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  • 微服务架构:微服务化后系统架构如何改造? 随着业务功能的增加,当前系统依赖资源的扩展出现问题,一体架构在研发正本,部署成本上带来问题时,考虑将一体架构做微服务化拆分。 在对服务进行拆分的过程中,需要...

    微服务架构:微服务化后系统架构要如何改造?

    随着业务功能的增加,当前系统依赖资源的扩展出现问题,一体架构在研发正本,部署成本上带来问题时,考虑将一体架构做微服务化拆分。

    在对服务进行拆分的过程中,需要考虑的问题:

    • 服务拆分要遵循哪些原则
    • 服务的边界如何确定
    • 微服务化后会带来哪些问题,如何解决这些问题。

    1 微服务拆分的原则

    1.1 单一服务内部功能的高内聚和低耦合

    每个服务只完成自己职责之内的任务,对于不是自己职责的功能交个其他服务来完成

    1.2 需要关注服务拆分的粒度,先粗略拆分再逐渐细化。

    拆分初期可以把服务粒度拆得粗一些,后面随着团队对于业务和微服务理解的加深,再考虑把服务粒度细化

    1.3 拆分的过程,尽量避免影响产品的日常功能迭代

    一边做产品功能迭代,一边完成服务化拆分

    1.4 服务接口的定义要具备可扩展性

    服务拆分之后,各个服务的通信变为了网络请求,在定义接口的参数时,参数类型最好是封装类,这样添加参数就不必变更接口了,只需要在封装类中添加字段就好了。

    2 微服务带来的问题和解决思路

    微服务是一种架构手段,有效拆分可以帮助实现服务的敏捷开发和部署,但微服务是通过网络通信的分布式服务,如何在分布式环境下协调多个服务正常运行,引入了一定的复杂度。

    • 服务接口间调用变为了跨进程的网络调用
    • 多个服务之间有着比较复杂的依赖关系
      • 一个服务依赖多个其他服务同时也会被其他服务所依赖,一旦一个服务性能出现问题,可能会影响其他服务。需要引入服务治理体系和对出现问题的服务进行熔断、降级、限流、超时控制等方法
    • 服务拆分后,一条请求的调用链路上涉及多个服务,一旦这个请求的响应长或者出错,很难快速定位问题,需要引入分布式追踪工具,服务端监控来解决。
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  • 微服务之服务监控

    2020-12-07 11:33:17
    服务监控在微服务改造过程中的重要性不言而喻,没有强大的监控能力,改造成微服务架构后,就无法掌控各个不同服务的情况,在遇到调用失败时,如果不能快速发现系统的问题,对于业务来说就是一场灾难。 监控微服务...

     

    监控微服务

     

    服务监控在微服务改造过程中的重要性不言而喻,没有强大的监控能力,改造成微服务架构后,就无法掌控各个不同服务的情况,在遇到调用失败时,如果不能快速发现系统的问题,对于业务来说就是一场灾难。

    监控微服务调用前,首先你要搞清楚三个问题:监控的对象是什么?具体监控哪些指标?从哪些维度进行监控?下面就从这三个问题开始,一起来看看如何监控微服务调用。

     

    监控对象

    既然要监控,那么要监控哪些对象呢?根据我的实践经验,对于微服务系统来说,监控对象可以分为四个层次,由上到下可归纳为:

     

    用户端监控

    通常是指业务直接对用户提供的功能的监控。以微博首页 Feed 为例,它向用户提供了聚合关注的所有人的微博并按照时间顺序浏览的功能,对首页 Feed 功能的监控就属于用户端的监控。

     

    接口监控。

    通常是指业务提供的功能所依赖的具体 RPC 接口的监控。继续以微博首页 Feed 为例,这个功能依赖于用户关注了哪些人的关系服务,每个人发过哪些微博的微博列表服务,以及每条微博具体内容是什么的内容服务,对这几个服务的调用情况的监控就属于接口监控。

     

    资源监控。

    通常是指某个接口依赖的资源的监控。比如用户关注了哪些人的关系服务使用的是 Redis 来存储关注列表,对 Redis 的监控就属于资源监控。

     

