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[轉]微服務(Microservice)那點事,服務microservice

編輯:JAVA綜合教程

[轉]微服務(Microservice)那點事,服務microservice


WHAT – 什麼是微服務

微服務簡介

這次參加JavaOne2015最大的困難就是聽Microservice相關的session,無論內容多麼水,只要題目帶microservice,必定報不上名,可見Microservice有多火。最喜歡其中一頁。關於這個典故,可以參考this,此圖適用於一切高大上的名字——技術有SOA,Agile,CLOUD,DevOps等等,古代有道,氣,八卦等等。此類名詞的最大特點就是 一解釋就懂,一問就不知,一討論就打架。
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微服務的流行,Martin功不可沒,這老頭也是個奇人,特別擅長抽象歸納和制造概念,我覺的這就是最牛逼的markting啊,感覺這也是目前國人欠缺的能力。

Martin Fowler是國際著名的OO專家,敏捷開發方法的創始人之一,現為ThoughtWorks公司的首席科學家.福勒(Martin Fowler),在面向對象分析設計、UML、模式、軟件開發方法學、XP、重構等方面,都是世界頂級的專家,現為Thought Works公司的首席科學家。Thought Works是一家從事企業應用開發和集成的公司。早在20世紀80年代,Fowler就是使用對象技術構建多層企業應用的倡導者,他著有幾本經典書籍: 《企業應用架構模式》、《UML精粹》和《重構》等。—— 百度百科

先來看看傳統的web開發方式,通過對比比較容易理解什麼是Microservice Architecture。和Microservice相對應的,這種方式一般被稱為Monolithic(比較難傳神的翻譯)。所有的功能打包在一個 WAR包裡,基本沒有外部依賴(除了容器),部署在一個JEE容器(Tomcat,JBoss,WebLogic)裡,包含了 DO/DAO,Service,UI等所有邏輯。
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Monolithic比較適合小項目,優點是:

  • 開發簡單直接,集中式管理
  • 基本不會重復開發
  • 功能都在本地,沒有分布式的管理開銷和調用開銷

它的缺點也非常明顯,特別對於互聯網公司來說(不一一列舉了):

  • 開發效率低:所有的開發在一個項目改代碼,遞交代碼相互等待,代碼沖突不斷
  • 代碼維護難:代碼功能耦合在一起,新人不知道何從下手
  • 部署不靈活:構建時間長,任何小修改必須重新構建整個項目,這個過程往往很長
  • 穩定性不高:一個微不足道的小問題,可以導致整個應用掛掉
  • 擴展性不夠:無法滿足高並發情況下的業務需求

所以,現在主流的設計一般會采用Microservice Architecture,就是基於微服務的架構。簡單來說, 微服務的目的是有效的拆分應用,實現敏捷開發和部署 。
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用《The art of scalability》一書裡提到的scale cube比較容易理解如何拆分。你看,我們叫分庫分表,別人總結成了scale cube,這就是抽象的能力啊,把復雜的東西用最簡單的概念解釋和總結。X軸代表運行多個負載均衡器之後運行的實例,Y軸代表將應用進一步分解為微服務 (分庫),數據量大時,還可以用Z軸將服務按數據分區(分表)
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微服務的具體特征

先看看最官方的定義吧

The microservice architectural style is an approach to developing a single application as a suite of small services, each running in its own process and communicating with lightweight mechanisms, often an HTTP resource API. These services are **built around business capabilities** and independently deployable by fully automated deployment machinery. There is a bare minimum of centralized management of these services , which may be written in different programming languages and use different data storage technologies.
– James Lewis and Martin Fowler

把Martin老頭的定義大概的翻譯一下就是下面幾條,這個定義還是太抽象是不是,那就對了,就是要務虛,都說明白了誰還找他付費咨詢啊,這麼貴。
1. 一些列的獨立的服務共同組成系統
2. 單獨部署,跑在自己的進程裡
3. 每個服務為獨立的業務開發
4. 分布式的管理

Martin自己也說了,每個人對微服務都可以有自己的理解,不過大概的標准還是有一些的。

  • 分布式服務組成的系統
  • 按照業務而不是技術來劃分組織
  • 做有生命的產品而不是項目
  • Smart endpoints and dumb pipes(我的理解是強服務個體和弱通信)
  • 自動化運維(DevOps)
  • 容錯
  • 快速演化

SOA vs Microservice

除了Smart endpoints and dumb pipes都很容易理解對嗎?相信很多人都會問一個問題,這是不是就是SOA換了個概念,掛羊頭賣狗肉啊,有說法把Microservice叫成 Lightway SOA。也有很多傳統磚家跳出來說Microservice就是SOA。其實Martin也沒否認SOA和Microservice的關系。

