美团分布式服务通信框架及服务治理系统OCTO

简介: 美团分布式服务通信框架及服务治理系统OCTO

一、什么是OCTO


定义:


   OCTO是美团的分布式服务通信框架及服务治理系统,属于公司级基础设施(octo已经开源,https://github.com/Meituan-Dianping


octo-rpc, octo-portal,octo-ns 都是octo的一部分)。


目标:


   为公司所有业务提供统一的服务通信框架,使业务具备良好的服务运营能力,轻松实现服务注册、服务自动发现、负载均衡、容错、灰度发布、调用数据可视化等,持续提升服务高可用性、服务运维效率。


类比:


   美团点评内部类似的框架还有pigeon。OCTO是octopus(章鱼)的缩写,pigeon是鸽子的意思,一个水里游,一个天上飞,目标大体一致。


   业界同类产品有Dubbo。OCTO的功能因为主要内部用,功能要丰富的多。

 

规模:


   千亿级别


   静儿的老领导17年时做过一个QCon分享,叫《OCTO:千亿规模下的服务治理挑战与实践》。里面提到了16年OCTO日调用量已经超过千亿,目前这个数字还在高速增长。


 

二、产生背景


阶段1 - 垂直应用阶段


   这个阶段大体相当于目前运用最广泛的「分层架构」。把业务按照领域划分(垂直拆分),将一个大应用分成几个互不相干的小应用。

 

阶段2 - 早期分布式阶段


   随着规模的扩大,系统之间需要进一步拆分。将相同的操作抽象出来走服务化来实现复用和整合。这时候就需要使用RPC技术,初期使用HTTP+JSON来实现分布式。

 

这个阶段后期问题日益显现:


- 规范化和标准化差:缺乏强schema约束、需要较多的编码、调用方的学习和沟通成本高


- 效率低:HTTP协议头比较重;内部要走CDN、nginx等服务才最终实现端到端的交互;数据传输效率低(数据传输格式是json,它是文本格式的,比方说一个数字用二进制只占1个字节,用文本实际上存的是字符串,占3个字节)。


- 运维成本高:缺乏服务自动注册发现、依赖人工运维

 

阶段3 - 服务治理阶段


   这个阶段使用了基于thrift的高性能的RPC框架和基于zookeeper(zk)的服务自动注册发现。引入这些技术带来的问题:


- 可用性问题:强依赖zk,使用临时节点,网络抖动会导致不稳定,正常服务被下线;zk出现大规模故障不易进行隔离。


- 未实现全生命周期自动化运维:缺乏数据采集分析、监控报警等运维机制;难以推进规范化、标准化;路由策略单一

 

   为了解决上述问题,OCTO应运而生。

 

三、服务治理系统设计特点


整体架构图如下:


1112728-20190219123310183-832887104.png


特点1 - 代理模式优化服务注册发现


   整体架构图中的SG_agent(服务治理代理Service Governance Agent)是直接安放在业务(使用OCTO的服务)服务器上的代理,也就是本地进程。实际承担服务注册、服务发现、动态路由解析、负载均衡、配置管理等功能及调用统计上报的应用代理程序。

 

代理模式带来的好处:


- 标准化:用thrift IDL(接口描述语言Interface description language)提供标准接口,美团技术人人都知道的appkey(服务标识)的概念正是由此而普及。这也是美团内部统一配置中心MtConfig的基础。


- 策略下移:将原来直接打成jar包让业务引用的策略放到代理层来实现,可方便的进行策略热更新,业务代码不再感知。


- 提升可用性:代理缓存解决了zk挂业务就挂的问题。自身又采用了基于冗余的高可用设计,整体大幅度提高了可用性。

 

特点2 - 状态检查提高可用性


   数据一致性问题一直是分布式系统的要点和难点。对服务注册发现来说,最重要的数据就是服务的状态。是否在假死(进程还活着,但是不处理请求,比如正在fullgc)?


   很多团队是通过「keepalive探针」(心跳)来解决这个问题的。这种技术好处是准确,缺点是高消耗。因为这是业务端主动发起的探测,很多场景下keepalive的IO消耗可能比服务自身还要大。


   OCTO采用的集中式的探测,早期是基于Akka Actor(用于远程通信的工具,特点是高效)的,通过热备、数据分析自动水平扩展、Double Check、熔断等机制,可用性和准确性都在6个9以上。

 

特点3 - 数据驱动


   美团内部非常注重的一点就是「用数据说话」。OCTO的主要数据包括:调用数据、异常调用、调用链路信息、全链路参数传递。数据展示形式包括:监控报警、数据报表、数据视图。

 

特点4 - 全生命周期


1112728-20190219123354880-1403459435.png


美团内部的服务从在“妈妈肚子里”就开始和OCTO打交道。服务注册、机器申请的信息都要先同步到OCTO。因为OCTO全周期性,所以可以对服务的各个阶段数据提供监控和优化方案。比如在发布部署阶段,OCTO利用先禁用节点摘掉流量,让流量打到别的机器上再下掉此节点,启动后做服务状态检查,检查通过,再接收流量来实现平滑发布。