    基础监控。

    通常是指对服务器本身的健康状况的监控。主要包括 CPU 利用率、内存使用量、I/O 读写量、网卡带宽等。对服务器的基本监控也是必不可少的,因为服务器本身的健康状况也是影响服务本身的一个重要因素,比如服务器本身连接的网络交换机上联带宽被打满,会影响所有部署在这台服务器上的业务。

     

     

    监控指标

    搞清楚要监控的对象之后,需要监控具体哪些指标呢?通常有以下几个业务指标需要重点监控:

     

    请求量。

    请求量监控分为两个维度,一个是实时请求量,一个是统计请求量。实时请求量用 QPS(Queries Per Second)即每秒查询次数来衡量,它反映了服务调用的实时变化情况。统计请求量一般用 PV(Page View)即一段时间内用户的访问量来衡量,比如一天的 PV 代表了服务一天的请求量,通常用来统计报表。

     

    响应时间。

    大多数情况下,可以用一段时间内所有调用的平均耗时来反映请求的响应时间。但它只代表了请求的平均快慢情况,有时候我们更关心慢请求的数量。为此需要把响应时间划分为多个区间,比如 0~10ms、10ms~50ms、50ms~100ms、100ms~500ms、500ms 以上这五个区间,其中 500ms 以上这个区间内的请求数就代表了慢请求量,正常情况下,这个区间内的请求数应该接近于 0;在出现问题时,这个区间内的请求数会大幅增加,可能平均耗时并不能反映出这一变化。除此之外,还可以从 P90、P95、P99、P999 角度来监控请求的响应时间,比如 P99 = 500ms,意思是 99% 的请求响应时间在 500ms 以内,它代表了请求的服务质量,即 SLA。

     

    错误率。

    错误率的监控通常用一段时间内调用失败的次数占调用总次数的比率来衡量,比如对于接口的错误率一般用接口返回错误码为 503 的比率来表示。

     

     

    监控维度

    一般来说,要从多个维度来对业务进行监控,具体来讲可以包括下面几个维度:

     

    全局维度。

    从整体角度监控对象的的请求量、平均耗时以及错误率,全局维度的监控一般是为了让你对监控对象的调用情况有个整体了解。

     

    分机房维度。

    一般为了业务的高可用性,服务通常部署在不止一个机房,因为不同机房地域的不同,同一个监控对象的各种指标可能会相差很大,所以需要深入到机房内部去了解。

     

    单机维度。

    即便是在同一个机房内部,可能由于采购年份和批次的不同,位于不同机器上的同一个监控对象的各种指标也会有很大差异。一般来说,新采购的机器通常由于成本更低,配置也更高,在同等请求量的情况下,可能表现出较大的性能差异,因此也需要从单机维度去监控同一个对象。

     

    时间维度。

    同一个监控对象,在每天的同一时刻各种指标通常也不会一样,这种差异要么是由业务变更导致,要么是运营活动导致。为了了解监控对象各种指标的变化,通常需要与一天前、一周前、一个月前,甚至三个月前做比较。

     

    核心维度。

    根据我的经验,业务上一般会依据重要性程度对监控对象进行分级,最简单的是分成核心业务和非核心业务。核心业务和非核心业务在部署上必须隔离,分开监控,这样才能对核心业务做重点保障。

     

     

    搭建监控系统

    监控系统原理

    显然,我们要对服务调用进行监控,首先要能收集到每一次调用的详细信息,包括调用的响应时间、调用是否成功、调用的发起者和接收者分别是谁,这个过程叫作数据采集。采集到数据之后,要把数据通过一定的方式传输给数据处理中心进行处理,这个过程叫作数据传输。数据传输过来后,数据处理中心再按照服务的维度进行聚合,计算出不同服务的请求量、响应时间以及错误率等信息并存储起来,这个过程叫作数据处理。最后再通过接口或者 Dashboard 的形式对外展示服务的调用情况,这个过程叫作数据展示。

     

     

    监控系统四个环节

    1. 数据采集

     

