同程旅行基于 RocketMQ 高可用架构实践

冷不防 2022-10-11 14:54 246阅读 0赞

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# 背景介绍 #

## 为何选择 RocketMQ ##

我们在几年前决定引入 MQ 时，市场上已经有不少成熟的解决方案，比如 RabbitMQ , ActiveMQ，NSQ，Kafka 等。考虑到稳定性、维护成本、公司技术栈等因素，我们选择了 RocketMQ ：

*  纯 Java 开发，无依赖，使用简单，出现问题能 hold ；
 *  经过阿里双十一考验，性能、稳定性可以保障；
 *  功能实用，发送端：同步、异步、单边、延时发送；消费端：消息重置，重试队列，死信队列；
 *  社区活跃，出问题能及时沟通解决。

## 使用情况 ##

*  主要用于削峰、解耦、异步处理；
 *  已在火车票、机票、酒店等核心业务广泛使用，扛住巨大的微信入口流量；
 *  在支付、订单、出票、数据同步等核心流程广泛使用；
 *  每天 1000+ 亿条消息周转。

下图是 MQ 接入框架图

由于公司技术栈原因，client sdk 我们提供了 java sdk ；对于其他语言，收敛到 http proxy ，屏蔽语言细节，节约维护成本。按照各大业务线，对后端存储节点进行了隔离，相互不影响。

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# MQ 双中心改造 #

之前单机房出现过网络故障，对业务影响较大。为保障业务高可用，同城双中心改造提上了日程。

## 为何做双中心 ##

*  单机房故障业务可用；
 *  保证数据可靠：若所有数据都在一个机房，一旦机房故障，数据有丢失风险；
 *  横向扩容：单机房容量有限，多机房可分担流量。

## 双中心方案 ##

做双中心之前，对同城双中心方案作了些调研，主要有冷（热）备份、双活两种。（当时社区 Dledger 版本还没出现，Dledger 版本完全可做为双中心的一种可选方案。）

1）同城冷（热）备份

两个独立的 MQ 集群, 用户流量写到一个主集群，数据实时同步到备用集群，社区有成熟的 RocketMQ Replicator 方案，需要定期同步元数据，比如主题，消费组，消费进度等。  
  
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2）同城双活

两个独立 MQ 集群，用户流量写到各自机房的 MQ 集群，数据相互不同步。

平时业务写入各自机房的 MQ 集群，若一个机房挂了，可以将用户请求流量全部切到另一个机房，消息也会生产到另一个机房。

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对于双活方案，需要解决 MQ 集群域名。

1）若两个集群用一个域名，域名可以动态解析到各自机房。此方式要求生产、消费必须在同一个机房。假如生产在 idc1 ，消费在 idc2 ，这样生产、消费各自连接一个集群，没法消费数据。

2）若一个集群一个域名，业务方改动较大，我们之前对外服务的集群是单中心部署的，业务方已经大量接入，此方案推广较困难。

为尽可能减少业务方改动，域名只能继续使用之前的域名，最终我们采用一个 Global MQ 集群，跨双机房，无论业务是单中心部署还是双中心部署都不影响；而且只要升级客户端即可，无需改动任何代码。

## 双中心诉求 ##

*  就近原则：生产者在 A 机房，生产的消息存于 A 机房 broker ； 消费者在 A 机房，消费的消息来自 A 机房 broker 。
 *  单机房故障：生产正常，消息不丢。
 *  broker 主节点故障：自动选主。

## 就近原则 ##

简单说，就是确定两件事：

*  节点（客户端节点，服务端节点）如何判断自己在哪个 idc；
 *  客户端节点如何判断服务端节点在哪个 idc。

**如何判断自己在哪个 idc?**  
****

1.  ip 查询  
    节点启动时可以获取自身 ip ，通过公司内部的组件查询所在的机房。

2）环境感知  
需要与运维同学一起配合，在节点装机时，将自身的一些元数据，比如机房信息等写入本地配置文件，启动时直接读写配置文件即可。

我们采用了第二个方案，无组件依赖，配置文件中 logicIdcUK 的值为机房标志。  
  
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**客户端节点如何识别在同一个机房的服务端节点？**  
****

