导读

大模型在研发效能领域代码生成方面发挥了越来越大的作用

而大模型的预训练依赖大量的精标代码，这些精标数据必须是比较好的工程实践代码

这些比较好的工程实践代码，需要大量的技术沉淀，包括工程架构，代码架构等多纬度，涉及性能、可用性、扩展性、安全等方向

百度网盘有不少比较好的工程实践，本文主要是介绍百度网盘工程架构中的防雪崩架构

抛砖引玉，与大家一起探讨什么才是优秀的工程实践，为大模型的落地提供坚实的数据基础

01 背景

1.1 百度网盘业务背景介绍

简要介绍一下百度网盘的业务背景

• 外部视角：用户规模超过10亿，单纯外部用户请求日pv过千亿；

• 内部视角：实例数超过60w+个，模块数规模过千，单个功能最多涉及100+个模块节点。

在复杂的链路+高并发情况下，短暂的异常就会使得整个系统出现雪崩，即使异常消失也无法自愈，对用户产生不好的用户体验。

于是百度网盘服务端工程方向设计了一套防雪崩的机制，本文先介绍雪崩的技术背景，再介绍相关的解决方案。

1.2 雪崩发生的背景介绍

雪崩是如何发生的？简单的说，某种场景下，触发一个服务的处理能力(容量)不足而拒绝导致请求失败，而它的上游因为请求失败而重试，加剧服务持续处理无效请求，无法处理有效请求，从而形成雪崩死循环，服务无法恢复。

如下图所示，某个变动(根因) –> 服务异常(诱因) –> 链路异常(局部雪崩) –> 全局异常(全局雪崩)

简单来说，雪崩分成两个阶段：

• 初始阶段：各种根因 + 诱因 –> 服务过载；

• 循环阶段：上游重试 —> 服务持续处理无效请求 —> 上游重试 ……

下面将按系统视角介绍：雪崩是咋发生的？

先从服务接收&处理请求来说，根据网络TCP三次握手准则，客户端的请求会被放入半连接/全连接队列中，而服务端从队列中取出请求进行处理。由于队列是先进先出的，处理的请求都是之前的请求(即使client已经断开了连接，但是accept队列也不会剔除这些断开连接的请求)。如下图，client 向serve发了5个请求，r0/r1/r2/r3/r4，这些请求会被放入server的accept队列里，但是由于server处理逻辑比较慢，导致client请求超时，断开了连接r0/r1/r2的连接，但是server这边还会从accept队列里取出r0/r1/r2的连接，进行请求request数据的读取(即使client已经断开连接，server还是能够读到之前client发送的请求数据)，进行无效的处理，于是client不停的重试，而server不停的在处理失效的请求。

△server读到已经断开连接的socket连接

△ server读到已经断开连接的socket请求数据

从上下游处理视角来说，雪崩并不是局部行为，它会随着链路漫延到整个系统链路上。如下图，client以300ms的超时时间访问server，server在访问A和B之后，已经用掉了300ms，这个时候client已经断开了和server的连接，但是server却继续访问C和D，进行无效的请求。当这种无效请求在整个链路蔓延开，client又在大量的重试的时候，就是整个系统崩溃的时候。

02 传统解决方案

从预防/阻止/止损雪崩三个子方向介绍相关实战经验，以及分析它们的优缺点。

2.1 预防

通过各种手段，规避雪崩初始阶段的出现，例如热点治理、长尾治理、分级操作、容量保障等。

2.2 阻止

处于雪崩初始阶段，有发生雪崩的可能性，需要阻止雪崩进入循环阶段。

【重试率控制】

• 基本思路：当重试请求数占当前请求数的X%, 就不会再进行重试；

• 优点：可以避免大量重试导致雪崩死循环；

• 不足：设置重试率多少才是合理的？另外，这个还需要持续更新，因为下游的容量是在变化的，可能连正常的流量都无法处理(比如实例被缩容了)。

【队列控制】

• 基本思路：不再基于系统层面的内核队列，应用层自己维护队列(比如用一个线程从系统读取连接数据到队列中)，记录请求在队列中等待的时间。如下图，队列中有8个请求，代表他们在队列中等待的时间(单位ms)，假设上游的执行是200ms，处理一个请求需要100ms，那么第1个到第4个请求明显是失效请求(最大等待时间( = 上游执行超时 - 服务处理时间) < 当前等待时间)，等处理完上游都已经断开连接了，就不需要处理了，可以直接从第5个请求进行处理；

