來源：滴滴技術

2020年，機器上線需要在八個服務間反覆橫跳，而且全程手動操作。伴隨滴滴業務規模上雲，彈性雲新增大量物理機，上線操作至少有百次，這時暴露了一個問題：如果按這個速度上線機器，需要大量人力投入到上機器中。因此，彈性雲急需一個平臺來管理宿主的上下線。

從無到有

DevOps，標準先行

在 DevOps 實踐中，標準化是非常重要的一環。彈性雲的所有機器都是圍繞服務樹管理的。由於之前是由人工管理，彈性雲機器在服務樹上的掛載情況非常混亂。因此，為了機器管理更標準，彈性雲首先定義了服務樹節點標準和規範，將宿主機生命週期與服務樹節點進行關聯。具體而言：

• 機器上線：機器由 backup 節點掛載到 kube-node-init 節點初始化，然後掛載到線上 kube-node 節點進行報警關聯；

• 機器維修：線上機器掛載到 maintain 節點進行維修，維修完成掛載 kube-node-init 節點進行上線；

• 機器下線：容器漂移後，線上機器掛載到 pre-offline.backup 節點進行關機退換。 

流程拆解，需求分析

標準定義好後，就是對平臺需求進行分析，我們首先將宿主機上線、下線和維修的流程進行拆解，如下圖所示：  

透過分析拆解後的流程，我們得出機器管理平臺至少需要具備以下功能：

• 整個流程耗時較長且為流式任務，所以任務需要非同步執行。

• 平臺依賴許多第三方服務，需要支援跳過、重試、暫停等功能，以靈活應對下游異常場景。

• 各流程之間有重複的步驟，步驟需要能被自由組合，以提升程式的靈活性。

• 按照 double-check 原則，任務需要以工單形式展現。

架構設計，程式碼開發

在軟體開發中，程式分層是一種常見的軟體架構模式，它可以使軟體系統更模組化、可擴充套件和易於維護。需求明確後就可以進入開發流程，從平臺的產品形態來看，平臺將來的使用流程是：使用者建立工單，審批透過後使用者執行工單，程式感知到執行動作，執行任務，程式實時反饋任務進度，任務異常時通知使用者，使用者介入處理，任務執行完成後，工單結束。因此，平臺可以分成4層：

• 准入層：使用者訪問控制，機器准入控制。

• 控制層：工單控制，工單建立、執行、關閉等。

• 排程層：任務排程、分發。

• 執行層：組合步驟，執行任務，反饋狀態。

組內服務大多由 go 語言開發，所以此次開發也選擇了 go 語言。准入層、控制層可以使用常見的 web 框架，排程層和執行層需要一個非同步任務排程框架。

在 go 語言中，優秀的 web 框架很多，但是排程框架卻少得可憐。在對比了幾個框架後，最終選擇了 star 最多的非同步任務框架 machinery。但是在使用過程中發現，雖然 machinery 支援任務流、任務重試等功能，但是對任務暫停、跳過等功能缺乏支援，需要再封裝一些功能。在經歷了一段時間的嘗試後，我發現讀程式碼比寫程式碼要難上許多，再加上 go 原生對併發和非同步支援比較好，最終決定排程層還是自己實現一個。雖然最終的開發週期有所加長，但是程式的可維護性和可擴充套件性會更好些。就這樣，第一版宿主生命週期管理服務 (mmachine) 在 2 個月後上線了。  

宿主下線，維修

在第一版宿主生命週期管理中只上線了機器上線的功能，基本上實現了機器上線由人工到無人值守的轉變，但是機器的下線，維修還是由人工支援。

由於歷史原因，彈性雲部分服務間透過容器 IP 進行通訊，所以部分容器無法變 IP 漂移，在機器下線時很難把機器上的容器漂空。人工下線時會把可漂容器漂移走，不可漂容器在聯絡業務側進行服務遷移，從經驗來看，人工 push 業務服務遷移都要花費很長時間，如果透過程式來 push，那效果比人工也不會好太多。

那麼一臺機器，要達到什麼狀態，就認為這個機器可以下線且不會對線上業務造成影響呢？於是我們定義了一個新的標準-1、2、10原則。在機器下線時，對於未漂移容器的叢集進行反查：

• 當機器存在副本數小於5且非 running 容器數大於1的叢集，機器不可被下線；

• 當機器存在副本數大於5小於20且非 running 容器數大於2的叢集，機器不可被下線；

• 當機器存在副本數大於20個且非 running 容器數大於總副本數10%的叢集，機器不可被下線。

機器下線時，首先對機器上的容器進行漂移，在正式下線前對機器進行兜底檢查，在不打破1、2、10原則的前提下，彈性雲會對機器進行關機操作。

得益於排程器設計的靈活性，將機器下線和機器上線的步驟整合後就成為了機器維修的流程（下線-報修-上線），而且機器維修需操作的機器比較明確所以自動化程度也相對較高，幾乎不需要人工介入處理，具體策略如下：

