構建持續高可用系統的破局之道
2023年的網際網路世界,“草臺班子”、“降本增笑”、“開猿節流”成為大家互相調侃的關鍵詞。苦笑過後,問題還在,事故終要覆盤,未來仍需規劃。從架構角度看,我們應該怎麼去認清高可用的本質,並真正在業務場景中做好高可用,這是本文想跟大家探討的問題。
2023年過去了,但是相信沒多少技術人會特別懷念它。這是不平靜的一年:首先是大大小小的公司各種花式裁員,35歲危機的焦慮在行業蔓延;其次就是各個大公司蘿蔔蹲式的各種 P0/P1 故障,頻繁佔據了熱搜榜單。
雖然事後各個公司公佈的故障原因五花八門,例如有的故障是因為某地域 IDC 冷凍系統故障,有的故障是因為升級工具 bug 導致伺服器被誤下線,有的故障是因為 K8s 版本升級導致容器全部當機……等等。但是這樣的解釋很難讓人信服為什麼2023年會成為多事之秋的一年,畢竟機房故障、各種升級操作等以前也都存在,並不是2023年獨有的。
那到底是什麼原因導致各個大公司頻繁的線上故障呢?
突然之間,“降本增笑”成了大家的共識:因為公司裁掉了經驗豐富的35歲以上的一二線老員工,留下來的技術人員有的是年輕的,有的是便宜的,有的是新招的。雖然可能降了成本,但是很多系統踩坑經驗和隱含陷阱都隨著老員工的離去而丟失,系統容易出問題也就不奇怪了,而一旦出問題又沒有經驗豐富的老員工能夠快速處理,問題影響變得更大,持續時間變得更長,之前各種技術大會上 PPT 寫的天花亂墜的異地多活、高可用等高大上的方案,也都形同虛設,成了全網吃瓜群眾的笑料。
這個解釋確實有一定道理,但是不是不降本就不會增笑呢?
其實遠沒有那麼簡單,今天我們就來聊聊構建持續高可用系統背後的困境和挑戰。
一、高可用的達摩克利斯之劍
首先,思考一個終極的類哲學問題:我們能否構建出永不出問題的系統,或者退一步講,能否構建出不出大問題的系統?
很遺憾,答案是“不能”,因為有兩條定律成了高可用系統上面懸著的達摩克利斯之劍。
第一條定律是“熵增定律”: 在一個孤立的系統裡,如果沒有外力做功,其總混亂度會不斷地增大,最後達到一個無序的狀態。
“熵增定律”本來是描述物理學方面的系統的,但是類社會的各種系統也是完全符合“熵增定律”的,無論是我們所處的公司,還是我們開發的各種軟體系統,都會遵循“熵增定律”。
對於軟體系統來說,“熵增”是無處不在的。例如:
為了完成某個領導年度 KPI,原本需要6個月的專案,被壓縮到2個月,程式碼加班加點才能寫完,怎麼方便怎麼來,埋下大量的隱患和暗坑;
產品經理為了績效堆需求數量,做了大量無用又彆扭的需求,程式碼經手了一茬又一茬的人,被改得複雜又看不懂,新需求都是另起一個if重新寫,系統慢慢成了“程式碼屎山”;
為了在市場競爭中先對手一步,技術團隊被當成生產隊的驢一樣驅趕做各種新需求,技術債越來越多,但只要不到崩潰那一天,是不可能有機會停下來清理技術債的;
好不容易花大力氣做完了重構,後面新來的人不熟悉,又是按照自己的理解來到處改,團隊又沒有 code review 機制(程式碼都寫不完,誰還有時間和精力去 code review),重構的模型和約定慢慢又被腐化了;
技術不斷在發展,各種新技術層出不窮。技術團隊不管是為了自己的績效也好,是為了業務的發展也好,最終都會大機率選擇不斷嘗試和引入新技術。雖然確實能享受新技術的一些好處,但也帶來了複雜度和風險的增加。
這些問題有破解方法嗎?看起來都可以破解,“只要……” 就行了,但實際落地會發現,一個都破解不了,因為有人的地方就有江湖,而技術團隊在這些場景中,基本都是最弱勢、最沒有話語權的。
第二條定律是“墨菲定律”:任何可能出錯的事情最終都會出錯。
好吧,假設我們的老闆真的懂技術願意給技術團隊償還技術債,假設我們的 leader 真的時刻關注系統質量,假設我們的產品也都像微信張小龍一樣儘量剋制,是不是就意味著我們的系統就不會出大問題了呢?
