为什么大公司一定要使用微服务？
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微服务的推行需要依赖于很多底层基础设施，包括提供微服务的编译、集成、打包、部署、配置等工作，采用 PaaS 平台解决微服务从开发到运行的全生命周期管理，同时提供异构环境管理、容器资源隔离与互通、服务伸缩漂移、服务升级与回退、服务熔断与降级、服务注册与发现。 ①最基本的基础设施 进程间通讯机制：微服务是独立进程的，需要确定之间的通讯方式。 服务发现+服务路由：提供服务注册中心，服务提供者和消费者通过服务发现获取服务的信息从而调用服务，实现服务的负载均衡等。 服务容错：微服务架构中，由于服务非常多，往往是一个服务挂了，整个请求链路的服务都受到影响。 因此需要服务容错，在服务调用失败的时候能够处理错误或者快速失败，包括熔断、Fallback、重试、流控和服务隔离等。 分布式事务支持：随着业务拆分为服务，那么有时候不开避免的就是跨服务的事务，即分布式事务的问题。 原则是尽量避免分布式事务，如果无法避免那么可以使用消息系统或者 CQRS 和 Event Sourcing 方案来实现最终一致性。 如果需要强一致性，则有两阶段提交、三阶段提交、TCC 等分布式事务解决方案。 ②提升外部服务对接效率和内部开发效率 API 网关：负责外部系统的访问，跨横切面的公共层面的工作，包括安全、日志、权限控制、传输加密、请求转发、流量控制等。 典型的网关功能即对外暴露一个域名 xx.com，根据第一级目录做反向路由 xx.com/user，xx.com/trade。 每一级目录，如 user、trade 对应一个服务的域名。此外，API 网关也可以有服务编排的功能(不推荐)。 接口框架：规范服务之间通讯使用的数据格式、解析包、自解释文档，便于服务使用方快速上手等。 ③提升测试和运维效率 配置中心: 运行时配置管理能够解决动态修改配置并批量生效的问题。包括配置版本管理、配置项管理、节点管理、配置同步等。 持续交付：包括持续集成、自动化部署等流程。目的就是小步迭代，快速交付。 持续集成：这一部分并非是微服务特定的，对于之前的单体应用，此部分一般来说也是必要的。 主要是指通过自动化手段，持续地对代码进程编译构建、自动化测试，以得到快速有效的质量反馈，从而保证代码的顺利交付。 自动化测试包括代码级别的单元测试、单个系统的集成测试、系统间的接口测试。 自动化部署：微服务架构，节点数动辄上百上千，自动化部署能够提高部署速度和部署频率，从而保证持续交付。 包括版本管理、资源管理、部署操作、回滚操作等功能。而对于微服务的部署方式，包括蓝绿部署、滚动部署以及金丝雀部署。 ④进一步提升运维效率 服务监控：微服务架构下节点数目众多，需要监控的机器、网络、进程、接口等的数量大大增加，需要一个强大的监控系统，能够提供实时搜集信息进行分析以及实时分析之上的预警。 包括监控服务的请求次数、响应时间分布、最大/最小响应值、错误码分布等。 服务跟踪：跟踪一个请求的完整路径，包括请求发起时间、响应时间、响应码、请求参数、返回结果等信息，也叫做全链路跟踪。 通常的服务可以和服务监控做在一起，宏观信息由服务跟踪呈现，微观单个服务/节点的信息由服务监控呈现。服务跟踪目前的实现理论基本都是 Google 的 Dapper 论文。 服务安全：内网之间的微服务调用原则上讲应该是都可以互相访问写，一般并不需要权限控制，但有时候限于业务要求，会对接口、数据等方面有安全控制的要求。 此部分可以以配置的方式存在于服务注册中心中，和服务绑定，在请求时由做为服务提供者的服务节点进行安全策略控制。配置则可以存储在配置中心以方便动态修改。 在微服务数量很少的情况下，以上基础设施的优先级自上而下降低。否则，仅仅依赖人工操作，则投入产出比会很低。 还需要提到的是 Docker 容器技术。虽然这个对于微服务并不是必须的，但是容器技术轻量级、灵活、与应用依存、屏蔽环境差异的特性对于持续交付的实现是至关重要的，即使对于传统的单体应用也能够给其带来交付效率的大幅提升。 架构设计模式 在引入微服务之后，传统的单体应用变为了一个一个服务，之前一个应用直接提供接口给客户端访问的架构不再适用。 微服务架构下，针对不同设备的接口做为 BFF 层(Backend For Frontend)，也叫做用户体验适配层，负责聚合、编排微服务的数据转换成前端需要的数据。 服务之间的调用则在允许的情况下(允许延迟)尽可能使用异步消息传递方式，如此形成面向用户体验的微服务架构设计模式。 如下图所示：
