左手 VM，右手 Container Serverless，达达智能弹性伸缩架构和实践
编辑｜李忠良
大家好，我是杨森，2019 年加入达达集团，目前负责 DevOps 和 SRE 两个团队，日常工作专注于分布式系统的稳定性和观察性以及容量、容器架构等。今天分享的主题是弹性容量。
首先介绍一下达达集团，达达集团去年在纳斯达克上市，目前有两个业务线，达达快送和京东集团的京东到家。去年达达快送共有 11 亿的包裹量，每天有数十万的骑士来配送，配送范围覆盖全国 2700 个城市，单日峰值大概近千万。
达达决定做弹性扩缩容，是由故障引发的。时间回到 2019 年的 8 月 7 号，那天是七夕节，当时鲜花单量比较多，大概在上午 9:20 的时候，线上已经出现问题，鲜花的派送需要优质的骑士，但是当时优质的骑士不多。在九点多的时候，已经有一定程度的单量积压。
算法工程师先后扩展了 A、B 算法派单的服务，结果这两个服务扩容之后，它以高于 N 倍的日常力量请求了 C 服务，结果把 C 服务 CPU 打爆了。
这时候，大家开始联系运维，耗费了 19 分钟运维上线，但是上线之后仅仅扩容了两台，并且还失败了一台。这个时候，这一台的失败是压死骆驼的最后一根稻草。
整个 C 服务对内、对外的响应都开始变得糟糕，整个 CPU 使用率已经达到了百分之九十几，业务已经开始受损，接下来运维只能依靠手工扩展了 X 台，然后又全部失败了，最后又花了 11 分钟手动拉起这些服务，这才解决整个问题。整个过程非常糟糕。
痛定思痛，达达决定解决这个问题。这次故障给达达带来了以下两方面的思考。
第一，当线上遇到问题的时候，应该扩容哪些服务？什么时间点？扩容多少？需要多少时间？第二，对于节日促销，如果没有压测的话，怎样做容量评估？
显然如果有了弹性，似乎可以解决这两个问题。
在这张图中，黄色这条线是传统的 IT 采购流程，不过这根线的结果和预期有偏差，常常导致在红色的圆圈的时候，我们才联系去扩容，那个时候业务已经受损了。扩容上去之后，真实业务量下来了，资源又是浪费的。
这显然并不是大家希望的，我们希望的系统容量是图中绿色这条线。它可以随着业务的需求变化，业务量上涨的时候直接扩容上去，业务量下来的时候，可以把成本相应地降低。
从简单的地方先做起来，是我们的策略。
大概花了一两个月的时间，我们先进行了扩容。实际过程很简单，我们很好地利用了 CPU 指标，CPU 打爆了，就观察 CPU 的指标，观察每个服务的集群指标，我们开发了 AutoScaler 的弹性系统。
根据这个指标，达达制定了一些简单粗暴的规则。例如核心服务，当它的集群 CPU 水位大于 30%，直接扩容一半，如果它大于 50%，直接扩容一倍，这个方案似乎是可以解决这个问题的。
第一版上线，扩容可以直接自动完成。整个过程非常简单——输入、决策与执行。
不过上线第一版之后，我们意外地发现，并不是所有的线上服务都需要立马扩容，大部分服务的容量是冗余的，从右下图，我们可以看到，红色的部分显示的缩容比正常的扩容要多。由此可以发现，我们对容量管控还没有做到精细化。
这样的做法显然不足够好。业务指标方面，仅仅考虑了单个 CPU 的指标，其他指标完全缺失，另外当前这个系统非常不够灵活，显然这不是很好的弹性系统。
怎么样做的更好？什么样的架构是更好的弹性架构呢？先来思考一个问题：我们做弹性扩缩容，为了解决什么问题？
实际上我们是因为线上业务的供需匹配关系发生了变化。就达达具体的场景来讲，在同城配送线上的订单量和当前运力的匹配关系下，同时又要做到对业务稳定性负责；对即时体验以及对商家履约的保证情况下，底层业务系统、相关组件的容量能否承担业务的需求。
我们在思考弹性伸缩时，常常会类比自动驾驶。汽车自动驾驶的时候，每时每刻路况都不一样，它需要有很多输入源，不管是激光雷达、红外线还是高精地图，同时它对这些数据进行融合，然后加上自己的决策，所以说自动驾驶系统一定有决策层和执行层。
对于做弹性伸缩，其实也是类似的。CPU 不是唯一的指标，还有其他的指标——单机的 PDS、对业务响应的时长、熔断报错日志等，这些都可以作为输入源。感知层是这些数据库，这些数据库存储在线上业务的一些系统；
决策层，AutoScaler 需要对这些数据做融合，然后配置一些规则。
