作者：草谷
前言
业务大促备战是企业必做功课之一，今天趁着 99 大促来袭前，谈一谈如何利用 MSE 的服务自治能力提前发现潜在风险，通过可观测能力了解引擎内部运行状态，并提供自建 Nacos/ZooKeeper 一键迁移上云服务，帮助业务顺利应对大促。
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https://yqh.aliyun.com/live/detail/29401
微服务的挑战
单体到微服务的变化
随着互联网的业务快速增长，进而导致系统的架构也在不断的发生着变化，由最初的单体形态演变到现在最流行的微服务架构；软件架构设计里面没有银弹，享受着微服务带来的扩展性和性能提升，必然要承受它带来的一些副作用，总的来说，主要有以下几点的变化：
- 调用链路增加了多跳
单体应用的业务逻辑在一个节点进程里面闭环执行完成，微服务架构改造后，不同功能属性的逻辑拆分成一个个服务部署在独立的节点之上，要完成一段完整的业务逻辑，需要每个独立节点互相配合，A->B 变成了 A->B1->B2->B3。
- 增加了复杂中间件的依赖
微服务架构里面，RPC 是最基本的技术引入，它包含了：RPC 客户端（Dubbo/Spring Cloud），注册中心（Nacos/ZooKeeper/Eureka），如果有事务要求的，还需要依赖一些分布式事务组件如 Seata。
- 从单兵作战到多团队协作
微服务架构的升级，除了应用系统层面的变化，生产关系也可能产生了变化，以前一个系统由一个人负责，变成了多个服务团队协作开发，互相支持。
带来的挑战
面对微服务架构带来的变化，给开发者和运维同学带来了不少挑战：
在日常开发和运维过程中，经常会遇到一些如下的典型问题：
- 场景一：服务调用失败，Consumer 日志显示没有可用服务，可明明 Provider 进程正常运行着，是服务没注册上去呢？还是注册中心没把地址推送到客户端呢？
- 场景二：Nacos 客户端在某种极端场景下，出现了异常，排查了半天，是 Nacos 客户端已知 Bug 导致，需要升级到 xx 稳定版本，但是作为开发/运维的你，每天业务需求那么多，如何搞定对客户端版本迭代保持着时刻的关注呢？
- 场景三：业务大促即将来临，客户端热火朝天的扩容以应对激增的流量，突然间注册配置中心不工作了，原来是达到注册配置中心额定容量了，需要扩容了，每次都是出现问题才后知后觉，然后提前做好容量规划呢？
- 场景四：线上注册配置中心出现 FullGC，重启又缓解一下，每隔一段时间又出现，排查同学反馈是可能是有客户端错用，大量的读写数据导致内存吃不消，但是又苦于难以找出到底是谁在“捣乱”？
服务自治能力
云原生微服务仍然是目前最热门的技术架构（《40%的云原生开发者专注于微服务领域》），因此解决这部分群体的痛点，能够给企业带来最大的价值，这也是 MSE 的初衷。
阿里巴巴从 08 年开始单体架构演进走到现在，有着十几年的踩坑经验，也总结出了一套打法；MSE 的服务自治能力 ，目标是帮助用户快速发现问题，定位问题，解决问题，它主要围绕以下 3 个方面提供一系列的功能和工具：
可观测性
可观测性（Observability）是帮助微服务稳健运行的重要一环：
- “系统是否还是正常的？”
- “终端用户的体验是否符合预期？”
- “如何在系统快要出问题之前主动发现系统的风险？”
如果说监控可以告诉我们系统出问题了，那么可观测就可以告诉我们系统哪里出问题了，什么原因导致的问题。可观测不但可以判断系统是否正常，还可以在系统出现问题之前，主动发现系统风险。
- 监控大盘
MSE 提供了丰富的监控大盘，无缝集成 ARMS，免费为大家提供了丰富的可观测能力，可以借助这些指标，窥探容量情况，尽早发现问题，定位问题：
1. 基础大盘
提供了基础设施的一些核心指标，主要如下：
- JVM 监控
- 内存/CPU
- 网络流量
针对这些基础核心指标，建议至少要把内存/CPU 的预警给加上，阀值设置到 60%。
如果你的应用是时延敏感的，需要重点关注下 JVM 监控中的 FullGC 指标，这个会导致进程响应变慢。
网络流量指标，可以用来观测 SLB 的网络问题，例如流量突然涨到某个点，然后一直横盘，这时你的客户端也相应出现链接失败异常，这个就可能是达到了流量阀值。
2. 概览大盘
概览大盘的指标，主要的目的是给大家快速展示一些核心的指标，能够有一个全局的视角：
- 客户端分布
- 当前配置/服务水位
- 链接数
- 配置/服务数
其中，客户端分布指标，可以帮助你看到系统中各种客户端版本的分布情况，结合 Nacos 的版本使用限制，找到高危版本，推动解决掉客户端带来的稳定性风险。
例如：近期 Nacos 发布了最新的版本使用约束，Nacos 1.4.1 版本有严重的 DNS 解析异常问题，可以通过客户端分布指标，找到该客户端分布的情况，通知对应的业务进行升级。
3. 业务大盘-Nacos 服务/配置大盘
