没想到，我们的分布式缓存竟这样把注册中心搞垮！

作者：王晔倞 2018-12-26 09:44:02

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分布式 上个月，我们的系统因注册中心崩塌而引发的一场事故，本是一件稀松平常的事件，可我们猜中了开始却没料到原因，始作俑者竟是已在产线运行多年的某分布式缓存系统。

每当有机会写故障类主题的时候，我都会在开始前静静地望着显示器很久，经过多次煎熬和挣扎之后才敢提起笔来，为什么呢?

因为这样的话题很容易招来吐槽，比如 “说了半天，不就是配置没配好吗?”，或者 “这代码是猪写的吗?你们团队有懂性能测试的同学吗?”，这样的评论略带挑衅，而且充满了鄙视之意。

不过我觉得，在技术的世界里，多数情况都是客观场景决定了主观结果，而主观结果又反映了客观场景，把场景与结果串起来，用自己的方式写下来，传播出去，与有相同经历的同学聊上一聊，也未尝不是一件好事。

上个月，我们的系统因注册中心崩塌而引发的一场事故，本是一件稀松平常的事件，可我们猜中了开始却没料到原因，始作俑者竟是已在产线运行多年的某分布式缓存系统。

回顾一下故障过程

这到底是怎么一回事呢?先来回顾一下故障过程。

11 月，某交易日的上午 10 点左右。在中间件监控系统没有触发任何报警的情况下，某应用团队负责人突然跑过来说：“怎么缓存响应这么慢?你们在干什么事吗?”

由于此正在交易盘中，中间件运维团队瞬间炸锅，紧急查看了一系列监控数据，先是通过 Zabbix 查看了如 CPU、内存、网络及磁盘等基础预警，一切正常，再查看服务健康状况，经过一圈折腾之后，也没发现任何疑点。

懵圈了，没道理啊。10 点 30 分，收到一通报警信息，内容为 “ZK 集群中的某一个节点故障，端口不通，不能获取 Node 信息，请迅速处理!”。

这简单，ZK 服务端口不通，重启，立即恢复。10 点 40 分，ZK 集群全部瘫痪，无法获取 Node 数据。

由于应用系统的 Dubbo 服务与分布式缓存使用的是同一套 ZK 集群，而且在此期间应用未重启过，因此应用服务自身暂时未受到影响。

没道理啊，无论应用侧还是缓存侧，近一个月以来都没有发布过版本，而且分布式缓存除了在 ZK 中存一些节点相关信息之外，基本对 ZK 无依赖。

10 点 50 分，ZK 集群全部重启，10 分钟后，再次瘫痪。神奇了，到底哪里出了问题呢?

10 点 55 分，ZK 集群全部重启，1 分钟后，发现 Node Count 达到近 22W+，再次崩溃。

10 点 58 分，通过增加监控脚本，查明 Node 源头来自分布式缓存系统的本地缓存服务。

11 点 00 分，通过控制台关闭本地缓存服务后，ZK 集群第三次重启，通过脚本删除本地化缓存所产生的大量 Node 信息。

11 点 05 分，产线 ZK 集群全部恢复，无异常。一场风波虽说过去了，但每个人的脸上流露出茫然的表情。

邪了门了，这本地缓存为什么能把注册中心搞崩塌?都上线一年多了，之前为什么不出问题?为什么偏偏今天出事?一堆的问号，充斥着每个人的大脑。

我们本地缓存的工作机制

在这里，我就通过系统流程示意图的方式，简要的说明下我们本地缓存系统的一些核心工作机制。

①非本地缓存的工作机制

②本地缓存的工作机制：Key 预加载/更新

③本地缓存的工作机制：Set/Delete 操作

④本地缓存的工作机制：Get 操作

顺带提一句，由于历史性与资源紧缺的原因，我们部分缓存系统与应用系统的 ZK 集群是混用的，正因如此，给本次事故埋下了隐患。

ZK 集群是怎样被搞挂的呢?

说到这里，相信对中间件有一定了解的人基本能猜出本事件的全貌。

简单来说，就是在上线初期，由于流量小，应用系统接入量小，我们本地缓存的消息通知是利用 ZK 来实现的，而且还用到了广播。

但随着流量的增加与应用系统接入量的增多，消息发送量成倍增长，最终达到承载能力的上限，ZK 集群崩溃。的确，原因基本猜对了，但消息发送量为什么会成倍的增长呢?

根据本地缓存的工作机制，我们一般会在里面存些什么呢?

• 更新频率较低，但访问却很频繁，比如系统参数或业务参数。
• 单个 Key/Value 较大，网络消耗比较大，性能下降明显。
• 服务端资源匮乏或不稳定(如 I/O)，但对稳定性要求极高。

懵圈了，就放些参数类信息，而且更新频率极低，这样就把五个节点的 ZK 集群打爆了?

为了找到真相，我们立即进行了代码走读，最终发现了蹊跷。

根据设计，在 “本地缓存的工作机制 - Set/Delete 操作” 的工作机制中，当一个 Key 完成服务端缓存操作后，如果没有被加到本地缓存规则列表中的 Key，是不可能被触发消息通知的。

但这里明显存在 Bug，导致把所有的 Key 都发到了 ZK 中。

这样就很好理解了，虽然应用系统近期没有发布版本，但却通过缓存控制台，悄悄地把分布式锁加到了这套缓存分片中，所以交易一开盘，只需几十分钟，立马打爆。

另外，除了发现 Bug 之外，通过事后测试验证，我们还得出了以下几点结论：

• 利用 ZK 进行消息同步，ZK 本身的负载能力较弱，是否切换到 MQ?
• 监控手段的单一，监控的薄弱。
• 系统部署结构不合理，基础架构的 ZK 不应该与应用的 ZK 混用。

说到这里，这个故事也该结束了。

讲在***

看完这个故事，一些爱好怼人的小伙伴也许会忍不住发问。你们自己设计的架构，你们自己编写的代码，难道不知道其中的逻辑吗?这么低级的错误，居然还有脸拿出来说?

那可未必，对每个技术团队而言，核心成员的离职与业务形态的变化，都或多或少会引发技术团队对现有系统形成 “知其然，而不知其所以然” 的情况，虽说每个团队都在想方设法进行避免，但想完全杜绝，绝非易事。

作为技术管理者，具备良好的心态，把每次故障都看成是一次蝉变的过程，从中得到总结与经验，并加以传承，今后不再犯，那就是好样的。

不过，万一哪天失手，给系统来了个彻底瘫痪，该怎么办呢?祝大家一切顺利吧。

作者：王晔倞

编辑：陶家龙、孙淑娟

出处：转载自吃草的罗汉(ID：kidd_wyl)微信公众号。

标题名称：没想到，我们的分布式缓存竟这样把注册中心搞垮！
网站链接：http://www.csdahua.cn/qtweb/news12/454862.html

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