背景

隨著公司業(yè)務量的飛速發(fā)展，平臺面臨的挑戰(zhàn)已經(jīng)遠遠大于業(yè)務，需求量不斷增加，技術人員數(shù)量增加，面臨的復雜度也大大增加。在這個背景下，平臺的技術架構也完成了從傳統(tǒng)的單體應用到微服務化的演進。

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系統(tǒng)架構的演進過程

單一應用架構（第一代架構）

這是平臺最開始的情況，當時流量小，為了節(jié)約成本,并將所有應用都打包放到一個應用里面，采用的架構為.net+sqlserver:

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表示層
位于最外層（最上層），最接近用戶。用于顯示數(shù)據(jù)和接收用戶輸入的數(shù) 據(jù)，為用戶提供一種交互式操作的界面，平臺所使用的是基于.net的web形式。

業(yè)務邏輯層
業(yè)務邏輯層（Business Logic Layer）無疑是系統(tǒng)架構中體現(xiàn)核心價值的部分。它的關注點主要集中在業(yè)務規(guī)則的制定、業(yè)務流程的實現(xiàn)等與業(yè)務需求有關的系統(tǒng)設計，也即是說它是與系統(tǒng)所應對的領域（Domain）邏輯有關，很多時候，也將業(yè)務邏輯層稱為領域層。
業(yè)務邏輯層在體系架構中的位置很關鍵，它處于數(shù)據(jù)訪問層與表示層中間，起到了數(shù)據(jù)交換中承上啟下的作用。由于層是一種弱耦合結構，層與層之間的依賴是向下的，底層對于上層而言是“無知”的，改變上層的設計對于其調(diào)用的底層而言沒有任何影響。如果在分層設計時，遵循了面向接口設計的思想，那么這種向下的依賴也應該是一種弱依賴關系。對于數(shù)據(jù)訪問層而言，它是調(diào)用者；對于表示層而言，它卻是被調(diào)用者。

數(shù)據(jù)層
數(shù)據(jù)訪問層：有時候也稱為是持久層，其功能主要是負責數(shù)據(jù)庫的訪問，可以訪問數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、二進制文件、文本文檔或是XML文檔，平臺在這個階段使用的是hibernate.net+sqlserver。

第一代架構看似很簡單，卻支撐了平臺的早期業(yè)務發(fā)展，滿足了網(wǎng)站用戶訪問量在幾萬規(guī)模的處理需求。但是當用戶訪問量呈現(xiàn)大規(guī)模增長，問題就暴露出來了：

• 維護成本不斷增高：當出現(xiàn)故障時，有可能引起故障的原因組合就會比較多，這也會導致分析故障、定位故障、修復故障的成本相應增高，故障的平均修復周期會花費很多時間，并且任何一個模塊出現(xiàn)故障將會影響其它應用模塊；在開發(fā)人員對全局功能缺乏深度理解的情況下，修復一個故障，經(jīng)常引入其他的故障，導致該過程陷入“修復越多，故障越多”的惡性循環(huán)。

• 可伸縮性差：應用程序的所有功能代碼都運行在同一個服務器上，將會導致應用程序的水平擴展非常困難，只能使用垂直擴展。

• 交付周期變長：應用程序做任何細微的修改以及代碼提交，都會觸發(fā)對整個應用程序進行代碼編譯、運行單元測試、代碼檢查、構建并生成部署包、驗證功能等，這也就版本的反饋周期變長，單位時間內(nèi)構建的效率變得很低。

• 新人培養(yǎng)周期變長：隨著應用程序的功能越來越多，代碼變得越來越復雜的同時，對于新加入團隊的成員而言，了解業(yè)務背景、熟悉應用程序、配置本地開發(fā)環(huán)境，這些看似簡單的任務，卻會花費了更長的時間。

垂直應用架構（第二代架構）

為了解決第一代架構面臨的問題，團隊制定了如下的策略，并形成了第二代應用架構(垂直應用架構)

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• 應用拆成獨立的應用模塊。

• 各個應用模塊獨立部署，并在負載均衡通過session保持解決應用模塊的水平擴展問題。

Sticky就是基于cookie的一種負載均衡解決方案，通過cookie實現(xiàn)客戶端與后端服務器的會話保持, 在一定條件下可以保證同一個客戶端訪問的都是同一個后端服務器。請求來了，服務器發(fā)個cookie，并說：下次來帶上，直接來找我!。在項目中，我們使用了taobao開源的tengine中的session_sticky模塊。

