公司建网站怎么弄,设计师可以在哪些网站接单,个人网站备案转公司备案,做国外单的网站叫什么简介#xff1a;本篇内容将从 2 个部分为读者介绍关于阿里云 FaaS 架构设计和神龙高密部署的 FaaS#xff0c;希望可以让大家对阿里云 FaaS 有更深入的了解#xff0c;并可以将 FaaS 应用到项目中#xff0c;达到降本提效的目的。
一、基于 ECS 的 FaaS
在阿里云传统架构…简介本篇内容将从 2 个部分为读者介绍关于阿里云 FaaS 架构设计和神龙高密部署的 FaaS希望可以让大家对阿里云 FaaS 有更深入的了解并可以将 FaaS 应用到项目中达到降本提效的目的。
一、基于 ECS 的 FaaS
在阿里云传统架构用户通过互联网进入到负载均衡系统中再通过负载均衡把系统的请求调度到不同的机器上去。这种传统的架构带来的问题比较多一方面是多应用配比比例容易失衡造成资源浪费另一方面是镜像升级比较繁琐整个过程的开机速度在分钟级扩容速度也相对较慢。
(1) 架构设计
基于 ECS 的 FaaS 架构设计同样也是通过互联网进入落到 SLB 负载均衡上。SLB 负载均衡这个系统是部署在阿里云内部的主要用于抵挡 DDoS 攻击及请求均衡到多台 api_server 上。api_server 再发起函数的 CRUD 操作并向 Scheduler 申请容器。
Scheduler 管理容器在 worker 的放置请求落在容器上的调度分发。用户所在 worker 就是我们称之为的计算节点如果需要访问用户的 VPC 环境则在计算节点上通过 ENI 网卡打通到用户 VPC 环境。 (2) 多租户多应用部署的支持
namespace 是 linux 前几年推出的一个资源隔离方案可以在内核层面做一些设置指定一部分进程固定。并且可以在 cgroup 的这一套设置方案里设置控制资源的访问。在 namespace、cgroup 整套方案下衍生出了 container社区中常用的的 Docker 方案把镜像操作系统中的很多细节包装成一个方案用户看到了一个相对比较完整的操作系统把用户当成一个单个用户放置在虚拟机当中。这就是一个 vm相当于说一台 ECS这里就是操作系统层面把整个 cpu、memory、包括设备全部给屏蔽掉在上面用 cgroup 封一层对应的就是 Docker 容器。 应用放置策略包括用户独占虚拟机、同 VPC 独占虚拟机、资源访问权限一致的 APP 混部在同机器。把两个不同的用户混在一个 vm 下也就是 ECS 上面对于用户之间来说是存在风险的。为了屏蔽掉共用 kernel 带来的风险ECS 上的实现我们单个 ECS 只有一个租户这样处理也存在一些问题最突出的就是对于低频调用函数资源使用率低。
(3) 快速水平弹性扩容
如何做到水平弹性扩容
① 通过应用容器部署可以定制一些特别的语言、Runtime容器、通用LIB/SDK并保持社区生态一致这样就不需要另外去下载用户用起来也比较方便启动速度也非常快。
② 通过设置公共容器镜像、容器镜像写入ECS镜像、ECS镜像启动机器、快速补充机器池等控制机器资源池从而能够兼顾性能与成本。
③ 在池化的机器中池化容器创建、代码目录延迟挂载、提前启动runtime、提前health check用户请求来临的时候需要启动的时间会变得更短。
④ 通过限制用户应用大小、鼓励拆分业务逻辑、内置SDK/Lib来控制应用大小。
⑤ 通过P2P镜像分发、避免对下载服务造成冲击、按需加载、降低下载延迟、提升启动速度等完成P2P镜像下载加速。 如何提升资源使用率
在实际研发过程中发现相同QPS下单位时间片内调度对资源量的影响非常大我们可以通过调度提升资源使用率。例如在下图中我们看到宏观状态下的整体 TPS 是非常稳定的然而事实上我们放大到毫秒级别会发现其实非常不均匀那么这种不均匀到底会给我们带来什么影响 假设我们每个容器被设置的最大并发度为 1即任意时刻一个容器只处理一个任务。下图展示了 a,b,c,d,e,f 多个请求在不同时刻点被调度时对容器数目的影响。 可以看到场景一时每个请求均匀打入时任意时刻只需要一个容器就够了这种情况就是我们理想中希望能达到的
而在场景二下如果调度发生了滞后可能导致前置的请求和后来的请求混到了一个时间点导致容器数目翻倍在中间的空白处这些容器又没有被充分利用造成了资源的浪费
在场景三下如果容器启动耗时较长或者调用耗时变长原来的 b 请求会和 a 请求出现时间上的叠加导致又需要创建新的容器而新的容器如果需要较长时间的冷启动 又会导致和 c 请求出现时间上的叠加。如果调度系统实现得不够好这样一来就可能产生雪崩效应导致资源使用量暴涨而实际使用率却极其低下。
