侯興林++王曉云

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)服務研究的不斷深入，人們對網(wǎng)絡服務的依賴程度也日漸增加。尤其在一些實時性要求較高的網(wǎng)絡服務應用上，服務的后臺核心系統(tǒng)是否具備高可用性，已經是影響該服務質量的關鍵因素。本文研究了針對服務可用性監(jiān)控的服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)架構，提出了一個基于分層架構實現(xiàn)的多模塊服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)，架構可以對接入的服務進行實時的監(jiān)控，并展示該服務的實時可用性數(shù)據(jù)，從而可以在服務出現(xiàn)故障的時候快速的對其報警。

關鍵詞：可用性；監(jiān)控；報警

中圖分類號：TP393.08

文獻標識碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2016.02.018

引言

隨著計算機技術與人們生活的緊密結合，在許多類似金融服務系統(tǒng)、飛行控制系統(tǒng)、醫(yī)療系統(tǒng)等應用領域，人們對這些系統(tǒng)的要求是不間斷的提供有保障的服務，因為這些服務系統(tǒng)的故障會造成災難性的后果。高可用性的服務解決方案就是為了解決這樣的需求，高可用性系統(tǒng)相比普通的計算機系統(tǒng)來說，復雜性高了很多，其對應的研發(fā)成本也高了很多。

對于高可用性系統(tǒng)來說，該系統(tǒng)的用戶會在系統(tǒng)設計之前，對系統(tǒng)的設計者提出一些量化標準，比如，要求該系統(tǒng)在一個時間范圍內宕機的時間被控制在一定的范圍內，高可用性系統(tǒng)由于其較高的設計難度，如果能在系統(tǒng)的運行期間引入量化分析的方法，就可以有效的對其可用性進行預測及報警，所以一個可用性監(jiān)控系統(tǒng)對于一些大型系統(tǒng)的故障預測及報警有著非常重要的意義。

1 相關知識及研究

1.1 高可用性的定義

對于高可用性 的研究中，有三個相關的術語，分別是可用性 （Availability）、可靠性（Reliability）以及適用性（Serviceability）。其中可用性是指對于用戶的使用來說，系統(tǒng)總的可用時間與總時間的百分比；可靠性是指系統(tǒng)在不出故障的情況下持續(xù)正常工作的時間；適用性是指對于系統(tǒng)維護、升級的難易程度。

在服務系統(tǒng)的運行周期中，系統(tǒng)的可靠性通過平均無故障時間（MTTF）來表示，平均無故障時間是指系統(tǒng)正常運行的平均時間；系統(tǒng)的適用性通過平均修復時間（MTTR）來表示，平均修復時間是指從系統(tǒng)發(fā)成故障到修復完成并重新恢復的平均時間。通過平均無故障時間和平均修復時間可以得到可用性的定義：

從可用性定義的公式可以得出兩個影響系統(tǒng)可用性的因素，分別是：

（l）系統(tǒng)各組件的可靠性。這些組件包括服務器硬件、操作系統(tǒng)和服務系統(tǒng)本身，以及其他的支持組件如數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、網(wǎng)絡服務器等。

（2）當系統(tǒng)發(fā)生故障后，系統(tǒng)重新恢復所花費的時間。如果是服務系統(tǒng)本身的故障，則將該系統(tǒng)重新啟動就可以恢復服務了；如果是硬件設施發(fā)生故障的話，則需要對定位發(fā)生故障的組件并對其進行修復或更換，然后重新啟動操作系統(tǒng)和其他相關設備，最終啟動服務系統(tǒng)。

一個高可用性系統(tǒng)對系統(tǒng)中所有的組件及子系統(tǒng)都要求其正常工作。在一個系統(tǒng)中，如果大部分組件都具備高可用性，但是另一些組件不具備高可用性，對于整個系統(tǒng)來說，系統(tǒng)也無法保證高可用性，這個特點是高可用性系統(tǒng)的木桶原理。

在一個高可用性系統(tǒng)中，還有兩個相關的術語，即持續(xù)可用性（Continuous Availability）、容錯（Fault Tolerance）。持續(xù)可用性是指系統(tǒng)無故障提供服務的理想狀態(tài)，其也用來表示一個系統(tǒng)的可用性很高，故障時間較少；容錯是指即使某些組件出現(xiàn)故障，整個系統(tǒng)依舊可以無故障的提供服務，一些高可用性的解決方案已經提供了一定的容錯能力。

