微服务（Microservice）那点事（转）

摘要： 微服务架构被提出很短的时间内，就被愈来愈多的开发人员推崇，简单来讲其主要的目的是有效的拆分应用，实现敏捷开发和部署 。本分享即尝试介绍微服务架构的一些实施细节和要求，探询微服务架构的由来，并最终提供咱们团队内部的一些实践总结，但愿对你们有帮助。

WHAT – 什么是微服务

微服务简介

此次参加JavaOne2015最大的困难就是听Microservice相关的session，不管内容多么水，只要题目带microservice，一定报不上名，可见Microservice有多火。最喜欢其中一页。关于这个典故，能够参考this，此图适用于一切高大上的名字——技术有SOA，Agile，CLOUD，DevOps等等，古代有道，气，八卦等等。此类名词的最大特色就是 一解释就懂，一问就不知，一讨论就打架。

 

微服务的流行，Martin功不可没，这老头也是个奇人，特别擅长抽象概括和制造概念，我觉的这就是最牛逼的markting啊，感受这也是目前国人欠缺的能力。

Martin Fowler是国际著名的OO专家，敏捷开发方法的创始人之一，现为ThoughtWorks公司的首席科学家.福勒（Martin Fowler），在面向对象分析设计、UML、模式、软件开发方法学、XP、重构等方面，都是世界顶级的专家，现为Thought Works公司的首席科学家。Thought Works是一家从事企业应用开发和集成的公司。早在20世纪80年代，Fowler就是使用对象技术构建多层企业应用的倡导者，他著有几本经典书籍： 《企业应用架构模式》、《UML精粹》和《重构》等。

先来看看传统的web开发方式，经过对比比较容易理解什么是Microservice Architecture。和Microservice相对应的，这种方式通常被称为Monolithic（比较难传神的翻译）。全部的功能打包在一个 WAR包里，基本没有外部依赖（除了容器），部署在一个JEE容器（Tomcat，JBoss，WebLogic）里，包含了 DO/DAO，Service，UI等全部逻辑。

 

Monolithic比较适合小项目，优势是：

• 开发简单直接，集中式管理

• 基本不会重复开发

• 功能都在本地，没有分布式的管理开销和调用开销

它的缺点也很是明显，特别对于互联网公司来讲（不一一列举了）：

• 开发效率低：全部的开发在一个项目改代码，递交代码相互等待，代码冲突不断

• 代码维护难：代码功能耦合在一块儿，新人不知道何从下手

• 部署不灵活：构建时间长，任何小修改必须从新构建整个项目，这个过程每每很长

• 稳定性不高：一个微不足道的小问题，能够致使整个应用挂掉

• 扩展性不够：没法知足高并发状况下的业务需求

因此，如今主流的设计通常会采用Microservice Architecture，就是基于微服务的架构。简单来讲， 微服务的目的是有效的拆分应用，实现敏捷开发和部署 。

 

用《The art of scalability》一书里提到的scale cube比较容易理解如何拆分。你看，咱们叫分库分表，别人总结成了scale cube，这就是抽象的能力啊，把复杂的东西用最简单的概念解释和总结。X轴表明运行多个负载均衡器以后运行的实例，Y轴表明将应用进一步分解为微服务 （分库），数据量大时，还能够用Z轴将服务按数据分区（分表）

 

微服务的具体特征

先看看最官方的定义吧

The microservice architectural style 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.

– James Lewis and Martin Fowler

把Martin老头的定义大概的翻译一下就是下面几条，这个定义仍是太抽象是否是，那就对了，就是要务虚，都说明白了谁还找他付费咨询啊，这么贵。
1. 一些列的独立的服务共同组成系统
2. 单独部署，跑在本身的进程里
3. 每一个服务为独立的业务开发
4. 分布式的管理

Martin本身也说了，每一个人对微服务均可以有本身的理解，不过大概的标准仍是有一些的。

• 分布式服务组成的系统

• 按照业务而不是技术来划分组织

• 作有生命的产品而不是项目

• Smart endpoints and dumb pipes（个人理解是强服务个体和弱通讯）

• 自动化运维（DevOps）

• 容错

• 快速演化

SOA vs Microservice

除了Smart endpoints and dumb pipes都很容易理解对吗？相信不少人都会问一个问题，这是否是就是SOA换了个概念，挂羊头卖狗肉啊，有说法把Microservice叫成 Lightway SOA。也有不少传统砖家跳出来讲Microservice就是SOA。其实Martin也没否定SOA和Microservice的关系。