• 优点：通过维护应用层的队列，加上等待时间，快速抛弃无效请求，避免雪崩的发生；

• 不足：依赖假设上游的访问超时时间以及自己的执行时间，才能准确判断出请求是否已经失效。但是有可能不同的上游的超时时间不一样，自身的执行时间也不稳定性。同在服务在极端负载下，包括读取系统队列的线程也会受限资源，无法及时从系统队列中读取请求，导致读到了无效请求。

【限流】

• 基本思路：在服务接入层设置一个静态阈值，表示后端服务最大的请求qps，超过这个qps的流量就丢弃请求；

• 优点：可以避免瞬间突增的流量打垮服务，导致服务不可恢复，可以解决一部分场景问题；

• 不足：提前设置限流一个静态阈值，和重试率控制一样，不是所有场景都有效果。另外也有运维维护成本，具体如下：

• 阈值合理性：需要频繁压测才能知道当前系统的瓶颈qps阈值是多少，设置大了，达不到阻止过多流量的效果，设置小了，又有误伤；

• 故障期间服务处理能力退化：当花费了很多时间压测出来一个系统的qps阈值是100，但是故障期间服务承载的qps可能会退化成80。会有很多原因会导致，比如一部分实例oom导致不可用，上线导致实例启动失败、长尾流量导致部分实例处理能力不足(比如某些视频转码需要更长的时间，同时还是热门视频，负载均衡重试到不同实例上)，最常见的是下游请求执行时间变长了。这样导致每秒都需要承载多余的qps请求，累计下来，这个系统迟早被打垮。本质问题还是静态阈值导致的。

2.3 止损

通过各种手段，加速雪崩止损恢复，例如：

• 限流：通过多次人工调整限流阈值，使后端请求减少，逐渐恢复；

• 重启服务：通过重启服务，快速丢弃系统队列中的无效请求。

属于兜底的机制，缺点是整个恢复周期会比较长。

03 解决方案

传统解决方案里，包括预防、阻止、止损三个子方向。

一旦处于雪崩状态，是不可逆的，需要比较长的时间去恢复。

所以重点在于预防和阻止，因为预防会有遗漏，更多的精力在于阻止，即处于雪崩初始阶段，有发生雪崩的可能性，需要阻止雪崩进入循环阶段。

业界的做法，其实可以分成两种做法：

• 减少过载流量：比如限流和重试率控制，剔除服务不能够承载的流量；

• 减少无效请求：比如队列控制，使得服务处理有效的流量。

这两种做法需要结合，单个做法是会有问题的。

比如减少过载流量，由于下游的处理能力是动态变化的，实际上还是会出现过载，下游会长期处于处理无效请求，无法处理有效的请求。

减少无效请求，大部分场景下是能搞定的，但是如果瞬间的请求量特别大，请求都是属于有效的，内存可能会先达到瓶颈，导致oom了。

下面介绍一下百度网盘的防雪崩架构实践。

3.1 减少过载流量-基于动态熔断

【基本思路】

业界对减少过载流量，除了上面说的静态限流之外，还有一种熔断做法，具体流程如下：

流程说明
1 开始请求: 系统接收到一个外部请求。
2 熔断器状态判断:
- 闭合状态（Closed）: 熔断器允许请求通过，继续执行。
- 打开状态（Open）: 熔断器阻止请求，直接失败或返回预定义的响应。
- 半开状态（Half-Open）: 熔断器允许部分请求通过，以测试服务是否恢复。
3 执行请求:
- 请求成功:
    - 如果处于闭合状态，则重置失败计数。
    - 如果处于半开状态，则关闭熔断器，恢复正常。
- 请求失败:
    - 增加失败计数。
    - 如果失败计数超过预设阈值，则打开熔断器，跳闸。
4 冷却时间: 熔断器在打开状态后，会等待一段冷却时间，然后进入半开状态。
5 半开状态测试:
- 请求成功: 关闭熔断器，恢复正常。
- 请求失败: 重新打开熔断器，继续等待冷却时间。

