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原题目:云效故障定位研究论文被ICSE 2021 SEIP track收录

近期,由阿里云云效团队团结复旦大学CodeWisdom研究团队、阿里手艺风险部平安生产团队,互助完成的论文《MicroHECL: High-Efficient Root Cause Localization in Large-Scale Microservice Systems》被ICSE 2021 SEIP track任命。本文针对大规模微服务系统的三种可用性问题,提出了一种高效的根因定位方式MicroHECL。

MicroHECL基于动态构建的服务间的依赖图,剖析了所有可能的异常流传链路,并基于相关性剖析对候选根因举行了排序。本文将机械学习和统计方式相结合,并通过个性化的模子来检测差别类型的服务异常(如性能异常、可靠性异常、流量异常)。为了提高异常检测的效率,在异常流传链剖析的历程中,MicroHECL接纳了剪枝计谋来消除不相关的服务挪用。最后,通过实验研究,证明了MicroHECL在可用性问题异常检测的准确性和效率方面都显著优于两种先进的基线方式。MicroHECL已经在阿里巴巴内部落地实践,停止2020年7月,现实top-3的命中率达到了68%,根因定位的时间从原来的30分钟缩短到了5分钟。

微服务架构已经成为构建云原生应用的最新趋势,越来越多的公司选择从单体系统迁移到微服务架构。工业微服务系统通常包罗成百上千的应用,这些系统是高度动态和庞大的,一个服务可以有几个到几千个实例运行在差其余容器和服务器上,而可用性问题一直是大规模微服务系统面临的一个要害挑战。在这些系统中,服务质量(如性能、可靠性)的任何异常都有可能沿着服务挪用链流传,并最终导致营业级其余可用性问题(如订单乐成率下跌),这也是企业普遍碰着的问题。当监控系统监控到可用性问题时,它的根因服务和异常类型需要在短时间(如3分钟)内定位,以便开发人员快速解决问题。

阿里巴巴的电子商务系统每月活跃用户跨越8.46亿人,它接纳微服务架构,而且包罗跨越3万多个服务,这些服务都配备了一个称为EagleEye的大型监控基础设施。作为营业的载体,系统需要保证高可用。因此这些系统都部署了一个营业监控平台来实时的发出可用性问题报警。这些可用性问题通常示意营业运行中的问题,例如下单乐成量下跌、买卖乐成率下跌等。这些可用性问题可能是由差别类型的异常引起的,异常可能从一个服务流传到另一个服务,最终导致可用性问题。在本文中,我们重点关注以下三种导致阿里巴巴大部门可用性问题的异常类型:

  1. 可靠性异常。可靠性异常表现为错误数目(EC)的异常增添,例如服务挪用失败的次数。它通常由代码缺陷或环境故障(例如服务器或网络中止)引起的异常。
  2. 流量异常。流量异常表现为每秒异常增添或削减的查询数目(QPS)。流量的异常增添可能会导致服务中止,而异常流量的削减可能解释许多请求无法到达服务。它通常是由不正确的流量设置(例如Nginx的限流)、DoS攻击或意外的压测等引起。

相关研究

现有的方式不能有用的支持大规模微服务系统可用性问题根因定位,业界开发人员通常还需要依赖可视化工具来剖析日志和链路,以识别可能的异常和异常流传链路,从而找到根本原因。研究人员已经提出了使用链路剖析或服务依赖图的方式来自动定位微服务或更普遍的基于服务的系统的异常根因。基于链路剖析的方式需要昂贵的链路数据网络和处置,因此不能有用的用于大规模系统。基于服务依赖图的方式是基于服务挪用或因果关系来组织服务依赖图。这些方式通过遍历服务依赖图并用服务的指标数据(如响应时间)检测可能的异常来定位根因,然而这些方式由于对服务异常检测的不准确以及对服务依赖图的低效遍历而使用受限,尤其是在有许多服务和依赖关系的大规模微服务系统中。

方式概述

MicroHECL是一种解决可用性问题的高效的根因定位方式。在我们的场景中,可用性问题通常是从营业视角观测到的。例如,订单乐成量下跌,它可能是由差别类型的异常引起的。现在MicroHECL支持三种类型的异常(即性能异常、可靠性异常、流量异常)。在定位特定类型的异常时,MicroHECL思量响应的服务挪用指标以及异常的流传偏向。例如,在定位性能异常时,MicroHECL会主要思量服务间挪用的响应时间和异常流传偏向(即从下游向上游流传)。MicroHECL的方式概述如图1所示,主要包罗以下三个部门。