最后是执行层，对于执行层面，我们适配了不同的环境。像自动驾驶一样，自动驾驶有汽油车、燃油车、混动以及新能源，对应再弹性伸缩的执行层面，有虚机、容器以及 Severless Pod 等，在执行层面，我们做了很多适配的工作。
总的来讲，整个从自动驾驶到弹性伸缩的过程，达达进行了相应的思考——感知、决策与执行。
接下来，我会详细地介绍 AutoScaler 在感知、决策及执行过程，都做了哪些工作？
首先是感知层面，我们如何了解业务是否有突增和离群？
很多时候是监控系统承担了这样的工作。在实际的工作中，我们不管机器某个服务的实例数量以及 CPU Memory Disk Network 有没有突增，甚至包括错误的日志（熔断、相应的 Exception ），我们把所有的业务监控数据做一层聚合，统一转换格式为 Open TSDB ，然后生成 metric。
右侧下方这张图很简单，我们把单一服务分成了不同的 Group，每个 Group 有集群 CPU 的一些指标，这是我们进行的一些聚合，我们做到了业务线的分流。这是感知层，我们汇聚了这些观测指标，统一成 Open TSDB。当然这个指标可以通过 SQL 进行用户自定义。
第二层决策层，架构共分为了四层。
最上面是信息展示层，用户可以自定义配置弹性规则和观看弹性每日报表，包括实时消息通知；
第二层是决策执行层，这层分为聚合层，信息收集层以及决策层，主要做数据聚合、格式转换、结合弹性的策略做执行；
第三层是规则算法层，规则应该是怎么样去配置？如何做时序序列的分析以及做预测等；
最后一层是线上业务的数据，Consul 结合 CMDB 服务元数据，供 Aggregator 和 Collector 计算和生产 metric ，还有一些数据环境层，它会保留历史的决策数据辅助下一次决策下发和算法预测。
前几天网友还问我：“你开发的系统是不是过于复杂，你仅仅比 K8S 的 HPA （容器水平伸缩）增加了一些指标而已”。
的确是这样的，但是我做这个架构，它是在没有 K8s 完全式生产情况下，并且对弹性有苛刻需求的情况下做出来的。它是做了统一化，不同的指标，当然它的核心算法确实是 HPA 。
如果大家了解 HPA，一定可以看懂上图。上图显示，现在有正在运行的三个实例，然后最小实例数需要保证两个。弹性的公式也很简单。比如现在线上有 4 台机器，它的 CPU 使用率是 50%，现在 4×50%，那就是算力是 200%。但是如果规定服务 CPU 大于 40% 就要扩容，这样的话 200% 除以 40% ，其实就是 5 台机器，那就需要增量的一台机器，也就是这个公式所表达的。
不过我将所有的指标都转换成相应的格式，然后通过这个公式做计算，并且可以多指标做计算。这就是今天做的弹性和 HPA 不一样的地方。
我们整个弹性扩缩容平台配有统一的面板，研发可以自助配置它相应的服务。例如，是否需要自动扩容打开、是否需要将极限送容打开，以及相应的时间段、相应的云、相应的链路以及它的指标是 CPU 还是某个队列，都可以在这个地方配置。整个自动扩缩容的面板，研发可以自助配置，配置之后可以立刻生效，非常方便。
第三是执行层面，执行层面相对容易。
第一，当需要扩容的时候，需要做到单个服务的扩容，也要做到单个业务线上下游链路的同时扩容。我们在 Worker 设置了两个模块——Despatch 和 Providers。
Despatch 把服务能并行地扩容，保证它的幂等性，以及缩容的时候配有一些保护机制。Providers 统一了扩缩容的接口，然后适配了不同的发布系统。例如自行开发的 Deployng、Tars、K8s，还有云厂商的 Severless，这是在这层做了一层对接。
为大家展示一下弹性伸缩架构的实际运行情况，最左边这张图是扩缩容情况展示，这里有消息通知机制；中间这张图，线上扩缩容的每日报表会发到每一位研发 Leader；右下角这张图是真实的服务扩缩容，我们从最后一张图可以看出，业务在 11 点的时候开始抖动，达达扩容的实例数与上升趋势拟合得较好，准确地捕捉到了业务量的抖动。
弹性系统需要保证全自动运行，所以我们会定期做一些弹性扩缩容演练。接下来与大家分享扩缩容时候遇到的一些问题。