这个熔断机制和限流一样的，都是存在静态的缺陷问题。

举个例子，当前流量的qps为100，后端只能承载10的qps。

当后端失败率超过阈值之后，触发打开状态，然后等待一段时间之后，进行半开状态，用一部分流量进行测试。

本质上是不能动态根据后端的处理能力进行流量限制转发，所以需要实现动态熔断限流。

【具体实践】

其核心思路是根据下游的请求成功率动态限制转发到下游的请求数。具体如下图所示，先随机丢弃X%比例的请求，然后进行检测，判断服务是否恢复，如果还未恢复，说明需要继续降低转发到下游的请求数，设置X = X + Step，增大丢弃请求的比例，继续熔断限流。如果已经恢复了，则判断丢弃请求的比例是否已经降低到0（即X是否为0），如果X不为0，则还需要继续减少丢弃请求的比例，设置X = X – Step，继续熔断限流，如果X为0则说明整体已经恢复，则结束动态熔断限流。

动态熔断的思想是借鉴了网络，当雪崩过载的时候，相当于发生了请求的拥塞，和网络拥塞是一样的特征行为，网络链路都带宽相当于服务的容量。

这里面其实还有一种问题没法解决，即ddos攻击。

这种一般需要有一个统一的接入层来解决，设置一个相对大的限流阈值，然后通过动态熔断来转给后端的业务。

3.2 减少过载流量-基于流量隔离

动态熔断策略相对复杂，还有一种简单粗暴的方式，即流量隔离。

适用于流量来源存在不同级别的，而且高优流量常态下比较稳定，低优流量有突增的情况。

【基本思路】

将流量进行分级，通过部署隔离解决高低优流量相互影响的问题，即使低优流量再怎么增加也不影响高优流量。

• 高优流量：比如用户感知明显流量等；

• 低优流量：比如后台流量、离线计算流量等。

【具体实践】

首先是client需要打上流量标签，其次是gateway or service mesh基于这些流量标签进行相关的流量转发。

3.3 减少无效请求-基于请求有效性

【基本思路】

上游服务A访问下游服务B的请求时间可以由以下部分组成：

请求耗时 = 上游发送请求 + 网络传输 + 下游tcp建连队列等待时间 + 下游处理时间

• 上游服务A发送请求：基本可以忽略，机器负载问题不再这里考虑；

• 请求在网络中的耗时：基本可以忽略，网络故障问题不再这里考虑；

• 请求在下游服务B系统队列中的等待时间：堆积太多请求会导致请求失效；

• 下游服务B的处理耗时：处理的慢导致请求长期阻塞在系统队列中。

不再基于单独维护一个队列的思想去解决问题。单独队列一方面是需要支持不同语言，以及准确性不足，在虚拟化的环境里，资源受限之后，队列的等待时间就不准确了，还有上游不同的超时时间，没法简单判断是否已经超时了。

这里面的关键点是上游传递一个截止时间给下游，但是如何表示该请求截止时间呢，具体有绝对时间和相关时间两种方式，相关缺点如下：

• 绝对时间：用绝对时间戳表示(比如1577681783)，但是不同设备上的时钟不一致，如下图A和B两台机器的时钟差了2分钟，A访问B的超时时间是5s，于是请求发到机器B上就直接超时失败了，不符合预期；

• 相对时间：用相对时间表示(比如5s)，但是这个时间是从业务接收到请求开始计时的，没有包括在系统队列中的时间，有可能已经等待了很久的时间了，上游已经断开了连接，不符合预期；

△绝对时间的问题

△相对时间的问题

【具体实践】

从上文可知有这么两个问题，绝对时间和相对时间解决其中之一：

• 机器之间的系统时钟不一致

• 需要关注在系统队列中的等待时间

于是可以将绝对时间和相对时间结合在一起，借助UFC(百度网盘的Service Mesh，详见之前的一些分享Service Mesh在百度网盘数万后端的实践落地)来解决问题，以下图流程为例子说明：