 

特点5 - 周边生态


   OCTO非常强大,强大在于它不是孤军奋战,是各个团队间的跨团队合作。这也是它被叫做“八爪鱼”的原因之一。


1112728-20190219123432786-1119148794.png


 和内核团队,OCTO进行深度定制,比如链接复用、链接保护、原生异步支持。和HULK(容器团队,参见:欧阳老师的美团点评容器平台HULK的调度系统)团队的合作也是日渐紧密。静儿就是HULK团队的一员。合作的重要一点就是业界常提到的「流动计算架构」。解决的问题主要是提升业务可用性、资源利用率、深度devOps高效运维。

 

四、总结


用服务进行设计


总是为并发进行设计


--《程序员修炼之道》


1112728-20190219123510648-1874167885.png

相关文章
|
3月前
|
存储 监控 数据可视化
常见的分布式定时任务调度框架
分布式定时任务调度框架用于在分布式系统中管理和调度定时任务,确保任务按预定时间和频率执行。其核心概念包括Job(任务)、Trigger(触发器)、Executor(执行器)和Scheduler(调度器)。这类框架应具备任务管理、任务监控、良好的可扩展性和高可用性等功能。常用的Java生态中的分布式任务调度框架有Quartz Scheduler、ElasticJob和XXL-JOB。
1040 66
|
2月前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
阿里云推出的MaxFrame是链接大数据与AI的分布式Python计算框架,提供类似Pandas的操作接口和分布式处理能力。本文从部署、功能验证到实际场景全面评测MaxFrame,涵盖分布式Pandas操作、大语言模型数据预处理及企业级应用。结果显示,MaxFrame在处理大规模数据时性能显著提升,代码兼容性强,适合从数据清洗到训练数据生成的全链路场景...
113 5
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
|
2月前
|
存储 运维 安全
盘古分布式存储系统的稳定性实践
本文介绍了阿里云飞天盘古分布式存储系统的稳定性实践。盘古作为阿里云的核心组件,支撑了阿里巴巴集团的众多业务,确保数据高可靠性、系统高可用性和安全生产运维是其关键目标。文章详细探讨了数据不丢不错、系统高可用性的实现方法,以及通过故障演练、自动化发布和健康检查等手段保障生产安全。总结指出,稳定性是一项系统工程,需要持续迭代演进,盘古经过十年以上的线上锤炼,积累了丰富的实践经验。
102 7
|
4月前
|
数据库
如何在Seata框架中配置分布式事务的隔离级别?
总的来说,配置分布式事务的隔离级别是实现分布式事务管理的重要环节之一,需要认真对待和仔细调整,以满足业务的需求和性能要求。你还可以进一步深入研究和实践 Seata 框架的配置和使用,以更好地应对各种分布式事务场景的挑战。
176 63
|
2月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
基于Java的Hadoop文件处理系统:高效分布式数据解析与存储
本文介绍了如何借鉴Hadoop的设计思想,使用Java实现其核心功能MapReduce,解决海量数据处理问题。通过类比图书馆管理系统,详细解释了Hadoop的两大组件:HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算模型)。具体实现了单词统计任务,并扩展支持CSV和JSON格式的数据解析。为了提升性能,引入了Combiner减少中间数据传输,以及自定义Partitioner解决数据倾斜问题。最后总结了Hadoop在大数据处理中的重要性,鼓励Java开发者学习Hadoop以拓展技术边界。
75 7
|
2月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
113 7
|
4月前
|
存储 Java 关系型数据库
在Spring Boot中整合Seata框架实现分布式事务
可以在 Spring Boot 中成功整合 Seata 框架,实现分布式事务的管理和处理。在实际应用中,还需要根据具体的业务需求和技术架构进行进一步的优化和调整。同时,要注意处理各种可能出现的问题,以保障分布式事务的顺利执行。
243 53
|
3月前
|
消息中间件 存储 安全
分布式系统架构3:服务容错
分布式系统因其复杂性,故障几乎是必然的。那么如何让系统在不可避免的故障中依然保持稳定?本文详细介绍了分布式架构中7种核心的服务容错策略,包括故障转移、快速失败、安全失败等,以及它们在实际业务场景中的应用。无论是支付场景的快速失败,还是日志采集的安全失败,每种策略都有自己的适用领域和优缺点。此外,文章还为技术面试提供了解题思路,助你在关键时刻脱颖而出。掌握这些策略,不仅能提升系统健壮性,还能让你的技术栈更上一层楼!快来深入学习,走向架构师之路吧!
86 11
|
3月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
135 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 运维
分布式机器学习系统:设计原理、优化策略与实践经验
本文详细探讨了分布式机器学习系统的发展现状与挑战,重点分析了数据并行、模型并行等核心训练范式,以及参数服务器、优化器等关键组件的设计与实现。文章还深入讨论了混合精度训练、梯度累积、ZeRO优化器等高级特性,旨在提供一套全面的技术解决方案,以应对超大规模模型训练中的计算、存储及通信挑战。
167 4

热门文章

最新文章