华兴证券:混合云原生架构下的 Kitex 实践

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华兴证券是 CloudWeGo 企业用户,使用 Kitex 框架完成混合云部署下的跨机房调用。

企业用户如何搭建针对 kitex 的可观测性系统?如何在 K8s 集群下使用 Kitex ?

华兴证券后端研发工程师,DevOps 负责人张天将从以下 4 个方面介绍 Kitex 在多机房 K8s 集群下的实践经验,包括:

  1. 针对 Kitex 的可观测性系统搭建经验;
  2. 服务压力测试中遇到的问题以及解决方案;
  3. Kitex 的不同连接类型在 K8s 同集群/跨集群调用下的一些问题和解决方案;
  4. 实践中遇到的其他问题以及解决方案。

以下内容来自张天老师的分享。

Kitex 的可观性系统搭建

华兴证券 CloudWeGo-Kitex 使用情况

首先介绍下我们团队的 Kitex 使用情况。去年 6 月 1 日。我们团队成立。Kitex 在 7 月 12 日发布了首个版本,10 天后我们就引入了 Kitex。选择 Kitex 的原因是:我们团队早期成员比较了解 Kitex,为了快速支撑业务迭代和验证,选择最熟悉的框架,不但使用上比较习惯,对性能和功能方面也比较有把握。后来也支撑了我们 APP 的快速上线。大约 4 个月之后就上线了 APP 的第一个版本。

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下图是我们的微服务调用关系图,一共有三十多个微服务,调用链路数超过 70。我们的服务分别部署在两个机房。核心业务比如交易、行情等部署在私有机房。非核心的业务,比如资讯、股票信息等部署在阿里的金融云,这样能够更好地利用金融云已有的基础设施比如 MySQL、Kafka 等,作为初创团队,能够降低整体的运维压力。考虑到性能以及安全方面的因素,两个机房之间专门拉了专线。服务之间存在一些跨机房的依赖。跨机房调用会产生很多问题,后文会详细说明。

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Tracing 选型

服务数多了之后,我们需要一套链路追踪系统来描绘调用链路每个环节的耗时情况。考虑到 Kitex 原生支持 Opentracing,为减少集成成本,我们调研了符合 Opentracing 规范的产品。

排除掉收费的、客户端不支持 Go 之后,就剩阿里云的链路追踪产品和 Uber 公司出品的 Jaeger,考虑到私有机房也要部署,最终选择了 Jaeger。

Kitex 接入 Tracing

选定方案之后,开始对 Kitex 的这个功能进行测试,结果发现当时去年 9 月初的 Kitex 版本并不支持跨服务的 Tracing,原因是调用的时候,没有把 Trace 信息发送给下游,如图所示,这样上下游是两个孤立的 Trace(OpenTracing 规范里称为 Span),于是就无法通过一个 TraceID 去串起整条链路。当时任务比较急,于是我们没有等 Kitex 官方的实现,决定自研。

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为了自研,我们结合 Kitex 的源码,梳理出客户端和服务端的流程。可以看出 Kitex 的上下游都内置了 Tracer 的 Hook。这里我们要解决的问题是,如何把 Span 信息进行跨服务传输?

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经调研,实现透传有三种方案。

第一种是在消息层搞一个 Thrift 协议的拓展,把 Trace 信息塞进去。原因是 Thrift 本身没有 Header 结构,只能进行协议的拓展。好在 Kitex 支持自定义的协议拓展,因此具备可行性,然而开发成本较高,所以没选择这种方案。

第二种是在 IDL 里增加通用参数,在字段里存 Trace 信息。缺点是业务无关的字段要在 IDL 里,对性能有一定的影响。毕竟需要通过 Kitex 的中间件,通过反射来提取。

第三种是利用了 Kitex 提供的传输层透传能力,对业务没有侵入性。最后选择了这一种方案。

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透传方案定了之后,整体的流程就清晰了。首先客户端会在 metaHandler.write 里通过 CTX 获取当前 Span,提取并写入 spanContext 到 TransInfo 中。