客户端节点可以拿到服务端节点的 ip 以及 broker 名称的，因此：

*  ip 查询：通过公司内部组件查询 ip 所在机房信息；
 *  broker 名称增加机房信息：在配置文件中，将机房信息添加到 broker 名称上；
 *  协议层增加机房标识：服务端节点向元数据系统注册时，将自身的机房信息一起注册。

相对于前两者，实现起来略复杂，改动了协议层， 我们采用了第二种与第三种结合的方式。

## 就近生产 ##

基于上述分析，就近生产思路很清晰，默认优先本机房就近生产；

若本机房的服务节点不可用，可以尝试扩机房生产，业务可以根据实际需要具体配置。

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## 就近消费 ##

优先本机房消费，默认情况下又要保证所有消息能被消费。

队列分配算法采用按机房分配队列

*  每个机房消息平均分给此机房消费端；
 *  此机房没消费端，平分给其他机房消费端。

伪代码如下：

Map<String, Set> mqs = classifyMQByIdc(mqAll);
    Map<String, Set> cids = classifyCidByIdc(cidAll);
    Set<> result = new HashSet<>;
    for(element in mqs){ 
                         result.add(allocateMQAveragely(element, cids, cid)); //cid为当前客户端
    }

消费场景主要是消费端单边部署与双边部署。

单边部署时，消费端默认会拉取每个机房的所有消息。  
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双边部署时，消费端只会消费自己所在机房的消息，要注意每个机房的实际生产量与消费端的数量，防止出现某一个机房消费端过少。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FsaXN5c3RlbXNvZnR3YXJl_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]

## 单机房故障 ##

*  每组 broker 配置

一主两从，一主一从在一机房，一从在另一机房；某一从同步完消息，消息即发送成功。

*  单机房故障

消息生产跨机房；未消费消息在另一机房继续被消费。

## 故障切主 ##

在某一组 broker 主节点出现故障时，为保障整个集群的可用性，需要在 slave 中选主并切换。要做到这一点，首先得有个broker 主故障的仲裁系统，即 nameserver（以下简称 ns ）元数据系统（类似于 redis 中的哨兵）。

ns 元数据系统中的节点位于三个机房（有一个第三方的云机房，在云上部署 ns 节点，元数据量不大，延时可以接受），三个机房的 ns 节点通过 raft 协议选一个leader，broker 节点会将元数据同步给 leader, leader 在将元数据同步给 follower 。

客户端节点获取元数据时, 从 leader，follower 中均可读取数据。  
  
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### 切主流程 ###

****

*  若 nameserver leader 监控到 broker 主节点异常, 并要求其他 follower 确认；半数 follower 认为 broker 节点异常，则 leader 通知在 broker 从节点中选主，同步进度大的从节点选为主;
 *  新选举的 broker 主节点执行切换动作并注册到元数据系统；
 *  生产端无法向旧 broker 主节点发送消息。

流程图如下

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**切中心演练**  
****

用户请求负载到双中心，下面的操作先将流量切到二中心—回归双中心—切到一中心。确保每个中心均可承担全量用户请求。

先将用户流量全部切到二中心

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流量回归双中心，并切到一中心  
  
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**回顾**

*  全局 Global 集群
 *  就近原则
 *  一主二从，写过半消息即及写入成功
 *  元数据系统 raft 选主
 *  broker 主节点故障，自动选主

