以拆分和服务化为基础,将海量用户产生的大规模的访问流量进行分解,采用分而治之的方法,达成用户需要的功能指标,并同时满足用户对高可用、高性能、可伸缩、可扩展和安全性的非功能质量的要求。
业务的功能划分:每个单一的业务功能叫做一个服务,每个服务对应一个独立的职能团队。
去中心化治理:微服务倡导去中心化的治理,不推荐每个微服务都使用相同的标准和技术来开发和使用服务。
交互模式:在微服务领域,微服务之间的交互通过定义良好的接口来实现,不允许使用共享数据来实现。通常使用RESTful样式的API或者透明的RPC调用。
组合依赖:根据业务流程处理的需要,以一定的顺序调用依赖的多个微服务,对依赖的微服务返回的数据进行组合、加工和转换,最后以一定的形式返回给使用方。
容错模式:
熔断
当服务的输入负载迅速增加时,如果没有有效的措施对负载进行熔断,则会使服务迅速被压垮,服务被压垮会导致依赖的服务都被压垮,出现雪崩效应,因此,可通过模拟家庭的电路保险开关,在微服务架构中实现熔断。
限流
针对服务突然上量,我们必须有限流机制,限流机制一般会控制访问的并发量,例如每秒允许处理的并发数及查询量、请求量等,实现方式如计数器,令牌桶等。
拆分粒度:
按照微服务的初衷,服务要按照业务的功能进行拆分,知道每个服务的功能和职责单一,甚至不可再拆分为止,以至于每个服务都能独立部署,扩容和缩荣方便,能够有效地提高利用率。拆的越细,服务的耦合度越小,内聚性越好,越适合敏捷发布和上线。
优点
缺点
下文将介绍下几种微服务架构的情况。
二、Spring Cloud
模块交互流程图
1️⃣ Spring Cloud利用SpringBoot的开发便利性巧妙的简化了分布式系统基础设施的开发,组件支持丰富,功能齐全,为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具,包括配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等。它们都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署;
2️⃣ 使用 HTTP 协议的 REST API,服务提供方和服务消费方通过 Json 数据格式交互,只需要定义好相关 Json 字段即可,消费方和提供方无接口依赖。通过注解方式来实现服务配置,对于程序有一定入侵;
3️⃣ 性能上因为是HTTP短连接,系统并发量和响应时间不及RPC长连接方式(如Dubbo,相差三倍左右),在报文比较小,响应时间要求严格的场景不太适合;
4️⃣使用spring boot admin作为服务基本情况监控,原理是Spring Boot Actuator组件;
5️⃣ 部分组件的功能及稳定性并未达到生产级别,使用者不多,需要引入其他功能相似组件。
三、Dubbo
Dubbo是一个分布式、高性能、透明化的RPC服务框架,提供服务自动注册、自动发现等高效及多样性服务治理方案,可以和Spring框架无缝集成。
Dubbo分层结构设计图
对外配置接口,以ServiceConfig, ReferenceConfig为中心,可以直接初始化配置类,也可以通过spring解析配置生成配置类;
封装了所有接口的透明化代理,而在其它层都以Invoker为中心,只有到了暴露给用户使用时,才用Proxy将Invoker转成接口,或将接口实现转成Invoker,也就是去掉Proxy层RPC是可以Run的,只是不那么透明,不那么像调本地服务一样调远程服务;
封装服务地址的注册与发现,以服务URL为中心,扩展接口为 RegistryFactory, Registry, RegistryService;
封装多个提供者的路由及负载均衡,并桥接注册中心,以Invoker为中心,扩展接口为 Cluster, Directory, Router, LoadBalance;
RPC调用次数和调用时间监控,以Statistics为中心,扩展接口为 MonitorFactory, Monitor, MonitorService;
封装RPC调用,以Invocation, Result 为中心,扩展接口为Protocol, Invoker, Exporter,Protocol是核心层,也就是只要有Protocol + Invoker + Exporter就可以完成非透明的RPC调用,然后在Invoker的流程中实现Filter拦截点;
封装请求响应模式,同步转异步,以Request, Response为中心,扩展接口为Exchanger, ExchangeChannel, ExchangeClient, ExchangeServer;
抽象mina.NETty为统一接口,以Message为中心,扩展接口为Channel, Transporter, Client, Server, Codec;
可复用的一些工具,扩展接口为Serialization, ObjectInput, ObjectOutput, ThreadPool。
Spring Cloud与Dubbo功能对比
四、Spring Cloud Alibaba
类似Spring cloud的架构,适配集成Alibaba的多种中间件,注册中心换成了Nacos,限流熔断从Hystrix换成了Sentinel,服务间调用可以使用Dubbo,使用RocketMQ作为消息总线及事件驱动组件,用Seata组件(前身是fescar)支持分布式事务功能,目前最新版本是2.1.0.RELEASE。
Nacos基本架构
Sentinel 的主要特性
Sentinel 的开源生态
与spring cloud相关组件对比
几种服务治理组件对比
使用demo:https://www.jianshu.com/p/9a8d94c0c90c。