服务依赖图构建

当运行时的监控系统检测到可用性问题时,MicroHECL将启动根因剖析历程。它基于运行时监控系统采集到的服务挪用关系和指标,动态的构建一定时间窗口(例如最近30分钟)内的目的微服务系统的服务挪用图。服务挪用图是由一系列的服务节点S={S1, S2,..., Sn}组成,每一个节点都代表了该服务在最近30分钟内发生过挪用关系。边Si-->Sj代表了在最近一个时间窗口内服务Si挪用过服务Sj。为了对可用性问题举行根因剖析,服务挪用图上还记录了种种器量指标,例如响应时间(RT)、错误数目(EC)和每秒请求数(QPS),这些监控到的数据都被存储到了时间序列数据库(TSDB)。为了优化性能,服务挪用关系是随着异常挪用链剖析的历程按需并增量构建的,只有在异常流传链剖析历程中,到达了某个服务,才会去拉取与它相关的指标数据。

异常流传链剖析

一个可用性问题最初是在某个服务(称为初始异常服务)上由监控系统发现的,然则异常的根因往往是它的上游或下游服务。根因服务和初始异常服务通常都处于由一系列的异常服务组成的异常流传链上。异常流传链剖析的目的就是通过剖析初始异常服务中可能的异常流传链来确定一组候选的异常根因服务,在剖析的历程中,会沿着异常流传的相反偏向。为了提高效率,MicroHECL接纳了一种剪枝计谋来消除和当前异常流传链不相关的服务挪用。通过异常流传链的剖析,最终可以获得一系列的候选异常根因服务。

候选根因排序

MicroHECL凭据导致给定可用性问题的可能性对候选根因举行排序。通过对监测数据的剖析,我们发现初始异常服务的异常指标数据与根因服务的异常指标有相似的转变趋势。注重这里初始异常服务的指标是某种营业指标(例如:订单乐成量),而候选根因的异常指标是质量指标(如RT、EC、QPS)。因此我们使用皮尔逊相关性系数对这两个异常指标(X,Y)的转变趋势举行相关性剖析,并基于相关性值P(X,Y)举行候选根因的排序。

异常流传链剖析

剖析历程

可用性问题可能是由差别类型的异常引起的。对于差其余异常类型,服务异常检测中思量的指标和流传链剖析中思量的异常流传偏向是差其余。如表1所示,性能异常、可靠性异常和流量异常思量的主要指标划分是响应时间(RT)、错误数目(EC)和每秒请求数(QPS)。通常性能异常和可靠性异常的流传偏向都是从下游到上游的,而流量异常的流传偏向是从上游到下游的。

表1. 可用性问题的指标和异常流传偏向

2、异常流传链路扩展

对于每个异常流传链,通过从起始节点(即检测到的初始异常服务的相邻异常节点)沿着异常流传偏向举行迭代扩展。在每次迭代中,凭据异常类型对当前节点的上下游节点举行异常检测,并将检测到的异常节点添加到当前异常流传链中。当不能向链中添加更多节点时,异常流传链的扩展竣事。例如,对于S4的异常流传链,扩展以S1竣事,S1是S4的上游节点而且相符流量异常的流传偏向。相似的,对于S7的异常流传链,扩展以S9和S10竣事。

3、候选根因排序

当初始异常服务的所有异常流传链剖析竣事时,将异常流传链扩展竣事位置的所有服务作为候选的根因服务。例如,图中所示的剖析历程得出的候选根因包罗S1、S9和S10。

服务异常检测

在异常流传链剖析历程中,我们需要凭据一些指标数据不停的检测一个服务是否存在某种类型的异常。例如,在图2中,通过入口节点异常检测,我们首先确定了S4和S7,然后通过服务异常检测在异常流传链扩展中识别出异常服务S1、S9、S10。凭据差其余指标的特点,我们为每种异常类型选择了差其余剖析模子,这些剖析模子是凭据响应指标类型的颠簸特征和指标之间的关系设计的。

1、性能异常检测

性能异常检测是基于异常增添的响应时间(RT),这里的挑战是若何区分RT的异常颠簸和正常颠簸。图3(a)和图3(d)划分显示了两个小时和一周的响应时间颠簸。从中可以看出,在一天的差别时间段和一周的差别日子里,RT都有周期性的颠簸。若是我们使用像3-sigma这样的简朴规则,这些周期性颠簸很可能会被以为是性能异常。为了识别异常颠簸,我们不仅思量了当前时间段的指标,还需要思量前一天的统一时间段和前一周的统一时间段的指标。而且,在历史数据中,响应时间大多数处于正常颠簸状态,只有少量的异常颠簸。