• 數(shù)據(jù)庫拆分成不同數(shù)據(jù)庫，由對應應用訪問。

• 域名拆分。

• 動靜分離。

可以看到第二代架構解決應用級別的水平擴展擴展，經(jīng)過優(yōu)化后，該架構支撐了幾十萬用戶的訪問需求，在這一階段有部分應用已經(jīng)使用java 完成了mvc架構的重寫。當然也存在一些問題。

• 應用之間耦合度高，相互依賴嚴重。

• 應用模塊之間交互復雜，有時直接訪問對方模塊數(shù)據(jù)庫。

• 數(shù)據(jù)庫涉及過多的關聯(lián)查詢與慢查詢，數(shù)據(jù)庫優(yōu)化困難。

• 數(shù)據(jù)庫單點訪問嚴重，出現(xiàn)故障無法恢復。

• 數(shù)據(jù)復制問題嚴重，造成大量數(shù)據(jù)不一致。

我們曾經(jīng)嘗試使用sql server AlwaysOn 解決擴展問題，但是實驗發(fā)現(xiàn)在復制過程中出現(xiàn)至少10s的延遲，因此放棄了這個方案。

• 系統(tǒng)擴展困難。

• 各個開發(fā)團隊各自為戰(zhàn)，開發(fā)效率低下。

• 測試工作量巨大，發(fā)布困難。

微服務化架構（平臺現(xiàn)狀：第三代架構）

為了解決第一代與第二代架構存在的問題，我們對平臺進行了梳理優(yōu)化。根據(jù)平臺業(yè)務需要以及對第一二代架構的總結，我們確定了第三代架構的核心需求：

• 核心業(yè)務抽取出來，作為獨立的服務對外服務。

• 服務模塊持續(xù)獨立部署，減少版本交付周期。

• 數(shù)據(jù)庫按服務分庫分表。

• 大量使用緩存，提高訪問。

• 系統(tǒng)間交互使用輕量級的rest協(xié)議，摒棄rpc協(xié)議。

• 去.net化，開發(fā)語言使用java來實現(xiàn)。

并以此為基礎進行了平臺的第三代架構的重構工作。

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看第三代架構里面的組成，主要分為八個部分：

• CDN：CDN系統(tǒng)負責實時地根據(jù)網(wǎng)絡流量和各節(jié)點的連接、負載狀況以及到用戶的距離和響應時間等綜合信息將用戶的請求重新導向離用戶最近的服務節(jié)點上。其目的是使用戶可就近取得所需內(nèi)容，解決 Internet網(wǎng)絡擁擠的狀況，提高用戶訪問網(wǎng)站的響應速度。

平臺在選擇CDN廠商時，需要考慮經(jīng)營時間長短，是否有可擴充的帶寬資源、靈活的流量和帶寬選擇、穩(wěn)定的節(jié)點、性價比；綜合前面幾個因素平臺采用了七牛的CDN服務。

• LB層：平臺包括很多個業(yè)務域，不同的業(yè)務域有不同的集群，LB層（Load Balancer）是對多臺業(yè)務服務器進行流量分發(fā)的負載均衡服務，通過流量分發(fā)擴展應用系統(tǒng)對外的服務能力，并消除單點故障提升了應用系統(tǒng)的可用性。

選擇哪種負載，需要綜合考慮各種因素（是否滿足高并發(fā)高性能，Session保持如何解決，負載均衡的算法如何，支持壓縮，緩存的內(nèi)存消耗），主要分為以下兩種：

LVS：工作在4層，Linux實現(xiàn)的高性能高并發(fā)、可伸縮性、可靠的的負載均衡器，支持多種轉發(fā)方式(NAT、DR、IP Tunneling)，其中DR模式支持通過廣域網(wǎng)進行負載均衡。支持雙機熱備(Keepalived或者Heartbeat)。對網(wǎng)絡環(huán)境的依賴性比較高。

Nginx：工作在7層，事件驅動的、異步非阻塞的架構、支持多進程的高并發(fā)的負載均衡器/反向代理軟件。可以針對域名、目錄結構、正則規(guī)則針對http做一些分流。通過端口檢測到服務器內(nèi)部的故障，比如根據(jù)服務器處理網(wǎng)頁返回的狀態(tài)碼、超時等等，并且會把返回錯誤的請求重新提交到另一個節(jié)點，不過其中缺點就是不支持url來檢測。對于session sticky，我們通過基于cookie的擴展nginx-sticky-module來實現(xiàn)。這種也是平臺目前所采用的方案。