• Host1机器上的服务A访问Host2机器上的服务B；

• 服务A先访问本地的UFC-agent，传递相对超时时间为5S；

• Host1机器上UFC-agent 访问Host2机器上的UFC-agent，传递相对超时时间为5S；

• Host2机器上的UFC-agent 把相对超时时间转成绝对超时时间；

• Host2机器上的UFC-agent 访问本地的服务B。

通过双端的Agent实现了相对时间到绝对时间的转换，对业务解决了上面的那2个问题，对业务也是透明的。

目前网盘的核心链路都接入了这套请求执行时间过期丢失的机制。

不过这个也是存在一些缺陷场景的，比如网络故障/ufc agent资源打满等，使用其它的解决方案来解决这些缺陷。

3.4 减少无效请求-基于socket有效性

上面是基于deadline来判断请求是否有效的，是百度网盘19年的技术方案。

当时百度网盘的技术栈还是比较多样的，编程语言包括c/c++/php/golang/ngx_lua等多种，需要从Service Mesh这种中间件来解决问题。

另外，这个依赖Service Mesh这种中间件的落地覆盖，并不是所有的业务都具备这种的前提条件。

这里提供另外一种基于socket有效性的方案来判断请求是否有效。

【基本思路】

需要有一个认知：

比如以下场景：

• tcp三次握手之后，server 未accept请求，client直接调用close关闭连接；

• tcp三次握手之后，server 未accept请求，client先写request请求，然后调用close关闭连接；

• server accept后进行请求处理时，client调用close关闭连接。

从c语言编程视角来看，非阻塞情况下read函数返回-1表示读数据失败，返回0表示读到fin包，即client关闭了socket。

ssize_t read(int fd, void *buf, size_t count);

所以可以基于socket读到fin包事件来判断client是否已经断开连接了，如果已经断开，server则不需要处理接下来的逻辑了(异常场景收尾逻辑可能还需要)。

【具体实践】

底层socket编程这块，一般都是被编程语言/编程框架屏蔽了，这里主要是介绍一下一些常见语言/编程框架怎么判断client已经断开连接了。

先说一下brpc框架，如下图所示，主要是调用IsCanceled函数来判断client是否已经断开了(不适用http 2.0等这样的场景)。

验证效果的话，可以通过在brpc框架里面的accept 逻辑前面加sleep，构造server backlog 堆积的场景进去验证。

再说一下golang语言，主要是通过http server的回调函数的参数r *http.Request进行判断的，具体是判断 r.Context().Done()。

验证效果的话，可以通过netutil.LimitListener来设置最大处理的连接数。

不过golang和brpc的内部实现还是有点不一样的，下面将举例说明：

当一个client 与server通过tcp三次握手建立连接后，进入了server的全连接队列中，client调用close关闭连接，1秒之后，server 调用accept取出该连接。

brpc通过IsCanceled是可以判断出client已经断开连接了，而golang通过r.Context().Done()却判定client还未断开连接，需要sleep若干时间之后才能判断client已经断开连接。

原因是golang在源码里是起了一个单独的协程去读socket，所以导致这个判断会出现延迟。

解决方案是通过ConnContext回调函数，把连接存储在context里，然后在http server的回调函数里取出连接，先读一次，这样就可以判断是否已经断开了。

04 总结

百度网盘业务形态众多，业务的高速迭代发展需要建立在可靠的架构基础之上。

在整个架构演进过程，可用性是非常重要的事情，于是设计了一套防雪崩架构，具体包括两部分：

• 流量限制：可以分成两部分，一个是流量接入层，解决ddos连接数攻击，另外一部分是流量转发层，通过动态熔断策略将后端能处理的请求数转发给后端；

• 流量处理：业务基于流量有效性进行处理，避免处理无效请求。

最终对雪崩的治理也取得了不错的效果，单个季度可以规避若干次的雪崩故障发生，保障了网盘业务的可用性。

本文只是抛砖引玉，更多的是希望与大家一起探讨什么才是优秀的工程实践，欢迎大家留言反馈，多谢！！！

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