让系统崩溃的黑天鹅分类
在严重的故障发生之前，找到引起问题的异常事件，并修复它。
黑天鹅 故障
在严重的故障发生之前，找到引起问题的异常事件，并修复它。

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> 在严重的故障发生之前，找到引起问题的异常事件，并修复它。
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![](/data/attachment/album/201811/25/123944dppim8qrrqs8iiru.png)


<ruby> 黑天鹅 <rt>  Black swan </rt></ruby>用来比喻造成严重影响的小概率事件（比如 2008 年的金融危机）。在生产环境的系统中，黑天鹅是指这样的事情：它引发了你不知道的问题，造成了重大影响，不能快速修复或回滚，也不能用值班说明书上的其他标准响应来解决。它是事发几年后你还在给新人说起的事件。


从定义上看，黑天鹅是不可预测的，不过有时候我们能找到其中的一些模式，针对有关联的某一类问题准备防御措施。


例如，大部分故障的直接原因是变更（代码、环境或配置）。虽然这种方式触发的 bug 是独特的、不可预测的，但是常见的金丝雀发布对避免这类问题有一定的作用，而且自动回滚已经成了一种标准止损策略。


随着我们的专业性不断成熟，一些其他的问题也正逐渐变得容易理解，被归类到某种风险并有普适的预防策略。


### 公布出来的黑天鹅事件


所有科技公司都有生产环境的故障，只不过并不是所有公司都会分享他们的事故分析。那些公开讨论事故的公司帮了我们的忙。下列事故都描述了某一类问题，但它们绝对不是只一个孤例。我们的系统中都有黑天鹅在潜伏着，只是有些人还不知道而已。


#### 达到上限


达到任何类型的限制都会引发严重事故。这类问题的一个典型例子是 2017 年 2 月 [Instapaper 的一次服务中断](https://medium.com/making-instapaper/instapaper-outage-cause-recovery-3c32a7e9cc5f)。我把这份事故报告给任何一个运维工作者看，他们读完都会脊背发凉。Instapaper 生产环境的数据库所在的文件系统有 2 TB 的大小限制，但是数据库服务团队并不知情。在没有任何报错的情况下，数据库不再接受任何写入了。完全恢复需要好几天，而且还得迁移数据库。


资源限制有各式各样的触发场景。Sentry 遇到了 [Postgres 的最大事务 ID 限制](https://blog.sentry.io/2015/07/23/transaction-id-wraparound-in-postgres.html)。Platform.sh 遇到了[管道缓冲区大小限制](https://medium.com/@florian_7764/technical-post-mortem-of-the-august-incident-82ab4c3d6547)。SparkPost [触发了 AWS 的 DDoS 保护](https://www.usenix.org/conference/srecon18americas/presentation/blosser)。Foursquare 在他们的一个 [MongoDB 耗尽内存](https://groups.google.com/forum/#!topic/mongodb-user/UoqU8ofp134)时遭遇了性能骤降。


提前了解系统限制的一个办法是定期做测试。好的压力测试（在生产环境的副本上做）应该包含写入事务，并且应该把每一种数据存储都写到超过当前生产环境的容量。压力测试时很容易忽略的是次要存储（比如 Zookeeper）。如果你是在测试时遇到了资源限制，那么你还有时间去解决问题。鉴于这种资源限制问题的解决方案可能涉及重大的变更（比如数据存储拆分），所以时间是非常宝贵的。


说到云产品的使用，如果你的服务产生了异常的负载，或者你用的产品或功能还没有被广泛使用（比如老旧的或者新兴的），那么你遇到资源上限的风险很大。对这些云产品做一下压力测试是值得的。不过，做之前要提醒一下你的云服务提供商。


