使用区分优先级的负载分流法确保Netflix的可靠性

2020-11-16 本文已影响0人 LiveVideoStack

作者 /** Manuel Correa，Arthur Gonigberg，Daniel West**

译者 / Alpha

原文链接/https://netflixtechblog.com/keeping-netflix-reliable-using-prioritized-load-shedding-6cc827b02f94

对世界各地的司机来说，堵车是最令人沮丧的经历之一。每个人都缓慢得像是在爬行一样，有时是因为出现了一个小问题，有时则是毫无理由的拥堵。作为Netflix的工程师，我们一直在不断评估如何重新设计流量管理框架。如果我们知道每个人行程的紧迫性，就可以有针对性地为他们选择路线，而不是让大家做无谓的等待，这么做的结果会如何呢？

在Netflix的工程设计中，我们的动力是确保Netflix可以在您需要的时候及时出现。然而，就在去年，我们的系统还很容易受到人们所说的的“交通拥堵”的影响；我们有开关断路器，但没有循序渐进的方式来减轻负载。为了改善会员的播放体验，我们引入了基于优先级的渐进式减载法。

下面的动画展示了当后端根据优先级限制流量时，观众体验到的Netflix性能。当较低优先级的请求被限制时，整个播放体验完整流畅，观众可以尽情享受观看的内容。接下来让我们深入研究一下我们是如何做到这一点的。

使用区分优先级的负载分流法确保Netflix的可靠性

触发失败的诱因有很多，比如客户端行为不当引发的重试风暴、后台服务器规模不足、部署不当、网络故障或云提供商的问题等等。任何上述原因都可能瞬即给系统造成巨大的载荷，在以前，这些例子中的每一个都会使我们的会员无法播放视频。为了防止此类突发事件的发生，我们开始着手实现以下目标，使Netflix的服务更具弹性：

跨设备（移动、浏览器和电视）持续确定请求的优先级
根据优先级逐步限制请求
通过对特定优先级的请求进行紊乱测试（Chaos Testing）（有意的故障输入）来验证假设

我们设想的，包含优先级节流和紊乱测试的最终架构，如下所示。

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具有优先级节流和紊乱测试的高级播放端架构

构建请求分类

我们决定聚焦于三个维度来对请求流量进行分类：吞吐量、功能性和重要性。根据这些特征，流量被分为以下几类：

非关键型请求：该类型流量不影响播放或会员体验，日志和后台请求就属于此类流量。此类请求通常有较高的吞吐量，是系统负载来源中占据比例较大的部分。
体验降级型请求：该类型流量影响会员体验，但不影响播放功能。此类请求流量常用于以下功能：停止和暂停标记、播放器中的语言选择、观看历史记录等。
关键型请求：流量影响播放功能。如果请求失败，会员在点击播放时会看到一条错误消息。

API网关服务（Zuul）根据请求的属性，将其分为非关键型请求、体验降级型请求和关键型请求，并根据每个请求的单独特征，计算它们从1到100之间的优先级分数。计算是任务开始的第一步，以便在其余关于请求的工作流程中来使用。

大多数情况下，请求的工作流在不考虑请求优先级的情况下，也可以正常运行。然而，就像任何服务器一样，有时我们会遇到这样的情况：我们的两个后端中有一个遇到了麻烦，或者Zuul本身也遇到了麻烦。当这种情况发生时，具有更高优先级的请求将得到优先处理。优先级较高的请求将得到服务，而优先级较低的请求不会被接待。它的执行，类似于具有动态优先级阈值的优先级队列，允许Zuul丢弃优先级低于当前阈值的请求。

寻找最佳的流量控制点

在请求的整个生命周期中，Zuul有两个时间点可以执行负载分流：当它将请求，路由到特定的后端服务器时(服务器节流)，或者在初始请求处理时，这会影响所有后端服务（全局节流）。

服务器节流

通过监控错误率和对后端服务的并发请求，Zuul可以感知该服务器何时出现问题。这两个指标，是故障和延迟的大致指标，当超过这两个指标阈值的百分之一时，我们将通过限制流量，来降低服务器负载。

全局节流

另一种情况是Zuul本身出现问题。与上面情况相反，全局节流将影响Zuul后面所有后端服务器，而不是单个后端服务器，这种全局节流的影响，可能会给成员国带来更大的问题。用于触发全局限制的关键指标，是CPU利用率、并发请求和连接数量，当超出任何一个这些指标的阈值时，Zuul将积极地限制流量，以在系统恢复的同时，保持自身的正常运行。这一功能非常关键：如果Zuul出现故障，流量就不能传送到我们的后端服务器，从而导致供应的全面中断。

