Go进阶-微服务概览与治理

微服务概览

单体设计

尽管也是模块化逻辑,但是最终它还是会打包并部署为单体式应用。其中最主要问题就是这个应用太复杂,以至于任何单个开发者都不可能搞懂它。应用无法扩展,可靠性很低,最终敏捷性和部署变的无法完成。

因此,我们应对的思路:化繁为简,分而治之

微服务起源

Q:SOA(面向服务的架构模式)和微服务是什么关系?

A:可以把微服务想成是SOA的一种实践。

  • 小即是美:
  • 单一职责:
  • 尽可能早地创造原型:
  • 可移植性比效率更重要:

微服务定义

定义:围绕业务功能构建的,服务关注单一业务,服务间采用轻量级的通信机制,可以全自动独立部署,可以使用不同的编程语言和数据存储技术。微服务架构通过业务拆分实现服务组件化,通过组件组合快速开发系统,业务单一的服务组件又可以独立部署,使得整个系统变得清晰灵活。

优点

  • 原子服务
  • 独立进程
  • 隔离部署
  • 去中心化服务治理

缺点

  • 基础设施的建设、复杂度高

微服务不足

  • 微服务应用是分布式系统,由此会带来固有的复杂性。开发者不得不使用RPC或者消息传递,来实现进程间通信;此外,必须要写代码来处理消息传递中速度过慢或者服务不可用等局部失效问题。
  • 分区的数据库架构,同时更新多个业务主体的事务很普遍。这种事务对于单体式应用来说很容易,因为只有一个数据库。在微服务架构应用中,需要更新不同服务所使用的不同的数据库,从而对开发者提出了更高的要求和挑战。
  • 测试一个基于微服务的应用也是很复杂的任务。
  • 服务模块间的依赖,应用的升级有可能波及多个服务模块的修改。
  • 对运维基础设施的挑战比较大。

组件服务化

传统实现组件的方式是通过库(library),库是和应用一起运行在进程中,库的局部变化意味着整个应用的重新部署。通过微服务来实现组件,意味着将应用拆散为一系列的服务运行在不同的进程中,那么单一服务的局部变化只需要新部署对应的服务进程。我们用Go实施一个微服务:

  • kit:一个微服务的基础库(框架)。
  • service:业务代码 + kit依赖 + 第三方依赖组成的业务微服务
  • rpc + message queue:轻量级通讯

本质上等同于多个服务组合(compose)完成了一个完整的用户场景(usecase)。

(重要)按业务组织服务

按业务能力组织服务的意思是服务提供的能力和业务功能对应,比如:订单服务和数据访问服务,前者反应了真实的订单相关服务,后者是一种技术抽象服务不反应真实的业务。所以按照微服务架构理念来划分服务时,是不应该存在数据访问服务这样一个服务的。

我们的模式:大前端(移动/Web) > 网关接入 > 业务服务 > 平台服务 > 基础设施(PaaS/Saas)
开发团队对软件在生产环境的运行负全部责任。

去中心化

  • 数据去中心化
  • 治理去中心化
  • 技术去中心化

每个服务独享自身的数据存储设施(缓存、数据库等),不像传统应用共享一个缓存和数据库,这样有利于服务的独立性,这样有利于服务的独立性,隔离相关干扰。

基础设施自动化

  • CICD:Gitlab + Gitlab Hooks + k8s
  • Testing:测试环境、单元测试、API自动化测试
  • 在线运行时:k8s,以及一系列Prometheus、ELK、Conrtol Panle

可用性 & 兼容性设计

著名的Design For Failure思想,微服务架构采用粗粒度的进程间通信,引入了额外的复杂性和需要处理的新问题,如网络延迟、消息格式、负载均衡和容错,忽略了其中任何一点都属于对“分布式计算的误解”。

  • 隔离
  • 超时控制
  • 负载保护
  • 限流
  • 降级
  • 重试
  • 负载均衡

特别注意:服务提供者的变更可能引发服务消费者的兼容性破坏,时刻谨记保持服务契约(接口)的兼容性。

Be conserative in what you send, be liberal in what you accept.

