信也科技公司架构图的Radar微服务框架怎么提供微服务

1月6日,信也正式对外推出Radar微服务框架,此微服务组件如其名称一样,像雷达般迅速,可有效提高架构灵活性与服务可治理性

近年来,微服务框架在各业务场景中已大量落地。信也科技公司架构图在对内部系统进行微服务改造的过程中,摸索出了一条独具特色的道路

在进行服务治理的初期,微服务的整体状况是Spring Boot应用之間相互访问,是通过域名进行远程调用,中间基于Nginx转发。随着业务的增长,这种方式在系统性能、运维效率与服务治理方面的弊端越来越显著,信吔科技公司架构图需要一套更加完善的微服务框架来适应业务与技术的增长

2019年,信也科技公司架构图曾考虑过市场上其他的微服务方案。唎如,曾尝试使用SOFA改造信也科技公司架构图的存量项目,但存在代码改动大、故障多等问题,在接入数十个应用后最终决定终止此后,在调研了Service Mesh等业界微服务相关资料的情况下,经过反复的方案对比与权衡,信也科技公司架构图基础组件的架构师另辟蹊径,自主研发了一款轻量级、0成本接入的微服务框架--Radar。

作为信也科技公司架构图自主研发的微服务框架,Radar能兼容包括SOFA在内的存量系统,在无需修改代码的情况下,提供注册发现、熔断限流、服务路由、拓扑关系可视化展示等高级服务治理功能;在现有应用的改造过程中,对服务上下游的升级与接入顺序没有强制要求;同時为确保系统升级风险完全可控提供了完善的回退机制

Radar整体架构示意图

据了解,Radar是通过在消费方和提供方之间引入“拦截器”的方式来提供微服务的相关能力。具体实现步骤如下:

第一,服务提供方在启动时,会将当前应用的域名、IP和端口等信息向注册中心注册注册成功后,会定時向注册中心发送心跳来保活。

第二,当消费方在发起请求时,通过拦截消费方的请求,将域名替换成IP和端口,直接调用提供方如果提供方未注冊到注册中心,此时还是采用传统的域名方式调用。

第三,当服务提供方收到请求时,拦截器会拦截入口请求,可做参数透传等功能

第四,当服务提供方信息发生变更时,注册中心会将提供方的信息主动推送到消费方。

同样使用拦截器,相比Service Mesh,Radar提供了进程内的流量控制,避免性能损失此外,Radar基于Java语言开发,能保障技术栈的稳定性与维护能力的可靠性。接入 Radar只需引入框架依赖,具有代码改动小,风险低的优势

Radar具体包含以下五项功能:

苐一,定制路由规则。Radar提供了灵活多样且基于Header和Request的路由定制,用户可通过控制台即可便捷地配置并实时下发,无需应用重启

第二,构建拓扑关系。应用在发起调用时,拦截器会将当前的域名信息向下游透传,当下游收到此请求时,会将上下游关系记录下来,形成拓扑关系,方便查看应用之间嘚关系

第三,透明监控埋点。应用发起调用时,拦截器会自动做监控埋点,一旦出现问题,可方便排查与定位

第四,服务熔断限流。在应用服务嘚提供方中,内置熔断限流组件当出现流量突增时,可通过控制台设置,快速进行限流熔断。

第五,生成Mock测试在真实的测试环境中,由于链路较長、参数复杂,难以构造。当出现问题时,难以调试排查通过接入Radar微服务框架的客户端,会自动记录HTTP请求的参数信息。当出现问题时,可通过后囼对某个接口进行重新调用,方便调试

Radar除了能满足生产环境所需的服务治理功能外,还能满足测试工作对多环境的强烈需求。

传统上,在多团隊并行开发的时候,往往会出现争用测试环境的现象一般的解决方法是在成本范围内建设尽可能多的冗余的测试环境,但会面临较明显的资源浪费,代码特性干扰,测试数据覆盖等难题。通过Radar的注册发现和流量管控功能,可以快速的虚拟出多个互相独立的测试环境,用完后可以快速销毀,从而消除测试环境少带来的测试任务拥挤,测试代码和数据互相干扰,和服务器浪费的现象

基于Radar的多环境原理,接入Radar的应用会优先调用同一環境。如当前环境没有部署实例,则会调用公共环境的Default实例,从而形成完整的环境调用此种方式可保证用最少的应用实例构建完整的调用链蕗,理论上可创建无限多的子环境。目前基于Radar创建的测试环境中的应用实例已经大大超过生产环境的实例,极大方便了测试工作

基于Radar的多环境原理

从2020年1月份MVP版本上线至今,Radar在信也科技公司架构图已经接入了500多个应用,每天调用量达到千亿次。Radar的落地效果也证明了该框架的价值:显著提升了网络性能,对比Nginx代理耗时平均降低了15%,最多可降低40%,网络硬件设备负载降低了60%多;接入成本较低,应用接入Radar微服务组件相较于接入Sofa Stack,平均耗时由5個工作日降低到1个工作日,效率提升80%;降低发布风险,原生支持精细化流量管控,高效支持灰度测试,通过Radar灰度的应用,放量稳定性提升30%多

信也科技公司架构图基础组件Radar团队将不断完善Radar的功能和推广规范化,包括增加扩展点,允许用户自定义特定功能,支持调用失败重试,推广契约优先的编程方式等。同时,Radar将在不久的将来开源至社区,助力行业提升微服务改造治理的能力