    通常有两种数据收集方式:

     

    服务主动上报,这种处理方式通过在业务代码或者服务框架里加入数据收集代码逻辑,在每一次服务调用完成后,主动上报服务的调用信息。

     

    代理收集,这种处理方式通过服务调用后把调用的详细信息记录到本地日志文件中,然后再通过代理去解析本地日志文件,然后再上报服务的调用信息。

     

    无论哪种数据采集方式,首先要考虑的问题就是采样率,也就是采集数据的频率。采样率决定了监控的实时性与精确度,一般来说,采样率越高,监控的实时性就越高,精确度也越高。但采样对系统本身的性能也会有一定的影响,尤其是采集后的数据需要写到本地磁盘的时候,过高的采样率会导致系统写入磁盘的 I/O 过高,进而会影响到正常的服务调用。所以设置合理的采用率是数据采集的关键,最好是可以动态控制采样率,在系统比较空闲的时候加大采样率,追求监控的实时性与精确度;在系统负载比较高的时候减小采样率,追求监控的可用性与系统的稳定性。

     

    2. 数据传输

    数据传输最常用的方式有两种:

     

    UDP 传输,这种处理方式是数据处理单元提供服务器的请求地址,数据采集后通过 UDP 协议与服务器建立连接,然后把数据发送过去。

     

    Kafka 传输,这种处理方式是数据采集后发送到指定的 Topic,然后数据处理单元再订阅对应的 Topic,就可以从 Kafka 消息队列中读取到对应的数据。

     

    无论采用哪种传输方式,数据格式都十分重要,尤其是对带宽敏感以及解析性能要求比较高的场景,一般数据传输时采用的数据格式有两种:

     

    二进制协议,最常用的就是 PB 对象,它的优点是高压缩比和高性能,可以减少传输带宽并且序列化和反序列化效率特别高。

     

    文本协议,最常用的就是 JSON 字符串,它的优点是可读性好,但相比于 PB 对象,传输占用带宽高,并且解析性能也要差一些。

     

    3. 数据处理

    数据处理是对收集来的原始数据进行聚合并存储。数据聚合通常有两个维度

     

    接口维度聚合,这个维度是把实时收到的数据按照接口名维度实时聚合在一起,这样就可以得到每个接口的实时请求量、平均耗时等信息。

     

    机器维度聚合,这个维度是把实时收到的数据按照调用的节点维度聚合在一起,这样就可以从单机维度去查看每个接口的实时请求量、平均耗时等信息。

     

    聚合后的数据需要持久化到数据库中存储,所选用的数据库一般分为两种:

     

    索引数据库,比如 Elasticsearch,以倒排索引的数据结构存储,需要查询的时候,根据索引来查询。

     

    时序数据库,比如 OpenTSDB,以时序序列数据的方式存储,查询的时候按照时序如 1min、5min 等维度来查询。

     

    4. 数据展示

    数据展示是把处理后的数据以 Dashboard 的方式展示给用户。数据展示有多种方式,比如曲线图、饼状图、格子图展示等。

     

    曲线图。一般是用来监控变化趋势的,比如展示了监控对象随着时间推移的变化趋势,分析某段时间内变化大小,曲线是否平稳。

     

    饼状图。一般是用来监控占比分布的,比如展示了使用不同的手机网络占比情况,即 Wi-Fi 、 4G 的、3G 和 2G 的占比。

     

    格子图。主要做一些细粒度的监控,比如不同的机器的接口调用请求量和耗时情况。

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  • 微服务架构的概念,现在对于...现有的条件下到底不要做微服务?服务拆分成什么粒度才是合适的?遗留的老系统需要如何考虑重构改造?有哪些坑需要我们注意?系统怎么在分布式服务下实现数据的一致性和服务的高可...

