高德服务单元化方案和架构实践

在做高德单元化项目时，我们首先要考虑的是结合高德的业务特点，看高德的单元化有什么不一样的诉求，这样就清楚哪些经验和方案是可以直接拿来用的，哪些又是需要我们去解决的。

高德业务和传统的在线交易业务还是不太一样，高德为用户提供以导航为代表的出行服务，很多业务场景对服务的RT要求会很高，所以在做单元化方案时，尽可能减少对整体服务RT的影响就是我们需要重点考虑的问题，尽量做到数据离用户近一些。转换到单元化技术层面需要解决两个问题:

1.用户设备的单元接入需要尽可能的做到就近接入，用户真实地理位置接近哪个单元就接入哪个单元，如华北用户接入到张北，华南接入到深圳。

2.用户的单元划分最好能与就近接入的单元保持一致，减少单元间的跨单元路由。如用户请求从深圳进来，用户的单元划分最好就在深圳单元，如果划到张北单元就会造成跨单元路由。

另外一个区别就是高德很多业务是无须登录的，所以我们的单元化方案除了用户ID也要支持基于设备ID。

请求路由：根据高德业务的特点，我们提供了取模路由和路由表路由两种策略，目前上线应用使用较多的是路由表路由策略。

单元封闭：得益于集团的基础设施建设，我们使用vipserver、hsf等服务治理能力保证服务同机房调用，从而实现单元封闭(hsf unit模式也是一种可行的方案，但个人认为同机房调用的架构和模式更简洁且易于维护)。

数据同步：数据部分使用的是集团DB产品提供的DRC数据同步。

单元路由服务采用什么样的部署方案是我们另一个要面临的问题，考虑过以下三种方案：

第一种SDK的方式因为对业务的强侵入性是首先被排除的，统一接入层进行代理和去中心化插件集成两种方案各有利弊，但当时首批要接入单元化架构的服务很多都还没有统一接入到gateway，所以基于现状的考虑使用了去中心化插件集成的方式，通过在应用的nginx集成UnitRouter。

服务单元化架构

目前高德账号，云同步、用户评论系统都完成了单元化改造，采用三地四机房部署，写入量较高的云同步服务，单元写高峰能达到数w+QPS (存储是mongodb集群)。

以账号系统为例介绍下高德单元化应用的整体架构。

账号系统服务是三地四机房部署，数据分别存储在tair为代表的缓存和XDB里，数据存储三地集群部署、全量同步。账号系统服务器的Tengine上安装UntiRouter，它请求的负责单元识别和路由，用户单元划分是通过记录用户与单元关系的路由表来控制。

PS：因历史原因缓存使用了tair和自建的uredis(在redis基础上添加了基于log的数据同步功能)，目前已经在逐步统一到tair。数据同步依赖tair和alisql的数据同步方案，以及自建的uredis数据同步能力。

就近接入实现方案

为满足高德业务低延时要求，就要想办法做到数据(单元)离用户更近，其中有两个关键链路，一个是通过aserver接入的外网连接，另一个是服务内部路由(尽可能不产生跨单元路由)。

措施1：客户端的外网接入通过aserver上的配置，将不同地理区域(七个大区)的设备划分到对应近的单元，如华北用户接入张北单元。

措施2：通过记录用户和单元关系的路由表来划分用户所属单元，这个关系是通过系统日志分析出来的，用户经常从哪个单元入口进来，就会把用户划分到哪个单元，从而保证请求入口和单元划分的相对一致，从而减少跨单元路由。

所以，在最终的单元路由实现上我们提供了传统的取模路由，和为降延时而设计的基于路由表路由两种策略。同时，为解无须登录的业务场景问题，上述两种策略除了支持用户ID，我们同时也支持设备ID。

路由表设计

路由表分为两部分，一个是用户-分组的关系映射表，另一个是分组-单元的关系映射表。在使用时，通过路由表查对应的分组，再通过分组看用户所属单元。分组对应中国大陆的七个大区。

先看“用户-(大区)分组”：

路由表是定期通过系统日志分析出来的，看用户最近IP属于哪个大区就划分进哪个分组，同时也对应上了具体单元。当一个北京的用户长期去了深圳，因IP的变化路由表更新后将划进新大区分组，从而完成用户从张北单元到深圳单元的迁移。

再看“分组-单元”：

分组与单元的映射有一个默认关系，这是按地理就近来配置的，比如华南对应深圳。除了默认的映射关系，还有几个用于切流预案的关系映射。

老用户可以通过路由表来查找单元，新用户怎么办？对于新用户的处理我们会降级成取模的策略进行单元路由，直至下次路由表的更新。所以整体上看新用户跨单元路由比例肯定是比老用户大的多，但因为新用户是一个相对稳定的增量，所以整体比例在可接受范围内。