第一，当你扩缩容的时候，肯定不是只有几个服务扩缩容，可能是批量地进行扩缩容，然后去验证上下游扩容的系统是否 OK。这其中的问题是——你有没有足够的钱影响到限额？其次是扩缩容会带来内部流量的突增，这会不会对其他业务有影响？
第二，针对弹性本身，Metric 的收集和聚合的数据是否准确？观测的指标是最重要的，但是它的准确度要保证的；同时它的最小实例数、在线实例数，这是两个问题——真实的场景中，我把服务扩进去的，我会把机器绑到了应用组里，但事实上，他没有对线上服务做承接流量，它仍然是占了一个名额，这种情况其实它是扩容是失败的。这个时候我们的最小实例数定位是真正在线上为业务服务的机器。
第三，分时段扩容，比如说 6 点到 10 点之间是白天的高峰期，然后晚上 10 点到早上的 6 点是低峰期，我可以做极限缩容。但是它会带来另外的问题——多 Metric 的协同，当多个规则在一起的时候，可能需要注意这些规则逻辑上是否正确。
网上有个段子——程序员的老婆吩咐程序员下班的时候，去购买 10 个包子，如果看到卖西瓜的就买一个，结果程序员就买了一个包子回家。这背后就是一个多 Metric 协同，这样的结果肯定是不合理的。弹性也是这样，设置多 Metric 时候，一定要考虑它的合理性。如果设置不合理，常常会因为逻辑没有达成一致，而导致频繁地扩缩容。
第四，大规模扩缩容演练需要考虑到机器多 Region 均衡打散。全扩容到一个区了，另外一个区域却很少，这是不合理的；同时在缩容的时候，不能把机器缩容到只有一个 Region，其他的没有，这样做无法保证高可用。
第五，如果扩缩容规模很大的话，需要注意对其他组件的依赖。比如 DB 缓存是不是有流量的压力，因为在达达的业务场景里面，有很多缓存是多个业务资源共享。这时候要注意一下 Redis 是否会有一些流量的突增，会导致其他业务受损。包括还有 DB 的连接数一定要确认好，一定和业务确认好哪些事需要提前完成。
第六，在缩容的时候常常会触发一些 Bug。一些服务的 IP 写死，会导致业务直接报错。
第七，缩容速率，缩容并没有立马就缩小下来，而是一条缓慢的下降曲线，这个地方是有策略的。因为如果接下来迎来流量高峰的话，扩容可能会出问题，我们做了一种折中的考量——缩容的时候必须得慢一些，达达加入了缩容速率，缩容速率是刚才扩缩容的个数再乘一个比例。
弹性系统，达达内部叫弹性降本项目，我们做弹性还有另一个目的——降本。所以在降本方面给大家提供一些经验。扩容成功率、扩容耗时以及成本的可视化，可以作为核心的指标来跟踪弹性带来的效果和收益。
针对弹性，我们做了很多指标。核心指标主要有扩容和扩容成功率以及成本可视化。
扩容成功率，扩容时长是必须要保障的。成本方面，针对单个应用，我们根据不同的原因、不同的厂商以及不同的部门，计算出来耗费的成本，并且做到追踪。针对部门，达达也会做到每个服务做排行，当前的资产负债情况；应用级别以及部门级别均可以做到成本的可追踪，这样可以衡量弹性扩缩容的效果。
最后是极限缩容，为了降低成本，肯定要做到一定的平衡。极限缩容是为了达成容量和成本之间的平衡的桥梁。达到派送业务有时间效应，晚上的时候比较空闲。达达极限缩容的时间是晚上 10 点到早上 6 点之间，只保留两台机器；早上 6:00~10:00 之间，它的最小数是 12 台机器，因此晚上可以降低一定的成本。
但是进行极限缩容必须非常谨慎，我们必须确保在早上 6 点的时候必须扩容 10 台上来，否则的话，业务可能会有一些问题。为了做到这一点，达达必须要保证扩容成功率是百分百。
这里带大家看看达达是如何拆分扩容成功率的。
首先把扩容的流程每一步做梳理，同时对每一步进行优化。比如，环境初始化固定到镜像里面，然后做镜像加速；甚至把服务拉上线之后，做一些预 ping，防止一上来就报错；还会有接口的一些预热，但是这时候仍然在 VM 情况下是保证不了百分百成功的，然后我们又引入了 K8s 和 Serverless 的一些安全容器。
安全容器方面，达达除了使用虚机之外，还使用了很多产品。那么怎么样保证事情能在多个环境下运行？
在真实的场景下，首先服务发现需要全网打通的，在 IP 层面要打 Ping；其次，和 VM 的标准化需要统一，简单来讲就是多进程的管理。