    微服务架构深度解析与最佳实践-第一部分

    微服务架构的概念,现在对于大家应该都不陌生,无论使用 Apache Dubbo、还是 Spring Cloud,都可以去尝试微服务,把复杂而庞大的业务系统拆分成一些更小粒度且独立部署的 Rest 服务。但是这个过程,具体应该怎么做?现有的条件下到底要不要做微服务?服务拆分成什么粒度才是合适的?遗留的老系统需要如何考虑重构改造?有哪些坑需要我们注意?系统怎么在分布式服务下实现数据的一致性和服务的高可用可伸缩?拆分的过程中系统数量增多,测试、部署、运维、监控,又应该如何处理?

     

    本文将从这些问题的深度分析出发,阐述微服务架构落地的一些设计原则和利弊取舍,结合微服务架构过程的很多最佳实践经验,希望给读者带来一定的启发和思考,避免在实际应用过程中走弯路,能够多快好省的落地实现微服务架构。内容涉及:

     

    1. 微服务架构的发展过程简介

    2. 微服务架构的特点与常见特性

    3. 微服务架构的常见技术与简单示例

    4. 微服务架构存在的一些问题

    5. 如何合理拆分微服务

    6. 遗留系统应该如何改造

    7. 怎么考虑拆分后的数据一致性

    8. 系统和服务的高可用可伸缩如何实现

    9. 拆分过程的测试和部署如何处理

    10. 拆分后的运维和监控如何处理

    微服务架构的发展过程

     

    微服务发展的五个关键时间节点

    • “微服务”这个概念最早是在 2011 年 5 月威尼斯的一个软件架构会议上讨论并提出的,用于描述一些作为通用架构风格的设计原则。

    • 2012 年 3 月在波兰克拉科夫举行的 33rd Degree Conference 大会上,Thoughtworks 首席咨询师 James Lewis 做了题为《Microservices - Java, the Unix Way》的演讲(http://2012.33degree.org/talk/show/67),这次演讲里 James 讨论了微服务的一些原则和特征,例如单一服务职责、康威定律、自动扩展、DDD 等等。

    • “微服务架构”则是由 Fred George 在 2012 年的一次技术大会上所提出(http://oredev.org/oredev2012/2012/sessions/micro-service-architecture.html),在大会的演讲中他讲解了如何分拆服务以及如何利用 MQ 来进行服务间的解耦,这就是最早的微服务架构雏形。

    • 而后由 Martin Fowler 发扬光大并且在 2014 年发表了一篇著名的微服务文章(https://martinfowler.com/articles/microservices.html),这篇文章深入全面的讲解了什么是微服务架构。随后,微服务架构逐渐成为一种非常流行的架构模式,一大批的技术框架和文章涌现出来,越来越多的公司借鉴和使用微服务架构相关的技术。

    • 2016 年 4 月,Lightbend 公司的创始人兼 CTO、Akka 的作者 Jonas Bonér,发布了一本小册子《响应式微服务架构》,讨论了基于响应式原理的微服务架构,以及如何将其用于构建可扩展,可应对故障的隔离服务,并与其他服务结合以形成一个紧密的整体。

     

    特别值得一提的是,在微服务架构发展的过程中,还有两位技术大牛的影响不可忽视:

    • Chris Richardson:《POJOS IN ACTION》与《微服务架构的设计模式》的作者,也是著名开源项目 cloudfoundry 和 eventuate 的创始人,他做了大量的微服务架构相关的方法和实践的探索,这里有其大量的演讲材料和视频:https://chrisrichardson.cn/resource/。

    • Sam Newman,Martin Fowler 和 James Lewis 的 Thoughtworks 前同事,《Building Microservices》和《Monolith To Microservices》这两本的作者,前一本中文版叫《微服务设计》,同时也是 2014 年著名的推特论战《单体应用 vs 微服务应用》的主角之一(另外两人分别是 Netflix 的 Adrian Cockcroft 和 Etsy 的 John Allspaw ,具体参见 https://www.csdn.net/article/2014-08-06/2821078)。

    微服务架构的发展趋势

     

    软件架构的发展趋势,简单的说可以分为这几个阶段(详细介绍可以参见我的上一个文章《软件架构发展历程分享》或者《高可用可伸缩微服务架构:基于 Dubbo、Spring Cloud 和 ServiceMesh》一书):

