阿里云发布香港可用区C服务中断事件说明,称将尽快处理赔偿事宜
mhr18 2024-11-03 13:36 25 浏览 0 评论
12月25日,阿里云发布香港Region可用区C服务中断事件说明,并向所有受到故障影响的客户公开致歉,称将尽快处理赔偿事宜。阿里云表示,将尽一切努力从此次事件中吸取经验教训,持续提升云服务的稳定性。在说明中,阿里云公布了本次事件的故障情况、问题分析和改进措施,具体如下:
处理过程
12月18日08:56,阿里云监控到香港Region可用区C机房包间通道温控告警,阿里云工程师介入应急处理,通知机房服务商进行现场排查。09:01,阿里云监控到该机房多个包间温升告警,此时工程师排查到冷机异常。09:09,机房服务商按应急预案对异常冷机进行4+4主备切换以及重启,但操作失败,冷水机组无法恢复正常。09:17,依照故障处理流程,启动制冷异常应急预案,进行辅助散热和应急通风。尝试对冷机控制系统逐个进行隔离和手工恢复操作,但发现无法稳定运行,联系冷机设备供应商到现场排查。此时,由于高温原因,部分服务器开始受到影响。
自10:30开始,为避免可能出现的高温消防问题,阿里云工程师陆续对整个机房计算、存储、网络、数据库、大数据集群进行降载处理。期间,继续多次对冷机设备进行操作,但均不能保持稳定运行。
12:30,冷机设备供应商到场,在多方工程师诊断下,对冷塔、冷却水管路及冷机冷凝器进行手工补水排气操作,但系统仍然无法保持稳定运行。阿里云工程师对部分高温包间启动服务器关机操作。14:47,冷机设备供应商对设备问题排查遇到困难,其中一个包间因高温触发了强制消防喷淋。15:20,经冷机设备商工程师现场手工调整配置,冷机群控解锁完成并独立运行,第1台冷机恢复正常,温度开始下降。工程师随后继续通过相同方法对其他冷机进行操作。18:55,4台冷机恢复到正常制冷量。19:02,分批启动服务器,并持续观察温升情况。19:47,机房温度趋于稳定。同时,阿里云工程师开始进行服务启动恢复,并进行必要的数据完整性检查。
21:36,大部分机房包间服务器陆续启动并完成检查,机房温度稳定。其中一个包间因消防喷淋启动,未进行服务器上电。因为保持数据的完整性至关重要,工程师对这个包间的服务器进行了仔细的数据安全检查,这里花费了一些必要的时间。22:50,数据检查以及风险评估完成,最后一个包间依据安全性逐步进行供电恢复和服务器启动。
服务影响
12月18日09:23,香港Region可用区C部分ECS服务器开始出现停机,触发同可用区内宕机迁移。随着温度继续升高,受影响的服务器停机数量持续增加,客户业务开始受到影响,影响面扩大到香港可用区C的EBS、OSS、RDS等更多云服务。
阿里云香港可用区C的故障,没有直接影响客户在香港其他可用区运行的业务,但影响了香港Region ECS管控服务(Control Plane)的正常使用。因大量可用区C的客户在香港其他可用区新购ECS实例,从12月18日14:49开始,ECS管控服务触发限流,可用性最低跌至20%。客户在使用RunInstances/CreateInstance API购买新ECS实例时,如果指定了自定义镜像,部分实例在购买成功之后会出现启动失败的现象,由于自定义镜像数据服务依赖可用区C的单AZ冗余版本的OSS服务,无法通过重试解决。此时,部分Dataworks、k8s用户控制台操作也受到了故障影响。API完全恢复可用为当日23:11。
12月18日10:37,阿里云香港可用区C的部分存储服务OSS开始受到停机影响,此时客户暂不会感知,但持续高温会导致磁盘坏道,影响数据安全,工程师对服务器进行停机操作,从11:07至18:26中断了服务。阿里云在香港Region可用区C提供了2种类型的OSS服务,一种是OSS本地冗余LRS服务(通常叫单AZ冗余服务),仅部署在可用区C;另一种是OSS同城冗余ZRS服务(通常叫3AZ冗余服务),部署在可用区B、C和D。在此次故障中,OSS同城冗余ZRS服务基本没有受到影响。可用区C的OSS本地冗余服务中断时间较长,因不支持跨可用区切换,需要依赖故障机房的恢复。从18:26开始,存储服务器重新分批启动。其中,单AZ本地冗余LRS服务有部分服务器因消防问题需要做隔离处理。恢复服务前,我们必须要确保数据可靠性,花费了较多的时间进行完整性检验工作。直至12月19日00:30,这部分OSS服务(单AZ冗余服务)才恢复了对外服务能力。