最后，知道了哪里有限制之后，要增加监控（和对应文档），这样你才能知道系统在什么时候接近了资源上限。不要寄希望于那些还在维护服务的人会记得。


#### 扩散的慢请求



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> “这个世界的关联性远比我们想象中更大。所以我们看到了更多 Nassim Taleb 所说的‘黑天鹅事件’ —— 即罕见事件以更高的频率离谱地发生了，因为世界是相互关联的” —— [Richard Thaler](https://en.wikipedia.org/wiki/Richard_Thaler)
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HostedGraphite 的负载均衡器并没有托管在 AWS 上，却[被 AWS 的服务中断给搞垮了](https://blog.hostedgraphite.com/2018/03/01/spooky-action-at-a-distance-how-an-aws-outage-ate-our-load-balancer/)，他们关于这次事故原因的分析报告很好地诠释了分布式计算系统之间存在多么大的关联。在这个事件里，负载均衡器的连接池被来自 AWS 上的客户访问占满了，因为这些连接很耗时。同样的现象还会发生在应用的线程、锁、数据库连接上 —— 任何能被慢操作占满的资源。


这个 HostedGraphite 的例子中，慢速连接是外部系统施加的，不过慢速连接经常是由内部某个系统的饱和所引起的，饱和与慢操作的级联，拖慢了系统中的其他部分。[Spotify 的一个事故](https://labs.spotify.com/2013/06/04/incident-management-at-spotify/)就说明了这样的传播 —— 流媒体服务的前端被另一个微服务的饱和所影响，造成健康检查失败。强制给所有请求设置超时时间，以及限制请求队列的长度，可以预防这一类故障传播。这样即使有问题，至少你的服务还能承担一些流量，而且因为整体上你的系统里故障的部分更少了，恢复起来也会更快。


重试的间隔应该用指数退避来限制一下，并加入一些时间抖动。Square 有一次服务中断是 [Redis 存储的过载](https://medium.com/square-corner-blog/incident-summary-2017-03-16-2f65be39297)，原因是有一段代码对失败的事务重试了 500 次，没有任何重试退避的方案，也说明了过度重试的潜在风险。另外，针对这种情况，[断路器](https://en.wikipedia.org/wiki/Circuit_breaker_design_pattern)设计模式也是有用的。


应该设计出监控仪表盘来清晰地展示所有资源的[使用率、饱和度和报错](http://www.brendangregg.com/usemethod.html)，这样才能快速发现问题。


#### 突发的高负载


系统在异常高的负载下经常会发生故障。用户天然会引发高负载，不过也常常是由系统引发的。午夜突发的 cron 定时任务是老生常谈了。如果程序让移动客户端同时去获取更新，这些客户端也会造成突发的大流量（当然，给这种请求加入时间抖动会好很多）。


在预定时刻同时发生的事件并不是突发大流量的唯一原因。Slack 经历过一次短时间内的[多次服务中断](https://slackhq.com/this-was-not-normal-really)，原因是非常多的客户端断开连接后立即重连，造成了突发的大负载。 CircleCI 也经历过一次[严重的服务中断](https://circleci.statuspage.io/incidents/hr0mm9xmm3x6)，当时 Gitlab 从故障中恢复了，所以数据库里积累了大量的构建任务队列，服务变得饱和而且缓慢。


几乎所有的服务都会受突发的高负载所影响。所以对这类可能出现的事情做应急预案 —— 并测试一下预案能否正常工作 —— 是必须的。客户端退避和[减载](https://www.youtube.com/watch?v=XNEIkivvaV4)通常是这些方案的核心。


如果你的系统必须不间断地接收数据，并且数据不能被丢掉，关键是用可伸缩的方式把数据缓冲到队列中，后续再处理。


#### 自动化系统是复杂的系统



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> “复杂的系统本身就是有风险的系统”  
>  —— [Richard Cook, MD](https://web.mit.edu/2.75/resources/random/How%20Complex%20Systems%20Fail.pdf)
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过去几年里软件的运维操作趋势是更加自动化。任何可能降低系统容量的自动化操作（比如擦除磁盘、退役设备、关闭服务）都应该谨慎操作。这类自动化操作的故障（由于系统有 bug 或者有不正确的调用）能很快地搞垮你的系统，而且可能很难恢复。