我個人理解,Microservice是SOA的傳承,但一個最本質的區別就在於Smart endpoints and dumb pipes,或者說是真正的分布式的、去中心化的。Smart endpoints and dumb pipes本質就是去ESB,把所有的“思考”邏輯包括路由、消息解析等放在服務內部(Smart endpoints),去掉一個大一統的ESB,服務間輕(dumb pipes)通信,是比SOA更徹底的拆分。

HOW – 怎麼具體實踐微服務

聽上去好像都不錯,具體怎麼落地啊?這需要回答下面幾個問題:

  • 客戶端如何訪問這些服務?
  • 服務之間如何通信?
  • 這麼多服務,怎麼找?
  • 服務掛了怎麼辦?

客戶端如何訪問這些服務?

原來的Monolithic方式開發,所有的服務都是本地的,UI可以直接調用,現在按功能拆分成獨立的服務,跑在獨立的一般都在獨立的虛擬機上的 Java進程了。客戶端UI如何訪問他的?後台有N個服務,前台就需要記住管理N個服務,一個服務下線/更新/升級,前台就要重新部署,這明顯不服務我們 拆分的理念,特別當前台是移動應用的時候,通常業務變化的節奏更快。另外,N個小服務的調用也是一個不小的網絡開銷。還有一般微服務在系統內部,通常是無 狀態的,用戶登錄信息和權限管理最好有一個統一的地方維護管理(OAuth)。

所以,一般在後台N個服務和UI之間一般會一個代理或者叫API Gateway,他的作用包括

  • 提供統一服務入口,讓微服務對前台透明
  • 聚合後台的服務,節省流量,提升性能
  • 提供安全,過濾,流控等API管理功能

我的理解其實這個API Gateway可以有很多廣義的實現辦法,可以是一個軟硬一體的盒子,也可以是一個簡單的MVC框架,甚至是一個Node.js的服務端。他們最重要的作 用是為前台(通常是移動應用)提供後台服務的聚合,提供一個統一的服務出口,解除他們之間的耦合,不過API Gateway也有可能成為單點故障點或者性能的瓶頸。

一般用過Taobao Open Platform的就能很容易的體會,TAO就是這個API Gateway。
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服務之間如何通信?

因為所有的微服務都是獨立的Java進程跑在獨立的虛擬機上,所以服務間的通行就是IPC(inter process communication),已經有很多成熟的方案。現在基本最通用的有兩種方式。這幾種方式,展開來講都可以寫本書,而且大家一般都比較熟悉細節了, 就不展開講了。

  • 同步調用
    • REST(JAX-RS,Spring Boot)
    • RPC(Thrift, Dubbo)
  • 異步消息調用(Kafka, Notify, MetaQ)

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一般同步調用比較簡單,一致性強,但是容易出調用問題,性能體驗上也會差些,特別是調用層次多的時候。RESTful和RPC的比較也是一個很有意 思的話題。一般REST基於HTTP,更容易實現,更容易被接受,服務端實現技術也更靈活些,各個語言都能支持,同時能跨客戶端,對客戶端沒有特殊的要 求,只要封裝了HTTP的SDK就能調用,所以相對使用的廣一些。RPC也有自己的優點,傳輸協議更高效,安全更可控,特別在一個公司內部,如果有統一個 的開發規范和統一的服務框架時,他的開發效率優勢更明顯些。就看各自的技術積累實際條件,自己的選擇了。

而異步消息的方式在分布式系統中有特別廣泛的應用,他既能減低調用服務之間的耦合,又能成為調用之間的緩沖,確保消息積壓不會沖垮被調用方,同時能 保證調用方的服務體驗,繼續干自己該干的活,不至於被後台性能拖慢。不過需要付出的代價是一致性的減弱,需要接受數據最終一致性;還有就是後台服務一般要 實現冪等性,因為消息發送出於性能的考慮一般會有重復(保證消息的被收到且僅收到一次對性能是很大的考驗);最後就是必須引入一個獨立的broker,如 果公司內部沒有技術積累,對broker分布式管理也是一個很大的挑戰。

這麼多服務,怎麼找?

在微服務架構中,一般每一個服務都是有多個拷貝,來做負載均衡。一個服務隨時可能下線,也可能應對臨時訪問壓力增加新的服務節點。服務之間如何相互 感知?服務如何管理?這就是服務發現的問題了。一般有兩類做法,也各有優缺點。基本都是通過zookeeper等類似技術做服務注冊信息的分布式管理。當 服務上線時,服務提供者將自己的服務信息注冊到ZK(或類似框架),並通過心跳維持長鏈接,實時更新鏈接信息。服務調用者通過ZK尋址,根據可定制算法, 找到一個服務,還可以將服務信息緩存在本地以提高性能。當服務下線時,ZK會發通知給服務客戶端。

  • 客戶端做:優點是架構簡單,擴展靈活,只對服務注冊器依賴。缺點是客戶端要維護所有調用服務的地址,有技術難度,一般大公司都有成熟的內部框架支持,比如Dubbo。
  • 服務端做:優點是簡單,所有服務對於前台調用方透明,一般在小公司在雲服務上部署的應用采用的比較多。

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這麼多服務,服務掛了怎麼辦?

