SoCC21-Alibaba-Characterizing Microservice Dependency andPerformance: Alibaba Trace Analysis

总结

• 比较微服务和传统并行任务的区别
• 从调用图、依赖、运行时性能角度进行分析，同时对动态调用图进行建模
• 有用的点：
  • 调用图 - 重尾分布
  • 内存CPU影响 - CPU影响更大 - CPU占用越高，RT越高

1. Intro

• 微服务和传统并行任务调用图不同

  • 重尾分布：10%的调用图有40个以上的微服务
  • 热点
  • 高度动态

• 有些服务见有强依赖性 UM-DM

• CPU限制更大

  • 同时RT可以用于拓扑cluster

2. Alibaba trace介绍

• 通信中，ROC 76%, MQ 23%, IP(进程内通信) 1%

3. 调用图分析

• 特点

  • 重尾分布

    • 导致传统机器学习来做资源分配是困难的

  • 调用链中，大多数层只包含一个微服务

    • 

  • 微服务调用图是高度动态的

    • 聚类结果：一个微服务的调用链中，会有多个类别的调用图/聚类

• 提出了一个图分类算法

• 分析

  • MQ能更少得较少RT

4. 依赖

• 讲了死锁/回环依赖

  • 但感觉实际上回环依赖比较少

5. 微服务运行时性能

• MCR:

  • Microservice call rate (MCR) 一个微服务每分钟被调用的次数

  • MCR和CPU利用率以及Young GC高度相关，和内存利用率关系不大

    • 只能说明调用高了，CPU利用率就高。

• 微服务RT性能

  • CPU占用越高，RT性能越差

6. 动态调用图建模

7. 相关工作

• 有人用系统排队作为指标：网卡、线程、socket，但数据难以获得