包阅导读总结
1. 关键词：贵州机房迁移、稳定性风险、技术债务、监控告警、应急预案
2. 总结：本文回顾了超大规模的贵州机房迁移历程，指出其带来全域稳定性风险，介绍了从信息梳理等方面进行稳定性保障的措施，包括新增风险处理、历史技术债务解决、监控告警增强、应急预案准备及业务技术侧方案等。
3. 主要内容：
– 贵州机房迁移带来全域稳定性风险，项目组摸索进行保障
– 稳定性保障着手方面
– 信息梳理与摸查
– 新增风险发现与处理
– 历史技术债务处理
– 标准化接入
– 监控告警增强
– 应急预案保障
– 新增系统性风险
– 公网质量导致用户体验差风险
– 跨机房延迟带来应用雪崩风险
– 跨机房传输网络不稳定风险
– 机房同时部署带来数量翻倍风险
– 大规模数据变更带来系统性能风险
– 新机房建设搬迁带来基础设施风险
– 全域团队协作带来人因操作协作风险
– 历史技术债务处理
– ZK 强依赖问题
– 在线业务 Kafka 迁移 Nydus
– 配置硬编码
– 服务间依赖改造
– 资源优化与控制
– 心遇依赖拆分
– 元信息不准确
– 组件版本陈旧
– 测试环境自动部署成功率低
– 租户多集群拆分为多应用
– 提供标准化接入、改造治理方式及监控告警
– 准备应急预案
– 业务技术侧方案重点
思维导图：
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文章来源：mp.weixin.qq.com
作者：邵东风
发布时间：2024/7/22 13:37
语言：中文
总字数：11039字
预计阅读时间：45分钟
评分：84分
标签：机房迁移,大规模迁移,稳定性保障,技术挑战,风险管理
以下为原文内容
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全域的稳定性风险。我们在做一般的活动稳定性保障时，一般从活动的主链路出发，再梳理相关依赖，从而整理出稳定性保障&治理的重点。而这种方法确不适用于贵州机房迁移，从前面的分批概览图可得知：此次贵州机房迁移带来全域的稳定性风险。
因此整个项目组也在摸着石头过河，在此过程中，既有大的方案的设计，也有细枝末节的问题发现和推进处理。总结起来，我们总共从以下几个方面着手进行稳定性保障：
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信息梳理&摸查
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新增风险发现&处理
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历史技术债务处理
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标准化接入
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监控告警增强
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应急预案保障
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业务侧技术方案保障
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杭州集群下线保障
盘点梳理机器资源情况、网络带宽、迁移期间服务可用性要求等全局限制条件，从而确定分批方案、迁移思路。
1）机器资源盘点
主要盘点核数、内存。在此过程中，也推进了资源利用率优化、废弃服务下线等事宜。通过如下公式计算机器资源缺口：搬迁机器缺口 = 搬迁所需数量 -（可用数量+可优化数量）
2）长传带宽盘点
需要控制云音乐的长传带宽总量 <= 相对安全的带宽量相对安全的带宽量 = (长传带宽总量 / 2 x 0.8) – 已被占用带宽量
3）迁移期间服务可用性要求
若业务允许全站停服迁移、或仅保障少量核心服务不挂，那么整体迁移方案会简单很多。因此业务对迁移期间的可用性要求，关乎着搬迁方案如何设计。最终讨论后确定，需要：迁移不产生P2及以上事故
4）服务间跨区域调用RT摸查
基于Trace链路，预测分批情况下RT增长情况。
此次贵州迁移主要带来的新增系统性风险是：
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因公网质量问题，带来迁移后用户体验差的风险。
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因跨机房延迟30ms ，带来的业务侧应用雪崩风险。
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因跨机房传输网络不稳定，带来的整体系统性风险。
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因杭州和贵州机房同时部署，带来的服务节点数量、API数量、RPC数量翻倍风险
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因大规模数据变更，带来的系统性能风险。
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因新机房建设、搬迁，带来的底层基础设施风险。
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因全域团队协作、大范围配置变更&发布，带来的人因操作、协作风险。
1）因公网质量问题，带来迁移后用户体验差的风险
贵州公网质量如何？迁移至贵州之后是否会因公网质量问题，导致用户体验差？由于云音乐用户基数大，且注重用户体验，这个是必须提前摸清的问题。若公网质量真的存在较大问题，云音乐可能会停止贵州迁移项目。