• 業(yè)務層：代表平臺某一領域的業(yè)務提供的服務，對于平臺而言，有商品、會員、直播、訂單、財務、論壇等系統(tǒng)，不同的系統(tǒng)提供不同的領域服務。

• 網(wǎng)關與注冊中心：提供了統(tǒng)一的底層微服務api 入口與注冊管理。封裝了內(nèi)部的系統(tǒng)架構并向每個客戶端提供Rest API，同時實現(xiàn)了監(jiān)控、負載均衡、緩存、服務降級、限流等職責。目前平臺采用nginx+consul來實現(xiàn)。

• 服務層：該層為一些協(xié)同工作的小而自治的服務，平臺根據(jù)業(yè)務的邊界來確定了服務的邊界，每個服務只專注自己邊界之內(nèi)。該層基于spring cloud來構建。

• 基礎設施層：該層為上層服務提供基礎設施服務，主要為以下幾類：

  redis 集群：以高響應速度、內(nèi)存操作為上層提供緩存服務。

  mongodb集群：由于mongodb具有靈活文檔模型 、高可用復制集 、可擴展分片集群等特性，平臺基于此為上層提供如文章、帖子、鏈路日志等存儲服務。mongodb集群采用了復制+分片的架構解決可用性與擴展性問題。

  MySQL集群：存儲會員、商品、訂單等具有事務性要求的數(shù)據(jù)。

  Kafka:支撐了平臺的所有的消息服務。

  ES（elasticsearch）：提供了平臺的商品、會員、訂單、日志等搜索服務。

• 集成層：這個特點是整個平臺中的最大亮點，包括實踐持續(xù)集成CI、持續(xù)交付CD、DevOps文化，讓每個人都參與交付，在規(guī)范的流程和標準的交付下，完成一個服務的自動部署發(fā)布，進而提高了版本交付鏈路的整體效率。

• 監(jiān)控層：將系統(tǒng)拆分為更小的、細粒度的微服務給平臺帶來了很多好處，但是，它也增加了平臺系統(tǒng)的運維復雜性。給最終用戶提供的任務服務都是有大量的微服務配合完成，一個初始調(diào)用最終會觸發(fā)多個下游的服務調(diào)用，如何才能重建請求流，以重現(xiàn)與解決這個問題？為此部署開源的open-falcon平臺提供應用級以上監(jiān)控、使用ELK提供應用日志的分析、使用自建服務提供鏈路日志跟蹤以及基于spring config server實踐統(tǒng)一配置服務。

微服務團隊的工作方式

康威定律：任何組織在設計一套系統(tǒng)時，所交付的設計方案在結構上都與該組織的溝通結構保持一致。

工作方式

在實踐第三代架構時，我們對團隊組織做了幾個調(diào)整：

• 按照業(yè)務邊界進行了劃分，在一個團隊內(nèi)全棧，讓團隊自治，按照這樣的方式組建，將溝通的成本維持在系統(tǒng)內(nèi)部，每個子系統(tǒng)就會更加內(nèi)聚，彼此的依賴耦合能變?nèi)酰缦到y(tǒng)的溝通成本也就能降低

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• 專門建立了一個架構師部門來負責第三代架構的推行工作。通常對于一個的架構師團隊有系統(tǒng)架構、應用架構、運維、DBA、敏捷專家五個角色組成是一個比較合理的結構。那么又如何控制好架構組的產(chǎn)出，保證架構工作的順利推行呢？

• 首先：打造持續(xù)改進的自組織文化是實施微服務的關鍵基石。只有持續(xù)改進，持續(xù)學習和反饋，持續(xù)打造這樣一個文化氛圍和團隊，微服務架構才能持續(xù)發(fā)展下去，保持新鮮的生命力，從而實現(xiàn)我們的初衷。

• 其次：架構組的產(chǎn)品要經(jīng)過嚴格的流程，因為架構組推行的是通用的解決方案，為了保證方案的質量，我們從方案調(diào)研到評審再到實施都有一個嚴格的閉環(huán)。

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再談談整個團隊的交付流程與開發(fā)模式，如果沒有預先定義好，則很難讓微服務架構發(fā)揮出真正的價值，下面我們先來看看微服務架構的交付流程。

