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面试都在问的微服务、服务治理、RPC、下一代微服务框架… 一文带你彻底搞懂!


单体式应用程序

与微服务相对的另一个概念是传统的单体式应用程序( Monolithic application ),单体式应用内部包含了所有需要的服务。而且各个服务功能模块有很强的耦合性,也就是相互依赖彼此,很难拆分和扩容。

说在做的各位都写过单体程序,大家都没意见吧?给大家举个栗子,刚开始写代码你写的helloworld程序就是单体程序,一个程序包含所有功能,虽然helloworld功能很简单。

单体应用程序的优点

开发简洁,功能都在单个程序内部,便于软件设计和开发规划。容易部署,程序单一不存在分布式集群的复杂部署环境,降低了部署难度。容易测试,没有各种复杂的服务调用关系,都是内部调用方便测试。

单体应用程序的缺点

单体程序的缺点一开始不是特别明显,项目刚开始需求少,业务逻辑简单,写代码一时爽,一直爽。噩梦从业务迭代更新,系统日益庞大开始,前期的爽没有了,取而代之的是软件维护和迭代更新的无尽痛苦。

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由于单体式应用程序就像一个大型容器一样,里面放置了许多服务,且他们都是密不可分的,这导致应用程序在扩展时必须以「应用程序」为单位。

当里面有个业务模块负载过高时,并不能够单独扩展该服务,必须扩展整个应用程序(就是这么霸道),这可能导致额外的资源浪费。

此外,单体式应用程序由于服务之间的紧密度、相依性过高,这将导致测试、升级有所困难,且开发曲线有可能会在后期大幅度地上升,令开发不易。相较之下「微服务架构」能够解决这个问题。

微服务

微服务 (Microservices) 就是一些协同工作小而自治的服务。

2014年,Martin Fowler” 与 [James Lewis](https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=James_Lewis&action=edit&redlink=1) 共同提出了微服务的概念,定义了微服务是由以单一应用程序构成的小服务,自己拥有自己的行程与轻量化处理,服务依业务功能设计,以全自动的方式部署,与其他服务使用 HTTP API 通信。同时服务会使用最小的规模的集中管理 (例如 [Docker](https://zh.wikipedia.org/wiki/Docker)) 能力,服务可以用不同的编程语言与数据库等组件实现 。「维基百科」

举例

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还是拿前面的 helloworld 程序来举栗子,想象一下你是 helloworld 公司的 CTO(老板还缺人吗?会写代码的那种),假设你们公司的 helloworld 业务遍布全球,需要编写不同语种的 helloworld 版本,分别输出英语、日语、法语、俄语…现在世界有6000多种语言(奇怪的知识又增加了)。

有人会说这还不简单我用switch case语句就完事了,同学,不要较真我就是举个例子,现实中的业务比 helloworld 复杂多了。好了,我们姑且认为按语言输出是个庞大复杂的工作,这时候就可以用微服务架构了,架构图如下:

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微服务与SOA

面向服务的体系结构 SOA (Service-Oriented Architecture) 听起来和微服务很像,但 SOA 早期均使用了总线模式,这种总线模式是与某种技术栈强绑定的,比如:J2EE。这导致很多企业的遗留系统很难对接,切换时间太长,成本太高,新系统稳定性的收敛也需要一些时间,最终 SOA 看起来很美,但却成为了企业级奢侈品,中小公司都望而生畏。

此外,实施SOA时会遇到很多问题,比如通信协议(例如SOAP)的选择、第三方中间件如何选择、服务粒度如何确定等,目前也存在一些关于如何划分系统的指导性原则,但其中有很多都是错误的。SOA并没有告诉你如何划分单体应用成微服务,所以在实施SOA时会遇到很多问题。

这些问题再微服务框架中得到很好的解决,你可以认为微服务架构是SOA的一种特定方法。

微服务架构

合久必分,鉴于「单体应用程序」有上述的缺点,单个应用程序被划分成各种小的、互相连接的微服务,一个微服务完成一个比较单一的功能,相互之间保持独立和解耦合,这就是微服务架构。

微服务优点

相对于单体服务,微服务有很多优点,这里列举几个主要的好处

技术异构性

不同服务内部的开发技术可以不一致,你可以用java来开发helloworld服务A,用golang来开发helloworld服务B,大家再也不用为哪种语言是世界上最好的语言而争论不休。

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为不同的服务选择最适合该服务的技术,系统中不同部分也可以使用不同的存储技术,比如A服务可以选择redis存储,B服务你可以选择用MySQL存储,这都是允许的,你的服务你做主。

