大神告诉你如何理解微服务框架

慕云 3月前 ⋅ 405 阅读

因为Martin Fowler和Chris Richardson两位大神的布道,及NetFlix和Amazon公司的实践,国内对于微服务的一些基础问题理解基本一致,但受限于自身单体应用的限制,过度到微服务架构,又要各想办法,具体问题具体看了。本篇描述一下微服务架构的基本概念及个人的一些理解。“微服务架构是一种架构模式,它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务,服务之间相互协调、互相配合,为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中,服务和服务之间采用轻量级的通信机制相互沟通(通常是基于HTTP的Restful API).每个服务都围绕着具体的业务进行构建,并且能够被独立的部署到生产环境、类生产环境等。另外,应尽量避免统一的、集中的服务管理机制,对具体的一个服务而言,应根据业务上下文,选择合适的语言、工具对其进行构"---- Martin Fowler的博客

 微服务的特征与界定

单体应用vs 微服务架构

 优点

1:提升开发交流,每个服务足够内聚,足够小,代码容易理解;

2:服务独立测试、部署、升级、发布;

3:按需定制的DFX,资源利用率,每个服务可以各自进行x扩展和z扩展,而且,每个服务可以根据自己的需要部署到合适的硬件服务器上;每个服务按4:需要选择HA的模式,选择接受服务的实例个数;

5:容易扩大开发团队,可以针对每个服务(service)组件开发团队;

6:提高容错性(fault isolation),一个服务的内存泄露并不会让整个系统瘫痪;

7:新技术的应用,系统不会被长期限制在某个技术栈上;

缺点

没有银弹,微服务提高了系统的复杂度;开发人员要处理分布式系统的复杂性;服务之间的分布式通信问题;服务的注册与发现问题;服务之间的分布式事务问题;数据隔离再来的报表处理问题;服务之间的分布式一致性问题;服务管理的复杂性,服务的编排;不同服务实例的管理。

Chris Richardson提出的微服务的三维扩展模型:

X轴,服务实例水平扩展,保证可靠性与性能;

Y轴,功能的扩展,服务单一职责,功能独立;

Z轴,数据分区,数据独立,可靠性保证;

 通信问题

微服务的拆分一般会带来IPC通信的问题。通信机制需要完备可靠,服务之间的通信选择应尽量单一,从两个维度对通信的模式进行划分:

第一个维度是一对一还是一对多:

一对一:每个客户端请求有一个服务实例来响应。

一对多:每个客户端请求有多个服务实例来响应。

第二个维度是这些交互式同步还是异步:

同步模式:客户端请求需要服务端即时响应,甚至可能由于等待而阻塞。

异步模式:客户端请求不会阻塞进程,服务端的响应可以是非即时的。

微服务架构认为,服务间通信应该就只有这几种模式。AC出于时延、编程模型等方面的考虑,提供了一套通信机制,业务之间的通信要按需选用。

 服务的发现与注册

一般的微服务架构里都有两层API GetWay,一层是外部API GetWay,用于用户访问系统;一层是内部API GetWay,内部服务之间的API GetWay。内部API GetWay要解决的问题就是服务发现和服务注册。从这也能看出来,为什么通信的方式要尽量单一,API GetWay有一项工作就是协议转换。

微服务可能是HA主备的,也可能是LB的,怎么找到一个服务?有两种思路,客户端发现(上图),客户端去注册中心查询服务实例列表,自行选择;另一种是服务端发现(下图),添加LB模块,客户端把请求发向LB,由LB根据负载均衡策略选择服务实例;

微服务注册表的典型实现:

 ETCD : 是一个高可用,分布式的,一致性的,键值表,用于共享配置和服务发现。两个著名案例包括Kubernetes和Cloud Foundry。 ZK: 是一个广泛使用,为分布式应用提供高性能整合的服务。Apache ZooKeeper最初是Hadoop的子项目,现在已经变成顶级项目。

微服务架构的部署

微服务架构对于部署的要求

部署速率,Amazon与NetFlix都有千个服务,每个服务都有持续部署的要求,Amazon的服务每秒都会部署一次;

部署自动化,一切都要自动化,IaaS与PaaS解决I层与P层自动化部署,微服务有自动部署与运维工具,并实现Auto-Scaling;

部署提供基础机制,为实现分布式部署要求,部署机制一般都有资源池化、服务的生命周期来看,部署服务与服务注册是一体的;

