作者

常耀国，腾讯SRE专家，现就职于PCG-大数据平台部，负责千万级QPS业务的上云、监控和自动化工作。

背景

BeaconLogServer 是灯塔 SDK 上报数据的入口，接收众多业务的数据上报，包括微视、 QQ 、腾讯视频、 QQ 浏览器、应用宝等多个业务，呈现并发大、请求大、流量突增等问题，目前 BeaconLogServer 的 QPS 达到千万级别以上，为了应对这些问题，平时需要耗费大量的人力去维护服务的容量水位，如何利用上云实现 0 人力运维是本文着重分析的。

混合云弹性伸缩

弹性伸缩整体效果

首先谈一下自动扩缩容，下图是 BeaconLogServer 混合云弹性伸缩设计的方案图

弹性伸缩方案

资源管理

先从资源管理讲起，目前 BeaconLogServer 节点个数是8000多个，需要的资源很大，单独依靠平台的公共资源，在一些节假日流量突增的时候，可能无法实现快速的扩容，因此，经过调研123平台（PAAS 平台）和算力平台（资源平台），我们采用了混合云的方式，来解决这个问题。 分析 BLS 业务场景，流量突增存在下面两种情况：

• 日常业务负载小幅度升高，时间持续较短

• 春节业务负载大幅度升高，并持续一段时间 针对上述的业务场景，我们采用三种资源类型来应对不同场景，具体如下表所述：

类型	场景	set
公共资源池	日常业务	bls.sh.1
算力平台	小高峰	bls.sh.2
专用资源池	春节	bls.sh.3

日常业务我们使用公共资源池+算力资源，当业务的负载小幅度上升的话，使用算力资源快速扩容，保障服务的容量水位不超过安全阈值。面对春节负载大幅度升高，这时需要构建专有资源池来应对春节的流量升高。

弹性扩缩容

上文阐述了资源的管理，那么针对不同的资源，何时开始扩容，何时开始缩容？

BeaconLogServer 日常的流量分布是 123 平台公共资源：算力平台=7:3。目前设置的自动扩容的阈值时60%，当 CPU 使用率大于60%，平台自动扩容。弹性扩缩容依赖的是 123 平台的调度功能，具体的指标设置如下：

类型	CPU自动缩容阈值	CPU自动扩容阈值	最小副本数	最大副本数
123平台公共资源池	20	60	300	1000
算力平台	40	50	300	1000
123平台专有资源池	20	60	300	1000

可以看到算力平台自动缩容阈值较大，自动扩容阈值较小，主要考虑算力平台是应对流量突增的情况，而且算力平台资源经常替换，因此优先考虑先扩容或缩容算力平台的资源。最小副本数是保障业务所需的最低资源需求，如果少于这个值，平台会自动补充。最大副本数设置1000，是因为 IAS 平台（网关平台）一个城市支持的最大 RS 节点数是1000。

问题及解决

方案推进的过程中，我们也遇到了很多问题，挑选几个问题和大家分享一下。

1）首先从接入层来讲，之前接入层业务使用的是 TGW ， TGW 有一个限制，就是RS的节点不能超过200个，目前 BeaconLogServer 的节点是8000多个，继续使用 TGW 需要申请很多个域名，迁移耗时多且不便于维护。我们调研接入层 IAS ， IAS 四层每个城市支持的节点个数是1000个，基本可以满足我们的需求，基于此，我们设计如下的解决方案如下：

总体上采用“业务+地域”模式分离流量。当集群中一个城市的 RS 节点超过500个就需要考虑拆分业务，例如公共集群的节点超出阈值，可以把当前业务量大的视频业务拆分出来，作为一个单独的集群；如果是一个独立集群的业务节点超出阈值，先考虑增加城市，把流量拆分到新的城市。如果无法新增城市，此时考虑新增一个 IAS 集群，然后在 GLSB 上按照区域把流量分配到不同的集群。

2）同一个城市不同的资源池设置不同的 set，那么IAS如何接入同一个城市不同 set 呢？ 北极星本来有[通配组功能]，但是 IAS 不支持 set 通配符功能实际上，我们推动 IAS 实现了通配组匹配，例如使用 bls.sh.% 可以匹配 bls.sh.1 , bls.sh.2 , bls.sh.3 。注意， IAS 通配符和北极星的不一样，北极星使用的是**， IAS 在上线的时候发现有用户使用做单独匹配，所以使用%来表示通配符。

3）资源管理这块遇到的难点是 IAS 四层无法使用算力资源的节点，后面在经过沟通，打通了 IAS 到算力资源的。这里的解决方案是使用 SNAT 能力。

此方案的注意事项

• 只能绑定 IP 地址，无法拉取实例，实例销毁也不会自动解绑，需要通过控制台或 API 主动解绑（已跨账号，拉取不到实例）

• 如果是大规模上量：过哪些网关、哪些容量需要评估、风险控制，需要评估

单机故障自动化处理

单机故障处理效果

单机故障自动化处理，目标是实现0人力维护，如下图是我们自动化处理的截图。

单机故障处理方案

单机故障主要从系统层面和业务层面两个维度考虑，详情如下：

维度	告警项
系统层面	CPU
系统层面	内存
系统层面	网络
系统层面	磁盘
业务层面	ATTA Agent不可用
业务层面	队列过长
业务层面	发送atta数据成功率

针对单机故障，我们采用的是开源的 Prometheus +公司的 Polaris（注册中心） 的方式解决。Prometheus 主要是用来采集数据和发送告警，然后通过代码把节点从 Polaris 摘除。

至于告警发生和告警恢复的处理，当告警发生的时候，首先会判断告警的节点个数，如果低于三个以下，我们直接在 Polaris 摘除节点，如果大于3个，可能是普遍的问题，这时候我们会发送告警，需要人工的介入。当告警恢复的时候，我们直接在平台重启节点，节点会重新注册 Polaris 。

ATTA Agent 异常处理

如图所示，处理流程是两条线，告警触发和告警恢复，当业务异常的时候，首先判断当前异常节点的数量，保证不会大范围的摘掉节点。然后在北极星摘除节点。当业务恢复的时候，直接重启节点。

问题及解决

主要的难点是 Prometheus Agent 的健康检查和 BeaconLogServer 节点的动态变化，对于第一个问题，目前主要是由平台方负责维护。对于第二个问题，我们利用了定时脚本从 Polaris 拉取节点和 Prometheus 热加载的能力实现的。

总结

此次上云有效的解决了自动扩缩容和单机故障这两块的问题，减少了手动操作，降低了人为操作错误风险，提升系统的稳定性。通过此次上云，也总结了几点：

• 迁移方案：上云之前做好迁移方案的调研，特别是依赖系统的支持的功能，降低迁移过程因系统不支持的系统性风险 。

• 迁移过程：做好指标监控，迁移流量之后，及时观测指标，出现问题及时回滚。

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