亿级 Web 系统的容错性建设实践

一、 重试机制

最容易也最简单被人想到的容错方式，当然就是“失败重试”，总而言之，简单粗暴！简单是指它的实现通常很简单，粗暴则是指使用不当，很可能会带来系统“雪崩”的风险，因为重试意味着对后端服务的双倍请求。

1. 简单重试

我们请求一个服务，如果服务请求失败，则重试一次。假设，这个服务在常规状态下是99.9%的成功率，因为某一次波动性的异常，成功率下跌到95%，那么如果有重试机制，那么成功率大概还能保持在99.75%。而简单重试的缺陷也很明显，如果服务真的出问题，很可能带来双倍流量，冲击服务系统，有可能直接将服务冲垮。而在实际的真实业务场景，往往更严重，一个功能不可用，往往更容易引起用户的“反复点击”，反而制造更大规模的流量冲击。比起服务的成功率比较低，系统直接被冲击到“挂掉”的后果明显更严重。

简单重试，要使用在恰当的场景。或者，主动计算服务成功率，成功率过低，就直接不做重试行为，避免带来过高的流量冲击。

2. 主备服务自动切换

既然单一服务的重试，可能会给该带来双倍的流量冲击，而最终导致更严重的后果，那么我们不如将场景变为主备服务的自动重试或者切换。例如，我们搭建了两套获取openid的服务，如果服务A获取失败，则尝试从服务B中获取。因为重试的请求压力是压到了服务B上，服务A通常不会因为重试而产生双倍的流量冲击。

这种重试的机制，看似比较可用，而实际上也存在一些问题：

（1） 通常会存在“资源浪费”的问题。因为备份服务系统，很可能长期处于闲置状态，只有在主服务异常的时候，它的资源才会被比较充分地使用。不过，如果对于核心的服务业务（例如核心数据、营收相关）进行类似的部署，虽然会增加一些机器成本和预算，但这个付出通常也是物有所值的。

（2） 触发重试机制，对于用户的请求来说，耗时必然增加。主服务请求失败，然后再到备份服务请求，这个环节的请求耗时就至少翻倍增长，假设主服务出现连接（connect）超时，那么耗时就更是大幅度增加。一个服务在正常状态下，获取数据也许只要50ms，而服务的超时时间通常会设置到500-1000ms，甚至更多，一旦出现超时重试的场景，请求耗时必然大幅度增长，很可能会比较严重地影响用户体验。

（3） 主备服务一起陷入异常。如果是因为流量过大问题导致主服务异常，那么备份服务很可能也会承受不住这种级别的流量而挂掉。

重试的容错机制，在AMS上有使用，但是相对比较少，因为我们认为主备服务，还是不足够可靠。

二、 动态剔除或者恢复异常机器

在AMS里，我们的后端涉及数以百计的各类服务，来支撑整个运营系统的正常运作。所有后端服务或者存储，首先是部署为无状态的方式提供服务（一个服务通常很多台机器），然后，通过公司内的一个公共的智能路由服务L5，纳入到AMS中。

（1） 所有服务与存储，无状态路由。这样做的目的，主要是为了避免单点风险，就是避免某个服务节点挂了，导致整个服务就瘫痪了。实际上，即使像一些具有主备性质（主机器挂了，支持切换到备份机器）的接入服务，也是不够可靠的，毕竟只有2台，它们都挂了的情况，还是可能发生的。我们后端的服务，通常都以一组机器的形式提供服务，彼此之间没有状态关系，支撑随机分配请求。

（2） 支持平行扩容。遇到大流量场景，支持加机器扩容。

（3） 自动剔除异常机器。在我们的路由服务，发现某个服务的机器异常的时候（成功率低于50%），就会自动剔除该机器，后续，会发出试探性的请求，确认等它恢复正常之后，再重新加回到服务机器组。

例如，假如一组服务下拥有服务机器四台（ABCD），假设A机器的服务因为某种未知原因，完全不可用了，这个时候L5服务会主动将A机器自动从服务组里剔除，只保留BCD三台机器对外提供服务。而在后续，假如A机器从异常中恢复了，那么L5再主动将机器A加回来，最后，又变成ABCD四台机器对外提供服务。