发送时要保守,接收时要开放。按照伯斯塔尔法则的思想来设计和实现服务时,发送的数据要更保守,意味着最小化的传送必要的信息,接收时更开放意味着要最大限度的容忍冗余数据,保证兼容性。

微服务设计

API Gateway

按照垂直功能进行拆分,对外暴露了一批微服务,但是缺乏统一的出口面临了不少困难:

  • 客户端到微服务直接通信,强耦合;
  • 需要多次请求,客户端聚合数据,工作量巨大,延迟高;
  • 协议不利于统一,各个部门有差异,需要端来兼容;
  • 面向“端”的API适配,耦合到了内部服务;
  • 多终端兼容逻辑复杂,每个服务都需要处理;
  • 统一逻辑无法收敛,比如安全认证、限流。

要内聚模式配合。

新增了一个app-interface用于统一的协议出口,在服务进行大量的dataset join,按照业务场景设计粗粒度的API,给后续服务的演进带来很多优势:

  • 轻量交互:协议精简、聚合。
  • 差异服务:数据裁剪以及聚合、针对终端定制化API
  • 动态升级:原有系统兼容升级,更新服务而非协议。
  • 沟通效率提升,协作模式演进为移动业务+网管小组。

BFF可以认为是一种适配服务,将后端的微服务进行适配(主要包括聚合裁剪和格式适配等逻辑),向无线端设备暴露友好和统一的API,方便无线设备接入访问后端服务。

single point of failure

严重代码缺陷或者流量洪峰可能引发集群宕机。


  • 单个模块也会导致后续业务集成复杂度高,根据康威法则,单块的无线BFF和多团队之间就出现不匹配的问题,团队之间沟通协调成本高,交付效率低下。
  • 很多横跨切面逻辑,比如安全认证,日志监控,限流熔断等。随着时间的推移,代码变得越来越复杂,技术债越堆越多。

跨横切面(Cross-Cutting Concerns)

跨横切面(Cross-Cutting Concerns)的功能,需要协调更新框架升级发版(路由、认证、限流、安全),因此全部上沉,引入了 API Gateway,把业务集成度高的 BFF 层和通用功能服务层 APIGateway 进行了分层处理

在新的架构中,网关承担了重要的角色,它是解耦拆分和后续升级迁移的利器。在网关的配合下,单块 BFF实现了解耦拆分,各业务线团队可以独立开发和交付各自的微服务,研发效率大大提升。另外,把跨横切面逻辑从 BFF 剥离到网关上去以后,BFF 的开发人员可以更加专注业务逻辑交付,实现了架构上的关注分离(Separation of Concerns)。

我们业务流量实际为:移动端 -> API Gateway -> BFF -> Mircoservice,在FE Web业务中,BFF 可以是 nodejs 来做服务端渲染(SSR,Server-Side Rendering),注意这里忽略了上游的 CDN、4/7层负载均衡(ELB)。

注:4层负载均衡可能是——LVS/F5/NetScala,7层负载均衡——Nginx/ELB、SLB/API Gateway/BFS。

Mircoservice 划分

微服务架构时遇到的第一个问题就是如何划分服务的边界。在实际项目中通常会采用两种不同的方式划分服务边界,即通过业务职能(BusinessCapability)或是 DDD 的限界上下文(BoundedContext)。

  • Business Capability
    由公司内部不同部门提供的职能。例如客户服务部门提供客户服务的职能,财务部门提供财务相关的职能。

  • Bounded Context
    限界上下文是DDD中用来划分不同业务边界的元素,这里业务边界的含义是“解决不同业务问题”的问题域和对应的解决方案域,为了解决某种类型的业务问题,贴近领域知识,也就是业务。这本质上也促进了组织结构的演进:Service perteam

CQRS,将应用程序分为两部分:命令端和查询端。命令端处理程序创建,更新和删除请求,并在数据更改时发出事件。查询端通过针对一个或多个物化视图执行查询来处理查询,这些物化视图通过订阅数据更改时发出的事件流而保持最新。

在稿件服务演进过程中,我们发现围绕着创作稿件、审核稿件、最终发布稿件有大量的逻辑揉在一块,其中稿件本身的状态也有非常多种,但是最终前台用户只关注稿件能否查看,我们依赖稿件数据库 binlog 以及订阅binlog 的中间件canal,将我们的稿件结果发布到消息队列 kafka 中,最终消费数据独立组建一个稿件查阅结果数据库,并对外提供一个独立查询服务,来拆分复杂架构和业务。

我们架构也从 Polling publisher -> Transaction logtailing 进行了演进(Pull vs Push)

gRPC & 服务实现

多集群 & 多租户



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