构建高效安全的分布式系统：探索新协议、长连接与信息安全实践｜ Archsummit 闭门会

无论是在云计算、大数据处理、人工智能还是物联网领域，分布式系统都扮演着不可或缺的角色，它为我们提供了卓越的灵活性、可靠性和可扩展性。然而，随着规模和复杂性的不断增加，我们也面临着前所未有的挑战，如系统性能优化、资源管理、数据一致性以及通信效率等方面的问题。在 7 月 21 日，ArchSummit全球架构师峰会（深圳站）上，我们策划了《分布式系统的优化与效率》主题闭门会，以下内容为交流分享摘要。

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在过去的一些年里，随着业务的不断调整和员工分类的变化，我们的系统接入设计有一些门槛问题。其中，员工有正式员工、外聘员工和外包员工合作伙伴，他们的权限等级不同，这影响了系统接入的设计。另外，集团类员工和非集团员工也需要接入我们的内部系统，例如腾讯音乐、微宝、微众等子公司，以及紧密合作的公司等。这些变化，引发了我们对架构的调整。

在接入网关方面，我们有一个内部称为智能网关的系统，它涉及不同角色使用不同的通道、泳道或片段的建设。另外，我们还在美国、西雅图、新加坡和欧洲法兰克福建立了接入点，将数据接入到广州和深圳的主要数据中心。在这个过程中，我主要负责监控告警、数据可视化和自动修复的工作。不过，随着系统拆分越来越分布式，涉及跨地域、跨集群、跨网站部署服务，我们也面临了一些挑战。特别是网络接入延时和跨云部署问题，这些都是令人烦恼的事情。

特别是在办公接入中可能会遇到较长的延时，尤其是与美国和欧洲的会议时。美国用户反馈说，他们在美国接入网关时，可能需要跳转到深圳进行鉴权，而鉴权服务涉及到另一个团队的员工身份验证系统，这会导致延时。虽然我们在这方面进行了优化，但仍然存在一些不可控的行为，特别是员工的多样化行为对应着多个系统，这也是我们在处理中的一个挑战。

之前使用类似 VPN 的方式建立点对点的连接，但现在我们转向了零信任模型。在这个模型下，每个请求都会被注入一个标记，员工和黑客都可以进入系统，但需要通过我们的客户端进行内网接入。这个客户端充当全流量代理，为用户提供了信任的身份认证，确保系统的安全性。简言之，我们通过零信任模型打破了过去黑名单和白名单的限制，实现更高级别的安全保障。

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我们的问题是，在原始系统中，数据需要经过 A、B、C 三个节点才能达到目标。然而，实际上，数据可以直接与 C 节点进行交互，可以节省时间和资源。这里的解决方案是创建一个客户端，该客户端将预先获取一些类似注册用户的信息，然后在本地解析，最后直接与 C 节点进行交互。

原系统的调用过程是通过不同节点间的梯队，通过一个中间总线架，再录入到其他服务上面。这种调用方式让内部调用变成网络调研线，需要三跳，且需要 TOS 加密。

之前我们做了一次网络优化，在三台服务器的情况下，理论上有 30% 的流量是在本地节点就可以完成的，无需跳转到其他节点。但是为了实现无感知部署，我们在总线和客户端做了一些改动，优先考虑本地跳转，并使用本地的 UDS 连接来代替 TCP 连接。近两年，我们又面临同样的问题，而且比以前更复杂。我们正在考虑在分布式系统中，对传输层进行更多的优化。

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虽然 HTTP/3 在全球范围内，如谷歌、Facebook、YouTube 等已在大量的使用，然而，这并不能代表 HTTP/3 在各种业务线或产品上都有大规模应用。

目前国内在流量大的业务（例如小视频、流媒体等）中，HTTP/3 的使用率相对较高，但在其他业务，如即时通信、游戏等，其应用并不广泛。如果从产品的角度考虑，HTTP/3 的使用在整体产品中占比可能不到 1%，可能在 2000 个产品中只有 20 个产品用到了 HTTP3。

此外，即便在使用了 HTTP/2 或 HTTP/3 的场合，这种应用更多的可能只是在接入层或用户端感知的层面，而在服务之间的通信，仍然多是使用简单的 HTTP，甚至连 HTTPS 都不太常用。在推广新标准方面，尽管安全部门做出了尝试，但业务部门对此并不热衷。因为对业务部门来说，他们更关注业务运行，对推广新的通信协议不太感兴趣。

