蚂蚁金服 Service Mesh 大规模落地系列 - 核心篇

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揭秘 2019 Service Mesh 双十一大考

蚂蚁金服很早开始关注 Service Mesh,并在 2018 年发起 ServiceMesher 社区,目前已有 4000+ 开发者在社区活跃。在技术应用层面,Service Mesh 的场景已经渡过探索期,今年已经全面进入深水区探索。

2019 年的双十一是我们的重要时刻,我们进行了大规模的落地。作为技术人能面对世界级的流量挑战,是非常紧张和兴奋的。当 Service Mesh 遇到双十一又会迸发出怎样的火花?蚂蚁金服的 LDC 架构继续演进的过程中,Service Mesh 要承载起哪方面的责任?让我们一起来揭秘蚂蚁金服 Service Mesh 双十一实战。

Service Mesh 基础概念

Istio 清晰的描述了 Service Mesh 最核心的两个概念:数据面与控制面。数据面负责做网络代理,在服务请求的链路上做一层拦截与转发,可以在链路中做服务路由、链路加密、服务鉴权等,控制面负责做服务发现、服务路由管理、请求度量(放在控制面颇受争议)等。

Service Mesh 带来的好处不再赘述,我们来看下蚂蚁金服的数据面和控制面产品:

  1. **数据面:SOFAMosn。**蚂蚁金服使用 Golang 研发的高性能网络代理,作为 Service Mesh 的数据面,承载了蚂蚁金服双十一海量的核心应用流量。

  2. **控制面:SOFAMesh。**Istio 改造版,落地过程中精简为 Pilot 和 Citadel,Mixer 直接集成在数据面中避免多一跳的开销。

双十一落地情况概览

今年,蚂蚁金服的核心应用全面接入 SOFAMosn,生产 Mesh 化容器几十万台,双十一峰值 SOFAMosn 承载数据规模数千万 QPS,SOFAMosn 转发平均处理耗时 0.2ms。

双十一落地数据

在如此大规模的接入场景下,我们面对的是极端复杂的场景,同时需要多方全力合作,更要保障数据面的性能稳定性满足大促诉求,整个过程极具挑战。

同时,Service Mesh 的落地也是一个跨团队合作的典范案例,集合了核心、RPC、消息、无线网关、控制面、安全、运维、测试等团队的精诚合作,接下来我们会按照以上几个模块来解析 Service Mesh 的双十一落地情况,更多解析关注本号。

本文为《蚂蚁金服 Service Mesh 落地实践系列》第一篇 - 核心篇,作者:田阳(花名:烈元),蚂蚁金服技术专家,专注于高性能网络服务器研发,Tengine 开源项目核心成员,蚂蚁金服开源 SOFAMosn 项目核心成员。

基础能力建设

SOFAMosn 的能力大图

SOFAMosn 主要划分为如下模块,包括了网络代理具备的基础能力,也包含了 XDS 等云原生能力。

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业务支持

SOFAMosn 作为底层的高性能安全网络代理,支撑了 RPC,MSG,GATEWAY 等业务场景。

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IO 模型

SOFAMosn 支持两种 IO 模型,一个是 Golang 经典模型,goroutine-per-connection;一个是 RawEpoll 模型,也就是 Reactor 模式,I/O 多路复用(I/O multiplexing) + 非阻塞 I/O(non-blocking I/O)的模式。

在蚂蚁金服内部的落地场景,连接数不是瓶颈,都在几千或者上万的量级,我们选择了 Golang 经典模型。而对于接入层和网关有大量长链接的场景,更加适合于 RawEpoll 模型。

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协程模型

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  • 一条 TCP 连接对应一个 Read 协程,执行收包,协议解析;
  • 一个请求对应一个 worker 协程,执行业务处理,proxy 和 Write 逻辑;

常规模型一个 TCP 连接将有 Read/Write 两个协程,我们取消了单独的 Write 协程,让 workerpool 工作协程代替,减少了调度延迟和内存占用。

能力扩展

协议扩展

SOFAMosn 通过使用同一的编解码引擎以及编/解码器核心接口,提供协议的 plugin 机制,包括支持:

  • SOFARPC;
  • HTTP1.x/HTTP2.0;
  • Dubbo;

NetworkFilter 扩展

SOFAMosn 通过提供 network filter 注册机制以及统一的 packet read/write filter 接口,实现了 Network filter 扩展机制,当前支持:

  • TCP proxy;
  • Fault injection;

StreamFilter 扩展

SOFAMosn 通过提供 stream filter 注册机制以及统一的 stream send/receive filter 接口,实现了 Stream filter 扩展机制,包括支持:

  • 流量镜像;
  • RBAC鉴权;

TLS 安全链路

作为金融科技公司,资金安全是最重要的一环,链路加密又是其中最基础的能力,在 TLS 安全链路上我们进行了大量的调研测试。

通过测试,原生的 Go 的 TLS 经过了大量的汇编优化,在性能上是 Nginx(OpenSSL)的80%,Boring 版本的 Go(使用 cgo 调用 BoringSSL) 因为 cgo 的性能问题, 并不占优势,所以我们最后选型原生 Go 的 TLS,相信 Go Runtime 团队后续会有更多的优化,我们也会有一些优化计划。

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  • go 在 RSA 上没有太多优化,go-boring(CGO)的能力是 go 的1倍;
  • p256 在 go 上有汇编优化,ECDSA 优于go-boring;
  • 在 AES-GCM 对称加密上,go 的能力是 go-boring 的20倍;
  • 在 SHA、MD 等 HASH 算法也有对应的汇编优化;