很不幸的是也做不到,墨菲定律告訴我們只要你的系統還在執行,就總有可能出錯的。例如:
機房空調可能會損壞,伺服器可能起火,網路可能被挖掘機挖斷,網線可能被老鼠啃破,海底光纜可能被船拉斷;
你用的 MySQL 一定會有 bug,K8s 也一定會有 bug,Nginx 也一定會有 bug……等等;
你的系統程式碼也一定有 bug,只是你現在不知道 bug 在那裡而已。
有的人可能會說,我們做了異地多活架構啊,出故障後切換就可以了。但實際上異地多活本身可能就有問題,異地多活相關的輔助系統在真正需要切換的時候也可能用不上。
基於上述分析,我們可以看到,構建永不出問題的系統是不可能的,如果你的老闆看到出了問題就說技術團隊不行,那麼我建議你可以嘗試給他科普一下“熵增定律”和“墨菲定律”)
當然,我們也不能拿“熵增定律”和“墨菲定律”來作為躺平的藉口。雖然無法構建永不出問題的系統,但也不能讓系統天天出問題,所以我們還是需要考慮如何去構建持續高可用的系統。
二、構建持續高可用系統的困境
但是在實際落地高可用建設的時候,會遇到第二個挑戰:神醫悖論。
“神醫悖論”是我從扁鵲回答魏文侯的問題裡面概括的一個名詞。原文大意是魏文侯問扁鵲三兄弟中誰的醫術最高明。扁鵲回答說:“長兄最善,中兄次之,扁鵲最為下。”扁鵲醫術精湛,神醫名聲遠播,為什麼扁鵲卻認為大哥二哥比他強呢?
扁鵲解釋說:大哥治病於病發之前,一般人不知道他事先除去了病因,故而他的名氣無法傳出去;二哥治病於病情初發之時,一般人以為他只能治輕微小病,故而他的名氣只及本鄉里;而扁鵲治病於病情嚴重之時,所以他們認為扁鵲的醫術最高明。
我們在建設高可用系統的時候,一樣會遇到“神醫悖論”。不管公司是有專門的 SRE 團隊,還是各個團隊的直接負責系統高可用;也不管公司是為了可用性做了很多基礎系統,還是各個團隊靠人力來保障可用性,都會面臨這個問題:你怎麼證明你的可用性做得好?你的可用性投入是有很大價值的?
假設1年沒出問題,能說明是你的可用性工作做得好嗎?
很難,因為大機率可能是你運氣好。所以也許有時候去廟裡燒點香,也能達到這個效果。某網際網路大廠以前準備雙十一的時候,很多團隊都會事先去靈隱寺拜一拜的,據說確實拜了和不拜有差別。
假設今年出了一個 P0 問題,就能說明你可用性工作做得不好嗎?
也不一定,因為也可能是你運氣不好。即便都是 P0 問題,如果沒有你做的這些可用性工作,時間可能從1小時變成6小時,損失可能從1000萬變成8000萬,而你做的可用性工作,投入才100萬。
你兢兢業業地像扁鵲的大哥一樣,做了很多事情把各種問題都消滅在萌芽狀態,全年下來沒有發生任何 P0/P1/P2 故障。年底彙報的時候回過頭來一看,全是一些看起來雞毛蒜皮的事情,你怎麼彙報才能拿到績效?
相反,隔壁團隊雖然上半年出了一次 P0 故障,但是換了一個 leader 後,新 leader 大刀闊斧重構架構,搞多活建設,年底彙報 PPT 都寫了50頁,績效不是 S 就是 A。你難道跟老闆說“我是扁鵲大哥,他只是扁鵲而已”?
