服务变更如何做到高可用？_软件工程_焦振清

大厂Data+Agent 秘籍：腾讯/阿里/字节解析如何提升数据分析智能。了解详情 



 写点什么

近期，Cloudflare在更新 WAF 配置规则时，因其中一个规则包含了正则表达式，导致 Cloudflare 全球机器上的 CPU 峰值使用率达到 100%，在最糟糕的时候，流量下降了 82%，对整个互联网都产生了明显的影响。

因此，变更的定义，不仅仅是狭义的上线新版本代码，也应该包含配置变更，数据变更，操作系统变更，网络变更，基础设施变更等方面。变更是运维人员的主要工作内容，同时也是导致服务故障的主要原因。据 Google SRE 统计，线上 70%的故障都是由某种变更而触发的。

服务变更的关键点

部署清单

部署清单主要是管理部署期间的整个生命流程，通过将各个阶段的各个步骤进行罗列和长期维护，从而逐步形成针对特定变更场景的说明手册。

如果只是升级一台服务器的二进制代码，需要部署清单吗？答案是肯定的。不能把二进制代码变更等同于二进制文件替换，在替换动作之外，有很多的工作内容，仅仅是更新完毕以后，就需要考虑如下问题：

程序是否正常启动
日志是否存在异常信息
服务功能是否正常
服务性能是否符合预期
服务关键指标是否异常

对于多模块，多系统，多团队配合的变更操作，如果没有一份事前经过充分验证的部署清单，谁在什么时候应该做什么事情，准入条件是什么，交付标准是什么，有哪些操作禁忌和注意事项，那这种复杂变更的结果就只能靠运气了。

随着运维自动化水平的提升，部署清单并不会消失，而是在载体上有所不同，从早期的纸质上线单，到现在内置于部署系统中，实现了更好的经验传承，校验完善，流程管控，信息分享等。

灰度发布

绝大部分服务，都不应该由单个实例组成。那么，在变更的时候，就应该避免一次性升级所有实例，而应该分批次的逐步升级，并在每个批次间预留一定的时间间隔对上一批次进行观察和评估，从而决定是否继续进行升级，以此来保障变更的质量。

以 Google 为例，其灰度发布的比例，从 0.1%开始，每 24 小时增长 10 倍推进，从 0.1%-> 1% -> 10% -> 100% （详见 Google SRE 中文版 162 页），并且灰度的初始比例一定不可以超过服务整体的冗余度。同时，在对服务进行变更操作的期间，需要将流量摘除，避免对线上产生影响，变更操作完毕后，方可引入灰度流量进行验证。

在灰度阶段，有针对性的选择灰度流量，尽可能完整的覆盖各类业务场景和用户类型，并通过流量调度形成局部热点，对服务的性能进行验证，避免全量上线可能出现的性能下降。

快速回滚

变更操作一定要有回滚预案，并能够快速回滚！日常的变更操作，只要有备份，大多数情况都可以进行回滚。那些无法进行回滚的，一般都是重大变更，这时候，等着你的基本上就是直接在线上调试并修 bug 以及超长的停机时间和大批的脏数据了。

不同公司对待回滚的态度不同，和其背后的专业能力有很大关系，因此不能盲从。如果对所有的回滚事件不加甄别的进行追责，那么导致的后果就是对于非核心故障，研发坚决不进行回滚操作导致带伤上阵，或者说将回滚美其名曰快速迭代。

功能开关

比回滚更高效的方案是功能开关，在发现新功能上线有问题后，可以通过功能开关立即关闭该功能，从而起到更快速的止损效果。可以想象一个场景，一次上线后，发现 10 个功能里面有 1 个功能异常，且引发了部分脏数据，因为还需要确保其余 9 个功能正常，因此不能全并发回滚，只能按照预置的并发度进行回滚，那么回滚耗时就会较长，这时候，如果有功能开关，那情况就大不一样了。