# MQ 平台治理 #

即使系统高性能、高可用，倘若随便使用或使用不规范，也会带来各种各样的问题，增加了不必要的维护成本，因此必要的治理手段不可或缺。

## 目的 ##

让系统更稳定

*  及时告警
 *  快速定位、止损

## 治理哪些方面 ##

**主题/消费组治理**  
****

*  申请使用

生产环境 MQ 集群，我们关闭了自动创建主题与消费组，使用前需要先申请并记录主题与消费组的项目标识与使用人。一旦出现问题，我们能够立即找到主题与消费组的负责人，了解相关情况。若存在测试，灰度，生产等多套环境，可以一次申请多个集群同时生效的方式，避免逐个集群申请的麻烦。

*  生产速度

为避免业务疏忽发送大量无用的消息，有必要在服务端对主题生产速度进行流控，避免这个主题挤占其他主题的处理资源。

*  消息积压

对消息堆积敏感的消费组，使用方可设置消息堆积数量的阈值以及报警方式，超过这个阈值，立即通知使用方；亦可设置消息堆积时间的阈值，超过一段时间没被消费，立即通知使用方。

*  消费节点掉线

消费节点下线或一段时间无响应，需要通知给使用方。

**客户端治理**  
****

*  发送、消费耗时检测

监控发送/消费一条消息的耗时，检测出性能过低的应用，通知使用方着手改造以提升性能；同时监控消息体大小，对消息体大小平均超过 10 KB 的项目，推动项目启用压缩或消息重构，将消息体控制在 10 KB 以内。

*  消息链路追踪

一条消息由哪个 ip 、在哪个时间点发送，又由哪些 ip 、在哪个时间点消费，再加上服务端统计的消息接收、消息推送的信息，构成了一条简单的消息链路追踪，将消息的生命周期串联起来，使用方可通过查询msgId或事先设置的 key 查看消息、排查问题。

*  过低或有隐患版本检测

随着功能的不断迭代，sdk 版本也会升级并可能引入风险。定时上报 sdk 版本，推动使用方升级有问题或过低的版本。

**服务端治理**  
****

*  集群健康巡检

如何判断一个集群是健康的？定时检测集群中节点数量、集群写入 tps 、消费 tps ，并模拟用户生产、消费消息。

*  集群性能巡检

性能指标最终反映在处理消息生产与消费的时间上。服务端统计处理每个生产、消费请求的时间，一个统计周期内，若存在一定比例的消息处理时间过长，则认为这个节点性能有问题；引起性能问题的原因主要是系统物理瓶颈，比如磁盘 io util 使用率过高，cpu load 高等，这些硬件指标通过夜鹰监控系统自动报警。

*  集群高可用

高可用主要针对 broker 中 master 节点由于软硬件故障无法正常工作，slave 节点自动被切换为 master ，适合消息顺序、集群完整性有要求的场景。

**部分后台操作展示**

主题与消费组申请

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生产，消费，堆积实时统计

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集群监控![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FsaXN5c3RlbXNvZnR3YXJl_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 14]

**踩过的坑**  
****

社区对 MQ 系统经历了长时间的改进与沉淀，我们在使用过程中也到过一些问题，要求我们能从深入了解源码，做到出现问题心不慌，快速止损。

*  新老消费端并存时，我们实现的队列分配算法不兼容，做到兼容即可；
 *  主题、消费组数量多，注册耗时过长，内存 oom ，通过压缩缩短注册时间，社区已修复；
 *  topic 长度判断不一致，导致重启丢消息，社区已修复；
 *  centos 6.6 版本中，broker 进程假死，升级 os 版本即可。

### **MQ 未来展望** ###

目前消息保留时间较短，不方便对问题排查以及数据预测，我们接下来将对历史消息进行归档以及基于此的数据预测。

*  历史数据归档
 *  底层存储剥离，计算与存储分离
 *  基于历史数据，完成更多数据预测
 *  服务端升级到 Dledger ，确保消息的严格一致

了解更多 RocketMQ 信息，可加入社区交流群，下面是钉钉群，欢迎大家加群留言。

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