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使用微服務架構開發(fā)應用程序，我們實際上是針對一個個微服務進行設計、開發(fā)、測試、部署，因為每個服務之間是沒有彼此依賴的，大概的交付流程就像上圖這樣。

設計階段：

架構組將產(chǎn)品功能拆分為若干微服務，為每個微服務設計 API 接口（例如 REST API），需要給出 API 文檔，包括 API 的名稱、版本、請求參數(shù)、響應結果、錯誤代碼等信息。

在開發(fā)階段，開發(fā)工程師去實現(xiàn) API 接口，也包括完成 API 的單元測試工作，在此期間，前端工程師會并行開發(fā) Web UI 部分，可根據(jù) API 文檔造出一些假數(shù)據(jù)（我們稱為“mock 數(shù)據(jù)”），這樣一來，前端工程師就不必等待后端 API 全部開發(fā)完畢，才能開始自己的工作了，實現(xiàn)了前后端并行開發(fā)。

測試階段：

這一階段過程全自動化過程，開發(fā)人員提交代碼到代碼服務器，代碼服務器觸發(fā)持續(xù)集成構建、測試，如果測試通過則會自動通過Ansible腳本推送到模擬環(huán)境；在實踐中對于線上環(huán)境則是先要走審核流程，通過之后才能推送到生產(chǎn)環(huán)境。提高工作效率，并且控制了部分可能因為測試不充分而導致的線上不穩(wěn)定。

開發(fā)模式

在以上交付流程中，開發(fā)、測試、部署這三個階段可能都會涉及到對代碼行為的控制，我們還需要制定相關開發(fā)模式，以確保多人能夠良好地協(xié)作。

• 實踐"絞殺者模式"：

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由于第三代架構跨度較大，并且面臨了無法修改的.net遺留系統(tǒng)，我們采用絞殺者模式，在遺留系統(tǒng)外面增加新的Proxy代理微服務，并且在LB控制upstream的方式，而不是直接修改原有系統(tǒng)，逐步的實現(xiàn)對老系統(tǒng)的替換。

• 開發(fā)規(guī)范

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經(jīng)驗表明，我們需要善用代碼版本控制系統(tǒng)，我曾經(jīng)遇到一個開發(fā)團隊，由于分支沒有規(guī)范，最后一個小版本上線合代碼居然化了幾個小時，最后開發(fā)人員自己都不知道合到哪個分支。拿 Gitlab 來說，它很好地支持了多分支代碼版本，我們需要利用這個特性來提高開發(fā)效率，上圖就是我們目前的分支管理規(guī)范。

最穩(wěn)定的代碼放在 master 分支上，我們不要直接在 master 分支上提交代碼，只能在該分支上進行代碼合并操作，例如將其它分支的代碼合并到 master 分支上。

我們?nèi)粘ｉ_發(fā)中的代碼需要從 master 分支拉一條 develop 分支出來，該分支所有人都能訪問，但一般情況下，我們也不會直接在該分支上提交代碼，代碼同樣是從其它分支合并到 develop 分支上去。

當我們需要開發(fā)某個特性時，需要從 develop 分支拉出一條 feature 分支，例如 feature-1 與 feature-2，在這些分支上并行地開發(fā)具體特性。

當特性開發(fā)完畢后，我們決定需要發(fā)布某個版本了，此時需要從 develop 分支上拉出一條 release 分支，例如 release-1.0.0，并將需要發(fā)布的特性從相關 feature 分支一同合并到 release 分支上，隨后將針對 release 分支推送到測試環(huán)境，測試工程師在該分支上做功能測試，開發(fā)工程師在該分支上修改 bug。待測試工程師無法找到任何 bug 時，我們可將該 release 分支部署到預發(fā)環(huán)境，再次驗證以后，均無任何 bug，此時可將 release 分支部署到生產(chǎn)環(huán)境。待上線完成后，將 release 分支上的代碼同時合并到 develop 分支與 master 分支，并在 master 分支上打一個 tag，例如 v1.0.0。

當生產(chǎn)環(huán)境發(fā)現(xiàn) bug 時，我們需要從對應的 tag 上（例如 v1.0.0）拉出一條 hotfix 分支（例如 hotfix-1.0.1），并在該分支上做 bug 修復。待 bug 完全修復后，需將 hotfix 分支上的代碼同時合并到 develop 分支與 master 分支。

