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深入理解微服务架构

LM123
2019-03-11 15:46:40

一 什么是微服务?

微服务存在多种定义。 如果搜索 Internet,会发现许多有用的资源,这些资源提供了自己的观点和定义。 但在微服务的以下大部分特性上,已广泛达成共识:

  • 封装客户方案或业务方案。 你要解决什么问题?
  • 由小型工程团队开发。
  • 使用任何编程语言编写并使用任何框架。
  • 由独立控制版本、部署及缩放的代码和(可选)状态组成。
  • 通过定义完善的接口和协议来与其他微服务交互。
  • 具有用来解析位置的唯一名称 (URL)。
  • 在出现故障时可保持一致且可用。

一言以蔽之:微服务应用程序由独立控制版本和可缩放的、以客户为中心的服务组成,这些服务通过标准协议和定义完善的接口彼此通信。

微服务(micro services)这个概念不是新概念,很多公司已经在实践了,例如亚马逊、Google、FaceBook,Alibaba。微服务架构模式(Microservices Architecture Pattern)的目的是将大型的、复杂的、长期运行的应用程序构建为一组相互配合的服务,每个服务都可以很容易得局部改良。 Micro这个词意味着每个服务都应该足够小,但是,这里的小不能用代码量来比较,而应该是从业务逻辑上比较——符合SRP原则的才叫微服务。

微服务跟SOA有什么区别呢,可以把微服务当做去除了ESB的SOA。ESB是SOA架构中的中心总线,设计图形应该是星形的,而微服务是去中心化的分布式软件架构。

二 理解微服务

一) 为什么要使用微服务

web应用程序发展的早期,大部分web工程是将所有的功能模块(service side)打包到一起并放在一个web容器中运行,很多企业的Java应用程序打包为war包。其他语言(Ruby,Python或者C++)写的程序也有类似的问题。

假设你正在构建一个在线商店系统:客户下订单、核对清单和信用卡额度,并将货物运输给客户。很快,你们团队一定能构造出如下图所示的系统。

the monolithic architecture

这种将所有功能都部署在一个web容器中运行的系统就叫做巨石型应用。巨石型应用有很多好处:IDE都是为开发单个应用设计的、容易测试——在本地就可以启动完整的系统、容易部署——直接打包为一个完整的包,拷贝到web容器的某个目录下即可运行。

但是,上述的好处是有条件的:应用不那么复杂。对于大规模的复杂应用,巨石型应用会显得特别笨重:要修改一个地方就要将整个应用全部部署(PS:在不同的场景下优势也变成了劣势);编译时间过长;回归测试周期过长;开发效率降低等。另外,巨石应用不利于更新技术框架,除非你愿意将系统全部重写(代价太高你愿意老板也不愿意)。

二)应用拆分

详细一个网站在业务大规模爬升时会发生什么事情?并发度不够?OK,加web服务器。数据库压力过大?OK,买更大更贵的数据库。数据库太贵了?将一个表的数据分开存储,俗称“分库分表”。这些都没有问题,good job。不过,老外的抽象能力比我们强,看下图。

the scale cube

这张图从三个维度概括了一个系统的扩展过程:(1)x轴,水平复制,即在负载均衡服务器后增加多个web服务器;(2)z轴扩展,是对数据库的扩展,即分库分表(分库是将关系紧密的表放在一台数据库服务器上,分表是因为一张表的数据太多,需要将一张表的数据通过hash放在不同的数据库服务器上);(3)y轴扩展,是功能分解,将不同职能的模块分成不同的服务。从y轴这个方向扩展,才能将巨型应用分解为一组不同的服务,例如订单管理中心、客户信息管理中心、商品管理中心等等。

将系统划分为不同的服务有很多方法:(1)按照用例划分,例如在线商店系统中会划分出一个checkout UI服务,这个服务实现了checkout这个用例;(2)按照资源划分,例如可以划分出一个catlog服务来存储产品目录。

服务划分有两个原则要遵循:(1)每个服务应该尽可能符合单一职责原则——Single Responsible Principle,即每个服务只做一件事,并把这件事做好;(2)参考Unix命令行工具的设计,Unix提供了大量的简单易用的工具,例如grep、cat和find。每个工具都小而美。

最后还要强调:系统分解的目标并不仅仅是搞出一堆很小的服务,这不是目标;真正的目标是解决巨石型应用在业务急剧增长时遇到的问题。

对于上面的例子,按照功能和资源划分后,就形成下面图的架构图。分解后的微服务架构包含多个前端服务和后端服务。前端服务包括Catalog UI(用于商品搜索和浏览)、Checkout UI(用于实现购物车和下单操作);后端服务包括一些业务逻辑模块,我们将在巨石应用中的每个服务模块重构为一个单独的服务。这么做有什么问题呢?

the microservice architecture

三)微服务架构的优点与缺点

1. 优点

每个服务足够内聚,足够小,代码容易理解、开发效率提高
服务之间可以独立部署,微服务架构让持续部署成为可能;
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;
容易扩大开发团队,可以针对每个服务(service)组件开发团队;
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;
系统不会被长期限制在某个技术栈上。

2. 缺点

《人月神话》中讲到:没有银弹,意思是只靠一把锤子是盖不起摩天大楼的,要根据业务场景选择设计思路和实现工具。我们看下为了换回上面提到的好处,我们付出(trade)了什么?