    • 单体架构:最简单的架构风格,所有的代码在一起,部署到单个进程,例如打包成一个 war 或者 jar,就是通常说的“大泥球”。

    • 垂直架构:随着业务的发展,系统变得复杂,通过结构化思考,大家发现对于大规模协同开发,有效的控制手段就是对系统进行抽象和分层,例如场景的 MVC 方式。

    • 面向服务架构(SOA):面向服务架构从建设企业 IT 生态系统的角度思考架构问题,关注点是各个系统提供可以集成的业务服务能力,而且通常由 ESB 之类的集中化技术实现。

    • 微服务架构(MSA):微服务架构风格,将系统设计为一组低耦合的微服务,每个服务独立的部署运行,服务间一般采用 REST 等方式通信,同时采用自动化的测试运维等技术降低服务拆分后的复杂度。

     

     

    我们可以从 Google 的趋势图看到,从 2014 年起,微服务架构架构的热度就直线上升,成为最热门的技术之一。从国内的情况来看,一方面;另一方面,一直到现在,每年的 QCon 大会都会有微服务架构版本,跟大家分享最新的微服务架构知识和实践经验。

    什么是微服务架构

    说了这么多,那么到底什么是微服务和微服务架构呢?  

     

    按 Martin Fowler 和 James Lewis 的定义,微服务架构风格是通过实现一系列微小的服务的方式,开发一个独立应用系统的方法,每个服务运行在自己的进程内,通过轻量级的机制与其他服务通信,通常是 HTTP 资源 API 的方式。这些服务都是围绕业务能力来构建,通过全自动部署工具来实现独立部署。这些服务,其可以使用不同的编程语言和不同的数据存储技术,并保持最小化集中管理。

     

    具体包含如下特征:

    • 组件以服务形式来提供:微服务也是面向服务的,提倡用可以独立部署的服务来作为组装业务能力的组件,而不是类库的形式。这样需要明确定义组件间的接口和通信协议。微服务架构的一个目的是通过合理的边界划分和演化机制来减少变更带来的影响。

    • 围绕业务功能进行组织:根据康威定律,“设计系统的组织,其产生的设计等同于组织之内、组织之间的沟通结构”。微服务更倾向于围绕业务功能对服务结构进行划分、拆解。这样的服务,是针对业务领域有着关完整实现的软件,它包含使用接口、持久存储、以及对象的交互。因此团队应该是跨职能的,包含完整的开发技术:用户体验、数据库、以及项目管理。

    • 产品不是项目:传统的开发模式,我们一般称为项目心态,就是以乙方心态给甲方做项目。一旦项目开发完成,软件将移交给维护/实施部门,或者是乙方交给甲方,然后开发团队就可以解散掉了。而微服务要求开发团队对软件产品的整个生命周期负责。这要求开发者每天都关注软件产品的运行情况,并与用户联系的更紧密,这也就是我们说的产品心态。产品心态下的软件质量要明显好于项目心态。Amazon 的理念就是“You build, you run it”,这也正是 DevOps 的文化理念。

    • 强化终端及弱化通道:微服务的应用致力松耦合和高内聚,所以更倾向于 REST,而不是复杂的协议(如 WS 或者 BPEL 或者集中式框架),或者采用轻量级消息总线(如 RabbitMQ 或 ZeroMQ 等)来发布消息。

    • 分散治理:这是跟传统的集中式管理很大区别的地方。微服务把单体式框架中的组件,拆分成不同的服务,在构建它们时将会有更多的选择。分散治理也意味着责任的下放,每个团队对自己的业务服务负责,如果你维护一个 7x24 小时的不间断服务,那么你就必须 24 小时随时 OnCall,哪怕晚上 3 点起来处理问题,就是 AWS 的模式。

    • 分散数据管理:当单体式的应用使用单一逻辑数据库对数据持久化时,企业通常选择在应用的范围内使用一个数据库。微服务让每个服务管理自己的数据库:无论是相同数据库的不同实例,或者是不同的数据库系统。这一点,我们后面会详细说明。