MSE 提供的业务大盘里面的指标，都是精挑细选出来具有代表性的，能够帮助你全面了解注册配置中心的内部业务规模；大促来临，公司要求你评估注册配置中心当前容量规模，你可以通过这些指标数据进行一个全面的分析。Nacos 的使用场景分为注册中心和配置中心，MSE 根据这 2 个场景单独设置了大盘：
配置中心指标：
- 配置数量
- 配置监听数量
- 配置的 TPS/QPS
- 读写 RT
注册中心服务指标：
- 服务提供者/订阅者数量
- 注册中心 QPS/TPS
- 注册中心读写 RT
- 推送成功率/耗时/TPS
4. ZooKeeper TopN 大盘
TopN 大盘，对外部因素导致了服务端出现异常类的问题定位是非常高效的：
- Znode 的大小 Top N 排序
- 客户端对 ZooKeeper 的读写 TPS/QPS Top N
- 热点数据的 TPS/QPS Top N
- 热点数据的监听数 Top N
在日常开发中，你大概率遇到过 ZooKeeper FullGC 的场景，但是又不知道是具体什么原因引起的 GC，可能是 ZooKeeper 在推送大量数据导致，又不确定是哪个热点数据被订阅导致的，也可能是有客户端往 ZooKeeper 里面写大数据，又找不到是哪个客户端写的？
我们看下 2 个客户端典型错用的场景：
- 户端错用写入了大数据，订阅者非常多，导致 ZooKeeper 推送大量数据引起了 FullGC：
往/99testWriteBig 路径下面写入了大数据，可以通过 Znode 大小 TopN 发现大数据节点
- 客户端错用频繁读某 ZK，导致集群性能压力增加，响应延时，需要找到这个客户端：
一个 SessionId 为：0x1030871c8ed0004 的客户端，频繁读取/99testRead 节点，通过客户端 QPS TopN 大盘，可以找到它，同时也能看到这个当前 Server 中最频繁读取的是哪个数据
- 指标预警
MSE 给注册配置中心提供了核心指标的预警能力，建议把如下的指标都配置上：
- Nacos 建议配置：
<!---->
-
- 服务读写平均耗时：可以发现性能问题
- 配置长轮训链接数：可以发现容量问题
- 服务数/配置数：可以发现容量问题/客户端错用
- ZooKeeper 建议配置：
<!---->
-
- Znode 数：可以发现客户端错用
- 连接数变化率：突降的话服务端节点可能出现了故障
- 单服务端链接数：可以发现容量问题/客户端错用
链路追踪
- 推送轨迹
推送轨迹，是指注册配置中心从 server 端到 client 端的一次推送链路上的相关信息展示。推送轨迹可以让用户非常方便的查询到，当开发过程中，出现如下问题，都可以通过推送轨迹快速定位到，极大的提高问题的排查效率：
- 客户端未收到服务推送
- 服务间调用出现异常
- 配置发布异常了
- 配置修改完发现某台机器不生效
- 需要查看配置中心变更及推送事件
MSE - Nacos 注册中心推送轨迹查询页面
MSE - Nacos 配置中心推送轨迹配置维度查询页面
集群诊断
- 一键诊断
如果说 MSE 提供的各种监控大盘，是辅助你去发现，定位问题，那么 MSE 即将提供的一键诊断功能，就是自动帮你去扫描发现风险，2 者互相配合辅助，它目前主要从下面 3 个方面去做评估：
下图是一键诊断的功能页面，从上面可以看到目前你当前购买的引擎存在的风险，这些都是根据内置规则给自动扫描出来的，你不用再去人肉进行排查了，并且提供了合理的建议给到你进行改进：
平滑迁移 MSE
上面给大家介绍的 MSE 服务自治功能，后续将继续完善打磨，提供更多的自治能力，包括事件统计、健康审计等功能，降低注册和配置中心的问题排查难度、提升可用性。
如果你现在还是自建的注册配置中心，建议尽快迁移上云，享受这些企业级服务，MSE 提供了高效的迁移工具 MSE Sync，提供双向同、自动服务获取、一键同步全部服务等能力，帮助用户更好的完成 Nacos、Zookeeper 注册配置中心的迁移。
MSE 的官网文档，提供了详细的 Step by Step 的迁移操作文档：
《自建 Dubbo ZooKeeper 迁移到 MSE ZooKeeper》
https://help.aliyun.com/docum...
《自建 Dubbo ZooKeeper 注册中心迁移到 MSE Nacos》
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《自建 Dubbo Nacos 注册中心迁移到 MSE Nacos》
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如果迁移过程遇到问题或者需要定制，可以联系我们提供专家一对一的迁移支持。
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