阿里云网络少量单可用区产品(如:VPN、Privatelink以及少量GA实例)在此次故障中受到影响。12月18日11:21,工程师启动网络产品可用区容灾逃逸,12:45完成SLB等大部分网络产品可用区容灾逃逸,13:47NAT产品完成收尾逃逸。除上述少量单可用区产品以外,各网络产品在故障期间保持了业务连续性,NAT有分钟级业务受损。
12月18日10:17开始,阿里云香港Region可用区C部分RDS实例出现不可用的报警。随着该可用区受故障影响的主机范围扩大,出现服务异常的实例数量随之增加,工程师启动数据库应急切换预案流程。截至12:30,RDS MySQL与Redis、MongoDB、DTS等跨可用区实例完成跨可用区切换。部分单可用区实例以及单可用区高可用实例,由于依赖单可用区的数据备份,仅少量实例实现有效迁移。少量支持跨可用区切换的RDS实例没有及时完成切换。经排查是由于这部分RDS实例依赖了部署在香港Region可用区C的代理服务,由于代理服务不可用,无法通过代理地址访问RDS实例。我们协助相关客户通过临时切换到使用RDS主实例的地址访问来进行恢复。随着机房制冷设备恢复,21:30左右绝大部分数据库实例恢复正常。对于受故障影响的单机版实例及主备均在香港Region可用区C的高可用版实例,我们提供了克隆实例、实例迁移等临时性恢复方案,但由于底层服务资源的限制,部分实例的迁移恢复过程遇到一些异常情况,需要花费较长的时间来处理解决。
我们注意到,同时在多个可用区运行业务的客户,在这次事件中依然可以维持业务运行。对于业务需要绝对高可用的客户,我们持续建议您采用全链路多可用区的业务架构设计,以应对各种可能的意外事件。
问题分析与改进措施
1、冷机系统故障恢复时间过长
原因分析:机房冷却系统缺水进气形成气阻,影响水路循环导致4台主冷机服务异常,启动4台备冷机时因主备共用的水路循环系统气阻导致启动失败。水盘补水后,因机房冷却系统的群控逻辑,无法单台独立启动冷机,手工修改冷机配置,将冷机从群控调整为独立运行后,陆续启动冷机,影响了冷却系统的恢复时长。整个过程中,原因定位耗时3小时34分钟,补水排气耗时2小时57分钟,解锁群控逻辑启动4台冷机耗时3小时32分钟。
改进措施:全面检查机房基础设施管控系统,在监控数据采集层面,扩大覆盖度,提升精细度,提高对故障的排查和定位速度;在设施管控逻辑层面,确保系统自动切换逻辑符合预期,同时保证手工切换的准确性,防止内部状态死锁从而影响故障的恢复。
2、现场处置不及时导致触发消防喷淋
原因分析:随着机房冷却系统失效,包间温度逐渐升高,导致一机房包间温度达到临界值触发消防系统喷淋,电源柜和多列机柜进水,部分机器硬件损坏,增加了后续恢复难度和时长。
改进措施:加强机房服务商管理,梳理机房温升预案及标准化执行动作,明确温升场景下的业务侧关机和机房强制关电的预案,力求更简单有效,并通过常态化演练强化执行。
3、客户在香港地域新购ECS等管控操作失败
原因分析:ECS管控系统为B、C可用区双机房容灾,C可用区故障后由B可用区对外提供服务,由于大量可用区C的客户在香港其他可用区新购实例,同时可用区C的ECS实例拉起恢复动作引入的流量,导致可用区 B 管控服务资源不足。新扩容的ECS管控系统启动时依赖的中间件服务部署在可用区C机房,导致较长时间内无法扩容。ECS管控依赖的自定义镜像数据服务,依赖可用区C的单AZ冗余版本的OSS服务,导致客户新购实例后出现启动失败的现象。
改进措施:全网巡检,整体优化多AZ产品高可用设计,避免出现依赖OSS单AZ和中间件单AZ的问题。加强阿里云管控平面的容灾演练,进一步提升云产品高可用容灾逃逸能力。
4、故障信息发布不够及时透明
原因分析:故障发生后阿里云启动对客钉群、公告等通知手段,由于现场冷机处理进展缓慢,有效信息不够。Status Page页面信息更新不及时引发客户困惑。
改进措施:提升故障影响和客户影响的快速评估和识别拉取能力。尽快上线新版的阿里云服务健康状态页面(Status Page),提高信息发布的速度,让客户可以更便捷地了解故障事件对各类产品服务的影响。
相关推荐
- Redis合集-使用benchmark性能测试
-
采用开源Redis的redis-benchmark工具进行压测,它是Redis官方的性能测试工具,可以有效地测试Redis服务的性能。本次测试使用Redis官方最新的代码进行编译,详情请参见Redis...
- Java简历总被已读不回?面试挂到怀疑人生?这几点你可能真没做好
-
最近看了几十份简历,发现大部分人不是技术差,而是不会“卖自己”——一、简历死穴:你写的不是经验,是岗位说明书!反面教材:ד使用SpringBoot开发项目”ד负责用户模块功能实现”救命写法:...