隔离性

一个服务不可用不会导致另一个服务也瘫痪,因为各个服务是相互独立和自治的系统。这在单体应用程序中是做不到的,单体应用程序中某个模块瘫痪,必将导致整个系统不可用,当然,单体程序也可以在不同机器上部署同样的程序来实现备份,不过,同样存在上面说的资源浪费问题。

可扩展性

庞大的单体服务如果出现性能瓶颈只能对软件整体进行扩展,可能真正影响性能的只是其中一个很小的模块,我们也不得不付出升级整个应用的代价。这在微服务架构中得到了改善,你可以只对那些影响性能的服务做扩展升级,这样对症下药的效果是很好的。

简化部署

如果你的服务是一个超大的单体服务,有几百万行代码,即使修改了几行代码也要重新编译整个应用,这显然是非常繁琐的,而且软件变更带来的不确定性非常高,软件部署的影响也非常大。在微服务架构中,各个服务的部署是独立的,如果真出了问题也只是影响单个服务,可以快速回滚版本解决。

易优化

微服务架构中单个服务的代码量不会很大,这样当你需要重构或者优化这部分服务的时候,就会容易很多,毕竟,代码量越少意味着代码改动带来的影响越可控。

微服务缺点

我们上面一直在强调微服务的好处,但是,微服务架构不是万能的,并不能解决所有问题,其实这也是微服务把单体应用拆分成很多小的分布式服务导致的,所谓人多手杂,服务多起来管理的不好各种问题就来了。

为了解决微服务的缺点,前辈们提出了下面这些概念。

服务注册与发现

微服务之间相互调用完成整体业务功能,如何在众多微服务中找到正确的目标服务地址,这就是所谓「服务发现」功能。

常用的做法是服务提供方启动的时候把自己的地址上报给「服务注册中心」,这就是「服务注册」。服务调用方「订阅」服务变更「通知」,动态的接收服务注册中心推送的服务地址列表,以后想找哪个服务直接发给他就可以。

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服务监控

单体程序的监控运维还好说,大型微服务架构的服务运维是一大挑战。服务运维人员需要实时的掌握服务运行中的各种状态,最好有个控制面板能看到服务的内存使用率、调用次数、健康状况等信息。

这就需要我们有一套完备的服务监控体系,包括拓扑关系、监控(Metrics)、日志监控(Logging)、调用追踪(Trace)、告警通知、健康检查等,防患于未然。

服务容错

任何服务都不能保证100%不出问题,生产环境复杂多变,服务运行过程中不可避免的发生各种故障(宕机、过载等等),工程师能够做的是在故障发生时尽可能降低影响范围、尽快恢复正常服务。

程序员为此避免被祭天,需要引入「熔断、隔离、限流和降级、超时机制」等「服务容错」机制来保证服务持续可用性。

服务安全

有些服务的敏感数据存在安全问题,「服务安全」就是对敏感服务采用安全鉴权机制,对服务的访问需要进行相应的身份验证和授权,防止数据泄露的风险,安全是一个长久的话题,在微服务中也有很多工作要做。

服务治理

说到「治理」一般都是有问题才需要治理,我们平常说环境治理、污染治理一个意思,微服务架构中的微服务越来越多,上面说的那些问题就更加显现,为了解决上面微服务架构缺陷「服务治理」就出现了。

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微服务的那些问题都要公司技术团队自己解决的话,如果不是大型公司有成熟的技术团队,估计会很头大。幸好,有巨人的肩膀可以借给我们站上去,通过引入「微服务框架」来帮助我们完成服务治理。

微服务框架

介绍一些业界比较成熟的微服务框架。

Dubbo

是阿里巴巴公司开源的一个Java高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 Spring框架无缝集成。 Apache Dubbo |ˈdʌbəʊ| 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 。2011 年末对外开源,仅支持 Java 语言。

官网: http://dubbo.apache.org/zh-cn/

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Tars

腾讯内部使用的微服务架构 TAF(Total Application Framework)多年的实践成果总结而成的开源项目。 仅支持 C++ 语言,目前在腾讯内部应用也非常广泛。2017 年对外开源,仅支持 C++ 语言。

源码: https://github.com/TarsCloud/Tars/

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本命鹅厂 TARS 框架介绍 PPT 已下载,不想自己麻烦去找的同学,在我公众号「后端技术学堂」回复「tars」获取。

Motan

是新浪微博开源的一个Java 框架。Motan 在微博平台中已经广泛应用,每天为数百个服务完成近千亿次的调用。于 2016 年对外开源,仅支持 Java 语言。

官方指南: https://github.com/weibocom/motan/wiki/zh_userguide

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gRPC

是Google开发的高性能、通用的开源RPC框架,其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计,基于ProtoBuf(Protocol Buffers)序列化协议开发。本身它不是分布式的,所以要实现上面的框架的功能需要进一步的开发。2015 年对外开源的跨语言 RPC 框架,支持多种语言。