前面提到,Monolithic方式開發一個很大的風險是,把所有雞蛋放在一個籃子裡,一榮俱榮,一損俱損。而分布式最大的特性就是網絡是不可靠 的。通過微服務拆分能降低這個風險,不過如果沒有特別的保障,結局肯定是噩夢。我們剛遇到一個線上故障就是一個很不起眼的SQL計數功能,在訪問量上升 時,導致數據庫load彪高,影響了所在應用的性能,從而影響所有調用這個應用服務的前台應用。所以當我們的系統是由一系列的服務調用鏈組成的時候,我們 必須確保任一環節出問題都不至於影響整體鏈路。相應的手段有很多:

  • 重試機制
  • 限流
  • 熔斷機制
  • 負載均衡
  • 降級(本地緩存)

這些方法基本上都很明確通用,就不詳細說明了。比如Netflix的Hystrix:https://github.com/Netflix/Hystrix
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WHY – 微服務的應用

這裡有一個圖非常好的總結微服務架構需要考慮的問題,包括

  • API Gateway
  • 服務間調用
  • 服務發現
  • 服務容錯
  • 服務部署
  • 數據調用

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微服務的優點和缺點(或者說挑戰)一樣明顯。

  • 優點
    • 開發簡單
    • 技術棧靈活
    • 服務獨立無依賴
    • 獨立按需擴展
    • 可用性高
  • 缺點(挑戰)
    • 多服務運維難度
    • 系統部署依賴
    • 服務間通信成本
    • 數據一致性
    • 系統集成測試
    • 重復工作
    • 性能監控

沒有最好的,只有適合自己的。
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  • 對於大的互聯網公司,微服務架構是血液,是習慣,每家公司都有自己的套路和架構,細節有不同,但是核心理念是通的。
  • 對於一般的公司而言,實踐微服務有非常大的技術挑戰,於是乎才有了這麼多IT供應商考慮這裡的商機。微服務比較適合未來有一定的擴展復雜度,且有 很大用戶增量預期的應用,說人話就是新興的互聯網公司。創業初期,不可能買大量的機器或者很貴的機器,但是又必須考慮應對成功後的巨量的用戶,微服務架構 成了最好的選擇。 screenshot

So What – 思考

看到上面的圖,不是不覺得特別的熟悉?其實我們N年前就用的滾瓜爛熟了好不好?褲子都拖了,你就給我看這個?

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from: https://github.com/Netflix/recipes-rss/wiki/Architecture

其實本來所謂的微服務就是對互聯網在應用技術的一個總結歸納,IT廠商鼓吹所有概念無非是為了生意(business),SOA是,Cloud是,Microservice也是。下面玩笑很有意思的概括了這個情況(我加了第一條線,原圖見這裡)
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所以微服對我們的思考我覺得更多的是思維上的,對已微服務架構, 技術上不是問題,意識比工具重要。

  • 按照業務 或者客戶需求組織資源(這是最難的)
  • 做有生命的產品,而不是項目
  • 頭狼戰隊,全棧化
  • 後台服務貫徹Single Responsibility Principle
  • VM->Docker (to PE)
  • DevOps (to PE)

同時,對於開發同學,有這麼多的中間件和強大的PE支持固然是好事,我們也需要深入去了解這些中間件背後的原理,知其然知其所以然,設想下,如果我們是一個小公司的CTO,離開的阿裡的大環境,在有限的技術資源如何通過開源技術實施微服務?

最後,一般提到微服務都離不開DevOps和Docker,理解微服務架構是核心,devops和docker是工具,是手段。下次在抽時間再學習整理下。
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參考資料和推薦閱讀

    • http://www.infoq.com/articles/microservices-intro
    • http://martinfowler.com/articles/microservices.html
    • http://martinfowler.com/microservices/
    • http://highscalability.com/blog/2014/4/8/microservices-not-a-free-lunch.html
    • https://www.nginx.com/blog/introduction-to-microservices/
    • http://microservices.io/patterns/microservices.html
    • http://www.infoq.com/presentations/migration-cloud-native
    • https://github.com/Netflix/recipes-rss
    • http://www.mattstine.com/microservices

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