    • 基础设施自动化:云计算,特别是 AWS、Azure、Aliyun 等的发展,减少了构建、发布、运维微服务的复杂性。微服务的团队更加依赖于基础设施的自动化。其实不管是运维,测试也是一样。

    • 容错性设计:任务服务都可能因为供应商或者底层硬件或网络的不可靠而故障。微服务应为每个应用的服务及数据中心提供日常故障检测和恢复,收集各项系统状态指标和业务指标、日志信息进行监控,并提供预警报警能力。面向失败的设计,后面也会再讨论。

    • 改进设计:组件的关键特性是可替代性和可升级性,由于设计会不断更改,微服务所提供的服务应该能够替换或者报废,而不是要长久的发展的,每种设计也一样都有自己的阶段使命和生命周期。这样如果客户需要兼容性,版本控制是一种好的手段。

     

    Chris Richardson 则简化了这种说法,认为微服务是一种架构风格,通过一组服务的方式构造系统,同时需要满足如下条件:

    • 高可维护性和测试性

    • 松耦合性

    • 可独立部署

    • 围绕业务能力进行组织

    • 一个小团队对其完全负责 微服务架构能够快速、频繁和可靠地发布大型的复杂应用系统,也能够使得组织可以进化出自己的技术栈。

     

    Peter Lawyer 说,微服务很多地方特别像是 Mike Gancarz 总结的 Unix 哲学:

    • 小即是美(Small is beautiful)

    • 让程序只做好一件事(Make each program do one thing well)

    • 尽可能早地建立原型(Build a prototype as soon as possible)

    • 可移植性比效率更重要(Choose portability over efficiency)

    • 尽可能地榨取软件的全部价值 Use software leverage to your advantage.

     

    微服务架构就是 Unix 哲学在分布式系统里的应用。微服务架构的哲学本质上等于 Unix 哲学里的“让程序只做好一件事”:

    • 服务都很小,细粒度地执行单个功能。

    • 组织文化应拥抱自动化部署和测试。这减轻了管理和运维的负担。

    • 文化和设计原则应拥抱失败和错误,类似于抗脆弱系统。

    • 每个服务都是弹性的,回弹性的,可组合的,最小化的和完整的(弹性和回弹性参见响应式微服务)。

     

    从这里我们可以得出一个结论,一个微服务架构的系统需要满足一系列的条件和原则,而不仅仅是说使用了某个微服务的技术框架就是微服务架构。微服务这个词目前也过于流行以致于有些泛滥了。很多技术组件或者框架,例如可以用来暴露服务,可以用来自动化部署,可以用来管理配置等等,它们都可以用来作为微服务架构设计时的某个组成部分。但是单独用一个,并不代表我们实现了微服务设计,而只能说明我们借鉴了一些微服务的思想。另一方面,我们在做微服务的时候,也不用把市面上所有的微服务组件都拿来用。就像是我们写个业务系统不会用到 JDK 的所有 API,画一幅画之前我们买了一盒 24 支的水彩笔,实际上我们可能做一幅作品最终只用到了 5-6 个颜色的水彩笔。

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  • 微服务架构的概念,现在对于...现有的条件下到底不要做微服务?服务拆分成什么粒度才是合适的?遗留的老系统需要如何考虑重构改造?有哪些坑需要我们注意?系统怎么在分布式服务下实现数据的一致性和服务的高可...

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    2. 微服务架构的特点与常见特性
    3. 使用微服务架构的常见技术与简单示例
    4. 微服务架构存在的一些问题
    5. 如何合理拆分微服务
    6. 遗留系统应该如何改造
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    8. 系统和服务的高可用可伸缩如何实现
    9. 拆分过程的测试和部署如何处理
    10. 拆分后的运维和监控如何处理

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  • 微服务理解与实践

    千次阅读 2020-10-12 20:05:14
    现有的条件下到底不要做微服务?服务拆分成什么粒度才是合适的?遗留的老系统需要如何考虑重构改造?有哪些坑需要我们注意?系统怎么在分布式服务下实现数据的一致性和服务的高可用可伸缩?拆分的过程中系统数量...
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空空如也

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哪些系统要微服务改造