- redission YYDS(redission官网)
-
每天分享一个架构知识Redission是一个基于Redis的分布式Java锁框架,它提供了各种锁实现,包括可重入锁、公平锁、读写锁等。使用Redission可以方便地实现分布式锁。red...
- 从数据库行锁到分布式事务:电商库存防超卖的九重劫难与破局之道
-
2023年6月18日我们维护的电商平台在零点刚过3秒就遭遇了严重事故。监控大屏显示某爆款手机SKU_IPHONE13_PRO_MAX在库存仅剩500台时,订单系统却产生了1200笔有效订单。事故复盘发...
- SpringBoot系列——实战11:接口幂等性的形而上思...
-
欢迎关注、点赞、收藏。幂等性不仅是一种技术需求,更是数字文明对确定性追求的体现。在充满不确定性的网络世界中,它为我们建立起可依赖的存在秩序,这或许正是技术哲学最深刻的价值所在。幂等性的本质困境在支付系...
- 如何优化系统架构设计缓解流量压力提升并发性能?Java实战分享
-
如何优化系统架构设计缓解流量压力提升并发性能?Java实战分享在高流量场景下。首先,我需要回忆一下常见的优化策略,比如负载均衡、缓存、数据库优化、微服务拆分这些。不过,可能还需要考虑用户的具体情况,比...
- Java面试题: 项目开发中的有哪些成长?该如何回答
-
在Java面试中,当被问到“项目中的成长点”时,面试官不仅想了解你的技术能力,更希望看到你的问题解决能力、学习迭代意识以及对项目的深度思考。以下是回答的策略和示例,帮助你清晰、有说服力地展示成长点:一...
- 互联网大厂后端必看!Spring Boot 如何实现高并发抢券逻辑?
-
你有没有遇到过这样的情况?在电商大促时,系统上线了抢券活动,结果活动刚一开始,服务器就不堪重负,出现超卖、系统崩溃等问题。又或者用户疯狂点击抢券按钮,最后却被告知无券可抢,体验极差。作为互联网大厂的后...
- 每日一题 |10W QPS高并发限流方案设计(含真实代码)
-
面试场景还原面试官:“如果系统要承载10WQPS的高并发流量,你会如何设计限流方案?”你:“(稳住,我要从限流算法到分布式架构全盘分析)…”一、为什么需要限流?核心矛盾:系统资源(CPU/内存/数据...
- Java面试题:服务雪崩如何解决?90%人栽了
-
服务雪崩是指微服务架构中,由于某个服务出现故障,导致故障在服务之间不断传递和扩散,最终造成整个系统崩溃的现象。以下是一些解决服务雪崩问题的常见方法:限流限制请求速率:通过限流算法(如令牌桶算法、漏桶算...
- 面试题官:高并发经验有吗,并发量多少,如何回复?
-
一、有实际高并发经验(建议结构)直接量化"在XX项目中,系统日活用户约XX万,核心接口峰值QPS达到XX,TPS处理能力为XX/秒。通过压力测试验证过XX并发线程下的稳定性。"技术方案...
- 瞬时流量高并发“保命指南”:这样做系统稳如泰山,老板跪求加薪
-
“系统崩了,用户骂了,年终奖飞了!”——这是多少程序员在瞬时大流量下的真实噩梦?双11秒杀、春运抢票、直播带货……每秒百万请求的冲击,你的代码扛得住吗?2025年了,为什么你的系统一遇高并发就“躺平”...
- 其实很多Java工程师不是能力不够,是没找到展示自己的正确姿势。
-
其实很多Java工程师不是能力不够,是没找到展示自己的正确姿势。比如上周有个小伙伴找我,五年经验但简历全是'参与系统设计''优化接口性能'这种空话。我就问他:你做的秒杀...
- PHP技能评测(php等级考试)
-
公司出了一些自我评测的PHP题目,现将题目和答案记录于此,以方便记忆。1.魔术函数有哪些,分别在什么时候调用?__construct(),类的构造函数__destruct(),类的析构函数__cal...
- 你的简历在HR眼里是青铜还是王者?
-
你的简历在HR眼里是青铜还是王者?兄弟,简历投了100份没反应?面试总在第三轮被刷?别急着怀疑人生,你可能只是踩了这些"隐形求职雷"。帮3630+程序员改简历+面试指导和处理空窗期时间...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- oracle位图索引 (63)
- oracle批量插入数据 (62)
- oracle事务隔离级别 (53)
- oracle 空为0 (50)
- oracle主从同步 (55)
- oracle 乐观锁 (51)
- redis 命令 (78)
- php redis (88)
- redis 存储 (66)
- redis 锁 (69)
- 启动 redis (66)
- redis 时间 (56)
- redis 删除 (67)
- redis内存 (57)
- redis并发 (52)
- redis 主从 (69)
- redis 订阅 (51)
- redis 登录 (54)
- redis 面试 (58)
- 阿里 redis (59)
- redis 搭建 (53)
- redis的缓存 (55)
- lua redis (58)
- redis 连接池 (61)
- redis 限流 (51)