• 報修：週一至週五每個機房報修 1 臺機器。

• 上線：每週一、三、五掃描維修完成機器，上線機器。

效率提升

在第一階段彈性雲完成了宿主生命週期管理服務(mmachine)從0到1的建設，機器上線耗時也從天級別縮短到小時級別，但是在服務使用過程中我們發現服務還有很多可最佳化點。

上線流程最佳化

在第一版的機器上線流程中，所有機器都在一個工單中。然而，一臺機器上線失敗將會影響整個工單的進度。例如，如果在上線 100 臺機器時，有1臺機器重灌失敗，那麼其他 99 臺機器必須等失敗機器修復完成才能繼續上線。這嚴重影響了機器上線的效率。實際上，機器上線並沒有相互依賴性，因此可以將上線流程由序列改為並行，以大大縮短單臺機器的上線時間。因此，我們重新設計了上線工單，以減少機器相互影響所帶來的時間消耗。

然而，如果將上線流程改為並行，那麼下游服務也需要支援並行。但在重構過程中，我們發現有兩個關鍵點無法並行處理：

• 機器上線需要進行重灌，而重灌操作必須在所有機器都完成後才能結單。

• 上線依賴部署系統來初始化指令碼，而部署系統不支援單模組的併發操作。

因此，我們與系統部門合作，將每臺機器的重灌狀態暴露出來，並將初始化指令碼由部署系統改為使用 Zeus 執行，解決了下游無法並行處理的問題，並將上線流程升級為每臺宿主對應一個任務流，各個任務流之間相互獨立，經過最佳化後，彈性雲的宿主上線耗時由之前的小時級縮短到分鐘級。

 

備機管理

雖然機器上線的流程得到了極大的縮短，但在真實機器交付的過程中，機器上線只是整個交付過程中的一步。從發現資源不足到機器上到線上的完整流程包括以下幾個步驟："資源不足->申請機器->交付機器->重灌機器->上線->排程容器"。當線上流量突增時，透過這個流程補充機器無異於遠水救近火。然而，從彈性雲的視角來看，交付流程可以簡化為"資源不足->加入資源->排程容器"，只要能提前完成"加入資源"這一步，就能實現分鐘級的資源交付。

透過分析，我們發現系統部門有部分用於日常資源交付的備機。同時，彈性雲的離線叢集計算資源相對緊缺。離線叢集在彈性雲中屬於隔離叢集，而隔離叢集和公共叢集的本質是透過 Kubernetes 的 taint 特性來控制的。如果備機一直執行在離線隔離叢集中，當線上資源不足時，只需移除備機上的 taint，即可將其加入公共叢集，從而實現分鐘級的資源交付。此外，離線容器對穩定性要求不高，因此當備機需要用於非彈性雲業務線交付時也可以快速退回。因此，彈性雲與系統部門合作開發了備機管理模組，具體功能如下：

• 自動上線：當備機交付到彈性雲備機池後，它們會被自動上線到離線資源池。離線服務檢測到有空閒容量自動擴容服務。

• 快速補充：當線上資源不足時，備機管理模組透過修改 taint 將機器轉移到彈性雲的公共資源池中。

• 快速退還：當系統部門需要備機時，可以快速縮容離線服務並將機器退回。

透過這種方式，彈性雲的容量得到了保障，公司的備機池得到了充分利用，備機的利用率也得到了提升。

雲上管理

隨著雲原生在公司的開展，彈性雲機器管理也迎來了新的挑戰。在 IDC 內，物理機的單次上線數量通常不超過幾百臺，而云上的彈性伸縮每天需要擴縮數千臺虛擬機器。IDC 內物理機的上線頻率、數量與雲上存在顯著差異，而且雲上資源用於承載核心鏈路的流量，因此擴容效率也需要更快。隨著雲上機器數量的增加，問題也逐漸暴露出來：

• 全流程服務有 8 個下游服務，而不同的下游服務具有不同的限速策略。

• 機器初始化時間過長，單次初始化耗時超過 5 分鐘。

• 單次上線超過千臺機器時，工單可能會卡死。

為了解決限速的問題，根據不同限速策略全流程做了最大限度地相容。例如：當掛載的機器超過 200 臺時，全流程會將機器按每組 200 臺進行分組掛載，並確保容器的檢查頻率不超過 10 毫秒/臺。

對於耗時問題，利用雲上的映象功能，將需要部署的服務提前打入映象中。這樣在上線虛擬機器時，無需對機器進行初始化，大大縮短了機器上線的時間。然而，這種情況下的機器上線流程與之前完全不同。得益於排程器最初的設計便利性，我們為雲上虛擬機器上線單獨增加了一套任務流，並將上線流程從 23 步精簡到 10 步，大幅縮短了機器上線的時間。

