MicroHECL High-Efficient Root Cause Localization in Large-Scale Microservice Systems

ICSESEIP21 - MicroHECL - MicroHECL High-Efficient Root Cause Localization in Large-Scale Microservice Systems

针对大规模微服务系统的高效根因定位

• 也是一篇复旦彭鑫组的工作

• 总结

  • 作者认为现有方法不行

    • 现有基于图(服务依赖图)的方法，检测不准确，效率低
    • 现有基于trace分析的方法，需要大量计算，做不到

  • 提出一种动态图构建的方法，从可观测异常服务起，根据三种异常，扩展构建异常相关图。对图节点遍历排序，找出相关根因

• 摘要

  • 现有方法对异常检测不准确以及对服务依赖图遍历低效
  • 基于动态构造的服务调用图，分析可能的异常传播链，基于相关性分析对根因进行排序
  • 结合机器学习和统计方法，设计定制模型检测不同类型的服务异常（性能、可靠性、流量）设计剪枝消除异常传播中不相干的服务调用

• Intro

  • 微服务系统特点

    • 动态+复杂

      • 服务有众多实例调用链异步交互

    • 异常沿着调用链传播，最终导致业务问题

  • 过去的工作

    • 基于trace分析：基于跟踪分析的方法需要昂贵的跟踪数据收集和处理，因此不能有效地用于大规模系统。
    • 基于依赖图分析:基于服务依赖图的方法基于服务调用和因果关系(例如，服务位于同一台机器上)构建服务依赖图。这些方法通过遍历服务依赖关系图并通过服务的质量度量(例如，响应时间)检测可能的异常来定位根本原因。这些方法的局限性在于，它们对服务异常的检测不准确，对服务依赖关系图的遍历效率低下，尤其是当系统有许多服务和依赖关系时。

• 背景

  • 三种异常

    • 性能异常：RT-响应时间
    • 可用性异常：EC-error counts
    • 流量异常：QPS-queries per second

• 整体流程

  1. 构建服务调用图

     重点为图结构以及数据如何存储

  2. 异常传播链分析

     分析方法是沿着异常服务调用边缘遍历服务调用图，从初始异常服务开始，沿着可能异常传播方向的相反方向进行。

     用了一个剪枝方法

  3. 候选根因排序

     初始异常：业务异常(订单若干次不成功)

     根因异常：RT, EC, QPS

     使用皮尔逊相关系数计算异常之间的相关性，并排序

• 异常传播链分析(上文第二点)

  • 性能异常、可靠性异常：下游->上游流量异常: 上游->下游

    

  • 流程

    1. 入口点分析，对每种异常分析
    2. 异常节点扩展，上下游检测
    3. 得到候选根因

    

  • 节点异常检测 - 检测节点是否存在异常

    • 性能异常-RT：

      有周期性波动，选择OCSVM(一种支持向量机)

    • 可靠性异常-EC:

      EC可能随着流量变化(流量大就G，流量小又恢复),所以选择随机森林

    • 流量异常

      3-sigma原则

  • 剪枝

    • 两个连续的边在对应的度量中有相似的变化趋势
    • 使用相关系数判断，如果相关系数低于阈值，则新边不被加入