微服务架构深度解析与最佳实践 - 第二部分

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发布于: 2020 年 04 月 22 日
微服务架构深度解析与最佳实践-第二部分

微服务架构的特点、优势和常见技术

微服务的四个特点和六个能力

现在让我们分析一下上一节里的各个技术大牛们阐述的技术观点,从设计开发、系统部署、测试运维和服务治理四个主要方面来考虑微服务架构的特点,那么这四个方面就可以总结为下图:



微服务架构首先是一个分布式的架构,其次我们要暴露和提供业务服务能力,然后我们需要考虑围绕这些业务能力的各种非功能性的能力。这些分散在各处的服务本身需要被管理起来,并且对服务的调用方透明,这样就有了服务的注册发现的功能需求。



同样地,每个服务可能部署了多台机器多个实例,所以,我们需要有路由和寻址的能力,做负载均衡,提升系统的扩展能力。有了这么多对外提供的不同服务接口,我们一样需要有一种机制对他们进行统一的接入控制,并把一些非业务的策略做到这个接入层,比如权限相关的,这就是服务网关。同时我们发现随着业务的发展和一些特定的运营活动,比如秒杀大促,流量会出现十倍以上的激增,这时候我们就需要考虑系统容量,服务间的强弱依赖关系,做服务降级、熔断,系统过载保护等措施。



以上这些由于微服务带来的复杂性,导致了应用配置、业务配置,都被散落到各处,所以分布式配置中心的需求也出现了。最后,系统分散部署以后,所有的调用都跨了进程,我们还需要有能在线上做链路跟踪,性能监控的一套技术,来协助我们时刻了解系统内部的状态和指标,让我们能够随时对系统进行分析和干预。这六种能力总结如下图: 



微服务的优势

为什么我们要从单体系统走向微服务架构呢?我们先来看一个图。



这个图 x 轴是系统复杂度,y 轴是开发的生产力,我们可以看到:

  • 在系统复杂度很低的时候,单体的生产力要高一点,这是因为拆分微服务,管理这些服务的成本增加了

  • 当复杂度开始增加,单体的生产力快速的降低,而微服务则不太受影响,这是因为复杂度大了,单体牵一发而动全身,各种耦合和相互影响太多

  • 随着复杂度越来越高,微服务的低耦合开始减低了生产力的衰变,而单体架构的生产力则会降到一个非常低的水平



也就是说微服务应用在复杂度低的情况下,生产力反而比单体系统低。在复杂度高的地方,情况恰恰相反。

随着复杂度升高,单体架构的生产力快速下降,而微服务相对平稳,所以,复杂度越高的业务系统,越适合使用微服务架构。



搞清楚了微服务架构与单体架构的生产力的区别以后,我们再来看看微服务有哪些优势,我总结了一下有以下几点:



  • 服务简单:因为微小,所以简单,从一个大泥球,变成了很多个小而美的颗粒,每个小颗粒职责单一,边界明确,可以通过简单组装完成大的功能,自然就比之前的大泥球好处理得多。

  • 灵活扩展:单体的情况下,只能通过增加机器,再部署多套单体系统做成集群,前面加负载均衡来扩展;微服务以后,我们会发现用户服务压力不大不用扩展,订单服务压力大的时候多部署两台就可以了,这样我们就把扩展的方式从全部优化到局部。

  • 便于维护:如果一个系统有 100 个业务功能,依赖关系相互耦合到一起,那么这就是维护的恶梦,这样的系统没有任何免疫力,修改任何一个功能,都可能会导致整个系统崩溃。微服务就简单得多了,每个服务自己出现问题,其他服务不会直接受到影响。同时维护具体某个服务的人员,也不需要一上来就学习全部的业务知识,比如用户服务模块的维护人员,只需要先学习用户服务的业务就可以上手工作了。

  • 独立演进:变成微服务以后,各个独立系统的内部设计和实现细节都被隔离开,相互之间不受影响,只要服务间的接口不变,大家就可以各自独立的发展自己的系统,完成升级、重构、功能增强等等。

  • 混合开发:各服务独立开发的另外一个好处就是,各个独立系统可以使用自己的技术栈和研发模式,包括开发语言和工具、数据库存储和中间件等技术,这样有助于试验和引入更先进和创新的技术,从一些个边缘服务开始尝试,技术、工具、中间件、研发模式,孵化成熟以后,可以大范围推广,实现技术和研发能力的持续更新换代,让研发组织保持长期的优势和活力,充分获得技术发展的红利。

  • 持续交付:微服务比单体系统简单明确,这样就便于我们利用自动化测试和自动化部署来加速功能的迭代,配合 CI/CD 等基础设施,实现业务功能的持续交付,保障研发能够紧跟业务发展变化的节奏。

