从GitLab数据库被删到AWS误删服务器的思考

2017-03-31 23:11 阅读 328 次 评论 0 条

AWS(亚马逊)沉船事件

继Gitlab的误删除数据事件没几天,"不沉航母" AWS S3 (Simple Storage Service)几天前也"沉了"4个小时,墙外的半个互联网也跟着挂了。如约,按 AWS 惯例,AWS今天给出了一个简单的故障报告《Summary of the Amazon S3 Service Disruption in the Northern Virginia (US-EAST-1) Region》。这个故障和简单来说和Gitlab一样,也是人员误操作。先简单的说一下这份报中说了什么。

故障原因

简单来说,这天,有一个 AWS 工程师在调查 Northern Virginia (US-EAST-1) Region 上 S3 的一个和账务系统相关的问题,这个问题是S3的账务系统变慢了(我估计这个故障在Amazon里可能是Sev2级,Sev2级的故障在Amazon算是比较大的故障,需要很快解决),Oncall的开发工程师(注:Amazon的运维都是由开发工程师来干的,所以Amazon内部嬉称SDE-Software Developer Engineer 为 Someone Do Everything)想移除一个账务系统里的一个子系统下的一些少量的服务器(估计这些服务器上有问题,所以想移掉后重新部署),结果呢,有一条命令搞错了,导致了移除了大量的S3的控制系统。包括两个很重要的子系统:

1)一个是S3的对象索引服务(Index):其中存储了S3对象的metadata和位置信息。这个服务也提供了所有的 GET,LIST,PUT 和DELETE请求。

2)一个是S3的位置服务系统(Placement):这个服务提供对象的存储位置和索引服务的系统。这个系统主要是用于处理PUT新对象请求。

这就是为什么S3不可访问的原因。在后面,AWS也说明了一下故障恢复的过程,其中重点提到了这点——虽然整个S3的是做过充分的故障设计的(注:AWS的七大Design Principle 之一 Design for Failure)—— 就算是最核心的组件或服务出问题了,系统也能恢复。但是,可能是在过去的日子里 S3 太稳定了,所以,AWS 在很长很长一段时间内都没有重启过 S3 的核心服务,而过去这几年,S3 的数据对象存储级数级的成长(S3存了什么样数量级的对象,因为在Amazon工作过,所以多大概知道是个什么数量级,这里不能说,不过,老实说,很惊人的),所以,这两个核心服务在启动时要重建并校验对象索引元数据的完整性,这个过程没想到花了这么长的时候。而Placement服务系统依赖于Index 服务,所以花了更长的时间。

了解过系统底层的技术人员应该都知道这两个服务有多重要,简而言之,这两个系统就像是Unix/Linux文件系统中的inode,或是像HDFS里的node name,如果这些元数据丢失,那么,用户的所有数据基本上来说就等于全丢了。

而要恢复索引系统,就像你的操作系统从异常关机后启动,文件系统要做系统自检那样,硬盘越大,文件越多,这个过程就越慢。

另外,这次,AWS没有使用像以前那样 Outage 的故障名称,用的是 “Increased Error Rate” 这样的东西。我估计是没有把所有这两个服务删除完,估计有些用户是可以用的,有的用户是则不行了。

后续改进措施

1)改进运维操作工具。对于此次故障的运维工具,有下面改进:

①让删除服务这个操作变慢一些(这样错了也可以有时间反悔,相对于一个大规模的分布式系统,这招还是很不错的,至少在系统报警时有也可以挽救)

②加上一个最小资源数限制的SafeGuard(就是说,任何服务在运行时都应该有一个最小资源数,分布式集群控制系统会强行维护服务正常运行的最小的一个资源数)

③举一反三,Review所有和其它的运维工具,保证他们也相关的检查。

2)改进恢复过程。对于恢复时间过长的问题,有如下改进:

①分解现有厚重的重要服务成更小的单元(在 AWS,Service是大服务,小服务被称之为 Cell),AWS 会把这几个重要的服务重构成 Cell服务。(陈皓注:这应该就是所谓的“微服务”了吧)。这样,服务粒度变小,重启也会快一些,而且还可以减少故障面(原文:blast radius – 爆炸半径)

②今年内完成对 Index 索引服务的分区计划。

相关思考

0)太喜欢像Gitlab和AWS这样的故障公开了,那怕是一个自己人为的低级错误。不掩盖,不文过饰非,透明且诚恳。Cool!

1)这次事件,还好没有丢失这么重要的数据,不然的话,将是灾难性的。

2)另外,面对在 US-EASE-1 这个老牌 Region 上的海量的对象,而且能在几个小时内恢复,很不容易了。

3)这个事件,再次映证了我在《关于高可用的系统》中提到的观点:一个系统的高可用的因素很多,不仅仅只是系统架构,更重要的是——高可用运维。

4)对于高可用的运维,平时的故障演习是很重要的。AWS 平时应该没有相应的故障演习,所以导致要么长期不出故障,一出就出个大的让你措手不及。这点,Facebook就好一些,他们每个季度扔个骰子,随机关掉一个IDC一天。Netflix 也有相关的 Chaos Monkey,我以前在的路透每年也会做一次大规模的故障演练——灾难演习。

5)AWS对于后续的改进可以看出他的技术范儿。可以看到其改进方案是用技术让自己的系统更为的高可用。然后,对比国内的公司对于这样的故障,基本上会是下面这样的画风:

a)加上更多更为严格的变更和审批流程,

b)使用限制更多的权限系统和审批系统

c)使用更多的人来干活(一个人干事,另一个人在旁边看)

d)使用更为厚重的测试和发布过程

e)惩罚故障人,用价值观教育工程师。

这还是我老生长谈的那句话——如果你是一个技术公司,你就会更多的相信技术而不是管理。相信技术会用技术来解决问题,相信管理,那就只会有制度、流程和价值观来解决问题。(注意:这里我并没有隔离技术和管理,只是更为倾向于用技术解决问题)最后,你是要建一个 “高可用的技术系统” ,还是一个 “高用的管理系统”?

本篇文章转载自:http://coolshell.cn/(酷客)。

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