为了满足金融场景的安全合规,我们同时也对国产密码进行了开发支持,这个是 Go Runtime 所没有的。虽然目前的性能相比国际标准 AES-GCM 还是有一些差距,大概是 50%,但是我们已经有了后续的一些优化计划,敬请期待。

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平滑升级能力

为了让 SOFAMosn 的发布对应用无感知,我们调研开发了平滑升级方案,类似 Nginx 的二进制热升级能力,但是有个最大的区别就是 SOFAMosn 老进程的连接不会断,而是迁移给新的进程,包括底层的 socket FD 和上层的应用数据,保证整个二进制发布过程中业务不受损,对业务无感知。除了支持 SOFARPC、Dubbo、消息等协议,我们还支持 TLS 加密链路的迁移。

容器升级

基于容器平滑升级 SOFAMosn 给了我们很多挑战,我们会先注入一个新的 SOFAMosn,然后他会通过共享卷的 UnixSocket 去检查是否存在老的 SOFAMosn,如果存在就和老的 SOFAMosn 进行连接迁移,然后老的 SOFAMosn 退出。这一块的细节较多,涉及 SOFAMosn 自身和 Operator 的交互。

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SOFAMosn 的连接迁移

连接迁移的核心主要是内核 Socket 的迁移和应用数据的迁移,连接不断,对用户无感知。

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SOFAMosn 的 metric 迁移

我们使用了共享内存来共享新老进程的 metric 数据,保证在迁移的过程中 metric 数据也是正确的。

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内存复用机制

  • 基于 sync.Pool;
  • slice 复用使用 slab 细粒度,提高复用率;
  • 常用结构体复用;

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线上复用率可以达到90%以上,当然 sync.Pool 并不是银弹,也有自己的一些问题,但是随着 Runtime 对 sync.Pool 的持续优化,比如 go1.13 就使用 lock-free 结构减少锁竞争和增加了 victim cache 机制,以后会越来越完善。

XDS(UDPA)

支持云原生统一数据面 API,全动态配置更新。

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前期准备

性能压测和优化

在上线前的准备过程中,我们在灰度环境针对核心收银台应用进行了大量的压测和优化,为后面的落地打下了坚实的基础。

从线下环境到灰度环境,我们遇到了很多线下没有的大规模场景,比如单实例数万后端节点,数千路由规则,不仅占用内存,对路由匹配效率也有很大影响,比如海量高频的服务发布注册也对性能和稳定性有很大挑战。

整个压测优化过程历时五个月,从最初的 CPU 整体增加20%,RT 每跳增加 0.8ms, 到最后 CPU 整体增加 6%,RT 每跳增加了 0.2ms,内存占用峰值优化为之前的 1/10 。

整体增加CPU 每跳RT 内存占用峰值
优化前 20% 0.8ms 2365M
优化后 6% 0.2ms 253M
  • 部分优化措施

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在 618 大促时,我们上线了部分核心链路应用,CPU 损耗最多增加 1.7%,有些应用由于逻辑从 Java 迁移到 Go,CPU 损耗还降低了,有 8% 左右。延迟方面平均每跳增加 0.17ms,两个合并部署系统全链路增加 5~6ms,有 7% 左右的损耗。

在后面单机房上线 SOFAMosn,在全链路压测下,SOFAMosn 的整体性能表现更好,比如交易付款带 SOFAMosn 比不带 SOFAMosn 的 RT 还降低了 7.5%。

SOFAMosn 做的大量核心优化和 Route Cache 等业务逻辑优化的下沉,更快带来了架构的红利。

Go 版本选择

版本的升级都需要做一系列测试,新版本并不是都最适合你的场景。我们项目最开始使用的 Go 1.9.2,在经过一年迭代之后,我们开始调研当时 Go 的最新版 1.12.6,我们测试验证了新版很多好的优化,也修改了内存回收的默认策略,更好的满足我们的项目需求。

  • GC 优化,减少长尾请求

新版的自我抢占(self-preempt)机制,将耗时较长 GC 标记过程打散,来换取更为平滑的GC表现,减少对业务的延迟影响。 go-review.googlesource.com/c/go/+/6857… go-review.googlesource.com/c/go/+/6857…

Go 1.9.2

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Go 1.12.6

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  • 内存回收策略

在 Go1.12,修改了内存回收策略,从默认的 MADV_DONTNEED 修改为了 MADV_FREE,虽然是一个性能优化,但是在实际使用中,通过测试并没有大的性能提升,但是却占用了更多的内存,对监控和问题判断有很大的干扰,我们通过 GODEBUG=madvdontneed=1 恢复为之前的策略,然后在 issue 里面也有相关讨论,后续版本可能也会改动这个值。

runtime: use MADV_FREE on Linux if available

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使用 Go1.12 默认的 MADV_FREE 策略 ,Inuse 43M, 但是 Idle 却有 600M,一直不能释放。

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Go Runtime Bug 修复

在前期灰度验证时,SOFAMosn 线上出现了较严重的内存泄露,一天泄露了1G 内存,最终排查是 Go Runtime 的 Writev 实现存在缺陷,导致 slice 的内存地址被底层引用,GC 不能释放。

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我们给 Go 官方提交了 Bugfix,已合入 Go 1.13最新版。 internal/poll: avoid memory leak in Writev

后序

SOFAMosn 在蚂蚁金服经历了双十一的大考,后续我们还有更多的技术演进和支撑场景,欢迎有兴趣的同学加入我们。

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SOFAMosn:github.com/sofastack/s…

更多关于蚂蚁金服 Service Mesh 的双十一落地情况解析,请继续关注本号哟~

公众号:金融级分布式架构(Antfin_SOFA)