對于版本號我們也有要求，格式為：x.y.z，其中，x 用于有重大重構時才會升級，y 用于有新的特性發(fā)布時才會升級，z 用于修改了某個 bug 后才會升級。針對每個微服務，我們都需要嚴格按照以上開發(fā)模式來執(zhí)行。

微服務開發(fā)體系

我們已經(jīng)對微服務團隊的架構、交付流程、開發(fā)模式進行了描述，下面我們聊聊歸納一下微服務開發(fā)體系。

什么是微服務架構

Martin Flower的定義：

In short, the microservice architectural style [1] 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

簡單的說，微服務是軟件系統(tǒng)架構上的一個設計風格，它倡導將一個原本獨立的系統(tǒng)分成多個小型服務，這些小型服務都在各自獨立的進程中運行，服務之間通過基于HTTP的RESTful 輕量級API進行通信協(xié)作。被拆分的每個微服務圍繞系統(tǒng)中的某項或一些耦合度較高的業(yè)務進行構建，并且每個服務都維護著自身的數(shù)據(jù)存儲、業(yè)務開發(fā)、自動化測試案例以及獨立部署機制。由于有了輕量級通信機制，這些微服務間可以使用不通的語言來編寫。

微服務的拆分粒度

微服務到底拆分到一個多大的粒度，更多時候是需要在粒度與團隊之間找到一個平衡點，微服務越小，微服務獨立性帶來的好處就越多。但是管理大量微服務也會越復雜?；旧喜鸱中枰裱韵聨讉€原則：

• 單一職責原則：即"把因相同原因而變化的東西聚合到一起，把因不同原因而變化的東西分離開來"。通過這個原則確定微服務邊界。

• 團隊自主原則：團隊越大，溝通與協(xié)助成本就會越高，我們在實踐中一個團隊不會超過8人，團隊內(nèi)全棧，是一個全功能團隊。

• 先分數(shù)據(jù)庫、后分服務：數(shù)據(jù)模型能否徹底分開，決定了微服務的邊界功能是否徹底劃清，實踐中我們先討論數(shù)據(jù)模型邊界，數(shù)據(jù)模型的邊界映射了業(yè)務的邊界，進而從底向上完成服務拆分。

如何搭建微服務架構

為了搭建好微服務架構，技術選型是一個非常重要的階段，只有選擇合適的"演員"，才能把這臺戲演好。

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我們使用 Spring Cloud 作為微服務開發(fā)框架，Spring Boot 擁有嵌入式 Tomcat，可直接運行一個 jar 包來發(fā)布微服務，此外它還提供了一系列“開箱即用”的插件,例如：配置中心，服務注冊與發(fā)現(xiàn)，熔斷器，路由，代理，控制總線，一次性令牌，全局鎖，leader選舉，分布式 會話，集群狀態(tài)等，可大量提高我們的開發(fā)效率。

工程結構規(guī)范

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上圖是我們實踐中每個服務應該具有的項目組成結構。

其中：

1. 微服務名+service：

為對內(nèi)其它微服務提供服務調(diào)用。服務名+api模塊為服務間定義的接口規(guī)范，使用swagger+rest接口定義。服務名+server模塊包含了能直接啟動該服務的應用與配置。

2. 微服務名+web：

供上層web應用請求的入口，該服務中一般會調(diào)用底層微服務完成請求。

API 網(wǎng)關實踐

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API網(wǎng)關作為后端所有微服務和API的訪問入口， 對微服務和API進行審計，流控， 監(jiān)控，計費等。常用的API網(wǎng)關解決方案有：

• 應用層方案

最有名的當然是Netflix的zuul， 但這不意味著這種方案就最適合你， 比如Netfilx是因為使用AWS，對基礎設施把控有限， 所以才不得不在應用層做了zuul這樣的方案，如果通盤考慮， 這種方案不是最合適或者說最有的方案。

但如果自己的團隊對整體技術設施把控有限，且團隊結構不完善，應用層方案也可能是最適合你的最佳方案。

• nginx + lua方案

也是我們采用并認為最合適的方案，OpenResty和Kong是比較成熟的可選方案， 不過Kong使用Postgres或者Cassandra， 國內(nèi)公司估計選擇這倆貨的不多，但Kong的HTTP API設計還是很不錯的。