在过去的3年里，我们逐步将AMS内的服务，渐渐从写死IP列表或者主备状态的服务，全部升级和优化为L5模式的服务，慢慢实现了AMS后端服务的自我容错能力。至少，我们已经比较少遇到，再因为某一台机器的软件或者硬件故障，而不得不人工介入处理的情况。我们也慢慢地从疲于奔命地处理告警的苦难中，被解放出来。

三、 超时时间

1. 为服务和存储设置合理的超时时间

调用任何一个服务或者存储，一个合理的超时时间（超时时间，就是我们请求一个服务时，等待的最长时间），是非常重要的，而这一点往往比较容易被忽视。通常Web系统和后端服务的通信方式，是同步等待的模式。这种模式，它会带来的问题比较多。

对于服务端，影响比较大的一个问题，就是它会严重影响系统吞吐率。假设，我们一个服务的机器上，启用了100个处理请求的worker，worker的超时时间设置为5秒，1个worker处理1个任务的平均处理耗时是100ms。那么1个work在5秒钟的时间里，能够处理50个用户请求，然而，一旦网络或者服务偶尔异常，响应超时，那么在本次处理的后续整整5秒里，它仅仅处理了1个等待超时的失败任务。一旦比较大概率出现这类型的超时异常，系统的吞吐率就会大面积下降，有可能耗尽所有的worker（资源被占据，全部在等待状态，直到5s超时才释放），最终导致新的请求无worker可用，只能陷入异常状态。

算上网络通信和其他环节的耗时，用户就等待了超过5s时间，最后却获得一个异常的结果，用户的心情通常是崩溃的。

解决这个问题的方式，就是设置一个合理的超时时间。例如，回到上面的的例子，平均处理耗时是100ms，那么我们不如将超时时间从5s下调到500ms。从直观上看，它就解决了吞吐率下降和用户等待过长的问题。然而，这样做本身又比较容易带来新的问题，就是会引起服务的成功率下降。因为平均耗时是100ms，但是，部分业务请求本身耗时比较长，耗时超过500ms也比较多。例如，某个请求服务端耗时600ms才处理完毕，然后这个时候，客户端认为等待超过500ms，已经断开了连接。处理耗时比较长的这类型业务请求会受到比较明显的影响。

2. 超时时间设置过短带来的成功率下降

超时时间设置过短，会将很多本来处理成功的请求，当做服务超时处理掉，进而引起服务成功率下降。将全部业务服务，以一刀切的方式设置一个超时时间，是比较不可取的。优化的方法，我们分为两个方向。

（1） 快慢分离

根据实际的业务维度，区分对待地给各个业务服务配置不同的超时时间，同时，最好也将它们的部署服务也分离出来。例如，天天酷跑的查询服务耗时通常为100ms，那么超时时间我们就设置为1s，某新手游的查询服务通常耗时为700ms，那么我们就设置为5s。这样的话，整体系统的成功率，就不会受到比较大的影响。

（2） 解决同步阻塞等待

“快慢分离”可以改善系统的同步等待问题，但是，对于某些耗时本来就比较长的服务而言，系统的进程/线程资源仍然在同步等待过程中，无法响应其他新的请求，只能阻塞等待，它的资源仍然是被占据，系统的整体吞吐率仍然被大幅度拉低。

解决的思路，当然是利用I/O多路复用，通过异步回调的方式，解决同步等待过程中的资源浪费。AMS的一些核心服务，采用的就是“协程”（又叫“微线程”，简单的说，常规异步程序代码里嵌套比较多层的函数回调，编写复杂。而协程则提供了一种类似写同步代码的方式，来写异步回调程序），以解决同步等待的问题。异步处理的简单描述，就是当进程遇到I/O网络阻塞时，就保留现场，立刻切换去处理下一个业务请求，进程不会因为某个网络等待而停止处理业务，进而，系统吞吐率即使遇到网络等待时间过长的场景，通常都能保持在比较高的水平。