通过上面几个场景我们可以大致为资源使用率的开销上总结一个优化方向
尽可能让调度更均匀、更合理避免扎堆唤起容器尽可能降低冷启动时长避免短期大量容器都处于创建当中避免无意义的系统调度开销除了上述外我们还可以考虑高密部署将单机的资源使用率提升上去
如何容灾、防止雪崩
在实际操作中发生异常的时候用户请求会出错出错后会重启或调动新资源创建新的容器但这样会导致整个延迟增大。用户有又会重复尝试重复尝试则会导致负载升高从而又引起异常如此恶性循环。可以通过优化启动速度、多 Partition 容灾部署、指数退避重试、Breaker 阻断异常请求、多可用区备灾、SLB 阻断 DDoS 攻击来防止雪崩。
二、基于神龙高密部署的FaaS
(1) 为什么需要做高密部署
一是因为弹性启动速度要求高希望做到每秒1万个容器实例的启动、启动延迟控制在300毫秒以内、容器的存活时间在分钟级别、资源粒度128MB
二是成本更低ECS 架构因安全隔离问题资源碎片多突发调用延迟高影响资源数目
三是性能ECS 单机缓存少、请求毛刺率较高、请求最大延迟高
四是稳定性高并发对系统冲击、频繁的创建删除资源、ECS管控压力爆炸半径难以控制。
(2) 高密部署架构带来的技术难题
整个高密部署架构带来的一些技术难题
首先要面对的是如何解决单机多租户隔离安全风险如果不解决这个问题那么就无法做到单机多租户的安全高密部署这样资源使用率密度无法有效提升
其次是如何解决高并发下启动速度问题如果无法做到这点如我们前面所提到的冷启动时间较长会严重加剧资源的开销同时严重影响用户延迟体验
再就是如何解决单机多租户VPC网络打通及安全问题这一点其实非常重要我们在 ECS 上建立 VPC 网络连接的速度非常慢这也严重影响了用户冷启动及资源的使用
另外我们还需要考虑如何设计高密部署下的技术容灾方案因为任何一个计算节点的异常会带来大量用户的服务异常。
(3) 基于安全容器模板技术的优化
我们是如何做到基于安全容器模板技术的优化的每个容器独占一个虚拟机沙箱这个沙箱相当于是一个独立的虚拟机有自己独立的 linux 内核这样一来每个容器都是通过独立的 kernel 来做安全隔离。神龙启动时模板化大量虚拟机用于提升启动速度通过 virtiofs 延迟挂载用户代码目录通过虚拟机微内核隔离用户可以做到单台机上每个微内核20M左右的内存单机至少 2000 个容器控制它的冷启动时间是在250毫秒左右。通过调度算法我们可以合理地使用资源承诺用户的资源 quota。 (4) 代码按需加载
代码按需加载是通过以下几个方面做到的用户容器会重复使用同一份代码单台神龙只需下载一次脚本语言包含了大量用不到的代码使用使用 FUSE用户空间文件系统来做中间层文件的真实读取底层使用 NAS 做低延迟的数据下载OSS阿里云对象存储做高带宽支持的数据下载。注意到我们这里混用了 NAS 及 OSS 一同来做代码的加载需要注意的是NAS 的访问延迟相对而言更低对于小文件的加载更快。我们在加载初始阶段开始全量异步从 OSS 下载代码。而对于需要立即访问的数据我们则从 NAS 上读取。由于我们将整个用户代码目录做成了两个文件一个为目录文件索引数据另一个为文件内容数据。由于 NAS 访问延迟低我们可以通过类似 GetRange 的方式去数据文件上获取小文件内容。这样就可以用最快的速度即时加载用户代码来达到快速冷启动了。 (5) VPC 网络优化
基于网络服务网格的 VPC 网关代理是通过用户VPC网络安全隔离。我们过去在 ECS 方案上插拔 ENI 网卡非常耗时至少需要2~3sP99甚至达到68s。在高密部署的神龙方案上我们没有必要为每个安全容器做多次网卡插拔只需要在神龙机器上统一打通到网关代理而用户 ENI 网卡常驻在网关集群上这样整个网卡的加载速度会变得很快。这样对于用户体验和资源开销都会是一个巨大的优化。 (6) 资源分配率
通过混合部署多租户各类业务提升部署密度合理配比不同资源需求的容器到一台物理神龙从而提升资源分配率。 三、总结 讲师简介朱鹏阿里云 Serverless 技术专家负责阿里云函数计算调度设计研发在函数计算高并发、技术容灾、冷启动优化、调度资源管理、神龙裸金属技术架构等多个方向均参与了设计和研发实现是阿里云函数计算神龙高密部署架构主导推动负责人之一。目前主要致力于提升资源使用率研究设计超大规模并发下的低延迟资源调度解决方案。
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