路由计算

有了路由表，接下来就要解工程化应用的问题，性能、空间、灵活性和准确率，以及对服务稳定性的影响这几个方面是要进行综合考虑的，首先考虑外部存储会增加服务的稳定性风险，后面我们在BloomFilter 、BitMap和MapDB多种方案中选择BloomFilter，万分之几的误命中率导致的跨单元路由在业务可接受范围内。

通过日志分析出用户所属大区后，我们将不同分组做成多个布隆过滤器，计算时逐层过滤。这个计算有两种特殊情况：

1) 因为BloomFilter存在误算率，有可能存在一种情况，华南分组的用户被计算到华北了，这种情况比例在万分之3 (生成BloomFilter时可调整)，它对业务上没有什么影响，这类用户相当于被划分到一个非所在大区的分组里，但这个关系是稳定的，不会影响到业务，只是存在跨单元路由，是可接受的。

2) 新用户不在分组信息里，所以经过逐层的计算也没有匹配到对应大区分组，此时会使用取模进行模除分组的计算。

如果业务使用的是取模路由而非路由表路由策略，则直接根据tid或uid计算对应的模除分组，原理简单不详表了。

单元切流

在发生单元故障进行切流时，主要分为四步骤

1. 打开单元禁写 (跨单元写不敏感业务可以不配置)

2. 检查业务延时

3. 切换预案

4. 解除单元禁写

PS：更新路由表时，也需要上述操作，只是第3步的切换预案变成切换新版本路由表；单元禁写主要是了等待数据同步，避免数据不一致导致的业务问题。

核心指标

• 单元计算耗时1~2ms

• 跨单元路由比例底于5%

除了性能外，因就近接入的诉求，跨单元路由比例也是我们比较关心的重要指标。从线上观察看，路由表策略单元计算基本上在1、2ms内完成，跨单元路由比例3%左右，整体底于5%。

四、后续优化

统一接入集成单元化能力

目前大部分服务都接入了统一接入网关服务，在网关集成单元化能力将大大减少服务单元化部署的成本，通过简单的配置就可以实现单元路由，服务可将更多的精力放在业务的单元封闭和数据同步上。

分组机制的优化

按大区分组存在三个问题：

1. 通过IP计算大区有一定的误算率，会导致部分用户划分错误分组。

2. 分组粒度太大，单元切流时流量不好分配。举例，假如华东是我们用户集中的大区，切流时把这个分组切到任意一个指定单元，都会造成单元服务压力过大。

3. 计算次数多，分多少个大区，理论最大计算次数是有多少次，最后采取取模策略。

针对上述几个问题我们计划对分组机制做如下改进

1. 通过用户进入单元的记录来确认用户所属单元，而非根据用户IP所在大区来判断，解上述问题1。

2. 每个单元划分4个虚拟分组，支持更细粒度单元切流，解上述问题2。

3. 用户确实单元后，通过取模来划分到不同的虚拟分组。每个单元只要一次计算就能完成，新用户只需经过3次计算，解上述问题3。

热更时的双表计算

与取模路由策略不同，路由表策略为了把跨单元路由控制在一个较好的水平需要定期更新，目前更新时需要一个短暂的单元禁写，这对于很多业务来说是不太能接受的。

为优化这个问题，系统将在路由表更新时做双(路由)表计算，即将新老路由表同时加载进内存，更新时不再对业务做完全的禁写，我们会分别计算当前用户(或设备)在新老路由表的单元结果，如果单元一致，则说明路由表的更新没有导致该用户(或设备)变更单元，所以请求会被放行，相反如果计算结果是不同单元，说明发生了单元变更，该请求会被拦截，直至到达新路由表的一个完全起用时间。

优化前服务会完全禁写比如10秒(时间取决于数据同步时间)，优化后会变成触发禁写的是这10秒内路由发生变更的用户，这将大大减少对业务的影响。

服务端数据驱动的单元化场景

前面提到高德在路由策略上结合业务的特别设计，但整体单元划分还是以用户(或设备)为维度来进行的，但高德业务还有一个大的场景是我们未来要面对和解决的，就是以数据维度驱动的单元设计，基于终端的服务路由会变成基于数据域的服务路由。

高德很多服务是以服务数据为核心的，像地图数据等它并非由用户直接产生。业务的发展数据存储也将不断增加，包括5G和自动驾驶，对应数据的爆发式增长单点全量存储并不实现，以服务端数据驱动的服务单元化设计，是我们接下来要考虑的重要应用场景。

写在最后

不同的业务场景对单元化会有不同的诉求，我们提供不同的策略和能力供业务进行选择，对于多数据服务我们建议使用业务取模路由，简单且易于维护；对于RT敏感的服务使用路由表的策略来尽可能的降低服务响应时长的影响。另外，要注意的是强依赖性的服务要采用相同的路由策略。

往期相关文章：

高德亿级流量接入层服务的演化之路

觉得好看，请点这里 ↓ ↓ ↓