• 我們的方案

使用nginx+lua+consul組合方案，雖然我們團隊大多是java，選擇zookeeper會是更加自然的選擇，但作為新銳派，對壓測結果進行了分析， 我們最終選擇使用consul。

良好的HTTP API支持， 可以動態(tài)管理upstreams， 這也意味著我們可以通過發(fā)布平臺或者膠水系統(tǒng)無縫的實現(xiàn)服務注冊和發(fā)現(xiàn)， 對服務的訪問方透明。

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在以上的方案里：

consul作為狀態(tài)存儲或者說配置中心（主要使用consul的KV存儲功能）；nginx作為API網(wǎng)關， 根據(jù)consul中upstreams的相關配置，動態(tài)分發(fā)流量到配置的upstreams結點；

nginx根據(jù)配置項， 連接到consul集群；

啟動的API或者微服務實例， 通過手工/命令行/發(fā)布部署平臺， 將實例信息注冊/寫入consul;

nginx獲取到相應的upstreams信息更新， 則動態(tài)變更nginx內(nèi)部的upstreams分發(fā)配置，從而將流量路由和分發(fā)到對應的API和微服務實例結點；

將以上注冊和發(fā)現(xiàn)邏輯通過腳本或者統(tǒng)一的發(fā)布部署平臺固化后，就可以實現(xiàn)透明的服務訪問和擴展。

鏈路監(jiān)控實踐

我們發(fā)現(xiàn)，以前在單應用下的日志監(jiān)控很簡單，在微服務架構下卻成為了一個大問題，如果無法跟蹤業(yè)務流，無法定位問題，我們將耗費大量的時間來查找和定位問題，在復雜的微服務交互關系中，我們就會非常被動，此時分布式鏈路監(jiān)控應運而生，其核心就是調(diào)用鏈。通過一個全局的ID將分布在各個服務節(jié)點上的同一次請求串聯(lián)起來，還原原有的調(diào)用關系、追蹤系統(tǒng)問題、分析調(diào)用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計系統(tǒng)指標。

分布式鏈路跟蹤最早見于2010年Google發(fā)表的一篇論文《dapper》。

那么我們先來看一下什么是調(diào)用鏈，調(diào)用鏈其實就是將一次分布式請求還原成調(diào)用鏈路。顯式的在后端查看一次分布式請求的調(diào)用情況，比如各個節(jié)點上的耗時、請求具體打到了哪臺機器上、每個服務節(jié)點的請求狀態(tài)，等等。它能反映出一次請求中經(jīng)歷了多少個服務以及服務層級等信息（比如你的系統(tǒng)A調(diào)用B，B調(diào)用C，那么這次請求的層級就是3），如果你發(fā)現(xiàn)有些請求層級大于10，那這個服務很有可能需要優(yōu)化了
常見的解決方案有：

• Pinpoint

github地址：GitHub - naver/pinpoint: Pinpoint is an open source APM (Application Performance Management) tool for large-scale distributed systems written in Java.

對APM有興趣的朋友都應該看看這個開源項目，這個是一個韓國團隊開源出來的，通過JavaAgent的機制來做字節(jié)碼代碼植入（探針），實現(xiàn)加入traceid和抓取性能數(shù)據(jù)的目的。
NewRelic、Oneapm之類的工具在java平臺上的性能分析也是類似的機制。

• Zipkin

官網(wǎng)：OpenZipkin · A distributed tracing system

github地址：GitHub - openzipkin/zipkin: Zipkin is a distributed tracing system

這個是twitter開源出來的，也是參考Dapper的體系來做的。

Zipkin的java應用端是通過一個叫Brave的組件來實現(xiàn)對應用內(nèi)部的性能分析數(shù)據(jù)采集。

Brave的github地址：https://github.com/openzipkin/brave

這個組件通過實現(xiàn)一系列的java攔截器，來做到對http/servlet請求、數(shù)據(jù)庫訪問的調(diào)用過程跟蹤。然后通過在spring之類的配置文件里加入這些攔截器，完成對java應用的性能數(shù)據(jù)采集。

• CAT

github地址：GitHub - dianping/cat: Central Application Tracking

這個是大眾點評開源出來的，實現(xiàn)的功能也還是蠻豐富的，國內(nèi)也有一些公司在用了。不過CAT實現(xiàn)跟蹤的手段，是要在代碼里硬編碼寫一些“埋點”，也就是侵入式的。

