第004节:微服务的概念与微服务架构实践的问题

前面几节课程我们向大家讲了从单体应用如何发展到微服务架构的项目架构的转变,以及单体应用和微服务架构各自的优缺点。本节课,我们来看一看微服务的定义和标准,以及在实践中解决的问题。

微服务的定义

结合我们之前所了解到的文章和相关知识,并结合相关资料。我们借鉴微服务之父Martin先生给微服务的定义:将一个单体应用拆分成一组微小的服务组件,每个微小的服务组件运行在自己的进程上,组件之间通过如RESTful API这样的轻量级机制进行交互,这些服务以业务能力为核心,用自动化部署机制独立部署,另外,这些服务可以用不同的语言进行研发,用不同技术来存储数据。通过以上的定义描述,我们可以基本确定给出微服务的节特征,如下所示:

  • 在分布式环境中,将单体应用拆分为一系列服务,共同组成整个系统。

  • 每个服务都轻量级,单独部署,运行在自己的进程中。

  • 每个微服务注重自己的核心能力的开发,微服务组件之间采用轻量级通信方式进行通信,包括但不限于RESTful API。

  • 按照业务边界进行划分。

  • 微服务是一种编程架构思想,有不同的语言实现。

微服务实践要解决的问题

用微服务来进行实践到生产项目中,首先要解决一些问题。比如下图的微服务业务架构:

微服务架构

在上图图表展示的架构图中,我们假设将业务商户服务A、订单服务B和产品服务C分别拆分为一个微服务应用,单独进行部署。此时,我们面临很多要可能出现的问题要解决,比如:

  • 1、客户端如何访问这些服务?

  • 2、每个服务之间如何进行通信?

  • 3、多个微服务,应如何实现?

  • 4、如果服务出现异常宕机,该如何解决?

以上这些都是问题,需要一个个解决。

1、客户端如何访问服务

在单体应用开发中,所有的服务都是本地的,前端UI界面,移动端APP程序可以直接访问后端服务器程序。

现在按功能拆分成独立的服务,跑在独立的进程中。如下图所示:

多服务部署

此时,后台有N个服务,前台就需要记住管理N个服务,一个服务下线更新升级,前台和移动端APP就要重新部署或者重新发包,这明显不服务我们拆分的理念。尤其是对当下业务需求的飞速发展,业务的变更是非常频繁的。

除了访问管理出现困难以外,N个小服务的调用也是一个不小的网络开销。另外,一般微服务在系统内部,通常是无状态的,而我们的用户在进行业务操作时,往往是跨业务模块进行操作,且需要是有状态的,在此时的这个系统架构中,也无法解决这个问题。传统的用来解决用户登录信息和权限管理通常有一个统一的地方维护管理(OAuth),我们称之为授权管理。

基于以上列出的问题,我们采用一种叫做网关(英文为API Gateway)的技术方案来解决这些问题,网关的作用主要包括:

  • 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,提升性能

  • 提供安全,过滤,流控等API管理功能

网关(API Gateway)可以有很多广义的实现办法,可以是一个软硬一体的盒子,也可以是一个简单的MVC框架,甚至是一个Node.js的服务端。他们最重要的作用是为前台(通常是移动应用)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。

最终,添加了网关(API Gateway)的业务架构图变更为如下所示:
网关

2、服务之间如何通信

所有的微服务都是独立部署,运行在自己的进程容器中,所以微服务与微服务之间的通信就是IPC(Inter Process Communication),翻译为进程间通信。进程间通信的方案已经比较成熟了,现在最常见的有两大类:同步调用、异步消息调用

同步调用

同步调用比较简单,一致性强,但是容易出调用问题,性能体验上也会差些,特别是调用层次多的时候。同步调用的有两种实现方式:分别是RESTRPC

  • REST:REST基于HTTP,实现更容易,各种语言都支持,同时能够跨客户端,对客户端没有特殊的要求,只要具备HTTP的网络请求库功能就能使用。
  • RPC:rpc的特点是传输效率高,安全性可控,在系统内部调用实现时使用的较多。

基于REST和RPC的特点,我们通常采用的原则为:向系统外部暴露采用REST,向系统内部暴露调用采用RPC方式。

异步消息调用

异步消息的方式在分布式系统中有特别广泛的应用,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,继续干自己该干的活,不至于被后台性能拖慢。需要付出的代价是一致性的减弱,需要接受数据最终一致性,所谓的最终一致性就是只可能不会立刻同步完成,会有延时,但是最终会完成数据同步;还有就是后台服务一般要实现幂等性,因为消息送出于性能的考虑一般会有重复(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,作为中间代理池。

常见的异步消息调用的框架有:Kafaka、Notify、MessageQueue。

最终,大部分的服务间的调用架构实现如下所示:
服务间通信

3、如何实现众多微服务

在微服务架构中,一般每一个服务都是有多个拷贝,来做负载均衡。一个服务随时可能下线,也可能应对临时访问压力增加新的服务节点。这就出现了新的问题:

  • 服务之间如何相互感知?例如有新的服务实例上线,已上线的实例如何知道并与之通信。

  • 服务如何管理?服务实例数量多了,也面临着如何管理的问题。

这就是服务的发现、识别与管理问题。解决多服务之间的识别,发现的问题一般是通过注册的方式来进行。

具体来说:当服务上线时,服务提供者将自己的服务注册信息注册到某个专门的框架中,并通过心跳维持长链接,实时更新链接信息。服务调用者通过服务管理框架进行寻址,根据特定的算法,找到对应的服务,或者将服务的注册信息缓存到本地,这样提高性能。当服务下线时,服务管理框架会发送服务下线的通知给其他服务。

常见的服务管理框架有:Zookeeper等框架。

如上的问题解决方案有两种具体的实现,分别是:基于客户端的服务注册与发现基于服务端的服务注册与发现

基于客户端的服务注册与发现

优点是架构简单,扩展灵活,只对服务注册器依赖。缺点是客户端要维护所有调用服务的地址,有技术难度,一般大公司都有成熟的内部框架支持。

基于客户端的服务注册与发现

基于服务端的服务注册与发现

优点是简单,所有服务对于前台调用方透明,一般在小公司在云服务上部署的应用采用的比较多。

基于服务端的服务注册与发现

4、服务宕机等异常情况的处理

前面提到,单体应用开发一个很大的风险是,把所有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。通过微服务拆分能降低这个风险,不过如果没有特别的保障,结局肯定是噩梦。

因此,当我们的系统是由一系列的服务调用链组成的时候,我们必须确保任一环节出问题都不至于影响整体链路。相应的手段有很多,比如说:

  • 重试机制

  • 限流

  • 熔断机制

  • 负载均衡

  • 降级(本地缓存)

原创文章,Golang中国出品,文章对应源码下载:https://www.qfgolang.com/?page_id=1973

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