大家好，前段时间滴滴的故障相信大家都知道了。中断业务 12 小时定级为 P0 级故障一点都不冤。

故障回顾

网上有传言是运维人员升级 k8s 时，本来计划是从 1.12 版本升级到 1.20，但是操作失误选错了版本，操作了集群降级到低版本。

从下面滴滴技术的博客中也可以看到滴滴的升级方案：

滴滴为了降低升级成本，选择了原地升级的方式。首先升级 master，然后升级 node。我们一起看一下 k8s 官方架构：

master(官网图中叫 CONTROL PLANE) 节点由 3 个重要的组件组成:

• cloud-controller-manager:负责容器编排;
• kube-api-server:为 Node 节点提供 api 注册服务；
• scheduler：负责任务调度。

Node 节点向 kube-api-server 注册成功后，才可以运行 Pod。从滴滴的博客中可以看到，采用原地升级的方式，升级了 master 之后，逐步升级 Node，Node 会有一个重新注册的过程，不过既然选择这个方案，运维人员应该反复演练过，重新注册耗时应该非常短，用户无感知。

但是 master 选错版本发生降级时，会把 kube-api-server 污染，Node 节点注册 master  失败，又不能快速回滚，这样 Node 节点被集群认为是非健康节点，上面的 pod 被 kill 掉，服务停止。

集群隔离

这次故障大家讨论的话题还有一个比较热门的就是 k8s 集群隔离，因为多个业务比如打车业务、单车业务同时挂，说明都在一个集群上，没有单独建集群来做隔离，这可能也是博客中说的“最大集群规模已经远远超出了社区推荐的5千个 node 上限”的原因。

当然也有可能当时野蛮生长的时候，为了快速上线开展业务，就多个业务建在了一个集群上，后来可能也有过拆分的想法，但发现业务上升空间已经很小，现有集群可以维持，所以就搁置了。

拆分成多个集群好处很明显，业务隔离，故障隔离，可靠性增加，就拿这次升级来说，先升级一个不太关键、业务量也比较小的集群做试点，升级成功了再逐个升级其他集群。

但缺点也很明显，运维复杂度增加，成本增加。

升级方案

工作这些年，也参与过一些大规模的平台重构，但原地升级真的是没有接触过，主要原因就是架构师们不太愿意选择原地升级的方案。而他们主要出于下面考虑：

• 业务系统原地重构升级，不像推翻重做能够更彻底地升级改造；
• 考虑对业务影响最小，一般是要通过灰度发布渐进地把流量切过去；
• 替换升级的方案，更能展现团队的产出。

对于滴滴这样的大公司，相信运维团队大咖如云，无论采用哪种方案，肯定都是经过反复验证的，或许不要选错版本，原地升级也没有问题。

降本增效

看了微博上滴滴道歉的留言区，好多人猜测这次事故的原因是降本增效，裁掉了一线高成本的运维，保留了成本低的新人。

从数据上来看，出于降本增效的目的，滴滴这两年确实少了很多人，但很难让人相信这是造成事故的直接原因。

在快速增长的阶段，确实需要投入大量的技术人员来建设系统。但国内互联网规模也基本见顶了，一个业务经营这么多年，不会再有爆发式地增长，系统也已经非常稳定。这样的背景下，公司确实用不了这么多技术人员了，留下部分人员来维护就够了。

所以，无论哪家公司，降本增效是业务稳定后必定会经历的阶段。想想滴滴这次 12 小时故障的损失，能比养 1000 个技术人员的成本高吗？

对于我们研发人员，如果有机会进入快速增长的公司，那就抓住机会多创收，被裁员的时候平常心看待就可以了，想在一家公司干到退休太难了。同时也要看到自己给公司带来的价值，千万不要认为我们技术厉害就比那个 PPT 工程师更有价值。

总结

本文根据网上流传的滴滴故障的原因，分析了升级方案和降本增效。如果对大家有帮助，欢迎点赞收藏支持，希望大家都能维护好自己的系统，不要发生严重故障影响自己的年底考核～

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