值得补充一点的是，异步处理只是解决系统的吞吐率问题，对于用户的体验问题，并不会有改善，用户需要等待的时间并不会减少。

3. 防重入，防止重复发货

前面我们提到，我们设置了一个比较“合理的超时时间”，简而言之，就是一个比较短的超时时间。而在数据写入的场景，会引起新的问题，就我们的AMS系统而言，就是发货场景。如果是发货请求超时，这个时候，我们需要思考的问题就比较多了。

（1） 发货等待超时，发货服务执行发货失败。这种场景，问题不大，后续用户重新点击领取按钮，就可以触发下一次重新发货。

（2） 发货等待超时，发货服务实际在更晚的时候执行发货成功，我们称之为“超时成功”。比较麻烦的场景，则是每次都是发货超时，而实际上都发货成功，如果系统设计不当，有可能导致用户可以无限领取礼包，最终造成活动运营事故。

第二种场景，给我们带来了比较麻烦的问题，如果处理不当，用户再次点击，就触发第多次“额外”发货。

例如，我们假设某个发货服务超时时间设置为6s，用户点击按钮，我们的AMS收到请求后，请求发货服务发货，等待6s后，无响应，我们给用户提示“领取失败”，而实际上发货服务却在第8秒执行发货成功，礼包到了用户的账户上。而用户看见“领取失败”，则又再次点击按钮，最终导致“额外”多发一个礼包给到这个用户。

例子的时序和流程图大致如下：

这里就提到了防重入，简单的说，就是如何确认不管用户点击多少次这个领取按钮，我们都确保结果只有一种预期结果，就是只会给用户发一次礼包，而不引起重复发货。我们的AMS活动运营平台一年上线的活动超过4000个，涉及数以万计的各种类型、不同业务系统的礼包发货，业务通信场景比较复杂。针对不同的业务场景，我们做了不同的解决方案：

（1） 业务层面限制，设置礼包单用户限量。在发货服务器的源头，设置好一个用户仅能最多获得1个礼包，直接避免重复发放。但是，这种业务限制，并非每个业务场景都通用的，只限于内部具备该限制能力的业务发货系统，并且，有一些礼包本身就可以多次领取的，就不适用了。

（2） 订单号机制。用户的每一次符合资格的发货请求，都生成一个订单号与之对应，通过它来确保1个订单号，只发货1次。这个方案虽然比较完善，但是，它是依赖于发货服务方配合做“订单号发货状态更新“的，而我们的发货业务方众多，并非每一个都能支持”订单号更新“的场景。

（3） 自动重试的异步发货模式。用户点击领取礼包按钮后，Web端直接返回成功，并且提示礼包在30分钟内到账。对于后台，则将该发货录入到发货队列或者存储中，等待发货服务异步发货。因为是异步处理，可以多次执行发货重试操作，直到发货成功为止。同时，异步发货是可以设置一个比较长的超时等待时间，通常不会出现“超时成功”的场景，并且对于前端响应来说，不需要等待后台发货状态的返回。但是，这种模式，会给用户带来比较不好的体验，就是没有实时反馈，无法立刻告诉用户，礼包是否到账。

4. 非订单号的特殊防刷机制

某些特殊的合作场景，我们无法使用双方约定订单号方式，例如一个完全隔离独立的外部发货接口，不能和我们做订单号的约定。基于这种场景，我们AMS专门做了一种防刷的机制，就是通过限制read超时的次数。但是，这种方案并非完美解决重复发货问题，只是能起到够尽可能减少避免被刷的作用。一次网络通信，通常包含：建立连接（connect），写入数据发包（write），等待并且读取回包（read），断开连接（close）。

通常一个发货服务如果出现异常，大多数情况，在connect步骤就是失败或者超时，而如果一个请求走到等待回包（read）时超时，那么发货服务另外一边就有可能发生了“超时但发货成功”的场景。这个时候，我们将read超时的发生次数记录起来，然后提供了一个配置限制次数的能力。假如设置为2次，那么当一个用户第一次领取礼包，遇到read超时，我们就允许它重试，当还遇到第二次read超时，就达到我们之前设置的阀值2，我们就认为它可能发货成功，拒绝用户的第三次领取请求。