对此，我们通过如下方式进行了公网质量验证和保障：
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通过客户端预埋逻辑，抽样检测同时请求杭州和贵州机房的RT差异。
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通过RT的差异，再下钻分析杭州和贵州机房的差异点。
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解决或排除机房、客户端、域名配置等差异，最终得出公网质量的差异。
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在正式切流前，解决完成客户端、机房等差异，保障整体网络请求质量。
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通过QA侧的整体测试。
2）因跨机房延迟30ms ，带来的业务侧应用雪崩风险
云音乐C端服务当前的RT普遍在5~70ms之间，若增加30ms，可能会导致请求堆积、线程池打爆等风险。为避免此风险，我们从如下几个方面入手：
确保会只跨一次，避免因循环调用等原因导致的多次跨机房。
需提供降级方案，对服务弱依赖。
3）因跨机房传输网络不稳定，带来的整体系统性风险
跨机房网络的现状和参考数据：
共计2条线，单条带宽为：100Gbps，但建议保持单条利用率在80%及以下。
参考网易北京与杭州的长传带宽质量。
基于以上现状，需要重点考虑并解决：
在贵州迁移项目中，我们对以上重点问题进行了梳理和解决，并制定了各种应急预案和极端情况下的回滚方案。
4）因杭州和贵州机房同时部署，带来的服务节点数量、API数量、RPC数量翻倍风险
因杭州和贵州机房同时部署，带来的服务节点数量、API数量、RPC数量翻倍风险
在服务节点数量、API数量、RPC数量翻倍后，主要对底层依赖带来连接、重连上的冲击，以及原有连接数上限的冲击。
在我们实际搬迁中，也因遗漏了这一点，导致线上ZK出现瓶颈，进而ZK挂掉的问题。其主要表现为在网关场景下存在数据推送瓶颈。最终通过网关侧的ZK拆分解决该问题。
除此之外，DB、Memcached、Redis、MQ等资源的连接数也可能会超过原先设定的上限，需要评估后进行调整。
5）因大规模数据变更，带来的系统性能风险
大规模数据变更的场景包含但不限于：
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批量调整配置中心值，因达到配置中心的性能瓶颈，导致配置变更时间过长，或服务挂掉。
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批量的服务部署、重启，因达到K8S、构建机的性能瓶颈，导致部署、重启时间过长，或服务挂掉。
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对迁移当晚核心路径上的服务进行集中访问、操作，因达到服务的性能瓶颈，导致访问超时、白屏、数据延迟、或服务挂掉的问题。
针对以上风险，我们重点对配置中心、K8S、贵州迁移管控平台等系统进行了性能优化，以支撑整体迁移。
6）因新机房建设、搬迁带来的底层基础设施风险
因新机房建设、搬迁带来的底层基础设施风险包含但不限于：
7）因全域团队协作、大范围变更&发布，带来的人因操作、协作风险
在贵州迁移前，已经有多次发生因配置变更错误带来的事故。而此项目带来从未有过的全域迁移，全域协作，大范围变更&发布，风险不可谓不高。在此过程中，通过了许多方式来保障事项的落地，其中比较关键的点，也是项目成功的关键点包括：
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各部门领导与同事的支持。
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分工明确。在战略、战术、细节、事项推进等多个点均有相关人员把控，各司其职。
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各项信息的细化梳理&定位。
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定期的沟通协作会议，通过敏捷式项目管理，进行滚动式问题发现。
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问题发现、治理、验证必须闭环。
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尽可能中心系统化、自动化处理。无法自动化的，则提供标准化实施手册。
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重点问题，case by case，one by one。
在贵州迁移项目中，比较突出的历史债务处理有：
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ZK强依赖问题
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在线业务Kafka迁移Nydus。
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配置硬编码
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服务间依赖改造
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资源优化&控制
