『聚合』 vivo 消息中间件测试环境项目多版本实践

作者:vivo 互联网中间件团队 – Liu Tao

在开源 RocketMQ 基础之上,关于【测试环境项目多版本隔离】业务诉求的落地与实践。

一、背景

在2022年8月份 vivo 互联网中间件团队完成了互联网在线业务的MQ引擎升级,从RabbitMQ 到 RocketMQ 的平滑升级替换。

在业务使用消息中间件的过程中,提出了开发测试环境项目多版本隔离的诉求。本文将介绍我们基于 RocketMQ 如何实现的多版本环境隔离。

二、消息中间件平台主体架构

在正式展开项目多版本实践之前,先大致介绍下我们消息中间件平台的主体架构。

由上图可知,我们消息中间件平台的核心组件 mq-meta、RabbitMQ-SDK、mq-proxy,以及RocketMQ集群。

1. mq-meta

主要负责平台元数据管理,以及业务SDK启动时的鉴权寻址操作。

业务进行topic申请时,会自动分配创建到两个不同机房的broker上。

鉴权寻址时会根据业务接入Key找到所在 MQ 集群下的proxy节点列表,经过机房优先+分片选取+负载均衡等策略,下发业务对应的proxy节点列表。

2. RabbitMQ-SDK

目前业务使用的消息中间件SDK仍为原有自研的RabibitMQ SDK,通过AMQP协议收发消息。

与proxy之间的生产消费连接,遵循机房优先原则,同时亦可以人为指定优先机房策略。

3. mq-proxy

消息网关组件,负责AMQP协议与RocketMQ Remoting协议之间的相互转换,对于业务侧目前仅开放了AMQP协议。

具备读写分离能力,可配置只代理生产、只代理消费、代理生产消费这三种角色。

与broker之间的生产消费,遵循机房优先原则。

机房优先的实现:

  • 生产:proxy优先将消息发送到自己本机房的broker,只有在发送失败降级时,才会将消息发送到其他机房broker;通过扩展MQFaultStrategy+LatencyFaultTolerance,并结合快手负载均衡组件simple-failover-java实现机房优先+机房级别容灾的负载均衡策略。

  • 消费:在进行队列分配时,先轮询分配自己机房的队列;再将不存在任何消费的机房队列,进行轮询分配。通过扩展AllocateMessageQueueStrategy实现。

4. RocketMQ集群

每个MQ集群会由多个机房的broker组成。

每个topic则至少会分配到两个不同机房的broker上。实现业务消息发送与消费的机房级别的容灾

每个broker部署两节点,采用主从架构部署,并基于zookeeper实现了一套自动主从切换的高可用机制。通过异步刷盘+同步双写来保证性能与消息的可靠性。

namesrv则为跨机房broker+mq-proxy之间的公共组件,为集群提供路由发现功能。

三、项目多版本实践

3.1 现状

后端服务通常采用微服务架构,各服务之间的通信,通常是同步与异步两种调用场景。其中同步是通过RPC调用完成,而异步则是通过MQ(RocketMQ)生产消费消息实现。

在多版本环境隔离中,同步调用场景,一些RPC框架都能有比较好的支持(如Dubbo的标签路由);但在异步调用场景,RocketMQ并不具备完整的版本隔离方案,需要通过组合一些功能自行实现。

最初消息中间件平台支持的多版本环境隔离大致如下:

  • 平台提供固定几个MQ逻辑集群(测试01、测试02、测试03…)来支持版本隔离。

  • 业务在进行多版本的并行测试时,需关注版本环境与MQ逻辑集群的对应关系,一个版本对应到一个MQ逻辑集群。

  • 不同MQ逻辑集群下用到的MQ资源(Topic、Group)自然就是不同的。

该方式主要存在如下两个问题

1、使用成本较高

  • 业务需在消息中间件平台进行多套环境(集群)的资源申请。

  • 业务在部署多版本时,每个版本服务都需要配置一份不同的MQ资源接入Key,配置过程繁琐且容易出错。

2、环境维护成本较高

  • 在一个项目中,业务为了测试完整的业务流程,可能会涉及到多个生产方、消费方服务。尽管在某次版本中只改动了生产方服务,但仍需要在版本环境中一并部署业务流程所需的生产与消费方服务,增加了机器与人力资源成本。