线下测试

既然线上有了变更保障能力，那为啥还要在线下费劲搞集成测试呢，直接在线上测不就行了吗？我们假设这个观点是正确的，那么所有未经测试的代码全部推送到线上开始灰度，在灰度阶段去发现各种问题，然后回滚，修复后继续上线。但灰度的流量，也是真实的用户，怎么能够拿用户的真实流量做这样的事情呢。因此，线下测试还是非常重要的环节，通过线下测试，将 80%以上的基本问题拦截在线下环节，在灰度环节，更多的去解决线下环境无法覆盖的场景。同时，参照 Chaos Monkey，以随机的方式对线下环境以及灰度环境进行破坏性验证，让服务具备应对各种典型故障场景的容错能力。

效果检查

服务变更后，需要有一系列的基于部署清单管理的效果检查的内容，例如前面提到的程序是否正常启动，功能是否正常，性能是否正常，以及本次调整的内容是否符合预期，通过对变更的效果进行验证，才能最终确认本次变更是否正确。同时，针对服务相关的全局核心指标的监控，在变更期间，既不应该出现异常，更不能被随意屏蔽掉。

时间窗口

早期，Facebook 的交付工程团队，会在每个工作日进行一次非关键性更新，而重大更新则每周进行一次，通常在周二下午进行。这里就体现了时间窗口的概念，时间窗口主要是用来降低变更导致的影响，常见的时间窗口有如下建议：

尽量避免节前做变更，即使是 BAT 和运营商，对于全年重要的节假日，往往会提前数周停止业务的非必要性变更，或者是将自动流程转为审批流程；
尽量避免在业务每天的高峰期做变更，例如很多网络切割都是选择凌晨进行操作，就是避免对业务产生影响；
尽量避免在下班前尤其是周五下班前做变更，提前通告并全员值守的除外；
尽量避免在非工作时间（包括周末和节假日）进行自动部署。

隔离

如果服务是分组部署（多 AZ 部署、多 Region 部署），且分组间能够做到尽量避免服务间的交互和基础设施共享，那么在变更中，就需要利用该特性，对分组进行逐一升级和观察，避免问题发生扩散，在出现问题的时候，通过流量调度即可快速摘掉流量止损。

通告

任何的变更，都需要事前进行通告，告知相关的上下游团队，变更时间，变更内容，可能的影响，应急联系人等，并在变更期间的各个阶段，进行通告。同时，也应该将变更信息录入到统一的系统中，便于相关上下游订阅。这里需要注意的是，在通告系统中，各个业务方的联系方式应该基于邮件组等群组方式，避免直接写入具体的人员列表，从而因人员调整导致通告失效。

避免手工操作

对于低频非标准化的场景，在部署清单中可能会这样描述：”请将存放在 XX 地方的操作系统镜像文件集，拷贝到线上某一批服务器的 XX 路径下“。那为什么这种常规的文件替换不通过部署系统进行呢，是因为操作系统镜像文件体积太大，无法存放在版本库当中，且主流操作系统镜像每年变更至多两次，因此，大家都觉得手工操作一下就好了。但这里面存在一些高风险的地方：

不对网络传输进行限速，可能会在短时间内导致服务器 IO 和网卡使用率较高，进而影响线上的业务；
如果是替换操作，且直接对线上文件进行替换，因为文件体积较大，会导致在替换期间，用户获取到不完整的文件；
文件传输完毕后，所有服务器上的文件是否完整，是否正确，没有校验方案。

从上述的简单 case 可知，即使简单如文件传输这样的操作，如果没有运维系统的支持而手工进行，也可能导致较为严重的线上故障。同时，也不建议为这类场景编写一次性的脚本，因为这类脚本本质上和手工操作并无区别，上述的风险并不会因为你临时写一个脚本而消失，还是应该回归正途，通过部署系统、传输系统或者其他的运维自动化平台来解决。