1.2 高可用性等級

高可用性等級明的分級是以可用性百分比中數(shù)字“9”的個數(shù)來區(qū)分的，如果一個系統(tǒng)達到二級高可用，則說明該系統(tǒng)的可用性百分比為99%，一年中總的故障時間為3.65天；如果一個系統(tǒng)達到四級可用，則說明該系統(tǒng)的可用性百分比為99.99%，一年中總的故障時間為52.5分鐘。可用性分級表如下表：

1.3 服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)相關研究

國內外已經有了許多關于服務可用性分析的研究與設計，例如一些成熟的商用服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)，如IBM Tivoli、HP Buiness Availability Center等，這些商業(yè)系統(tǒng)對服務可用性的分析基于強大的監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析能力，對部署于其上的服務進行實時的監(jiān)控，并對不滿足可用性的服務進行報警，但是這些服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)的購買費用較高，且需要大量監(jiān)控日志數(shù)據(jù)的支持，對于國內的一些論文作者的。

我們的目標是建立一個可靠、靈活的服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)，通過在服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)中部署業(yè)務系統(tǒng)，可以通過系統(tǒng)直觀的看出該業(yè)務系統(tǒng)在某段時間內的服務可用性。

2 服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)架構的分析與設計

本服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)提供了簡單的域名監(jiān)控接入方式，采用主動拉取數(shù)據(jù)的方式，無需用戶參與，并提供了統(tǒng)一的可用性計算公式，以及豐富的圖表及歷史數(shù)據(jù)查詢對比。

2.1 服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)的整體架構

本服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)主要分為匯聚計算、統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)抽樣四個模塊。

其中，匯聚計算模塊是本服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)的入口，本模塊負責接收用戶的查詢參數(shù)、獲取統(tǒng)一數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)管理模塊傳來的監(jiān)控數(shù)據(jù)，并對監(jiān)控數(shù)據(jù)進行匯聚計算，以得到可用性數(shù)據(jù)。如果最終計算的可用性數(shù)據(jù)低于用戶配置的報警閥值時，對用戶進行報警通知。

統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理模塊是本系統(tǒng)的中樞，本模塊負責收集用戶輸入的監(jiān)控配置項（包括被監(jiān)控服務的域名、正常服務的關鍵字、可用性報警閥值等），將其保存到數(shù)據(jù)庫中，并將監(jiān)控配置項發(fā)送到數(shù)據(jù)采集模塊；當用戶點擊其配置的監(jiān)控配置項時，系統(tǒng)將會根據(jù)其配置從數(shù)據(jù)倉庫中找到匹配的監(jiān)控數(shù)據(jù)，并將監(jiān)控數(shù)據(jù)發(fā)送至匯聚計算模塊，最終展示給用戶。

數(shù)據(jù)采集模塊是本系統(tǒng)的核心，本模塊首先取到監(jiān)控配置項，然后根據(jù)監(jiān)控配置項中的數(shù)據(jù)，調用監(jiān)控集群中的多個監(jiān)控機定時地對監(jiān)控目標進行監(jiān)控，得到監(jiān)控的數(shù)據(jù)與用戶配置的數(shù)據(jù)進行對比，如果數(shù)據(jù)不一致，則認為當前監(jiān)控的服務是不可用的，將同一時間點多個監(jiān)控機的數(shù)據(jù)累計計算出一個百分比，并將這個數(shù)據(jù)發(fā)送到統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理模塊。

數(shù)據(jù)抽樣模塊是一個輔助模塊，主要是由于監(jiān)控的數(shù)據(jù)量較大，當計算跨月或者季度的可用性時，由于數(shù)據(jù)量過大，會導致計算的時間過長，從而影響用戶體驗。因此，數(shù)據(jù)抽樣模塊將會按天為粒度將監(jiān)控數(shù)據(jù)計算出來并保存到數(shù)據(jù)倉庫中。