從技術的角度來說,構建持續高可用的系統實際上就是要和扁鵲的大哥一樣,要花費很大的時間和精力來做各種瑣碎的事情,將問題消滅在萌芽狀態。雖然不能徹底消滅所有問題,但是可以大幅度減少發生大問題的機率。
例如:單元測試、code review,資料庫設計規範、監控系統、應急系統、架構評審、方案評審、系統重構、全鏈路測試、混沌測試、故障定期演練、灰度釋出……等,這些事情散落在各個團隊,專案的各個階段,但是都和高可用有一定關係,對持續高可用有一定的作用。
但是從人的角度來說,要想透過高可用建設拿到好的績效,卻需要和扁鵲一樣。只有等到系統已經被證明不行了,系統故障影響太大了,老闆或者領導才會突然發現可用性的價值,才會給予技術團隊時間、人力、資金來做高可用建設。
例如:微服務演進、彈性架構、同城雙活、異地多活、多雲建設、混合雲演進……等,一看這些技術名詞就能看出來高大上,規劃這樣的專案,技術團隊幹起來都特別有勁,年底彙報寫 PPT 都能寫出花來。
從老闆的角度來講,一樣也面臨神醫悖論帶來的挑戰。假設老闆心甘情願每年投入1000萬給某個團隊來做高可用,最後年底一看1000萬下去,就做了一堆瑣碎的事情,心裡肯定也會有疑惑:你們這幫小子,拿了我1000萬,弄了一個幾十人的團隊,一年到頭就幹這點事?
如果老闆願意投錢的時候都會有這種困境,那麼當老闆開始“降本增效,開猿節流”的時候,更加會毫不意外地優先裁掉做可用性建設的團隊和人員,而往往在團隊裡面負責這部分工作的員工,都是經驗豐富但成本也高的老員工。
於是乎,“降本增笑”幾乎成了不可避免的結局。
三、破局之道?
綜合上述的分析來看:結果的不確定性,價值難以準確衡量,工作不容易被看見等因素,讓實踐中的高可用工作都變成了運動式高可用攻堅專案。
簡單來說就是陷入了一個無解迴圈:前人積累太多技術債,系統磕磕碰碰逐漸越來越不穩定,但是沒有人願意花太多時間去整體解決,只希望保證擊鼓傳花的雷不要在自己手裡爆炸即可。
等到哪一天某個倒黴蛋運氣不好,系統終於發生了“史詩級”的故障,成功讓公司上了熱搜;此時老闆或者大領導們終於頓悟:如果系統再來一次類似的事故,業務或者自己可能就要吃不了兜著走了。
於是公司或者大領導開始了運動式的高可用攻堅專案:先找一個原來的倒黴蛋背鍋,讓他走人或者降級;然後找一個新的幸運兒來負責高可用的“徹底最佳化”。幸運兒來了之後肯定不會走扁鵲大哥的路線,而是直接整高大上的專案:重構、雙活、多活、多雲、混合雲等。
基本上這樣的專案建設可以做1年,徹底完善可能需要2年。做完後系統整體的高可用能力確實能上一個新的臺階,畢竟那麼多問題都明擺著,光解決這些問題就能夠很大提升系統質量,更何況還做很多高可用的架構、基礎設施等,肯定能夠大幅提升系統的高可用能力。
於是新的幸運兒大機率會升職加薪,走向新的職業巔峰,老闆或者大領導們也終於放心了。
但是系統正是從這時候開始又慢慢地進入了新的一輪迴圈:繼續拼命趕專案忽視質量;繼續堆各種雜亂的需求;原來做高可用相關的人員逐漸縮減,調崗到其它業務開發團隊……就這樣又慢慢地逐漸退化,直到新一輪的運動式高可用攻堅專案來臨。
有什麼有效的破局之道打破這個迴圈嗎?坦白的說:幾乎沒有。
絕大部分人能做的就是期望自己不要成為這個迴圈中的倒黴蛋,或者自己能夠成為這個迴圈中的幸運兒。
如果說一定要打破這個迴圈,其實關鍵不在技術團隊身上,而是取決於老闆和大領導們。
當然,並不是要老闆和大領導們自己買一本《SRE 谷歌運維揭秘》的書籍自己去學習如何做高可用建設,關鍵在於轉變對持續構建高可用系統的認知,然後鼓勵技術團隊持續在高可用方面進行一定的投入。
首先,意識到系統和人類似,高可用的系統需要持續建設。
健康的系統和健康的身體都是要持續投入的,而不是靠一段時間內突擊運動和打興奮劑。在日常的工作中,給技術團隊留出一定的時間和精力來做一些高可用方面相關的工作,即便這些工作看起來在當時都沒有明顯的作用。
其次,不要那麼功利化。在高可用方面保持一定的人員和投入,即便看起來這些都是“成本壓力”。
就像人鍛鍊一樣,很難說今天跑了 5KM,身體就一定變好了,甚至有可能今天跑了 5KM,過兩天還會感冒發燒。但長期來看,堅持鍛鍊的人身體大機率會比不鍛鍊的人要好很多。
因此,公司和組織可以安排一些人員來專門負責高可用方面的一些工作,保證高可用相關的一些系統、工具、規範有人去推動落地。就算這些人沒事找事,那他們也是在尋找系統中的一些隱患和不足,或者嘗試對系統進行最佳化和加固。
第三,堅持定期給系統體檢和保養。
就像人需要定期體檢,車子需要定期保養一樣,系統也需要定期的檢查和保養。千萬別不出事就萬事大吉,出了事就莫名驚詫!