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镜像管理是一种关键的信息安全实践，包括对操作系统镜像（而非 Kubernetes 容器镜像）的安全审查。我们做了镜像管理，换句话说，在指定特定的机器可下载镜像；接下来是权限管理，这主要涉及对各类用户的角色和权限进行区分和管理，以防止不适当的数据访问或修改；监控和跟踪是另一个重要的部分，我们已经整合了诸如 Prometheus 和 Skywalking 等工具，并建立了一个中间件系统。这就像一个插件，可以插入到我们的任何项目中，以便实时监控系统的运行状况。

对于网络流量的管理，我们正在研究如何在网关进行拦截并进行数据包分析。例如，我们可以扫描通用的业务数据，找出过去存在漏洞或错误的数据，并创建过滤模板以进行流量拦截。在前后端通讯方面，我们已经开始使用 RSA 加密，这主要是为了解决明文传输的问题。

在数据脱敏方面，我们已经开发了一些插件，可以通过配置来指定特定的数据表和接口，对其进行脱敏处理。虽然这并不是专业的数据脱敏工具，但它已经对我们的应用层提供了一定的保护。

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在我们的操作过程中，我们普遍采用了长连接策略以减小连接成本和降低数据传输量。我们的数据发送并非实时，而是选择每 10 秒、15 秒或 30 秒采集一次。如果我们只使用短连接，传输中的成本可能会超过实际的数据流量。因此，尽管使用长连接可能会增加服务器资源的使用，我们仍选择采用长连接策略。

长连接在分布式系统中的应用面临一些困难，尤其是在处理有状态的机器时。我们尝试过两种模式，一种是在前端设置一个代理，这个代理负责维护状态，然后再将连接转化为短连接；另一种是在内部使用异步消息，但这种方式存在一些问题。首先是与物联网设备的交互是一个挑战，因为这些设备的处理能力相对较弱。尽管它们使用 TCP 进行通信，但与它们的交互必须是一对一的，如果我们向设备发送多个命令，设备常常会不响应或只响应部分命令。

另一个挑战来自于保证交互的时序。如果我们需要进行多次交互，必须保证每次交互的时序是 100%正确的，而且在这个过程中不能被其他业务打断。这是使用异步消息难以实现的。

为了解决这些问题，我们将整个协议栈的驱动封装到一个服务中，这个服务只处理特定的连接。这个服务的接口已经不再是报文接口，而是业务接口。比如，如果我们需要进行设备升级，只需将升级包发给该设备，然后由协议驱动完成所有交互。然而，这种方式难以保证高可用性。如果容器发生故障，所有的连接都会断开，我们必须找出一种方法将它们迁移到新的服务器上。

初期，我们并不太关心这个问题，因为监控和调度命令不多。然而，当我们开始处理充电桩和车辆时，问题就出现了。我们必须保证充电桩 100%在线。最后，我们设计了一种联动策略，即在调度或升级之前通知设备，让设备主动连接到另一个节点，然后再断开原来的连接，从而解决做了这一问题。

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在我们的团队中，我们运用了机器学习在监控和运维系统中实施预测和根源分析。例如，我们使用趋势预测来识别监控指标的异常，如果出现了与预期不符的趋势，我们会判断可能出现了故障。此外，我们还运用深度学习对故障的根源进行分析。经过一年左右的研发，我们的系统运行良好。在这个过程中，我们使用了 LSTM 深度神经网络，主要应用于腾讯服务器和腾讯云服务器上的流量和 CPU 阈值的智能判断。对于周期性流量，预测准确率高达 95%，但对于散点型的流量，其效果较一般。

在分布式系统的高可用性中，我们的平台分为故障发现、故障定位和故障修复三个部分。通过优化这三个环节，我们能够提高分布式系统的可用性。而弹性伸缩容在故障发现之后，我们还在预测领域努力研究如何更早地发现问题。我认为，这项技术在未来的工厂检测和调度方面有潜在的优势。这就像大模型能够在特定领域，比如疾病诊断中提供帮助一样，它能够像专家一样，对机器、服务、系统或软件出现的问题进行诊断。

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我们的团队认识到，虽然很多算法能够学习并得到这些数据，但由于缺乏特定领域的数据，我们无法实施这些算法。所以，我们采取的解决方案是先利用系统层面的通用数据进行模型训练，例如 CPU 使用率和内存使用等，这方面我们取得了一定的成功。然后我们尝试与特定业务合作，比如广告系统或支付系统，因为他们拥有特定的业务数据。

这需要我们首先用通用数据取得一定的成果，如准确率达到 90% 以上，这将提升我们的口碑并成为我们的品牌。然后，我们可以使用他们的数据，对我们的模型进行调优，以得到他们需要的结果。

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