为解决上述问题,提升多版本开发测试过程中的研发效率,中间件团队开始了RocketMQ多版本环境隔离方案的调研。

3.2 方案调研

注释:

1、物理隔离:即机器层面的隔离,MQ的物理隔离,则意味着使用完全不同的MQ物理集群。

2、资源逻辑隔离:属于同一MQ物理集群,但采用不同的逻辑集群,业务侧需关注不同逻辑集群下相应的topic和group资源配置。

3、基线版本:通常为当前线上环境的版本或者是当前的主开发版本,为稳定版本。

4、项目版本:即项目并行开发中的多版本,非基线版本。

5、消息回落:针对消费而言,若消费方没有对应的项目版本,则会回落到基线版本来进行消费。

3.3 方案选择

基于我们需解决的问题,并对实现成本与业务使用成本的综合考量,我们仅考虑【基于消息维度的user-property】与【基于topic的messageQueue】这两种方案。

又因在全链路的多版本环境隔离的需求中,业务使用的版本环境明确提出不做固定,故而我们最终选择【基于消息维度的user-property】来作为我们多版本环境隔离的方案。

3.4 项目多版本的落地

基于消息维度的user-property来实现项目多版本的隔离。

1. 链路分析

在多版本环境中,真实的业务链路可能如下,服务调用可能走同步RPC或异步MQ。

注释:

1、业务请求中带有流量标识,经过网关时,根据流量路由规则将流量染色为全链路染色标识v-traffic-lane。

2、流量标识为userId,流量路由规则为用户路由到指定版本,图中的链路情况:

3、在后续的整个链路中,都需要将请求按照流量染色标识v-traffic-lane正确路由到对应版本环境。

2. 染色标识传递

为了正确识别当前服务所在版本,以及流量中的染色标识进行全链路传递,需要做如下事情:

(1)启动

其中v-traffic-lane则是服务被拉起时所在的版本环境标识(由CICD提供),这样proxy就能知道这个客户端连接属于哪个版本。

(2)消息的发送与接收

消息发送:mq-proxy将AMQP消息转化为RocketMQ消息时,将染色标识添加到RocketMQ消息的user-property中。

消息接收:mq-proxy将RocketMQ消息转化为AMQP消息时,将染色标识再添加到AMQP消息属性中。

注释:

上述红色点位,可通过改动SDK进行染色标识的传递,但这样就需要业务升级SDK了。这里我们是借助调用链agent来统一实现。

3.生产消费逻辑

(1)生产

逻辑比较简单,对于存在版本tag的消息,只需要将版本标识作为一个消息属性,存储到当前topic中即可。

(2)消费

这里其实是有两个问题:消费的多版本隔离、消息回落

我们先看下消费的多版本隔离应该如何实现?

通过使用不同的消费group,采用基于user-property的消息过滤机制来实现。

① 版本tag传递

  • 在RabbitMQ-SDK消费启动时,通过全链路Agent传递到proxy

② 项目环境消费【消费属于自己版本的消息】

  • proxy会根据版本tag在MQ集群自动创建带版本tag的group,并通过消费订阅的消息属性过滤机制,只消费自己版本的消息

  • routingKey的过滤则依赖proxy侧的过滤来完成。相对基线版本,多版本的消息量应该会比较少,全量拉取到proxy来做过滤,影响可控。

  • 消费组group_版本tag无需业务申请,由客户端启动时proxy会自动创建

③ 基线消费【消费全部基线版本消息+不在线多版本的消息】

  • 启动时使用原始group,订阅消费时,基于broker的routingKey过滤机制消费topic所有消息

  • 当消息被拉取到proxy后,再做一次消息属性过滤,将多版本进行选择性过滤,让基线消费到正确版本的消息。

我们再来看下消息回落又该如何实现?