部署的粒度:

VM: 部署系统管理的VM的生命周期,如当前AC的iDeploy部署,把AC部署拆分为每个VM的安装、配置与启动;这种方式粒度粗,支撑不了微服务的部署(除非一个服务占用一个VM); 

App: 管理应用的生命周期及部署形态,生命周期分为部署、配置、启动、升级等,部署形态有主备、LB、Daemon等;

Container: 相比于APP,容器有更好的隔离性和移植性;

微服务:一般的微服务要么是APP,要么是Container,但AC就不是。受限于ONOS架构,我们的服务是一组feature;

MS部署的解决方案:

TOSCA: 云应用拓扑标准,一种描述云化部署的DSL,我司主推一个标准,PaaS的部署系统和MANO用的都是TOSCA;

Kubernetes:Google开源的容器管理系统,提出了Pod/Service/Labels等概念,以ETCD为中心,PaaS基于K8S开发出了我司的云化部署平台;

Mesosphere:DCOS,数据中心操作系统,基于mesos实现资源池化,有自身的编排工具;分布式LAB基于DCOS的思想做出了一套部署与集群管理系统(HASEN);

微服务的划分

微服务的划分主要是保证微服务功能内聚,职责单一。一般使用DDD(Domain Drive Design)的思想与方法对微服务进行划分,这种方法有点类似于数据库ER图的划分,不断分解数据,保证关系型数据库符合原子性、冗余性的范式要求。当然,微服务的划分比数据表划分更复杂,也没有微服务范式的概念,但思想是一致的。更多的内容,请参考《领域驱动设计》这本书。

分布式一致性

有两个大的思路:全局的分布式事务;事件驱动;

分布式事务就是现在AC的思路,在设计开发中;

事件驱动,忽略了事务的概念,由每个服务在应用层面保存服务的状态,服务之间的通信使用事件机制通知;此种方法可以保证微服务间的独立性,但把问题交给了服务的设计者;具体事件驱动的案例见参考材料;

数据隔离问题

微服务之间数据隔离可以保证服务的独立升级与部署,数据隔离有三个维度:

数据表级隔离;数据表之间独立,没有外键关系;

数据库级隔离;不同服务有不同的数据库;

DBMS级隔离;不同服务有不同的数据库管理系统;

一般做到数据库级隔离就可以了,服务之间的数据交换使用服务间接口。

从单体到微服务

微服务架构是一个衍生架构,都是从单体架构演化而来的。

因为微服务架构本身的复杂性,初创系统出于快速开发、快速验证的考虑,很少在一开始就使用微服务架构。加之微服务的概念在这两年才火,大型单体应用也是看到了开发与维护的成本在不断增加,才会有转型微服务的动力。因此,如何从单体到微服务是一个普遍问题。

从单体到微服务的原则:

逐步演进,不要全部重构

全部重构,带来极大的成本和风险,系统会有很长的不稳定期。而且,最终的效果也不会很好,在设计时很难想到所有问题。微服务架构的演化思路应该是一步步铺基础设施,一点点拆分微服务。

演化建议(个人建议)

1. 不要增加新的耦合;

不要有编译依赖,如直接import其它模块的类;

使用版本建议的通信方式,不要使用osgiservice,这个耦合还是很强;不要直接访问其它模块的数据表;

避免不必要的亲合性,注意特性之间的状态,如A特性访问B特性的2个请求有状态,那这两个特性实例就有亲合性;

2. 前后端分离;

  前后端业务分离,前端之间不会耦合,能前端做的,就放在前端;

3. 独立的服务逐渐拆出;

  逐步拆出功能独立的微服务,对有特殊DFX要求的微服务也可以优先拆出;

DevOps与微服务架构

DevOps是09年提出来的概念,但一直没有太火。直到14年,容器与微服务架构的提出,DevOps才得到了快速的发展。DevOps不单是一个实现自动化的工具链,而是组织、流程与技术的结合。组织上强调全栈团队、团队特性专一、团队自治;技术上打通开发与运维;流程上强调端到端、可视化、灰度升级、A/B测试等。

对于DevOps,MS不是必须的,但MS为DevOps提供了最好的架构支撑,对于组织和流程的要求也是一致的。所以,也有人称MS是DevOps架构。

目前国内多家巨头都对微服务的支持投入巨大,例如腾讯云micro-service、华为云微服务云应用平台ServiceStage等等。


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