整體流程及架構如下圖：

2.2 監(jiān)控數(shù)據(jù)采集

監(jiān)控數(shù)據(jù)的采集是由數(shù)據(jù)采集模塊完成的，數(shù)據(jù)采集模塊會根據(jù)用戶配置的監(jiān)控項調用監(jiān)控集群中的多個監(jiān)控機以10秒一次的頻率對監(jiān)控目標進行監(jiān)控，將同一時間點多個監(jiān)控機的數(shù)據(jù)累計計算出一個百分比，該百分比就是當前監(jiān)控項當前時間點的監(jiān)控數(shù)據(jù)。具體的監(jiān)控數(shù)據(jù)采集流程如下：

（l）數(shù)據(jù)采集模塊獲取配置的監(jiān)控項中被監(jiān)控服務的域名、關鍵字等監(jiān)控項。

（2）監(jiān)控機發(fā)起對被監(jiān)控服務域名的訪問，獲取其返回數(shù)據(jù)并將其返回數(shù)據(jù)與關鍵字對比，如果關鍵字符合則計數(shù)加一，不符合則不增加計數(shù)。

（3）最終將多個監(jiān)控機計數(shù)除以監(jiān)控機的總個數(shù)得到一個百分比，該百分比作為當前時間點的監(jiān)控數(shù)據(jù)。

（4）將監(jiān)控數(shù)據(jù)按照時間和監(jiān)控項ID作為主鍵存人數(shù)據(jù)倉庫的普通表。

2.3 監(jiān)控數(shù)據(jù)抽樣

由于監(jiān)控機的監(jiān)控周期為10秒，對于一個服務的監(jiān)控數(shù)據(jù)量會非常龐大，當對該服務的可用性進行計算的時候會造成查詢時間過長，影響用戶體驗。所以，數(shù)據(jù)抽樣模塊會以天為單位對服務的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行抽樣計算，并將其存人數(shù)據(jù)倉庫中。具體流程為，將前一天凌晨到當天凌晨的該被監(jiān)控服務的監(jiān)控數(shù)據(jù)計數(shù)并加和，將該計數(shù)和加和作為抽樣數(shù)據(jù)存人數(shù)據(jù)倉庫的抽樣表。

2.4 可用性計算

被監(jiān)控服務的可用性計算分為兩種情況：

（l）用戶查詢時間區(qū)間在一天內。這種情況的可用性計算相對簡單，即統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理模塊通過接口查詢數(shù)據(jù)倉庫，將該時間區(qū)間內所有該服務的監(jiān)控數(shù)據(jù)取出，對其進行計數(shù)和加和，然后將該加和除以該計數(shù)就可以得到當前時間區(qū)間服務的可用性數(shù)值了。

（2）用戶查詢時間區(qū)間超過一天。在這種情況中，對總體可用性的計算由于需要的數(shù)據(jù)量過于龐大，需要使用抽樣數(shù)據(jù)。首先將查詢時間區(qū)間中整天的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫的抽樣表中取出并累加到一起，最終得到一個計數(shù)count和一個加和sum，然后在數(shù)據(jù)倉庫的普通表中取出查詢時間區(qū)間的非整天數(shù)據(jù)，接著將查詢時間區(qū)間中非整天的數(shù)據(jù)累加到sum上，并每次對count加一，最終得到整體計數(shù)和整體加和，然后用整體加和除以整體計數(shù)，得到當前時間區(qū)間服務的可用性數(shù)值。

服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流圖如下：

3 結論

本文提出的服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)架構，包括了匯聚計算、統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)抽樣四個模塊，一方面采用了分層的思想對業(yè)務邏輯進行分析，降低了模塊與模塊之間的耦合性，當邏輯需要發(fā)生變化的時候，只需要修改一個模塊，不會影響到其他模塊；另一方面在存儲數(shù)據(jù)時，對原始數(shù)據(jù)存儲時進行了一定的數(shù)據(jù)抽樣，從而在大數(shù)據(jù)量查詢時可以有效的降低查詢時延，提升了用戶體驗。本文的下一步研究重點是完成對除web服務以外，其他類型服務監(jiān)控的接入，希望最終實現(xiàn)一個可接人多類型服務的服務可用性監(jiān)控系統(tǒng)。