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心遇依赖拆分
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元信息不准确
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组件版本过于陈旧问题
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测试环境自动化部署成功率低
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租户多集群拆分为多应用
1）ZK强依赖问题
ZK的不稳定已导致云音乐最高出现P1级事故，在贵州迁移项目中，因网络环境、机房环境、迁移复杂度等因素，ZK服务挂掉的概率极大，因此必须不能对其强依赖。
最终中间件侧对其改造，支持ZK发生故障时，其注册信息降级到本地内存读取。并推进相关依赖方进行升级改造。
2）在线业务Kafka迁移Nydus
Nydus作为云音乐主力MQ产品，相较开源Kafka有更好的监控、运维等能力，Kafka在云音乐在线业务中已不再推荐使用。在贵州迁移中，MQ也需要进行两地切换/切流。
主要收益：
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在线业务稳定性
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Kafka机器资源回收
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MQ切流特性&历史债务收敛
在推进层面：
3）配置硬编码
在贵州迁移项目中，需要做大量的配置迁移、变更。其主要为：机房名、集群名、机器IP、机器Ingress域名的变化。而这些在配置中心、代码、自动化脚本、JVM参数中均有存在，此外，IP黑白名单还可能涉及到外部厂商的改造变更。
在具体推进上，采用自动化扫描+人工梳理结合，并辅以标准化改造指引文档。
4）服务间依赖改造
核心应对杭州与贵州跨机房30ms RT和长传网络不稳定的风险。对循环调用、不合理依赖、强依赖进行改造。
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减少不必要依赖。
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必须不能出现服务跨机房强依赖。
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不能因循环调用导致跨机房RT飙升。
5）资源优化&控制
因贵州需要与杭州同等容量部署，可能存在资源不足的情况。对此需要：
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统一服务的资源利用率标准，推进资源利用率改造
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对部分服务进行合并、下线、缩容处理。
6）心遇依赖拆分
因心遇强依赖云信，且云信IM为心遇核心业务功能，最终确定心遇为独立批次搬迁。因此心遇依赖的中台服务、存储、算法&大数据相关任务，均需拆分出来，不能与云音乐耦合，否则会产生跨机房调用，影响服务稳定性。
7）元信息不准确
在此次迁移中，存在较多的元信息不准确的问题，例如：
| 不足项 | 解释 |
|---|---|
| 应用的元信息需要补充、更新 | 1. 应用归属的团队信息不准确 2. 应用的废弃、待废弃状态未知 3. 测试应用、非业务应用信息偏杂乱 |
| 应用团队归属信息多处维护，未统一 | 应用在多个平台均有维护，且均存在维护不准确的问题 |
| 应用的各项依赖信息不全 | 应用依赖的db、redis、memcached资源，以及在配置中心的key无法全面准确拉取 |
| 应用的各项依赖信息可视化、系统化建设不足 | 1. 应用依赖的组件版本、依赖的存储资源等，缺乏友好的可视化查询能力。 2. 各项信息之间的关联性建设不足 |
| 底层中间件、存储元信息不全 | 1. 不同的ZK集群的用处缺乏统一维护。 2. 各项元信息反查调用源IP、集群、应用、团队、负责人的能力不足 |
以上问题在迁移中，通过脚本、1对1沟通确认、手动梳理等多种方式进行了临时处理，在贵州迁移后，仍需再全面的系统性规划。
8）组件版本过于陈旧问题
有较多的应用长期不升级，与最新版本跨度较大，存在较多的兼容性问题，需要人工进行升级处理。升级流程大致如下：
在迁移中期，我们进行了自动升级平台建设，基本支持以上升级流程自动化。
9）测试环境自动部署成功率低
因此次迁移涉及全部的应用在不同环境的部署，全部人工操作的效率过低，因此我们在非线上环境均由脚本自动化部署，而测试环境由于维护不足，部署成功率较低。
10）租户多集群拆分为多应用
当前贵州迁移时整体会按照应用维度进行迁移、切流到贵州。因此对于中台租户型应用、多地域注册类型的应用需要拆分。
除了以上提到的历史技术债务处理和新增系统性风险，公共技术侧大都提供了标准化的接入、改造治理方式。例如：
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贵州迁移中间件方案汇总。涵盖所有涉及中间件的迁移、切流、迁移策略、接入等指导方案。
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贵州迁移升级指导。涵盖自动升级与手动升级、脚手架应用与非脚手架应用的升级方案。
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贵州迁移线上部署指导。涵盖贵州线上部署前的各项必要准备事项，以及特殊应用的注意事项。
