云计算保障系统SLA之线上打桩

时间是我们最大的敌人 --奇异博士

云计算一个难点在于保障系统的高可用,当在发生故障的时候,能够尽快的恢复(参考最近的gitlab和亚马逊s3故障教训)。如同奇异博士所说,工程师是在和时间作斗争。监控和报警是工作的重中之重。一般来说,我们肯定会做好宿主机层面和服务层面的监控报警,否则系统形如裸奔。

然而,某些场景中,宿主机和服务运行正常,但是上面的虚拟机被异常关机或者重启,抑或网络连通性出现问题(包括私有网,外网,以及不带外网的情况下通过L3访问外网等),上述情况下现有的监控覆盖不到,不能及时发现问题;另外,每次线上更新主机和网络的服务,需要观察升级对已有云主机的影响。基于上述问题,从用户角度出发,有了这个线上打桩监控的方案,切实提升系统可用性和服务SLA。

背景

由于目前的环境部署中,部分线上以及线下环境存在较大的配置和环境差异,导致部分问题线下测试中不存在,无法提前发现,但是上线以后却会对线上的业务运行造成影响;

为了可以更好的进行线上环境升级过程中虚拟机网络连通性,以及升级以后的业务正确性检查,考虑通过线上预埋部分打桩虚拟机,并在虚拟机内部部署自动化测试脚本的方式来实现;在发现问题以后,可以通过邮件或IM报警的方式及时进行日志推送,及时发现问题和风险,更好的保障线上的稳定性和对外版本质量。

实现思路概述

线上所有节点部署一台虚拟机,虚拟机内部部署测试工具进行线上业务的网络监控,主要实现的功能包括:
1)同用户私有网互联,所有节点之间,虚拟机的私有网采用固定ip的形式
2)机房网互连,部分节点间进行,包括同用户和跨用户均包含(跨租户主要进行acl的功能检查)
3)私有网访问外网连通性/dns解析功能,部分节点中的部分虚拟机(dns-server功能验证、L3功能检查)
4)外网访问外网连通性/dns解析功能,部分节点中的部分虚拟机(外网检查、dns-server功能验证)
5)公共服务访问/优先路由验证(虚拟机路由推送功能验证)

其中,网络连通性方面通过ping进行检查,时间间隔为0.2s,结果方式采用如下的形式进行记录:
[date] [src_ip] [dst_ip] [state] 例如:07/14/15---15:39:43 10.180.164.230 10.180.164.231 ok

网络方面无异常出现的情况不做任何推送操作,仅打印日志记录;在网络出现异常后,打印日志,同时通过IM或邮件的形式进行实施告警推送。

此部分为了应对一些维护场景导致的网络异常出现,实现中可配置业务开关来设置是否推送告警,如确定为维护操作或其他已知人为操作导致的异常,可关闭开关停止告警;并且可以在业务恢复后打开开发继续进行监控。

由于实现中,需要在每个节点进行虚拟机的预埋,所以会占用部分线上的资源,使用中会选取最小的规格(1v1e,512M内存)来进行验证,尽量少的占用系统资源。

实现

主要通过python fabric模块,进行打桩机脚本与配置文件的下发和服务的部署。

Paste_Image.png

另外需要考虑到日志回滚,进程守护等问题。进行好logrotate,和supervisor配置文件的准备。

配置说明

  • 本程序是通过读取 private_network.list 进入对应的云主机(用root登录)
  • 另外需要准备这些 云主机 root 账户的ssh私钥。并在 remote_test.py 中进行配置
  • 在 /config 目录下的 global.conf 进行全局配置。包括邮件报警是否开启,收件人,测试的环境等

ip_list 目录下,各个需要 check 的 ip list 准备好

  • 私有网
  • 机房网
  • 外网ip
  • dns 连通性测试ip

运行

执行一次,在命令行下看连通性结果。

fab -f network_check.py dry_run

拉起所有节点云主机测试连通性服务。

fab -f network_check.py start

停止所有节点测试连通性服务。

fab -f network_check.py stop

抓回所有节点的日志。

fab -f network_check.py get_log

并行执行,可以加上 -P 参数。

fab -f network_check.py start -P

实现效果展示

报警消息

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登录到哨兵监控节点看一下日志,果然在10:40左右10.173.32.77网络连通性异常。


Paste_Image.png

通过私有网ip反查对应宿主机所在节点。


Paste_Image.png

查看宿主机对应的监控,果然在该段时间内有异常产生。

Paste_Image.png

结论

通过在物理机上部署打桩的云主机,进行网络连通性检测,能够更早的发现某些异常场景,为问题排查与服务恢复争取更多时间。

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