Client→API Gateway→BFF(Backend For Frontend)→Downstream Microservices： 后台采用微服务架构，微服务可以采用不同的编程语言和不同的存储机制。 前台采用 BFF 模式对不同的用户体验(如桌面浏览器，Native App，平板响应式 Web)进行适配。 BFF、API Orchestration Layer，Edge Service Layer，Device Wrapper Layer 是相同的概念。 BFF 不能过多，过多会造成代码逻辑重复冗余。 可以将网关承担的功能，如 Geoip、限流、安全认证等跨横切面功能和 BFF 做在同一层，虽然增加了 BFF 层的复杂性，但能够得到性能优势。 服务拆分 微服务架构最核心的环节，主要是对服务的横向拆分。服务拆分就是将一个完整的业务系统解耦为服务，服务需要职责单一，之间没有耦合关系，能够独立开发和维护。 服务拆分不是一蹴而就的，需要在开发过程中不断地理清边界。在完全理清服务之前，尽量推迟对服务的拆分，尤其是对数据库的拆分。 拆分方法如下： 基于业务逻辑拆分 基于可扩展拆分 基于可靠性拆分 基于性能拆分 其中，对于无法修改的遗留系统，采用绞杀者模式：在遗留系统外面增加新的功能做成微服务方式，而不是直接修改原有系统，逐步的实现对老系统替换。 拆分过程需要遵守的规范如下： 先少后多、先粗后细(粒度) 服务纵向拆分最多三层，两次调用：Controller、组合服务、基础服务 仅仅单向调用，禁止循环调用 串行调用改为并行调用或者异步化 接口应该幂等 接口数据定义严禁内嵌，透传 规范化工程名 先拆分服务，等服务粒度确定后再拆分数据库。 微服务框架 上面讲述了微服务架构的众多基础设施，如果每一个基础设施都需要自己开发的话是非常巨大的开发工作。目前市面上已经有不少开源的微服务框架可以选择。 Spring Boot Spring Boot 是用来简化新 Spring 应用的初始搭建以及开发过程的。其虽然不是微服务框架，但其设计的初衷本质就是微应用的底层框架，因此非常适合用于微服务基础设施的开发以及微服务的应用开发。 尤其对于 Spring 技术栈的团队来说，基于 Spring Boot 开发微服务框架和应用是自然而然的一个选择。 Dubbo&Motan Dubbo 是阿里开源的服务治理框架。其出现在微服务理念兴起之前，可以看做是 SOA 框架的集大成之作。 但其仅仅包含了微服务基础设施的部分功能，诸如熔断、服务跟踪、网关等都没有实现： 服务发现：服务发布、订阅、通知。 高可用策略：失败重试(Failover)、快速失败(Failfast)、资源隔离 - 负载均衡 ：最少活跃连接、一致性 Hash、随机请求、轮询等。 扩展性 ：支持 SPI 扩展(service provider interface)。 其他 ：调用统计、访问日志等。 Motan 则是微博开源的类似 Dubbo 的 RPC 框架，与 Dubbo 相比更轻量级。 Spring Cloud Spring Cloud 是基于 Spring Boot 实现的微服务框架，也可以看做一套微服务实现规范。 基本涵盖了微服务基础设施的方方面面，包括配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等。 其基于 Spring 生态，社区支持非常好。但其很多组件都没有经过生产环境验证，需要慎重选择。 Spring Cloud Netflix 是 Spring Cloud 的一个子项目，是 Spring 对 Netflix OSS 的集成实现。 基于 Netflix 的大规模使用，其中的已经被广泛使用的组件包括： Eureka：服务注册和服务发现 Ribbon：弹性而智能的进程间和服务通讯机制，客户端负载均衡 Hystrix：熔断器，在运行时提供延迟和容错的隔离 Zuul：服务网关 此外，另一个子项目 Spring Cloud Alibaba 则是 Alibaba 开源的基于 Spring Boot 的微服务框架，主要是对阿里云服务的支持。 Service Mesh 上述的微服务框架都是侵入式的，服务化的过程都需要进行代码改造。Service Mesh 则是下一代微服务架构，最明显的特征就是无入侵。采用 Sidecar 模式来解决系统架构微服务化后的服务间通信和治理问题。 如下图所示： （编辑：辽源站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