這樣做有利有弊，好處是可以在自己需要的地方加埋點，比較有針對性；壞處是必須改動現(xiàn)有系統(tǒng)，很多開發(fā)團隊不愿意。

前面三個工具里面，如果不想重復造輪子，我推薦的順序依次是Pinpoint—>Zipkin—>CAT。原因很簡單，就是這三個工具對于程序源代碼和配置文件的侵入性，是依次遞增的。

• 我們的解決方案

針對于微服務，我們在spring cloud基礎上，對微服務架構進行了擴展，基于Google Dapper的概念，設計了一套基于微服務架構的分布式跟蹤系統(tǒng)(WeAPM)。

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如上圖所示，我們可以通過服務名、時間、日志類型、方法名、異常級別、接口耗時等參數(shù)查詢響應的日志。在得到的TrackID可以查詢到該請求的整個鏈路日志，為重現(xiàn)問題、分析日志提供了極大方便。

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斷路器實踐

在微服務架構中，我們將系統(tǒng)拆分成了一個個的微服務，這樣就有可能因為網(wǎng)絡原因或是依賴服務自身問題出現(xiàn)調(diào)用故障或延遲，而這些問題會直接導致調(diào)用方的對外服務也出現(xiàn)延遲，若此時調(diào)用方的請求不斷增加，最后就會出現(xiàn)因等待出現(xiàn)故障的依賴方響應而形成任務積壓，最終導致自身服務的癱瘓。為了解決這樣的問題，因此產(chǎn)生了斷路器模式

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我們在實踐中使用了Hystrix 來實現(xiàn)斷路器的功能。Hystrix是Netflix開源的微服務框架套件之一，該框架目標在于通過控制那些訪問遠程系統(tǒng)、服務和第三方庫的節(jié)點，從而對延遲和故障提供更強大的容錯能力。Hystrix具備擁有回退機制和斷路器功能的線程和信號隔離，請求緩存和請求打包，以及監(jiān)控和配置等功能。

斷路器的使用流程如下：

啟用斷路器

    @SpringBootApplication
    @EnableCircuitBreaker
    public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DVoiceWebApplication.class, args);
        }
    }

代用使用方式

    @Component
    public class StoreIntegration {
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "defaultStores")
    public Object getStores(Map<String, Object> parameters) {
        //do stuff that might fail
    }
    public Object defaultStores(Map<String, Object> parameters) {
        return /* something useful */;
        }
    }

配置文件

enter image description here

資源控制實踐

聊到資源控制，估計很多小伙伴會聯(lián)系到docker，docker確實是一個實現(xiàn)資源控制很不錯的解決方案，我們前期做調(diào)研時也對是否使用docker進行了評審，但是最終選擇放棄，而使用linux 的libcgroup腳本控制，原因如下：

• docker 更適合大內(nèi)存做資源控制、容器化，但是我們線上服務器一般都是32G左右，使用docker會有資源浪費。

• 使用docker會使運維復雜、來自業(yè)務的壓力會很大。

為什么要有cgroup?

Linux系統(tǒng)中經(jīng)常有個需求就是希望能限制某個或者某些進程的分配資源。也就是能完成一組容器的概念，在這個容器中，有分配好的特定比例的cpu時間，IO時間，可用內(nèi)存大小等。于是就出現(xiàn)了cgroup的概念，cgroup就是controller group，最初由google的工程師提出，后來被整合進Linux內(nèi)核中，docker也是基于此來實現(xiàn)。

libcgroup使用流程：

安裝

    yum install libcgroup

啟動服務

    service cgconfig start

配置文件模板（以memory為例）：

    cat /etc/cgconfig.conf

enter image description here

看到memory子系統(tǒng)是掛載在目錄/sys/fs/cgroup/memory下，進入這個目錄創(chuàng)建一個文件夾，就創(chuàng)建了一個control group了。

    mkdir test
    echo "服務進程號">>  tasks(tasks是test目錄下的一個文件)

這樣就將當前這個終端進程加入到了內(nèi)存限制的cgroup中了。

總結

總結一下，本文從我們微服務實踐的背景聊起，介紹了微服務實踐的工作方式，技術選型，以及相關的一些微服務技術。包括：API網(wǎng)關、注冊中心、斷路器等。相信這些技術會給大家在實踐中帶來一些新的思路。當然整個微服務實踐之路內(nèi)容繁多，一篇文章不可能全部包括，大家有興趣可以提出來！