常见的微服务技术框架

具体怎么做微服务呢?我们先看看大家最常简单见到的微服务的图: 



在互联网出行业务中,用户通过 API 网关访问系统的乘客、司机、出行三个 REST 服务,这三个服务再通过 REST 访问计费、支付和通知三个服务。看起来很简单,也好理解,但是实际的业务系统里,设计和实现一般会是这样:



  • 服务框架:我们可以选择用 Spring Cloud 或者 Apache Dubbo,包括新兴的 Spring Cloud Alibaba,还有华为贡献的 Apache ServiceComb,蚂蚁金服的 SOFAStack ,Oracle 的 Helidon,Redhat 的 Quarkus,基于 Scala 语言和 Akka 的 Lagom,基于 Grails 语言的 Micronaut,基于 Python 语言的 Nameko,基于 Golang 语言的 go-micro,支持多语言混编的响应式微服务框架 Vert.X,腾讯开源的 Tars,百度开源的 Apache BRPC(孵化中),微博的简化版 Dubbo 框架 Motan 等等。

  • 配置中心:Apollo,Nacos,disconf,Spring Cloud Config,或者 Etcd、ZK、Redis 自己封装

  • 服务注册发现:Eureka,Consul,或者 Etcd、ZK、Redis 自己封装

  • 服务网关:Zuul/Zuul2,Spring Cloud Gateway,nginx 系列的 Open Resty 和 Kong,基于 Golang 的 fagongzi Gateway 等

  • 容错限流:Hystrix,Sentinel,Resilience4j,或者直接用 Kong 自带的插件

  • 消息处理:Kafka、RabbitMQ、RocketMQ,以及 Pulsar,可以使用 Sping Messaging 或者 Spring Cloud Stream 来简化处理

  • 链路监控与日志:开源的链路技术有 CAT、Pinpoint、Skywalking、Zipkin、Jaeger 等,也可以考虑用商业的 APM(比如听云 APM、OneAPM、App Dynamic 等),日志可以用 ELK

  • 认证与授权:比如要支持 OAuth2、LDAP,传统的自定义 BRAC 等,可以选择 Spring Security 或者 Apache Shiro 等

Sping Cloud 与 Apache Dubbo、Spring Cloud Alibaba

Spring Cloud 是一个较为成熟的微服务框架,定位为开发人员提供工具,以快速构建分布式系统中的某些常见模式(例如,配置管理,服务发现,断路器,智能路由,微代理,控制总线,一次性令牌,全局锁,Leader 选举,分布式会话,群集状态)。其技术栈大致如下: 



可以看到很多组件都是由 Netflix 贡献的。



而 Apache Dubbo 定位是一款高性能、轻量级的开源 Java RPC 框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现。所以,我们可以看到 Dubbo 提供的能力只是 Spring Cloud 的一部分子集。



同时 Dubbo 项目重新维护以后,捐献给了 Apache,项目的导师就是 Spring Cloud 的核心人员。自这时候起 Dubbo 项目就开始在适合 Spring Cloud 体系,结果就是 Alibaba 也基于自己的一系列开源组件和技术,实现了 Spring Cloud Alibaba,并顺利从 Spring Cloud 孵化器毕业。详见:https://spring.io/projects/spring-cloud-alibaba



Spring Cloud Alibaba 致力于提供微服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用微服务的必需组件,方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。主要功能和开源技术栈:



  • 服务限流降级(Sentinel):默认支持 WebServlet、WebFlux, OpenFeign、RestTemplate、Spring Cloud Gateway, Zuul, Dubbo 和 RocketMQ 限流降级功能的接入,可以在运行时通过控制台实时修改限流降级规则,还支持查看限流降级 Metrics 监控。

  • 服务注册与发现(Nacos):适配 Spring Cloud 服务注册与发现标准,默认集成了 Ribbon 的支持。

  • 分布式配置管理(Nacos):支持分布式系统中的外部化配置,配置更改时自动刷新。

  • 消息驱动能力(Apache RocketMQ):基于 Spring Cloud Stream 为微服务应用构建消息驱动能力。

  • 分布式事务(Seata):使用 @GlobalTransactional 注解, 高效并且对业务零侵入地解决分布式事务问题。



可以看到,基本上功能都比较完备了。

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Apache Dubbo PMC/ShardingSphereCommitter 2018.04.10 加入

Apache Dubbo PMC/ShardingSphere Committer,前阿里架构师/某商业银行北京研发中心负责人,阿里云MVP、腾讯云TVP,TGO鲲鹏会会员、关注于互联网,电商,金融,支付,区块链等领域。http://kimmking.github.io/

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