我我的理解，Microservice是SOA的传承，但一个最本质的区别就在于Smart endpoints and dumb pipes，或者说是真正的分布式的、去中心化的。Smart endpoints and dumb pipes本质就是去ESB，把全部的“思考”逻辑包括路由、消息解析等放在服务内部（Smart endpoints），去掉一个大一统的ESB，服务间轻（dumb pipes）通讯，是比SOA更完全的拆分。

HOW – 怎么具体实践微服务

听上去好像都不错，具体怎么落地啊？这须要回答下面几个问题：

• 客户端如何访问这些服务？

• 服务之间如何通讯？

• 这么多服务，怎么找?

• 服务挂了怎么办？

客户端如何访问这些服务？

原来的Monolithic方式开发，全部的服务都是本地的，UI能够直接调用，如今按功能拆分红独立的服务，跑在独立的通常都在独立的虚拟机上的 Java进程了。客户端UI如何访问他的？后台有N个服务，前台就须要记住管理N个服务，一个服务下线/更新/升级，前台就要从新部署，这明显不服务咱们 拆分的理念，特别当前台是移动应用的时候，一般业务变化的节奏更快。另外，N个小服务的调用也是一个不小的网络开销。还有通常微服务在系统内部，一般是无状态的，用户登陆信息和权限管理最好有一个统一的地方维护管理（OAuth）。

因此，通常在后台N个服务和UI之间通常会一个代理或者叫API Gateway，他的做用包括

• 提供统一服务入口，让微服务对前台透明

• 聚合后台的服务，节省流量，提高性能

• 提供安全，过滤，流控等API管理功能

个人理解其实这个API Gateway能够有不少广义的实现办法，能够是一个软硬一体的盒子，也能够是一个简单的MVC框架，甚至是一个Node.js的服务端。他们最重要的做 用是为前台（一般是移动应用）提供后台服务的聚合，提供一个统一的服务出口，解除他们之间的耦合，不过API Gateway也有可能成为单点故障点或者性能的瓶颈。

通常用过Taobao Open Platform的就能很容易的体会，TAO就是这个API Gateway。

 

服务之间如何通讯？

由于全部的微服务都是独立的Java进程跑在独立的虚拟机上，因此服务间的通行就是IPC（inter process communication），已经有不少成熟的方案。如今基本最通用的有两种方式。这几种方式，展开来说均可以写本书，并且你们通常都比较熟悉细节了， 就不展开讲了。

• 同步调用

• REST（JAX-RS，Spring Boot）

• RPC（Thrift, Dubbo）

• 异步消息调用(Kafka, Notify, MetaQ)

 

通常同步调用比较简单，一致性强，可是容易出调用问题，性能体验上也会差些，特别是调用层次多的时候。RESTful和RPC的比较也是一个颇有意 思的话题。通常REST基于HTTP，更容易实现，更容易被接受，服务端实现技术也更灵活些，各个语言都能支持，同时能跨客户端，对客户端没有特殊的要 求，只要封装了HTTP的SDK就能调用，因此相对使用的广一些。RPC也有本身的优势，传输协议更高效，安全更可控，特别在一个公司内部，若是有统一个 的开发规范和统一的服务框架时，他的开发效率优点更明显些。就看各自的技术积累实际条件，本身的选择了。

而异步消息的方式在分布式系统中有特别普遍的应用，他既能减低调用服务之间的耦合，又能成为调用之间的缓冲，确保消息积压不会冲垮被调用方，同时能 保证调用方的服务体验，继续干本身该干的活，不至于被后台性能拖慢。不过须要付出的代价是一致性的减弱，须要接受数据最终一致性；还有就是后台服务通常要 实现幂等性，由于消息发送出于性能的考虑通常会有重复（保证消息的被收到且仅收到一次对性能是很大的考验）；最后就是必须引入一个独立的broker，如 果公司内部没有技术积累，对broker分布式管理也是一个很大的挑战。

这么多服务，怎么找?