中文教程: https://doc.oschina.net/grpc?t=58008

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thrift

最初是由 Facebook 开发的内部系统跨语言的高性能 RPC 框架,2007 年贡献给了 Apache 基金,成为 Apache 开源项目之一, 跟 gRPC 一样,Thrift 也有一套自己的接口定义语言 IDL,可以通过代码生成器,生成各种编程语言的 Client 端和 Server 端的 SDK 代码,支持多种语言。

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微服务框架和RPC

很多人对这两个概念有点混淆,微服务框架上面我们说过了,我们再来看下RPC的概念。

什么是RPC

RPC (Remote Procedure Call)远程过程调用是一个计算机通信协议。我们一般的程序调用是本地程序内部的调用,RPC允许你像调用本地函数一样去调用另一个程序的函数,这中间会涉及网络通信和进程间通信,但你无需知道实现细节,RPC框架为你屏蔽了底层实现。RPC是一种服务器-客户端(Client/Server)模式,经典实现是一个通过发送请求-接受回应进行信息交互的系统。

两者关系

RPC和微服务框架的关系我的理解,微服务框架一般都包含了RPC的实现和一系列「服务治理」能力,是一套软件开发框架。我们可以基于这个框架之上实现自己的微服务,方便的利用微服务框架提供的「服务治理」能力和RPC能力,所以微服务框架也被有些人称作RPC框架。

下一代微服务架构

Service Mesh(服务网格)被认为是下一代微服务架构,Service Mesh并没有给我们带来新的功能,它是用于解决其他工具已经解决过的服务网络调用、限流、熔断和监控等问题,只不过这次是在Cloud Native 的 kubernetes 环境下的实现。

特点

Service Mesh 有如下几个特点:

应用程序间通讯的中间层轻量级网络代理应用程序无感知解耦应用程序的重试/超时、监控、追踪和服务发现

目前两款流行的 Service Mesh 开源软件 `Istio” 和 [Linkerd](https://linkerd.io/) 都可以直接在 kubernetes 中集成,其中 Linkerd 已经成为云原生计算基金会 CNCF (Cloud Native Computing Foundation)` 成员。

Why Service Mesh

为什么现有微服务架构已经解决的问题还要用Service Mesh呢?这个问题问的好。

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回答问题之前,先看下istio.io上对service mesh的解释,我觉得挺好的,摘抄出来:

As a service mesh grows in size and complexity, it can become harder to understand and manage. Its requirements can include discovery, load balancing, failure recovery, metrics, and monitoring. A service mesh also often has more complex operational requirements, like A/B testing, canary rollouts, rate limiting, access control, and end-to-end authentication.

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makes it easy to create a network of deployed services with load balancing, service-to-service authentication, monitoring, and more, with few or no code changes in service code.

试着总结一下:随着微服务的增多复杂程度也增加,管理变得更加困难,微服务架构虽然解决了「网络调用、限流、熔断和监控」等问题,但大多数框架和开源软件对原有业务是侵入式的,也就是需要在业务服务程序中集成相关的「服务治理」组件。

Service Mesh之于微服务,就像TCP/IP之于互联网,TCP/IP为网络通信提供了面向连接的、可靠的、基于字节流的基础通信功能,你不再需要关心底层的重传、校验、流量控制、拥塞控制。

用了Service Mesh你也不必去操心「服务治理」的细节,不需要对服务做特殊的改造,所有业务之外的功能都由Service Mesh帮你去做了。它就像一个轻量级网络代理 对应用程序来说是透明,所有应用程序间的流量都会通过它,所以对应用程序流量的控制都可以在 serivce mesh 中实现 。

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Service Mesh架构|图片来自:Pattern: Service Mesh

写在最后

在IT世界没有什么技术是永不过时的,微服务架构的演进就是一个例子,从单体程序到微服务架构,再到service mesh架构,我不知道下一个技术迭代点是什么时候,但我知道微服务架构肯定还会更新,IT人更应该建立终身学习习惯。

当然更重要的是拥有对技术的热情,热于拥抱变化、接受新技术,当我看到新技术我是兴奋的,内心os是厉害了,还能这么玩!,希望你也有这般热情,而不仅仅是面向工资编程,生活会有趣很多。

老规矩。感谢各位的阅读,文章的目的是分享对知识的理解,技术类文章我都会反复求证以求最大程度保证准确性,若文中出现明显纰漏也欢迎指出,我们一起在探讨中学习。

原创不易,看到这里动动手指,各位的「三连」是对我持续创作的最大支持。

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