我们的服务是依赖于 Cousul 进程，只有 Cousul 进程先行起来，服务才能再起来。真实的场景是这样——刚开始是基于 Dumb 写了个 Sheele 脚本，但是这样做不好进程、子进程的管理，后来基于 CSMD 的原理，然后用 C 语言写了 entrypoint，可以去支持服务前后依赖顺序的启动和节点筛选。
后来又用 Golang 写了 Dinit，这样可以很好地管控容器以及副容器运行，保证了在 VM 肯定的 Severless 上面可以正常地运行。
同时我们还做到了原地重启，因为 K8s Pod 它是不支持服务原地重启的，然后我们自己在 Dinit 层做了一次重启，可以很好地支持原地重启，这里面用到了 VM、以及 VM 上面装 Docker 这种形式以及包括 Severless 也用了 Firecracker 与 Kata 这两种。
还有 Dinit 进行了一个配置。
首先，服务有一些进程依赖，我们做了简单的一些语法。比如 main: excu_start 是它的主进程，但是它要依赖于 Consul 进程，Consul 进程的启动命令是 Consul 里面做执行，但是 Consul 有 post_start check，Consul 是不是真正地用到集群里？K8s 里边会有 life cycle，life cycle 里面会有一些 post_start、pre_stop 这个动作，但这不是很灵活。我们类似地做这种事，可以支持 post_start、pre_start，可以做到进程层面的管理。
在我们的发布平台上，研发可以看到，比如这次服务有虚机，同时它有两个在运行的 Pod，达达在发布层面也做了统一适配，对于研发来讲，它发布的每个版本或回归版本或者重启两个版本，操作是一模一样的。
这是简单的发布平台，它支持多个云原生，因为我们做到了 Dinit 的多进程管理，所以我们能够做到流程的统一化。这其中的问题是 VM 无法保证百分百地缩容，因此我们引入了一些东西。
第一种，正常 VM 发布脚本基于 Ansible playbook 做的，同时 Severless Pod，如果把 SSD 集群建立起来，也可以当做去用。
第二种，虚机上装配 Docker，算法基本上全是这样做。
第三种， K8s 以及云厂商的 Severless 都支持 K8s 的 Pod 这种方式，通过统一的模板做这个事情，这边做了一些初始化的操作。比如升级一些版本，通过 Volumes 共享，通过 Dinit 方式控制整个流量。
所有的这些安全容器，它背后都是两个开源技术——Firecracker 和 Kata，当然还有 Google 的 gVisor，对于 Kata 其实云厂商都有弹性实力，它其实就是托管的 K8s，然后以安全的、具备容器速度的、又有 VM 层面隔离的这些容器实例，可以直接扩容。
另外一种支线是 AWS 的 Firegate 以及 Ucloud，这些都是基于 Firecrackers 去做的。如果大家没有上容器，但是需要容器速度的话，这可能是比较好的方式。
总结一下，图中从左到右是整个问题的拆解，从业务的订单量和运力以及对服务承载的承诺，我们需要对系统的容量做评估，然后把这个问题的分析拆解成汇聚 Metrix，然后传递给弹性系统，系统需要感知到这些变化，以及相应的策略的配置，最终触发执行。在执行层面，为了保证扩容百分百，引入了很多技术，做到了这些扩容和缩容的流程的统一。总体来讲，这个过程是从上至下的思考、从下至上的执行。
最后展望未来，这个系统是在 2019 年开发的，目前已经稳定运行了 20 多个月，有将近 18000 次的扩缩容记录。整个系统也对接了多种云原生，包括全程全自动的，当然也做到了双云的支持。但是还有很多值得探索的地方，比如以下两方面。
第一，引入 Facebook 的框架，结合历史数据进行预测，目前带宽已经做到 20% 的成本降低了。
第二，在 TSA 这块进行优化。目前我们只是做时序的分析，并没有对一些异常点做检出，之后会在这方面下功夫。
今天的分享就到这里，感谢大家。
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