这种做法，假设发货服务真的出现很多超时成功，那么用户也最多只能刷到2次礼包（次数可配置），而避免发生礼包无限制被刷的场景。但是，这种方案并不完全可靠，谨慎使用。

在发货场景，还会涉及分布式场景下的CAP（一致性、可用性、分区容错性）问题，不过，我们的系统并非是一个电商服务，大部分的发货并没有强烈的一致性要求。因此，总体而言，我们是弱化了一致性问题（核心服务，通过异步重试的方式，达到最终一致性），以追求可用性和分区容错性的保证。

四、 服务降级，自动屏蔽非核心分支异常

对于一次礼包领取请求，在我们的后端CGI会经过10多个环节和服务的逻辑判断，包括礼包配置读取、礼包限量检查、登陆态校验、安全保护等等。而这些服务中，就有不可以跳过的核心环节，例如读取礼包配置的服务，也有非核心环节，例如数据上报。对于非核心环节，我们的做法，就是设置一个比较低的超时时间。

例如我们其中一个统计上报服务，平均耗时是3ms，那么我们就将超时时间设置为20ms，一旦超时则旁路掉，继续按照正常逻辑走业务流程。

五、 服务解耦、物理隔离

虽然，大家都知道一个服务的设计，要尽可能小和分离部署，如此，服务之间的耦合会比较小，一旦某个模块出问题，受到影响的模块就比较少，容错能力就会更强。可是，从设计之初，就将每一个服务有序的切割地很小，这个需要设计者具备超前的意识，能够提前意识到业务和系统的发展形态，而实际上，业务的发展往往是比较难以预知的，因为业务的形态会随着产品的策略的改变而变化。在业务早期流量比较小的时候，通常也没有足够的人力和资源，将服务细细的切分。AMS从日请求百万级的Web系统，逐渐成长为亿级，在这个过程中，流量规模增长了100倍，我们经历了不少服务耦合带来的阵痛。

1. 服务分离，大服务变成多个小服务

我们常常说，鸡蛋不能都放在一个篮子里。AMS以前是一个比较小的系统（日请求百万级，在腾讯公司内完全是一个不起眼的小Web系统），因此，很多服务和存储在早起都是部署在一起的，查询和发货服务都放在一起，不管哪一个出问题，都相互影响。后来，我们逐渐的将这些核心的服务和存储，慢慢地分离出来，细细切分和重新部署。在数据存储方面，我们将原来3-5个存储的服务，慢慢地切为20多个独立部署的存储。

例如，2015年下半年，我们就将其中一个核心的存储数据，从1个分离为3个。

这样做带来了很多好处：

（1） 原来主存储的压力被分流。

（2） 稳定性更高，不再是其中一个出问题，影响整个大的模块。

（3） 存储之间是彼此物理隔离的，即使服务器硬件故障，也不会相互影响。

2. 轻重分离，物理隔离

另外一方面，我们对于一些核心的业务，进行“轻重分离”。例如，我们支持2016年“手Q春节红包”活动项目的服务集群。就将负责信息查询和红包礼包发货的集群分别独立部署，信息查询的服务相对没有那么重要，业务流程比较轻量级，而红包礼包发货则属于非常核心的业务，业务流程比较重。

轻重分离的这个部署方式，可以给我们带来一些好处：

（1） 查询集群即使出问题，也不会影响发货集群，保证用户核心功能正常。

（2） 两边的机器和部署的服务基本一致，在紧急的情况下，两边的集群可以相互支援和切换，起到容灾的效果。

（3） 每个集群里的机器，都是跨机房部署，例如，服务器都是分布在ABC三个机房，假设B机房整个网络故障了，反向代理服务会将无法接受服务的B机房机器剔除，然后，剩下AC机房的服务器仍然可以正常为外界提供服务。