1、消息回落是基线消费需要根据多版本的在线情况,来决定是否需要消费多版本的消息。

2、上面已提到基线消费从broker是拉取所有消息进行消费。

3、我们通过在基线消费内部维护一个在线多版本tag的集合,然后进行多版本消息的选择性过滤来支持回落。

4、但这个在线多版本tag的集合,需要及时更新,才能更好的保证消息回落的准确性。

5、起初我们采用定时任务从broker拉取所有在线多版本tag的集合,每30s拉取一次,这样消息回落就需要30s才能生效,准确性差。

6、后面我们想到用广播通知机制,在多版本上下线时广播通知到所有的基线消费实例,保证了消息回落的实效性与准确性。

7、完整的基线消费实例在线多版本tag集合更新机制如下:

(3)broker侧的调整

这里主要是为了配合消费多版本的实现,对broker进行了一些扩展。

1、提供在线多版本group集合的扩展接口。用以返回当前group所有在线的多版本group集合。

2、增加broker侧多版本消息过滤机制。因RocketMQ原生sql92过滤表达式,无法支持带点的属性字段过滤;而我们的版本标识(_vh_.v-traffic-lane)是存在的。

注释:

1、routingKey过滤机制:为基于broker的消息过滤机制的扩展,可实现RabbitMQ中的routingKey表达式相同的消息路由功能。

2、多版本生产消费逻辑,都在mq-proxy与RocketMQ-broker侧完成。业务也无需升级SDK。

4. 问题定位

在多版本隔离中,平台对用户屏蔽了复杂的实现细节,但用户使用时,也需要能观测到消息的生产消费情况,便于问题跟踪定位。

这里我们主要提供了如下功能:

① 消息查询:可观测消息当前的版本标识,以及消息轨迹中的生产消费情况

 

② 消费group的在线节点:可看到消费节点当前的版本标识

四、总结与展望

本文概述了vivo互联网中间件团队,在开源RocketMQ基础之上,如何落地【测试环境项目多版本隔离】的业务诉求。其中涵盖了vivo消息中间件主体架构现状、业内较流行的几种方案对比,并对我们最终选择方案在实现层面进行了细节性的分析。希望可以给业界提供一种基于proxy来实现多版本隔离特性的案例参考。

在实现过程中遇到的问题点归结下来则是:

1. 流量染色标识在整个生产消费过程中如何传递?

  • 在客户端SDK使用全链路agent进行流量染色标识的添加、拆解、传递。

  • 在RocketMQ则存储到消息的user-property当中。

2. 消费客户端版本标识如何识别?

  • 客户端SDK使用全链路agent将版本标识添加到连接属性当中。

  • proxy则根据客户端版本标识自动创建多版本消费group。

3. 消费的多版本隔离如何实现?

  • 项目版本,通过不同的消费group,基于broker端消息属性的版本过滤来实现隔离。

  • 基线版本,则通过proxy侧消费过滤来忽略掉不需要消费的消息。

4. 消息回落如何实现?如何保证消息回落的实效性与准确性?

  • 基线版本内部会维护一个在线多版本消费group的集合,根据这个集合来决定消息是否需要回落到基线进行消费。

  • 消息回落的实效性与准确性则通过定时+广播消息的机制保证。

最后,我们实现的多版本隔离特性如下:

  • 多版本环境隔离。在proxy层面基于消息维度user-property来实现版本隔离,业务不需要升级SDK,业务使用层面仍然为同一套配置资源。

  • 支持消息回落。

  • 消费失败产生的重试消息也能被重投递到对应版本。

但仍存在如下不足

多版本消费客户端全部下线场景:若topic中仍存在一些已下线版本的消息没有消费,则这部分消息不保证一定能被基线版本全部消费到。因基线版本与项目版本实际上采用的是不同的消费group,在broker的消费进度是不一致的,消息回落到基线消费之后,其消费位点可能已经超过项目版本消费group下线时的位点,中间存在偏差,会导致这部分消息再无法被基线版本消费到。

建议用于开发测试环境,因其无法保证多版本消息至少会被消费一次

未来,消息中间件也会考虑线上环境全链路灰度场景的支持。

 

附录:

  1. RocketMQ 全链路灰度探索与实践 + 配置消息灰度

  2. 快手 RocketMQ 高性能实践 + simple-failover-java

  3. 平安银行在开源技术选型上的思考和实践

  4. vivo 鲁班平台 RocketMQ 消息灰度方案

  5. OpenSergo

  6. 从RabbitMQ平滑迁移到RocketMQ技术实战


文章源地址: https://www.cnblogs.com/vivotech/p/18100985.html 转载请注明出处

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