五、Service mes
如下是简化的Service Mesh架构,服务A和服务B相互调用,不再是以前通过微服务框架直接指向的方式,而是在中间加了两个叫做Sidecar(边车)的东西,各种服务都在这里处理数据上的逻辑。Sidecar的作用是数据面的代理,贴近数据并受控于控制面。
基本架构图
实际业务中,尤其是中台架构下,企业往往需要很多的微服务,即服务A、服务B相互调用情形不断扩展,逐渐形成更多的服务加Sidecar的组合,就变成了一个真正意义的Service Mesh。
服务的网格化(mesh)
Istio架构图
主流云原生Service Mesh框架是Istio,Go语言实现,与容器编排系统Kubernetes一脉相承,下面介绍其主要组件,目前Istio版本为1.3.x release:
1、Service Mesh所带来的核心价值可以总结为:
2、数据面以Envoy Proxy作为代理组件。通过Outbound流量拦截或显示指向Envoy Proxy地址的方式代理发起请求流量,经过Envoy Proxy的服务发现、负载均衡、路由等数据面逻辑后,选择目标服务实例地址进行流量转发;在Inbound流量接收端进行流量拦截(可配置是否拦截),对Inbound流量进行处理后转发至目标服务实例。
3、控制面以Pilot为核心组件。通过建立与Envoy Proxy双向GRPC连接,实现服务注册信息、服务治理策略的实时下发与同步。其他控制面组件Mixer(策略检查、监控、日志审计等)、Citadel(认证与授权)、Galley(配置检查)可在实际场景中配置关闭。
4、平台开放与扩展主要通过Kubernetes CRD与Mesh Configuration Protocol(简称为MCP,一套标准GRPC协议)。平台默认支持Kubernetes基于ETCD的注册中心机制,可通过MCP机制对接更多诸如Consul、Eureka、ZooKeeper等多注册中心;对服务治理策略的配置可通过定义Kubernetes CRD或实现MCP GRPC服务对接实现。
5、高可用设计主要基于Kubernetes及Istio机制实现。数据面Envoy Proxy以Init-Container方式与业务Container同时启动,Istio提供了Pilot-agent组件实现对Envoy Proxy生命周期、升级的支持,保证Envoy Proxy的高可用。控制面所有Istio组件均由Kubernetes多副本探针机制保证高可用性。Istio目前支持服务部署于Kubernetes、使用Consul注册服务、服务运行于单个虚拟机上集成,自定义 Istio的策略执行组件可以扩展和定制,以及与acl、日志记录、监视、配额、审核等现有解决方案集成。
6、Alibaba的对Istio架构的改造落地实践:https://zhuanlan.zhihu.com/p/96720618。
实践方案中放弃Istio 通过 iptables 的 NAT 表去做流量透明拦截的方式(NAT 表所使用到的 nf_contrack 内核模块效率很低),自研全新的透明拦截组件mangle;也没有采用 Istio 中的 Mixer 组件,用内部广泛使用的 Sentinel 组件替代,每个请求都会经过 Sentinel Filter 做处理。限流所需的配置信息则是通过 Pilot 从 Nacos 中获取,并通过 xDS 协议下发到 Envoy 中,实践中Service Mesh 的引入对于 RT 的影响和带来的 CPU 开销是基本一样的,而内存开销则因为依赖服务和集群规模的不同而有相当大的差异,Envoy 在内存的使用上仍存在很大的优化空间。
7、Service Mesh 离普及还面临一定挑战:
(1)性能尚存问题,服务间调用因为两层Sidecar,请求链路多两跳;Istio Mixer集中式后端成为性能瓶颈;
(2)Istio架构复杂,一定的技术门槛,掌握和实施成本较高,稳定性及产品化应用有待验证;
(3)真实落地的产品和企业还是比较少,提供的经验比较欠缺。
2018年10月24日, Apache软件基金会宣布Apache ServiceComb 毕业成为Apache顶级项目。Apache ServiceComb已在数十家企业中使用,包括奇蛙智能科技、华为云、软通动力,传智播客、梅斯医学、文思海辉、中国人保和同济大学等。
1、异步内核:基于VertX的同步和异步模型编程有效确保了无论是在传统企业或电商领域,还是在新兴的互联网或物联网等新兴企业中,都能够保持高性能和低延迟,以避免在达到峰值负载时应用出现雪崩效应;
2、ServiceComb支持多种通信协议, Rest、Highway(RPC)等,相比SpringCloud的Rest协议,Highway(RPC)协议性能更高,Highway是基于二进制的序列化方式传输数据,采用二进制编码的系统的性能远高于采用文本的HTTP协议;
3、开箱即用体验,开发简单,开发人员通过脚手架网站start.servicecomb.io启动的微服务项目,可以集服务注册、发现、通信和微服务治理能力和默认的集中化配置为一体;
4、ServiceComb的商业版本CSE相比SpringCloud不仅提供了微服务开发框架,还提供了微服务云部署,管理、治理等一站式解决方案;
5、OpenAPI自动代码生成,业务逻辑代码和治理能力隔离,可以使能DevOps Pipeline, 使用契约文件和OpenAPI的双向生成能力可以使不同的团队高效且独立的开发和管理代码、测试和进行文档化工作;
6、官网上的文档资料比较简略,网上可借鉴的实现案例不多,demo:https://blog.csdn.net/zengdongwen/article/details/93486257。