谷歌的 Christina Schulman 和 Etienne Perot 在[用安全规约协助保护你的数据中心](https://www.usenix.org/conference/srecon18americas/presentation/schulman)的演讲中给了一些例子。其中一次事故是将谷歌整个内部的内容分发网络（CDN）提交给了擦除磁盘的自动化系统。


Schulman 和 Perot 建议使用一个中心服务来管理规约，限制破坏性自动化操作的速度，并能感知到系统状态（比如避免在最近有告警的服务上执行破坏性的操作）。


自动化系统在与运维人员（或其他自动化系统）交互时，也可能造成严重事故。[Reddit](https://www.reddit.com/r/announcements/comments/4y0m56/why_reddit_was_down_on_aug_11/) 遭遇过一次严重的服务中断，当时他们的自动化系统重启了一个服务，但是这个服务是运维人员停掉做维护的。一旦有了多个自动化系统，它们之间潜在的交互就变得异常复杂和不可预测。


所有的自动化系统都把日志输出到一个容易搜索的中心存储上，能帮助到对这类不可避免的意外情况的处理。自动化系统总是应该具备这样一种机制，即允许快速地关掉它们（完全关掉或者只关掉其中一部分操作或一部分目标）。


### 防止黑天鹅事件


可能在等着击垮系统的黑天鹅可不止上面这些。有很多其他的严重问题是能通过一些技术来避免的，像金丝雀发布、压力测试、混沌工程、灾难测试和模糊测试 —— 当然还有冗余性和弹性的设计。但是即使用了这些技术，有时候你的系统还是会有故障。


为了确保你的组织能有效地响应，在服务中断期间，请保证关键技术人员和领导层有办法沟通协调。例如，有一种你可能需要处理的烦人的事情，那就是网络完全中断。拥有故障时仍然可用的通信通道非常重要，这个通信通道要完全独立于你们自己的基础设施及对其的依赖。举个例子，假如你使用 AWS，那么把故障时可用的通信服务部署在 AWS 上就不明智了。在和你的主系统无关的地方，运行电话网桥或 IRC 服务器是比较好的方案。确保每个人都知道这个通信平台，并练习使用它。


另一个原则是，确保监控和运维工具对生产环境系统的依赖尽可能的少。将控制平面和数据平面分开，你才能在系统不健康的时候做变更。不要让数据处理和配置变更或监控使用同一个消息队列，比如，应该使用不同的消息队列实例。在 [SparkPost: DNS 挂掉的那一天](https://www.usenix.org/conference/srecon18americas/presentation/blosser) 这个演讲中，Jeremy Blosser 讲了一个这类例子，很关键的工具依赖了生产环境的 DNS 配置，但是生产环境的 DNS 出了问题。


### 对抗黑天鹅的心理学


处理生产环境的重大事故时会产生很大的压力。为这些场景制定结构化的事故管理流程确实是有帮助的。很多科技公司（[包括谷歌](https://landing.google.com/sre/book/chapters/managing-incidents.html)）成功地使用了联邦应急管理局事故指挥系统的某个版本。对于每一个值班的人，遇到了他们无法独立解决的重大问题时，都应该有一个明确的寻求协助的方法。


对于那些持续很长时间的事故，有一点很重要，要确保工程师不会连续工作到不合理的时长，确保他们不会不吃不睡（没有报警打扰的睡觉）。疲惫不堪的工程师很容易犯错或者漏掉了可能更快解决故障的信息。


### 了解更多


关于黑天鹅（或者以前的黑天鹅）事件以及应对策略，还有很多其他的事情可以说。如果你想了解更多，我强烈推荐你去看这两本书，它们是关于生产环境中的弹性和稳定性的：Susan Fowler 写的《[生产微服务](http://shop.oreilly.com/product/0636920053675.do)》，还有 Michael T. Nygard 的 《[Release It!](https://www.oreilly.com/library/view/release-it/9781680500264/)》。




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via: <https://opensource.com/article/18/10/taxonomy-black-swans>


作者：[Laura Nolan](https://opensource.com/users/lauranolan) 选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972) 译者：[BeliteX](https://github.com/belitex) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出