對工單卡死的問題，透過排查發現瓶頸主要出現在 etcd 和 MySQL 上。在排程器設計之初，為了確保步驟執行的連貫性，排程器會持續獲取未關閉的 MySQL 任務並嘗試在 etcd 上獲取鎖。已獲取到鎖的程式執行任務，未獲取到鎖的任務會不斷嘗試獲取。在高併發情況下，這種模式可能導致鎖丟失。因此，針對任務，我們在資料庫中新增了 isRunning 欄位，用於判斷任務是否已在執行。對正在執行的任務，排程器不再獲取任務列表，也不再嘗試搶鎖。此外，我們對資料庫關鍵欄位新增了索引以減少任務查詢耗費的時間。雖然這樣做會損失部分任務執行的連貫性，但卻換來了穩定性的極大提升。透過一系列最佳化措施，雲上虛機的上線效率也提升到了1.5分鐘/千臺，滿足了日常彈性伸縮的需求。

成本最佳化

彈性雲成本主要集中在三部分，即伺服器費用、定價服務費用和人力費用。其中，伺服器費用每個月佔了總成本的大部分。為了降低成本，彈性雲可以採取容器治理和宿主縮容等措施來減少伺服器定價支出，並降低對彈性雲平臺伺服器的投入。彈性雲機器資源可分為三類：線上實際使用資源、線上 buffer 資源和低負載（閒置）資源。透過對這些資源進行最佳化，有效降低了彈性雲機器方面的成本。

機器下線加速

經過之前的最佳化，彈性雲機器的上線耗時已基本符合預期。由於機器下線和各業務的穩定性相關，下線耗時仍處於一個較高的水位。隨著各類成本最佳化專案的開展，彈性雲在2023年預計退還大量機器，但根據以往的經驗來看，完全退還這些機器可能需要約2年時間，這個速度顯然無法滿足需求。機器下線耗時較長的原因主要有兩個：

• 機器下線時需要按機器序列漂移容器，每臺宿主機器漂移容器約需10分鐘，每天最多可漂移50臺機器。

• 彈性雲存在一些容器無法漂移，並且還存在許多無主容器。在機器下線時，這些無主容器沒有人處理，由於不清楚其影響範圍，這些機器也不能輕易關機。

為了提升容器漂移速度，我們對下線流程進行了最佳化。將漂移方式由“按機器序列漂移”改造為“按叢集並行漂移”，在不打破1、2、10原則的前提下儘可能地漂移容器。在確保穩定性的前提下，容器漂移速度由每天50臺提升到了每小時100臺。針對無主容器，我們與 SRE 及各業務線同學合作進行清理，並對長期無人處理的容器制定了下線標準，即：

• 每天向負責人傳送通知，連續三次通知後，對不符合兜底策略的叢集負責人進行拉群通知。

• 在拉群通知後觀察一天，對仍未處理的叢集，關閉對應宿主機並觀察三天。

• 如果在三天內使用者反饋異常，我們將在一小時內對容器進行恢復操作。如果三天後仍然無人反饋，將進行機器退還操作。

透過新的漂移流程和下線標準，可以有效提升彈性雲機器的下線宿主，同時也能確保各最佳化專案的穩定推進。

       

低負載資源治理

彈性雲2022年低負載時間大於10天的機器存在不少，最佳化低負載機器的數量能降低部分彈性雲成本，低負載資源在彈性雲可分為以下兩類：

• 預期內低負載：新機房交付還未投入使用、控制面機器利用率較低等

• 預期外低負載：機器交付忘記上線、測試後忘記退還等原因導致機器處於閒置狀態，部分機器過保、維修後無法上線且未進行置換、退換等。

全流程為此開發了閒置資源管控模組，自動對閒置機器操作人進行通知。指定使用者可對預期內低負載機器進行豁免，而長期未豁免的機器將自動退還。這樣可以最終消化存量的預期外低負載機器並減少新增情況。

總結

在彈性雲的發展過程中，宿主機的生命週期管理是一個重要的問題。最初，機器的上線操作是手動進行的，導致上線速度緩慢。

為了解決這個問題，彈性雲開發了宿主生命週期管理平臺(mmachine)。透過不斷最佳化和改進，mmachine  縮短了機器上線的耗時，提高了效率，並透過定製下線標準、併發漂移等方式，縮短了機器下線週期，在保障穩定性的前提前下，加速退還彈性伸縮、機器置換等專案節省下來的資源。透過自動報修、低負載治理等模組，mmachine  將資源充分利用起來，提升了彈性雲平臺的整體資源利用率，降低了彈性雲伺服器的成本。