原Google架构师王璞:谷歌是这样做运维的

引言

SRE是Site Reliability Engineer的简称,从名字可以看出Google的SRE不只是做Operation方面的工作,更多是保障整个Google服务的稳定性。SRE不接触底层硬件如服务器,这也是高逼格的由来.

Google 数据中心的硬件层面的维护工作是交给technician来做的,technician一般不需要有大学学历。

SWE是SoftWare Egineer的简称,即软件工程师(负责软件服务的开发、测试、发布)。SWE更新的程序代码(下文称为server),只有在SRE同意后才能上线发布。因此,SRE在Google工程师团队中地位非常高!我们下面将分别介绍。

SRE 职责

SRE在Google不负责某个服务的上线、部署,SRE主要是保障服务的可靠性和性能,同时负责数据中心资源分配,为重要服务预留资源。如上文所述,和SRE相对应的是SWE(软件开发工程师),负责具体的开发工作。

举个例子,我之前在Google的互联网广告部门,我们team负责的server是收集用户数据用于广告精准投放,这个server的开发、测试、上线部署等工作,都是由SWE来完成。

SRE不负责server的具体实现,SRE主要负责在server出现宕机等紧急事故时,做出快速响应,尽快恢复server,减少服务掉线带来的损失。

备注:这里的server是指服务器端程序,而不是物理服务器。在Google,SWE和SRE都无权接触物理服务器。

SRE 要求

因为SRE的职责是保障服务的稳定和性能,所以在SRE接手某个server之前,对server的性能和稳定性都有一定的要求,比如server出现报警的次数不能超过一定的频率,server对CPU、内存的消耗不能超过预设的指标。

只有server完全满足SRE的要求以后,SRE才会接手这个server:

当server出现问题时,SRE会先紧急修复,恢复服务,然后SRE会和SWE沟通,最终SWE来彻底修复server的bug。

同时,对server的重大更新,SWE都要提前通知SRE,做好各种准备工作,才能发布新版server:

为了能让SRE能接手server,SWE要根据SRE的要求,对server做大量的调优。首先SRE会给出各种性能指标,比如,服务响应延迟、资源使用量等等,再者SRE会要求SWE给出一些server评测结果,诸如压力测试结果、端到端测试结果等等,同时,SRE也会帮助SWE做一些性能问题排查。

所以SRE在Google地位很高,SWE为了让server成功上线,都想法跟SRE保持好关系。

我举个具体的例子来说明,在Google,SWE是如何跟SRE配合工作来上线server的。

我们team对所负责的server进行了代码重构,重构之后,要经过SRE同意,才能够上线重构后的server。

为此,我们team的SWE要向SRE证明,重构后的server对资源的开销没有增加,即CPU、内存、硬盘、带宽消耗没有增加,重构后的server性能没有降低,即端到端服务响应延迟、QPS、对压力测试的响应等这些性能指标没有降低。

当时对server代码重构之后,server有个性能指标一直达不到SRE的要求。这个指标是contention,也就是多线程情况下,对竞争资源的等待延迟。重构server之后,contention这项指标变得很高,说明多线程情况下,对竞争资源的等待变长。

我们排查很久找不到具体原因,因为SWE没有在代码中显式使用很多mutex,然后请SRE出面帮忙。SRE使用Google内部的图形化profiling工具,cpprof,帮我们查找原因。

找到两个方面的原因:

  • tc_malloc在多线程情况下频繁请求内存,造成contention变高;
  • 大量使用hashmap,hashmap没有预先分配足够内存空间,造成对底层tc_malloc调用过多。

SRE 工作内容

简而言之,Google的SRE不是做底层硬件维护,而是负责Google各种服务的性能和稳定性。换句话说,Google的SRE保证软件层面的性能和稳定性,包括软件基础构架和应用服务。

SRE需要对Google内部各种软件基础构架(Infrastructure)非常了解,而且SRE一般具有很强的排查问题、debug、快速恢复server的能力。

我列举一些常见的Google软件基础构架的例子:

  • Borg:分布式任务管理系统,
  • Borgmon:强大的监控报警系统;
  • BigTable:分布式Key/Value存储系统;
  • Google File System:分布式文件系统;
  • PubSub:分布式消息队列系统;
  • MapReduce:分布式大数据批处理系统;
  • F1:分布式数据库;
  • ECatcher:日志收集检索系统;
  • Stubby:Google的RPC实现;
  • Proto Buffer:数据序列化存储协议以及RPC协议;
  • Chubby:提供类似Zookeeper的服务。
  • Google还有更多的软件基础构架系统:Megastore、Spanner、Mustang等等,我没有用过,所以不熟悉。

运维未来发展方向

我个人觉得,在云计算时代,运维工程师会慢慢向Google的SRE这种角色发展,远离底层硬件,更多靠近软件基础架构层面,帮助企业客户打造强大的软件基础构架。

企业客户有了强大的软件基础构架以后,能够更好应对业务的复杂多变的需求,帮助企业客户快速发展业务。

另外我个人观点,为什么Google的产品给人感觉技术含量高?

并不见得是Google的SWE比其他Microsoft、LinkedIn、Facebook的工程师能力强多少,主要是因为Google的软件基础构架(详见上文)非常强大,有了很强大的基础构架,再做出强大的产品就很方便了。

Google内部各种软件基础构架,基本上满足了各种常见分布式功能需求,极大地方便了SWE做业务开发。换句话说,在Google做开发,SWE基本上是专注业务逻辑,应用服务系统(server)的性能主要由底层软件基础构架来保证。

作者:

王璞,数人科技创始人CEO,美国 George Mason大学计算机PhD,擅长分布式计算、大规模机器学习和海量数据处理。曾担任美国Google广告部门数据平台工程师,参与分布式广告数据处理系统的研发工作。