的(包括美團一些核心服務已經(jīng)完全去除)。

      • 基于 FD 遷移 + SDK 配合協(xié)議交互,實現(xiàn) Proxy 無損熱重啟的能力。

    • 控制面下發(fā)錯誤配置比停發(fā)配置的后果更為嚴重,我們建設了應用層面及系統(tǒng)層面的周期巡檢,從端到端的應用視角驗證正確性,避免或減少因變更引發(fā)的異常。

    • 系統(tǒng)交互方面,通過限流、熔斷對中心化控制面做服務保護;系統(tǒng)內柔性可用,當控制面全部異常時,緩存機制也能協(xié)助 Proxy 在一定時間內可用。

    四、總結

    本文系統(tǒng)性的介紹美團在 Service Mesh 落地進程中面臨的“兼容性”、“異構性”、“規(guī)模化”、“交易屬性業(yè)務容錯性低”這四類復雜性挑戰(zhàn),針對上述挑戰(zhàn),我們也詳細介紹了大規(guī)模私有云集群場景下的優(yōu)化思考及實踐方案。

    基于上述實踐,目前美團線上落地服務數(shù)超過 600,線下服務數(shù)超過 3500+,初步驗證了模式的可行性。短期價值方面,我們支持了摩拜等異構治理體系的快速融合、多語言治理能力的統(tǒng)一;長期價值仍需在實踐中繼續(xù)探索與驗證,但在標準化服務治理運行時并與業(yè)務解耦、中心化管控下更豐富的治理能力輸出兩個方面,是非常值得期待的。

    作者簡介

    繼東、薛晨、業(yè)祥、張昀,均來自美團基礎技術部-基礎架構部。

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    總結

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