引入基于优先级的渐进式负载分流

一旦确定了优先级，我们就可以将其与我们的减负机制结合起来，从而极大地提高流媒体的可靠性。当我们处于困境时（即超过上述任何阈值）时，我们会从最低优先级开始，逐步丢弃流量。三次函数用于管理节流级别，如果情况变得非常非常糟糕，这一水平将触及曲线的尖端，使其能够节掉任何流量。

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上图是如何应用立方函数的一个示例。随着过载百分比的增加（即节流阈值和最大容量之间的范围），优先级阈值非常缓慢地落后于它：过载百分比35%，优先级阈值仍然在90左右。如果系统继续降级，我们的过载百分比会在超过80%的情况下，优先级达到50，然后在95%的情况下最终达到10，以此类推。

鉴于相对较少的请求，会影响流媒体可用性，限制低优先级流量，可能会影响某些产品功能，但不会阻碍到人们点击“播放”，观看他们最爱的节目。通过添加渐进式的，基于优先级的负载分流，Zuul可以减少足够的流量来稳定服务，而不会引起人们察觉。

应对重试风暴

当Zuul决定减少流量时，它会向设备发送信号，设备接收到信号会执行后退命令。Zuul通过指示设备可以执行的重试次数，以及可以在哪种时间窗口内执行这些重试命令，解决出现的问题。例如：

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利用这种反压机制，我们可以比过去更快地停止重试风暴。我们根据请求的优先级自动调整这两个刻度盘，相比较低优先级的请求，具有较高优先级的请求会更积极地重试，这也增加了流媒体的可用性。

验证哪些请求适合作业

为了验证我们关于特定请求是否属于非关键型、体验降级型或关键型的分类假设，我们需要一种方法来测试，当用户在该请求被阻止时的体验。为此，我们利用了内部故障注入工具（FIT），并在Zuul中创建了一个故障注入点，允许我们根据提供的优先级，舍弃任何请求。这使我们能够通过阻止特定设备，或成员的优先级范围，来手动模拟减负体验，让我们了解哪些请求可以安全地减负，而不会影响用户。

持续确保这些请求仍然适用作业

这里的一个目标，是通过丢弃那些预计不会影响用户流媒体体验的请求，来减轻相对较糟的用户体验。然而，Netflix变化很快，原本被认为不关键的请求，可能会出人意料地变得关键。此外，Netflix拥有各种各样的客户端设备、客户端版本，以及与系统交互的方式，为了确保在这些场景中，限制非关键请求时不会给成员带来麻烦，我们利用了我们的基础设施实验平台CHAP。

该平台允许我们进行A/B实验，将少量产品用户，分配给对照组或实验组，45分钟的时间，同时限制实验组一系列的优先级。这使我们能够捕获各种实时使用案例，并衡量它们对回放体验的影响。CHAP分析每个设备成员的KPI，以确定对照组和实验组之间是否存在偏差。

在我们的第一个实验中，我们在Android和iOS设备上都检测到了低优先级请求的竞争情况，这会导致零星的播放错误。由于我们进行的是连续实验，所以一旦初始实验运行、并修复了错误，我们就安排它们继续定期运行。这使得当数据再次出现异常时，我们能够及早发现它，从而保持用户流媒体的正常运作。

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FIX前后的实验数据回归检测

初尝成果

2019年，在渐进式分流法到位前，Netflix流媒体服务经历了一次中断，导致相当大比例的成员，在一段时间内无法看视频。2020年，在该方法实施部署几天后，团队开始看到这种解决方案的好处。Netflix也遇到过与2019年的服务中断事件类似、并有着相同潜在影响的事件。与当时不同的是，Zuul的渐进式减负手段开始发挥作用，开始减流流量，直到服务处于健康状态，而且完全不会影响视频播放的功能。

下图显示了稳定的每秒流可用性指标流(SPS)，而Zuul正在根据事件期间请求的优先级进行渐进式负载分流。

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图表中的不同颜色，表示被限制的优先级不同的请求。

就此，在基础架构从系统故障中自我恢复时，会员们仍能顺利地在Netflix上观看他们最喜欢的节目。

未完待续

在未来的工作中，我们这支团队正在研究怎样扩展请求优先级在其他用例中的运用，比如设备和后端之间更好的重试策略、动态更改负载分流阈值、以紊乱测试为指导原则，调整请求优先级，以及其他将使Netflix更具弹性的领域。

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