开发人员要处理分布式系统的复杂性;
开发人员要设计服务之间的通信机制,对于需要多个后端服务的user case,要在没有分布式事务的情况下实现代码非常困难;
涉及多个服务直接的自动化测试也具备相当的挑战性;
服务管理的复杂性,在生产环境中要管理多个不同的服务的实例,这意味着开发团队需要全局统筹(PS:现在docker的出现适合解决这个问题)
应用微服务架构的时机如何把握?对于业务还没有理清楚、业务数据和处理能力还没有开始爆发式增长之前的创业公司,不需要考虑微服务架构模式,这时候最重要的是快速开发、快速部署、快速试错。

四)微服务架构的关键问题

1. 微服务架构的通信机制
(1)客户端与服务器之间的通信

在巨石型架构下,客户端应用程序(web或者app)通过向服务端发送HTTP请求;但是,在微服务架构下,原来的巨石型服务器被一组微服务替代,这种情况下客户端如何发起请求呢?

如图中所示,客户端可以向micro service发起RESTful HTTP请求,但是会有这种情况发生:客户端为了完成一个业务逻辑,需要发起多个HTTP请求,从而造成系统的吞吐率下降,再加上无线网络的延迟高,会严重影响客户端的用户体验。

calling services directly

为了解决这个问题,一般会在服务器集群前面再加一个角色:API gateway,由它负责与客户度对接,并将客户端的请求转化成对内部服务的一系列调用。这样做还有个好处是,服务升级不会影响到客户端,只需要修改API gateway即可。加了API gateway之后的系统架构图如图5所示。

API gateway

(2)内部服务之间的通信

内部服务之间的通信方式有两种:基于HTTP协议的同步机制(REST、RPC);基于消息队列的异步消息处理机制(AMQP-based message broker)。

Dubbo是阿里巴巴开源的分布式服务框架,属于同步调用,当一个系统的服务太多时,需要一个注册中心来处理服务发现问题,例如使用ZooKeeper这类配置服务器进行服务的地址管理:服务的发布者要向ZooKeeper发送请求,将自己的服务地址和函数名称等信息记录在案;服务的调用者要知道服务的相关信息,具体的机器地址在ZooKeeper查询得到。这种同步的调用机制足够直观简单,只是没有“订阅——推送”机制。

AMQP-based的代表系统是kafka、RabbitMQ等。这类分布式消息处理系统将订阅者和消费者解耦合,消息的生产者不需要消费者一直在线;消息的生产者只需要把消息发送给消息代理,因此也不需要服务发现机制。

两种通信机制都有各自的优点和缺点,实际中的系统经常包含两种通信机制。例如,在分布式数据管理中,就需要同时用到同步HTTP机制和异步消息处理机制。

2. 分布式数据管理
(1)处理读请求

在线商店的客户账户有限额,当客户试图下单时,系统必须判断总的订单金额是否超过他的信用卡额度。信用卡额度由CustomerService管理、下订单的操作由OrderService负责,因此Order Service要通过RPC调用向Customer Service请求数据;这种方法能够保证每次Order Service都获取到准确的额度,单缺点是多一次RPC调用、而且Customer Service必须保持在线。

还有一种处理方式是,在OrderService这边存放一份信用卡额度的副本,这样就不需要实时发起RPC请求,但是还需要一种机制保证——当Customer Service拥有的信用卡额度发生变化时,要及时更新存放在Order Service这边的副本。

(2)处理更新请求

当一份数据位于多个服务上时,必须保证数据的一致性。

分布式事务(Distributed transactions)
使用分布式事务非常直观,即要更新Customer Service上的信用卡额度,就必须同时更新其他服务上的副本,这些操作要么全做要么全不做。使用分布式事务能够保证数据的强一致,但是会降低系统的可用性——所有相关的服务必须始终在线;而且,很多现代的技术栈并不支持事务,例如REST、NoSQL数据库等。
基于事件的异步更新(Event-driven asynchronous updates)
Customer Service中的信用卡额度改变时,它对外发布一个事件到“message broker(消息代理人)”;其他订阅了这个事件的服务受到提示后就更新数据。事件流如图所示。

replicating the credit limit using events

三 六种微服务架构的设计模式

1. 聚合器微服务设计模式

这是一种最常用也最简单的设计模式,如下图所示:

聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面,将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务,对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务,这符合DRY原则。另外,每个服务都有自己的缓存和数据库。如果聚合器是一个组合服务,那么它也有自己的缓存和数据库。聚合器可以沿X轴和Z轴独立扩展。

2. 代理微服务设计模式

这是聚合器模式的一个变种,如下图所示:

在这种情况下,客户端并不聚合数据,但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。代理可以仅仅委派请求,也可以进行数据转换工作。

3. 链式微服务设计模式

这种模式在接收到请求后会产生一个经过合并的响应,如下图所示:

在这种情况下,服务A接收到请求后会与服务B进行通信,类似地,服务B会同服务C进行通信。所有服务都使用同步消息传递。在整个链式调用完成之前,客户端会一直阻塞。因此,服务调用链不宜过长,以免客户端长时间等待。

4. 分支微服务设计模式

这种模式是聚合器模式的扩展,允许同时调用两个微服务链,如下图所示:

5. 数据共享微服务设计模式

自治是微服务的设计原则之一,就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用(monolithic application)”时,SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。因此,在单体应用到微服务架构的过渡阶段,可以使用这种设计模式,如下图所示:

在这种情况下,部分微服务可能会共享缓存和数据库存储。不过,这只有在两个服务之间存在强耦合关系时才可以。对于基于微服务的新建应用程序而言,这是一种反模式。

6. 异步消息传递微服务设计模式

虽然REST设计模式非常流行,但它是同步的,会造成阻塞。因此部分基于微服务的架构可能会选择使用消息队列代替REST请求/响应,如下图所示:

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