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独家揭秘!阿里大规模数据中心的性能分析

发布时间:2019-03-21 15:19:12 所属栏目:产品 来源:阿里技术
导读:副标题#e# 大家好,很高兴有机会与 Java 社区的开发者交流。我的研究领域在软件工程,主要集中在系统配置和性能方面。软件工程一个比较常见的活动是找 bug,当然找 bug 很重要,但后来也发现,即便 bug-free 的程序也会被人配置错,所以就衍生出了软件配置
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大家好,很高兴有机会与 Java 社区的开发者交流。我的研究领域在软件工程,主要集中在系统配置和性能方面。软件工程一个比较常见的活动是找 bug,当然找 bug 很重要,但后来也发现,即便 bug-free 的程序也会被人配置错,所以就衍生出了软件配置问题。

很多软件需要配置化,比如 Java 程序或 JVM 启动时可以配置很多参数。通过配置,一套软件可以灵活地提供各种定制化的功能,同时,这些配置也会对软件整体性能产生不同的影响。当然这些还在软件配置方面,来了阿里以后,我有机会把这方面工作扩展到了硬件,会更多地结合硬件比如 CPU,来看系统的配置变更和升级改造对性能、可靠性以及业务上线效果的影响。今天主要谈谈我在这方面的一点工作。

独家揭秘!阿里大规模数据中心的性能分析

阿里最有代表性的事件是“双 11”。这里还是用的17年的数据,左上角是双十一的销售额,17年大概是 253 亿美金,比美国同期 Thanksgiving、Black Friday、Cyber Monday 加起来的销售额还要多。

当然这是从业务层面去看数据,技术同学会比较关注右边的数据,17年双十一的交易峰值达到 32.5 万笔/秒、支付峰值达到 25.6 万笔/秒。对于企业来说,这么高的峰值性能意味着什么?意味着成本!我们之所以关注性能,就是希望通过持续的技术创新,不断地提高性能、同时节省成本。

独家揭秘!阿里大规模数据中心的性能分析

双十一零点的峰值性能不是一个简单的数字,其背后需要一个大规模数据中心来支撑。 简单来说,阿里的基础架构的上层是各种各样的应用,比如淘宝、天猫、菜鸟、钉钉,还有云计算和支付宝等,这也是阿里的一个特色,即具有丰富的业务场景。

底层是上百万台机器相连的大规模数据中心,这些机器的硬件架构不同、分布地点也不同,甚至分布在世界各地。中间这部分我们称之为中台,最贴近上层应用的是数据库、存储、中间件以及计算平台,然后是资源调度、集群管理和容器,再下面是系统软件,包括操作系统、JVM 和虚拟化等。

中台这部分的产品是衔接社区与企业的纽带。这两年阿里开源了很多产品,比如 Dubbo、PouchContainer 等,可以看出阿里非常重视开源社区,也非常重视跟开发者对话。现在很多人都在讲开源社区和生态,外面也有各种各样的论坛,但是像今天这样与开发者直接对话的活动并不是那么多,而推动社区发展最终还是要依赖开发者。

这样大规模的基础架构服务于整个阿里经济体。从业务层面,我们可以看到 253 亿美金的销售额、32.5 万笔交易/秒这样的指标。然而,这些业务指标如何分解下来、落到基础架构的各个部分就非常复杂了。比如,我们在做 Java 中间件或 JVM 开发时,都会做性能评估。

大部分技术团队开发产品后都会有个性能提升指标,比如降低了 20% 的 CPU 利用率,然而这些单个产品的性能提升放到整个交易链路、整个数据中心里面,占比多少?对数据中心整体性能提升贡献多少?这个问题很复杂,涉及面很广,包括复杂关联的软件架构和各种异构的硬件。后面会提到我们在这方面的一些思考和工作。

独家揭秘!阿里大规模数据中心的性能分析

阿里的电商应用主要是用 Java 开发的,我们也开发了自己的 AJDK,这部分对 OpenJDK 做了很多定制化开发,包括:融入更多新技术、根据业务需要及时加入一些 patches、以及提供更好的 troubleshooting 服务和工具。

大家也知道,18年阿里入选并连任了 JCP EC(Java Community Process - Executive Committee) 职位,有效期两年,这对整个 Java 开发者社区、尤其是国内的 Java 生态都是一件大事。但是,不是每个人都了解这件事的影响。记得之前碰到一位同仁,提到 JCP EC 对阿里这种大业务量的公司是有帮助,对小公司就没意义了。

其实不是这样的,参选 JCP EC 的时候,大公司、小公司以及一些社区开发者都有投票资格,小公司或开发者有一票,大公司也只有一票,地位是一样的。很多国外的小公司更愿意参与到社区活动,为什么?

举个简单例子,由于业务需要,你在 JVM 8 上做了一个特性,费了很大的力气开发调试完成、业务上线成功,结果社区推荐升级到 JVM11 上,这时你可能又需要把该特性在 JVM 11 上重新开发调试一遍,可能还要多踩一些新的坑,这显然增加了开发代价、拉长了上线周期。但如果你能影响社区标准的制定呢?你可以提出将该特性融入社区下一个发布版本,有机会使得你的开发工作成为社区标准,也可以借助社区力量完善该特性,这样既提高了技术影响力也减少了开发成本,还是很有意义的。

独家揭秘!阿里大规模数据中心的性能分析

过去我们做性能分析主要依赖小规模的基准测试。比如,我们开发了一个 JVM 新特性, 模拟电商的场景,大家可能都会去跑 SPECjbb2015 的基准测试。再比如,测试一个新型硬件,需要比较 SPEC 或 Linpack 的基准测试指标。

这些基准测试有必要性,因为我们需要一个简单、可复现的方式来衡量性能。但基准测试也有局限性,因为每一次基准测试都有其限定的运行环境和软硬件配置,这些配置设定对性能的影响可能很大,同时这些软硬件配置是否符合企业需求、是否具有代表性,都是需要考虑的问题。

(编辑:西双版纳站长网)

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