基于RT数据的特点,我们选择了OC-SVM(one class support vector machine)作为RT异常颠簸的展望模子。OC-SVM仅使用特定种别(正常RT颠簸)的信息来学习出一个分类器,该分类器可以识别出属于该种其余样本,并将其他样本识别为异常值(异常RT颠簸)。OC-SVM具有建模简朴、可解释性强、泛化能力强等优点。我们为模子界说了以下4种特征:

  1. Number of Over-Max Values: 当前检测窗口中Response Time的值大于给定对照时间窗口内Response Time的最大值的数目。
  2. Delta of Maximum Values: 当前检测窗口中Response Time的最大值与给定对照时间窗口内的Response Time最大值的差值。
  3. Number of Over-Average Values: 当前检测时间窗口中跨越给定对照时间窗口中Response Time滑动平均值最大值的数目。
  4. Ratio of Average Values: 当前检测窗口中Response Time的平均值与给定时间窗口内Response Time的滑动平均值的最大值的比值。

我们把最后10分钟作为异常检测的时间窗口。对于对比的时间段,我们思量以下三种:当前检测窗口之前的最后一小时,前一天相同的时间段,前一周统一天的相同时间段。因此,我们一共可以获得12个特征值。

为了训练模子,我们在阿里巴巴的监控系统中从差其余系统网络到了100000个案例。我们也网络了600个正负比例1:1的案例用于模子的验证。模子训练效果如表2所示。

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表2. 性能异常的模子训练效果

3、流量异常检测

流量异常检测是基于QPS的异常颠簸。如图3(c)和图3(f)所示,QPS从短期和历久来看是对照相符正态分布特点的。因此,我们选择使用3-sigma规则来检测异常的QPS颠簸。同样接纳最后10分钟作为异常检测的时间窗口,并基于最近一个小时的QPS值,我们使用3-sigma规则来检测当前检测窗口中的异常值。

此外,经由考察发现,单纯使用3-sigma仍然会存在一定的误报行为。为了进一步消除误报,我们还盘算了这些异常服务的QPS值和初始异常服务的营业指标之间的皮尔逊相关性系数,只有当相关性高于预界说的阈值(例如0.9)而且在当前检测窗口中识别出3-sigma异常值,才会以为当前服务存在流量异常。

剪枝计谋

异常流传链路可能具有多个分支,而且分支的数目可以在异常流传链扩展时代继续增进。因此,异常流传链剖析的一个主要挑战在于大规模服务依赖图上异常流传分支的数目可能成指数增进。而在这些分支中,一些异常服务和服务挪用可能与当前可用性异常问题无关。为了解决这一问题,提高剖析效率,我们接纳剪枝计谋来消除不相关的异常服务挪用。剪枝计谋是基于假设异常流传链中两个延续的服务挪用的边具有相似的指标转变趋势。例如,在图2中,边S1 -> S4上的QPS应该和边S4->S5上的QPS具有相似的转变趋势,否则S1->S4这条边就应该被剪枝。类似的,S7->S9边上的RT的指标转变应该和边S5->S7上RT的指标转变具有相似的趋势。

检测计谋在异常流传链剖析的扩展历程中被使用,我们只思量相邻两条边上相同异常类型的指标数据(例如RT、EC、QPS)在最近一个时间窗口(例如,最近60分钟)内的相似性。相似性的盘算使用公式1。若是相似度值低于阈值(如0.7),那么当前异常边会被剪枝掉。

实验评估

为了评估MicroHECL的有用性和效率,我们举行了一系列的实验研究来回覆下面三个研究问题:

  1. RQ1(定位精确度):MicroHECL在定位微服务系统的可用性问题的根因和特定异常类型的根因方面精确度若何?
  2. RQ2(定位效率):MicroHECL在根因定位历程中随着服务数目的增添,定位效率和可扩展性会有怎样的转变?
  3. RQ3(剪枝效果):MicroHECL在差其余相似度阈值下对定位的精确度和效率有何影响?