然后服务端,在 metaHandler.Read 里读取 spanContext 并创建 ChildOf 关系的 Span,中间件结束时 span.finish(),最后为了防止产生孤立 Trace,New 服务端时不使用 Kitex 提供的 Tracing 的 Option。

这里是因为同一个服务可能分别作为 Kitex 上下游,Tracer 如果共用,需要分别加特殊逻辑,实现上有点复杂。

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Tracing 基础库

为了充分利用 Tracing 的能力,除了 Kitex,我们在基础库中也增加了 Gin、Gorm、Redis、Kafka 等组件的 Tracing。

下面展示实际的一条链路。功能是通过短信验证码进行登录。先是作为 HTTP 服务的 API 入口,然后调用了一个短信的 RPC 服务,RPC 服务里面通过 Redis 来检查验证码。通过之后调用用户服务,里面可能进行一些增加用户的 MySQL 操作。最后把用户登录事件发给 Kafka,然后运营平台进行消费,驱动一些营销活动。可以看出最耗时的部分是关于新增用户的一堆 MySQL 操作。

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对错误的监控

Tracing 一般只关注调用耗时,然而一条链路中可能出现各种错误:

1. Kitex

  • Kitex RPC 返回的 err(Conn Timeout、Read Timeout 等);
  • IDL 里自定义的业务 Code(111: 用户不存在)。

2. HTTP

  • 返回的 HTTP 状态码(404、503);
  • JSON 里的业务 Code(-1: 内部错误)。

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如何对这类错误进行监控?主要有以下三种方案:

  1. 打日志 + 日志监控,然后通过监控组件,这种方案需要解析日志,所以不方便;
  2. 写个中间件上报到自定义指标收集服务,这种方案优点是足够通用,但是需要新增中间件。同时自定义指标更关注具体的业务指标;
  3. 利用 Tracing 的 Tag,这种方案通用且集成成本低。

具体实现如下:

  • Kitex 的 err、以及 HTTP 的状态码,定义为系统码;
  • IDL 里的 Code 以及 HTTP 返回的 JSON 里的 Code,定义成业务码;
  • Tracing 基础库里提取相应的值,设置到 span.tag 里;
  • Jaeger 的 tag-as-field 配置里加上相应的字段(原始的 Tags,为 es 里的 Nested 对象,无法在 Grafana 里使用 Group By)。

监控告警

在增加错误监控的基础上,我们构建了一套监控告警系统体系。

这里重点看一下刚才的链路追踪相关的内容。首先每个业务容器会把指标发送到 Jaeger 服务里。Jaeger 最终把数据落盘到 es 中。然后我们在 Grafana 上配置了一堆看板以及对应的告警规则。

触发报警时,最终会发送到我们自研的 alert-webhook 里。

自研的部分首先进行告警内容的解析,提取服务名等信息,然后根据服务的业务分类,分发到不同的飞书群里,级别高的报警会打加急电话。这里也是用到了飞书的功能。

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Grafana 里我们配置了各类型服务调用耗时、错误码一体化看板,描述了一个服务的方方面面的指标。包括日志监控、错误码监控、QPS 和调用耗时、容器事件监控、容器资源监控等。

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下图展示了飞书告警卡片。包括 RPC 调用超时、系统码错误、业务码错误。

这里我们做了两个简单的工作,一个是带上了 TraceID,方便查询链路情况。另一个是把业务码对应的含义也展示出来,研发收到报警之后就不用再去查表了。

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本章小结

  • 完成了 Tracing 接入 Kitex,实现跨服务传递;
  • 对 Tracing 基础库扩展了其他类型中间件(Gin、Gorm、Redis、Kafka)的支持;
  • 对 Tracing 基础库增加了系统码、错误码实现对错误的监控;
  • 配置了全方位的服务指标看板;
  • 结合 es、Grafana、飞书以及自研告警服务,搭建了针对微服务的监控告警系统。