六、 业务层面的容错

如果系统架构设计层面的“容错”我们都搭建完善了，那么再继续下一层容错，就需要根据实际的业务来进行，因为，不同的业务拥有不同的业务逻辑特性，也能够导致业务层面的各种问题。而在业务层面的容错，简而言之，避免“人的失误”。不管一个人做事性格多么谨慎细心，也总有“手抖”的时候，在不经意间产生“失误”。AMS是一个活动运营平台，一个月会上线400多个活动，涉及数以千计的活动配置信息（包括礼包、规则、活动参与逻辑等等）。在我们的业务场景下，因为种种原因而导致“人的失误”并不少。

例如，某个运营同学看错礼包发放的日限量，将原本只允许1天放量100个礼包的资源，错误地配置为每天放量200个。这种错误是测试同学比较难测试出来的，等到活动真正上线，礼包发放到101个的时候，就报错了，因为资源池当天已经没有资源了。虽然，我们的业务告警系统能够快速捕获到这个异常（每10分钟为一个周期，从十多个维度，监控和计算各个活动的成功率、流量波动等等数据），但是，对于腾讯的用户量级来说，即使只影响十多分钟，也可以影响成千上万的用户，对于大规模流量的推广活动，甚至可以影响数十万用户了。这样的话，就很容易就造成严重的“现网事故”。

完善的监控系统能够及时发现问题，防止影响面的进一步扩大和失控，但是，它并不能杜绝现网问题的发生。而真正的根治之法，当然是从起源的地方杜绝这种场景的出现，回到上面“日限量配置错误”的例子场景中，用户在内部管理端发布活动配置时，就直接提示运营同学，这个配置规则是不对的。

在业界，因为配置参数错误而导致的现网重大事故的例子，可以说是多不胜数，“配置参数问题”几乎可以说是一个业界难题，对于解决或者缓解这种错误的发生，并没有放之四海而皆准的方法，更多的是需要根据具体业务和系统场景，亦步亦趋地逐步建设配套的检查机制程序或者脚本。

因此，我们建设了一套强大并且智能的配置检查系统，里面集合了数十种业务的搭配检查规则，并且检查规则的数目一直都在增加。这里规则包括检查礼包日限量之类比较简单的规则，也有检查各种关联配置参数、相对比较复杂的业务逻辑规则。

另外一方面，流程的执行不能通过“口头约定”，也应该固化为平台程序的一部分，例如，活动上线之前，我们要求负责活动的同事需要验证一下“礼包领取逻辑”，也就是真实的去领取一次礼包。然而，这只是一个“口头约定”，实际上并不具备强制执行力，如果这位同事因为活动的礼包过多，而漏过其中一个礼包的验证流程，这种事情也的确偶尔会发生，这个也算是“人的失误”的另外一种场景。

为了解决问题，这个流程在我们AMS的内部管理端中，是通过程序去保证的，确保这位同事的QQ号码的确领取过全部的礼包。做法其实挺简单的，就是让负责活动的同事设置一个验证活动的QQ号码，然后，程序在发货活动时，程序会自动检查每一个子活动项目中，是否有这个QQ号码的活动参与记录。如果都有参与记录，则说明这位同事完整地领取了全部礼包。同时，其他模块的验证和测试，我们也都采用程序和平台来保证，而不是通过“口头约定”。

通过程序和系统对业务逻辑和流程的保证，尽可能防止“人的失误”。

这种业务配置检查程序，除了可以减少问题的发生，实际上也减轻了测试和验证活动的工作，可以起到节省人力的效果。不过，业务配置检查规则的建设并不简单，逻辑往往比较复杂，因为要防止误杀。

七、 小结

无论是人还是机器，都是会产生“失误”，只是对于单一个体，发生的概率通常并不大。但是，如果一个系统拥有数百台服务器，或者有一项工作有几百人共同参与，这种“失误“的概率就被大大提升，失误很可能就变为一种常态了。机器的故障，尽可能让系统本身去兼容和恢复，人的失误，尽可能通过程序和系统流程来避免，都尽可能做到”不依赖于人“。

容错的核心价值，除了增强系统的健壮性外，我觉得是解放技术人员，尽可能让我们不用凌晨起来处理告警，或享受一个相对平凡闲暇的周末。对于我们来说，要完全做到这点，还有很长的路要走，与君共勉。