实验设置

从2020年2月到6月,我们在阿里巴巴的大型电子商务系统的28个子系统中网络了75个可用性问题异常案例,这些子系统平均包罗265(最小7,最大1687,中位数82)个服务。在这75个可用性问题案例中,有37个是由性能异常导致,有43个是由可靠性问题导致,有21个是由流量异常导致。我们把MicroHECL与其它两种基线方式(MonitorRank、Microscope)举行了实验对比,并使用公式2中HR@k 和MRR来评估方式根因定位的精确度。

定位精确度(RQ1)

表4显示了MicroHECL和其它两种基线方式的总体精确度评估效果,可以看出MicroHECL在HR@1、HR@3和HR@5的命中率划分为0.48、0.67和0.72,MRR为0.58。在所有这些指标方面,MicroHECL都显著优于基线方式。

表4. 总体准确度评估

我们还评估了MicroHECL在差别异常类型方面的精确度。从表5可以看出,MicroHECL在这三种异常类型方面都优于基线方式。而且可以看出MicroHECL在性能异常方面的优势最为显著,在流量异常方面的优势不太显著。

表5. 差别异常类型的准确度

定位效率(RQ2)

本文中的75个可用性问题异常案例来自28个子系统,这些子系统有差其余服务数目。为了评估MicroHECL的效率和可扩展性,我们在这75个案例中剖析了MicroHECL和两种基线方式的异常检测时间。并研究了异常检测的时间若何随目的系统的巨细(服务数目)而转变,实验效果如图。请注重,从统一个子系统中网络的可用性问题可能有多个,每个可用性问题在图中都用一个点示意。总体来说,MicroHECL的执行时间比Microscope少22.3%,比MonitorRank少了31.7%。在这三种方式中,对于差别巨细的子系统和大多数的可用性问题,MicroHECL使用的时间都是最少的。

图中的两条曲线划分显示了MicroHECL相对于两种基线方式平均时间差的转变。可以看出,当服务数目小于250个时,MicroHECL的优势并不显著;当服务数目跨越250个时,MicroHECL的优势随着服务数目的增添而越来越显著。此外,MicroHECL(包罗两种基线方式)的执行时间随着服务数目的增添而线性增添,表现出优越的可扩展性。

剪枝效果(RQ3)

剪枝计谋是影响根因定位精确度和效率的要害。本文通过剖析75个可用性问题的根因定位的精确度和时间消耗随差其余相似度阈值的转变来评价剪枝计谋的效果, 并选择HR@3作为精确度的评估指标。评估效果如图5所示,从中可以看出,随着阈值的增添,精确度和时间都市有所下降。而且当阈值从0增添到0.7时,精确度保持在0.67,而时间从75秒削减到了46秒。实验效果验证了剪枝计谋在保证精确度的前提下,显著提高异常定位效率的有用性,而且对于这些可用性案例,最佳相似度阈值为0.7。

企业实践

MicroHECL已经实现为一个基于EagleEye和其它监控基础设施的分布式系统在阿里巴巴部署运行。在现实应用中,MicroHECL还支持更细粒度的故障定位,好比将中间件(数据库,新闻行列,缓存服务)等作为定位的目的,这些组件和交互的指标数据也会被记录到服务挪用图上。在已往的5个多月里,MicroHECL处置了跨越600个可用性问题,平均可以在76s产出定位效果,开发人员通常可以在监控系统检测到可用性问题后5分钟内确认并最先故障修复。来自开发人员的反馈解释,大多数开发人员都对照信托系统的推荐,默认会把推荐的效果作为异常的根因。

在现实应用中,除了一些系统因指标数据缺失导致无法准确定位之外,我们还剖析了MicroHECL不能准确定位其它异常根因的案例,发现MicroHECL仍需要从多方面举行改善。例如,一些可用性异常被检测到后,它的服务质量指标可能没有任何异常。而且有一些异常可能是逐步积累起来的,它的指标颠簸可能跨越了异常监测的时间窗口。这些需要更先进的手艺来改善现在的方式。

总结

本文针对微服务系统的可用性问题,提出了一种高效的根因定位方式MicroHECL, 它通过动态组织服务挪用图并剖析可能的异常流传链路。与现有方式差别,MicroHECL使用基于机械学习和统计方式的个性化模子来检测差别类型的服务异常(即性能异常、可靠性异常、流量异常),并在异常流传链剖析中接纳剪枝计谋来消除不相关的服务挪用。 实验研究和阿里巴巴的现实应用都证实了MicroHECL的精确度和有用性,未来我们也会在云效上提供风险展望定位的能力。

作者:Yvonne

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