这样我们就完成了可观测性体系的搭建。

服务压力测试中遇到的问题以及解决方案

完成了监控告警体系之后,我们希望对服务进行压测,来找出性能瓶颈。第二部分介绍一下服务压测中遇到的问题和解决方案。

Kitex v0.0.8:连接超时问题

首先我们发现,QPS=150 左右,Kitex 出现连接建立超时的错误。当时我们检查了下 CPU、网络、内存等均没有达到限制。先是怀疑连接池大小不太够,于是测了下 10 和 1000,如上图所示,结果在报错数目上没有区别。另外观察到的一个现象是,压测期间出现接近 5000 的 Time Wait 状态。

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5000 的限制,是因为达到了 tcp_max_tw_buckets 的设置的值。超过这个值之后,新的处于 Time Wait 状态的连接会被销毁,这样最大值就保持在 5000 了。于是我们尝试进行排查,但没有思路,于是去翻看 Kitex 的 Issue,发现有人遇到相同的问题。

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原来,v0.0.8 版本的 Kitex,在使用域名的方式来新建 Client 的时候,会导致连接池失效。因为把连接放回连接池时,用的 Key 是解析之后的 IP,而 GET 的时候,用的是解析前的域名,这样根本 Get 不到连接,于是不停创建短连接。这样的两个后果是:一方面建立连接比较耗时,另一方面请求执行完毕之后都会关闭掉连接,于是导致了大量的 Time Wait。

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为了进行验证,我把测试服务改成了 IP 访问,然后比较了 IP 访问和域名访问以及不同连接池大小的情况。可以看出 IP 访问(连接池有效),但是连接池比较小的情况,出现减少的 Timeout。连接池 100,Timeout 消失。而中间的域名访问的情况下,出现大量 Timeout。

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Kitex v0.1.3:连接池问题修复

看代码得知在 Kitex v0.1.3 修复了这个问题。

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于是我们打算升级 Kitex 的版本,因为当时已经上了生产环境,在升级基础组件之前,需要进行验证,看一下不同连接池大小状态下的表现。还是域名模式,QPS 为 150 的情况下,随着连接池大小的增加,Timeout 的情况逐渐变少到消失。

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继续进行压测,我们发现 QPS=2000 的时候又出现了报错。结合监控,发现原因是连接建立的时候超过了默认的 50ms。

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我们讨论了几种解决方案:

1. 修改超时配置。然而,交易日的 9:30-9:35 有⼀堆集中交易请求,突发的流量,耗时长了体验不好,可能会影响 APP 收入,我们希望系统性能保持稳定。
2. 进行连接耗时的优化。然而 Kitex 已经使用了 Epoll 来处理创建连接的事件,作为使用方,进一步优化的难度和成本都太大。
3. MaxidleTimeout 参数改成无限大?比如先创建一个足够大的池,然后随着用户请求,池变得越来越大,最终稳定下来。但是每次服务升级之后,这个池就空了,需要慢慢恢复。
4. 进行连接预热。

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其实连接预热就相当于压测结束之后立马趁热再压一次,如图,可以发现 QPS=2000 的情况下,几乎都走了连接池,没有报错。因此,如果服务启动时能够进行连接预热,就可以省下建立连接的时间,使服务的性能保持稳定。

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当时 CloudWeGo 团队针对我们公司建了企业用户交流群,于是我们就向群里的 Kitex 研发提了连接预热的需求。其开发之后提供了连接预热个数的选项。我们也进行了测试。按照 QPS=2000 进行测试,

  • WARM_UP_CONN_NUM=0:大约 1s 报错;
  • WARM_UP_CONN_NUM=100:大约 4s 报错;

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  • WARM_UP_CONN_NUM=1000:大约 4s 报错,但可以看出一开始都无需新建连接;
  • WARM_UP_CONN_NUM=2000:无报错。