可以每年給系統進行一次小的覆盤和盤點,每兩年給系統進行一次全面的檢查和最佳化,大機率就可以避免一些災難級的故障發生。
即便運氣不好發生了嚴重事故,也可以大大減少故障的影響時間。要知道一個2小時的 P0 故障和一個12小時的 P0 故障,雖然等級都是一樣,但是影響和破壞力是天差地別。
總而言之,構建持續高可用系統的破局之道,其實在於公司和組織的技術文化上,而非技術手段。
來自 “ dbaplus ”, 原文作者:dbaplus;原文連結:https://mp.weixin.qq.com/s/ybD41eGzsgPqgYUPzbdmnQ,如有侵權,請聯絡管理員刪除。
相關文章
- 降本增笑P0事故頻發,構建持續高可用系統的破局之道
- OpenStack的高可用系統構建(1)
- OpenStack的高可用系統構建(2)
- 構建高併發&高可用&安全的IT系統-高併發部分
- 華為雲FunctionGraph構建高可用系統的實踐Function
- Activemq構建高併發、高可用的大規模訊息系統MQ
- 使用 Subversion、Hudson 和 Eclipse 構建持續整合系統Eclipse
- 【轉】如何建設高可用系統
- 如何構建更好的複雜系統?容器、微服務和持續交付微服務
- 構建ORACLE高可用環境Oracle
- 直播| Python Web開發者的破局之道PythonWeb
- WebSphere 反向投資者: 高可用性(重申)與持續可用性Web
- 能源企業如何構建網路安全體系?8月18日實戰專家線上分享破局之道
- 談談高可用系統的運維設施建設運維
- 用 Hystrix 構建高可用服務架構架構
- 搭建高併發、高可用的系統
- 構建高併發高可用的電商平臺架構實踐架構
- 敏捷史話(八):敏捷的破局之道——Martin Fowler敏捷
- 持續整合之hudson的構建任務排程
- Docker結合Jenkins的持續構建實踐DockerJenkins
- 持續可用與CAP理論 - 一個資料庫系統開發者的觀點資料庫
- 主機系統高可用
- 勒索軟體破局之道,解讀零信任架構的三大優勢架構
- 關於系統高可用的思考
- 淺析中國軟體行業破局之道行業
- 程式設計師持續學習之道程式設計師
- 構建MHA實現MySQL高可用叢集架構MySql架構
- Mysql+Corosync+Pacemaker+DRBD構建高可用MMySqlROS
- 利用keepalived構建高可用MySQL-HAMySql
- 《前端運維》四、Jenkins--持續構建前端運維Jenkins
- ick:一個持續整合系統
- 作業系統PPT(持續更新)作業系統
- 金融級系統海量流量下高可用架構的道與術架構
- gitlab和jenkins做持續整合構建教程GitlabJenkins
- 通過Sonar 初步構建程式碼持續審查
- 【陳吉平】《構建oracle高可用環境》前言Oracle
- 我是如何構建一個持續發展的專案
- 前端佈局總結(持續更新)前端