在微服务架构中，通常每个服务都是有多个拷贝，来作负载均衡。一个服务随时可能下线，也可能应对临时访问压力增长新的服务节点。服务之间如何相互 感知？服务如何管理？这就是服务发现的问题了。通常有两类作法，也各有优缺点。基本都是经过zookeeper等相似技术作服务注册信息的分布式管理。当 服务上线时，服务提供者将本身的服务信息注册到ZK（或相似框架），并经过心跳维持长连接，实时更新连接信息。服务调用者经过ZK寻址，根据可定制算法， 找到一个服务，还能够将服务信息缓存在本地以提升性能。当服务下线时，ZK会发通知给服务客户端。

• 客户端作：优势是架构简单，扩展灵活，只对服务注册器依赖。缺点是客户端要维护全部调用服务的地址，有技术难度，通常大公司都有成熟的内部框架支持，好比Dubbo。

• 服务端作：优势是简单，全部服务对于前台调用方透明，通常在小公司在云服务上部署的应用采用的比较多。

 

这么多服务，服务挂了怎么办？

前面提到，Monolithic方式开发一个很大的风险是，把全部鸡蛋放在一个篮子里，一荣俱荣，一损俱损。而分布式最大的特性就是网络是不可靠 的。经过微服务拆分能下降这个风险，不过若是没有特别的保障，结局确定是噩梦。咱们刚遇到一个线上故障就是一个很不起眼的SQL计数功能，在访问量上升 时，致使数据库load彪高，影响了所在应用的性能，从而影响全部调用这个应用服务的前台应用。因此当咱们的系统是由一系列的服务调用链组成的时候，咱们 必须确保任一环节出问题都不至于影响总体链路。相应的手段有不少：

• 重试机制

• 限流

• 熔断机制

• 负载均衡

• 降级（本地缓存）

这些方法基本上都很明确通用，就不详细说明了。好比Netflix的Hystrix：https://github.com/Netflix/Hystrix

 

WHY – 微服务的应用

这里有一个图很是好的总结微服务架构须要考虑的问题，包括

• API Gateway

• 服务间调用

• 服务发现

• 服务容错

• 服务部署

• 数据调用

   

   

 

微服务的优势和缺点（或者说挑战）同样明显。

• 优势

• 开发简单

• 技术栈灵活

• 服务独立无依赖

• 独立按需扩展

• 可用性高

• 缺点（挑战）

• 多服务运维难度

• 系统部署依赖

• 服务间通讯成本

• 数据一致性

• 系统集成测试

• 重复工做

• 性能监控

没有最好的，只有适合本身的。

 

• 对于大的互联网公司，微服务架构是血液，是习惯，每家公司都有本身的套路和架构，细节有不一样，可是核心理念是通的。

• 对于通常的公司而言，实践微服务有很是大的技术挑战，因而乎才有了这么多IT供应商考虑这里的商机。微服务比较适合将来有必定的扩展复杂度，且有 很大用户增量预期的应用，说人话就是新兴的互联网公司。创业初期，不可能买大量的机器或者很贵的机器，可是又必须考虑应对成功后的巨量的用户，微服务架构 成了最好的选择。 

   

So What – 思考

看到上面的图，不是不以为特别的熟悉？其实咱们N年前就用的倒背如流了好很差？裤子都拖了，你就给我看这个？

对对对
from: https://github.com/Netflix/recipes-rss/wiki/Architecture

其实原本所谓的微服务就是对互联网在应用技术的一个总结概括，IT厂商鼓吹全部概念无非是为了生意（business），SOA是，Cloud是，Microservice也是。下面玩笑颇有意思的归纳了这个状况（我加了第一条线，原图见这里）

 

 

因此微服对咱们的思考我以为更多的是思惟上的，对已微服务架构， 技术上不是问题，意识比工具重要。

• 按照业务 或者客户需求组织资源（这是最难的）

• 作有生命的产品，而不是项目

• 头狼战队，全栈化

• 后台服务贯彻Single Responsibility Principle

• VM->Docker （to PE）

• DevOps (to PE)

同时，对于开发同窗，有这么多的中间件和强大的PE支持当然是好事，咱们也须要深刻去了解这些中间件背后的原理，知其然知其因此然，设想下，若是咱们是一个小公司的CTO，离开的阿里的大环境，在有限的技术资源如何经过开源技术实施微服务？

最后，通常提到微服务都离不开DevOps和Docker，理解微服务架构是核心，devops和docker是工具，是手段。下次在抽时间再学习整理下。

 

原文出处：https://yq.aliyun.com/articles/2764