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本章小结

  • Kitex v0.0.8:域名模式下存在连接池失效问题,v0.1.3 中修复;
  • Kitex v0.1.3:可进一步通过连接预热功能提高系统性能。

Kitex 的不同连接类型在 K8s 同集群/跨集群调用下的一些问题和解决方案

第三部分我们讨论一下 Kitex 的不同连接类型在 K8s 同集群/跨集群调用下的一些问题和解决方案。

长连接的问题:跨集群调用

首先是长连接跨集群调用下的问题。服务在跨集群调用时,其源 IP: 端口为宿主机的,数量有限,而目的 IP: 端口为下游集群的 LB,一般是固定的。
那么,当长连接池数目比较大(比如数千),且上游较多(各种服务、每个都多副本,加起来可能数十个)的情况下,请求高峰时段可能导致上游宿主机的源端口不够用。同集群内跨机器调用走了 vxlan,因此没有这个问题。

解决方案有两类:

  • 硬件方案:机器;
  • 软件方案:对于下游为 Kitex 服务,改用 Mux 模式(这样少量连接就可以处理大量并发的请求)。下游不是 Kitex 框架,因为 Mux 是私有协议,不支持非 Kitex。此时可考虑增加下游服务的 LB 数量,比如每个 LB 上分配多个端口。

比较起来,改造成 Mux 模式成本最低

连接多路复用的问题:滚动升级

但是多路复用模式,在 K8s 场景下,存在一个滚动升级相关的问题。我们先介绍下 Service 模式,

K8s 的 Service 模式采用了 IPVS 的 Nat 模式(DR 和隧道模式不支持端口映射),链路为:上游容器←→ClusterIP(服务的虚拟 IP)←→下游容器

然后我们看看滚动升级流程:

  1. 新容器启动。
  2. 新容器 Readiness Check 通过,之后做两件事情:
  • 更新 Endpoints 列表:新增新容器,删除旧容器;
  • 发送 sigTerm 到旧容器的 1 号进程。
  1. 由于更新了 Endpoints 列表,Endpoints 列表发生更新事件,立即回调触发规则更新逻辑(syncProxyRules):
  • 添加新容器到 IPVS 的 rs,权重为 1;
  • 如果此时 IPVS 的旧容器的中 ActiveConn + InactiveConn > 0(即已有连接还在),旧容器的权重会改成 0,但不会删除 rs。

经过步骤 3 之后,已有的连接仍然能够正常工作(因为旧容器 rs 未删),但新建的连接会走到新的容器上(因为旧容器权重 =0)。

在 Service 模式下,上游通过一个固定的 IP: 端口来访问下游,当下游滚动升级的时候,上游看到的地址并未变化,即无法感知到滚动升级。于是,下游即使有优雅退出,但上游并不知道下游开始优雅退出了。之后可能的情况是:

  • 下游发现连接繁忙,一直没有主动关闭,导致 K8s 配置的优雅升级时间超时,强制 Kill 进程,连接关闭,上游报错;
  • 下游发现连接空闲,主动关闭,然而客户端在关闭之前恰好拿到了连接(且认为可用),然后发起请求,实际上由于连接关闭,发起请求失败报错。

针对此问题,解决方案如下:

  • 同集群调用:改用 Headless Service 模式(结合 DNSResolver),通过 DNS 列表的增删来感知下游变动;
  • 跨集群调用:借鉴 HTTP2 的 GOAWAY 机制。

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具体可采用如下方式:

  1. 收到 sigTerm 的下游直接告诉上游(通过之前建立的 Conn1),同时下游继续处理发来的请求。
  2. 上游收到关闭信息之后:
  • 新请求通过新建 Conn2 来发;
  • 已有的请求仍然通过 Conn1,且处理完了之后,等下游优雅关闭 Conn1。

这种方式的优点是同集群跨集群均可使用,缺点是需要 Kitex 框架支持。在我们找 Kitex 团队讨论之后,他们也提供了排期支持本需求。

连接多路复用的滚动升级测试:Headless Service模式

在 Kitex 团队开发期间,我们测下 Kitex 已有版本对 Headless Service 模式下的滚动升级功能。测试方案如下:

  • Kitex 版本 v0.1.3;
  • 上下游均为 Mux 模式;
  • 上游的加了个自定义 DNSResolver,刷新时间为 1s,加日志打印解析结果;
  • 下游的退出信号处理,收到 sigTerm 之后特意 Sleep 10s(用来排除这个 Case:服务端发现连接空闲关闭了,但客户端在关闭之前恰好拿到连接,接着认为未关闭,实际上已经关闭,而客户端发起了请求,于是导致报错);
  • QPS=100 恒定压上游,然后触发下游滚动升级。