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贵州迁移监控大盘观测指导。涵盖各类迁移监控的观测指导。
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中台、多地域注册拆分指导。涵盖中台租户、多地域注册类型应用的拆分指导方案，以及整体的拆分流程、验证要点等。
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ddb、redis、memcached、KSchedule等非标治理。涵盖各中间件、存储的非标风险列表、处理办法等。
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杭州集群下线指导。涵盖杭州集群如何观察、缩容、下线、机器回收的指导方案。
在监控告警层面，主要提供了：
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贵州迁移整体大盘监控。提供了迁移相关全局比例，异常流量，异常比例，能够区分是迁移导致的还是本身杭州服务就有问题导致。同时集成资源层相关指标，判断是单个资源有问题还是全部资源有问题。
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贵州迁移应用监控。提供了单个应用的贵州迁移监控，应用贵州杭州流量比例，异常流量，异常比例，能够区分是贵州还是杭州的问题。同时有资源相关的指标。
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杭州集群与贵州集群的哨兵监控对比分析。提供指定应用的杭州和贵州集群在CPU利用率、线程池满、异常比例、RT超时等维度的对比。
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全局/应用的SLO监控。提供核心指标受损监控。
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应用层面的系统监控。研发可通过哨兵、APM来查看定位具体的问题。
在贵州迁移期间，基于以上风险，主要准备如下应急预案：
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客户端截流。在开启后，客户端将访问本地或CDN缓存，不再向服务端发送请求。
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全站服务QPS限流至安全阈值。在开启后，全站的后端服务将限流调整至较低的安全阈值上，在极端情况下，避免因跨机房RT、跨机房传输、跨机房访问等因素的性能瓶颈引起服务端雪崩。
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长传带宽监控&限流。在开启后，部分离线数据传输任务将会被限流。保障在线业务的带宽在安全水位下。
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回滚方案。当出现重大问题，且无法快速解决时，逐步将存储、流量切回杭州。
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外网逃生通道。当出现长传网络完全中断，需要回滚至杭州。通过外网逃生通道实现配置、核心数据的回滚。
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业务领域内的应急预案。各业务领域内，需要考虑切流前的主动降级预案、切流中的应急预案。
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批量重启。当出现局部服务必须通过重启才能解决的问题时，将会启用批量重启脚本实现快速重启。当出现全局服务必须通过重启才能解决问题时，需要当场评估问题从而选择全量重启或全量回滚至杭州。
业务技术侧方案重点包含但不限于：
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应用搬迁范围、搬迁批次梳理明确。当上下游依赖的应用处于不同批次时，需要跨团队沟通协调。
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明确业务影响，从而确定各应用的中间件、存储迁移策略。
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历史技术债务处理
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标准化接入
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核心场景稳定性保障方案
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核心指标监控建设完善。
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切流SOP。包括切流前（前2天、前1天、前5分钟）、切流中、切流后各阶段的执行事项。
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切流降级方案、应急预案
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切流停止标准
在服务迁移至贵州后，若杭州仍有流量调用，需排查流量来源，并推进流量下线或转移至贵州。先缩容观察，无正常流量、CDN回源等之后，再做集群下线。