实测报错如下图:

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时序分析如下:

  • 旧下游收到 sigTerm,开始 Sleep 10s;
  • 上游解析到旧下游的 IP,向旧下游发起请求;
  • DNS 规则更新:旧上游 IP 解析项消失,新下游解析项出现;
  • 上游请求报错;
  • 旧下游sleep完成,开始退出逻辑。

可见报错时旧下游还未执行退出逻辑,排除旧下游主动关闭连接。请求旧下游期间,且此时解析到新容器 IP(移除了旧容器 IP),报错是因为还没到退出逻辑的时候。因此推测,解析条目变化导致了报错。

根据推测,结合代码(Kitex 客户端部分)分析,可能出现以下并发问题:

【协程 1】客户端从 Mux 池里取出 Conn1,即将发起请求(所以没有机会再检查 Conn1 状态了);
【协程 2】DNS 更新,移除了 IP,于是 Clean 方法中关闭了 Conn1;
【协程 1】客户端用 Conn1 发起请求,导致报错 Conn Closed。

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于是我们向 CloudWeGo 提了 Issue,他们很快修复了这个问题。

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连接多路复用的滚动升级测试:Service 模式

同样地,在 Service 模式中,测试方案如下:

  • Kitex 版本使用 Feature 分支:mux-graceful-shutdown;
  • 上下游均为 Mux 模式、服务发现使用 Service 模式;
  • 恒定 QPS=200 压上游,20s 触发下游滚动升级;
  • 另外写个服务打印期间的 IPVS 的日志;
  • 下游的退出信号处理,收到 SigTerm 之后特意 sleep 10s(保证 IPVS 规则已更新)。

测试结果如下:

报错:INFO[0050] "{\"code\":-1,\"message\":\"remote or network error: connclosed\"}"。

时序分析为:

  1. 旧下游收到 sigTerm,开始 sleep 10s。
  2. IPVS 规则变化:
  • 新下游 weight=1,ac=0,inac=0;
  • 旧下游 weight=0,ac=2,inac=0;
  1. 旧下游 sleep 完成,进入最长为 15s(WithExitWaitTime)的优雅退出。
  2. 上游请求报错。
  3. 旧下游打印了最后一条日志。
  4. IPVS 规则变化:
  • 新下游 weight=1,ac=2,inac=0 => ac=2 说明上游新建连接到新容器;
  • 旧下游 weight=0,ac=0,inac=2 => inac=2 表示连接关闭。
  1. IPVS 规则变化:旧下游的规则被移除。

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因此我们得出结论,报错发生在优雅退出期间。最后一条日志时刻大于报错时刻,因此,排除 K8s 的问题,确认 Conn Closed 是由 Kitex 导致的。之后我们和 Kitex 研发团队沟通了分析结果,找到了 Root Cause,是因为假设了新的下游会有一个新的地址(但实际中 Service 模式都是一个地址),导致新请求取到了老请求的连接并进行关闭。对此进行了修复:

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连接多路复用的问题:下游扩容

如果用 Service 模式(上游看到的下游就是体现为⼀个 IP),创建的 TCP 连接会在最开始固定的几个下游 POD 上,之后如果扩容增加 POD,新创建的 POD 就不会路由到了,导致扩容实际上无效。

解决方案如下:

1. 同集群调用:可用 Headless Service 模式,由于 DNS 解析能够得到所有 POD,路由没问题。
2. 跨集群调用:不在同集群内, Headless Service 模式无效,考虑如下方案:

  • 方案1:修改服务发现机制。
    优点:Kitex 无需改动。
    缺点:增加依赖项(服务发现组件)。
  • 方案2:下游先升级,之后上游 Redeploy 一下,让连接分布到下游的各种实例上。
    优点:Kitex 无需改动。
    缺点:上游可能很多,逐个 Redeploy 非常不优雅。
  • 方案3:上游定期把 Mux 给过期掉,然后新建连接。
    优点:彻底解决。
    缺点:需要 Kitex 支持。

本章小结

  • 首先,针对长连接模式分析了跨集群时上游源端口数问题,希望通过多路复用模式解决;
  • 其次,针对多路复用模式 + K8s Headless Service 模式的优雅升级,实测报错,分析定位了原因,Kitex 研发团队及时解决了相应问题;
  • 再次,针对多路复用模式 + K8s Service 模式下的优雅升级提出了方案,Kitex 团队完成了实现,迭代了一轮,测试通过;
  • 最后,针对多路复用模式 + K8s Service 模式下的下游副本扩容时路由不到的问题分析了原因,提出了方案,目前方案待实现。

实践中遇到的其他问题以及解决方案

第四部分我们分析下实践中遇到的其他问题以及解决方案。

RPC Timeout Context Canceled 错误

研发同学发现日志出现 Contexe Canceled 的错误,分析日志发现出现频率低,一天只有几十条,属于偶发报错。

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我们推测是用户手机因为某种原因关闭了进行中的连接所导致,对此进行本地验证。三个部分:首先 Gin 客户端设置了 500ms 超时限制,去请求 Gin 服务端接口;其次,Gin 服务端收到请求之后,转而去调用 Kitex 服务;最后,Kitex 服务端 Sleep 1s 模拟耗时超时,保证 Gin 客户端在请求过程中关闭连接。

实测能够稳定地复现。

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我们梳理了源码逻辑,客户端关闭连接之后,Gin 读取到 EOF,调用 cancelCtx,被 Kitex 客户端的 rpcTimeoutMW 捕获到,于是返回了 err。

那么问题就变成,请求未完成时,连接为何会被关闭?我们按照设备的 ID 去分析日志,发现两类情况:一类是报错对应的请求是该设备短期内的最后一条,于是考虑 APP 被手动关闭;二是报错对应的请求非短期内的最后一条,客户端研发反馈,有些接口例如搜索,上一条请求执行中(未返回),且新的请求来时,会 Close 掉上一次请求的连接。第二种情况比较确定,关于第一种情况,APP 被关闭时,IOS 和 Android 是否会关闭连接?客户端同学没有给出肯定的答复。

于是我们考虑实际测试一下,两端分别写一个测试的应用,持续发起请求,但是不释放连接,此时关闭 APP,分析 TCP 包。实测我们在两端上均看到了 4 次挥手的 Fin 包。所以这个问题得到了确认。

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那么如何进行修复呢?我们采取在 GIN 的中间件上拦截掉 Done 方法的方式。

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上线之后,再没有出现这种情况。

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还有一个问题,我们在测试环境发现,跨集群调用的时候,经常出现连接被重置的问题。生产环境搜日志,无此现象。

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我们分析了环境差异

  • 生产环境是专线直连;
  • 测试环境,因为专线比较昂贵,机房之前通过公网访问,中间有个 NAT 设备。

我们找网络同事咨询,得知 NAT 表项的过期时间是 60s。连接过期时,NAT 设备并不会通知上下游。因此,上游调用的时候,如果 NAT 设备发现表项不存在,会认为是一个失效的连接,就返回了 rst。于是我们的解决方案是 Kitex 上游的 MaxIdleTimeout 改成 30s。实测再未出现报错。

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本章小结

  • Rpc Timeout:Context Canceled 问题分析和解决;
  • Rpc Error:Connection Reset 问题分析和解决。

展望

未来我们计划把 Gin 更换为更高性能(QPS/时延)的 CloudWeGo-Hertz。因为我们 K 线服务的 Response Size 比较大(~202KiB),更换后 QPS 预计可达原先的 5 倍。同时,为回馈开源社区,我们打算贡献 Tracing 基础库的代码到 Kitex-contrib/Tracer-opentracing。欢迎持续关注 CloudWeGo 项目,加入社区一起交流。

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项目地址

GitHub:https://github.com/cloudwego
官网:www.cloudwego.io

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