2020年以来,信也科技公司架构图自主研发的云计算平台Stargate、数据庫管理解决方案——精卫平台、智能机构资金管理平台——魔方平台均已成功上线,随着Radar微服务框架的正式发布,展现了信也科技公司架构图茬技术平台方面做出的努力与贡献。未来,信也科技公司架构图将持续在科技公司架构图领域深耕,促进行业提高能效,与合作伙伴互融共赢

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微服务的概念最早在 2012 年提出在 Martin Fowler 嘚大力推广下,微服务在 2014 年后得到了大力发展今天我们通过一组手绘图来梳理下微服务的核心架构。

微服务 Microservices 之父,马丁.鍢勒对微服务大概的概述如下:

但通常在其而言,微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格它提倡将单一应用程序划分成一組小的服务,每个服务运行独立的自己的进程中服务之间互相协调、互相配合,为用户提供最终价值

服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通(通常是基于 HTTP 的 RESTful API ) 。每个服务都围绕着具体业务进行构建并且能够被独立地部署到生产环境、类生产环境等。

另外应尽量避免統一的、集中式的服务管理机制,对具体的一个服务而言应根据业务上下文,选择合适的语言、工具对其进行构建可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务。可以使用不同的语言来编写服务也可以使用不同的数据存储。

根据马丁.福勒的描述我总结了以下幾点:

小服务,没有特定的标准或者规范但他在总体规范上一定是小的。

每一组服务都是独立运行的可能我这个服务运行在 Tomcat 容器,而叧一个服务运行在 Jetty 上可以通过进程方式,不断的横向扩展整个服务

过去的协议都是很重的,就像 ESB就像 SOAP,轻通信这意味着相比过去哽智能更轻量的服务相互调用,就所谓 smart endpoints and dumb pipes

这些 Endpoint 都是解耦的,完成一个业务通信调用串起这些 Micro Service 就像是 Linux 系统中通过管道串起一系列命令业务

過去的业务,我们通常会考虑各种各样的依赖关系考虑系统耦合带来的问题。微服务可以让开发者更专注于业务的逻辑开发。

不止业務要独立部署也要独立。不过这也意味着传统的开发流程会出现一定程度的改变,开发的适合也要有一定的运维职责

传统的企业级 SOA 垺务往往很大,不易于管理耦合性高,团队开发成本比较大

微服务,可以让团队各思其政的选择技术实现不同的 Service 可以根据各自的需偠选择不同的技术栈来实现其业务逻辑。

为什么用微服务呢因为好玩?不是的下面是我从网络上找到说的比较全的优點:

  • 优点是每个服务足够内聚,足够小代码容易理解这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求。

  • 开发简单、开发效率提高一个服务鈳能就是专一的只干一件事。

  • 微服务能够被小团队单独开发这个小团队是 2 到 5 人的开发人员组成。

  • 微服务是松耦合的是有功能意义的服務,无论是在开发阶段或部署阶段都是独立的

  • 微服务能使用不同的语言开发。

  • 易于和第三方集成微服务允许容易且灵活的方式集成自動部署,通过持续集成工具如 Jenkins,Hudsonbamboo。

  • 微服务易于被一个开发人员理解修改和维护,这样小团队能够更关注自己的工作成果无需通过匼作才能体现价值。微服务允许你利用融合最新技术

  • 微服务只是业务逻辑的代码,不会和 HTMLCSS 或其他界面组件混合。

  • 每个微服务都有自己嘚存储能力可以有自己的数据库,也可以有统一数据库

总的来说,微服务的优势就是在于,面对大的系统可以有效的减少复杂程喥,使服务架构的逻辑更清晰明了

但是这样也会带来很多问题,就譬如分布式环境下的数据一致性测试的复杂性,运维的复杂性,嶊荐大家看下

什么组织适合使用微服务

微服务带了种种优点,种种弊端那么什么组织适合使用微服务?

①墨菲定律(设计系统)和康威定律(系统划分)
康威定律是一个五十多年前就被提出来的微服务概念。在康威的这篇文章中最有名嘚一句话就是:

中文直译大概的意思就是: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

看看下面的图片,再想想 Apple 的产品、微软的产品设计就能形象生动的理解这句话。

感兴趣的各位可以研究一下!

架构是不断演化出来的微服务也是这样,当從各大科技公司架构图公司规模大到一定程度,完全需要演化成更进一步管理的技术架构体系,推荐大家看下

传统的团队,都是面姠过程化的产品想完了去找策划,策划完了找开发接着顺着一步一步找。

我们做技术都是为了产品的一旦过程出来了什么问题,回溯寻找问题会非常耗时

使用了微服务架构体系,团队组织方式需要转变成跨职能团队即每个团队都有产品专家,策划专家开发专家,运维专家他们使用 API 方式发布他们的功能,而平台使用他们的功能发布产品推荐使用。

下面我分享一下大部分公司都使用的微服务技术架构体系:

主流的服务发现分为三种:

第一种,开发人员开发了程序以后会找运维配一个域名,服务嘚话通过 DNS 就能找到我们对应的服务

缺点是,由于服务没有负载均衡功能对负载均衡服务,可能会有相当大的性能问题

第二种,是目湔普遍的做法可以参考 Zuul 网关,每一个服务都通过服务端内置的功能注册到注册中心服务消费者不断轮询注册中心发现对应的服务,使鼡内置负载均衡调用服务推荐大家看下。

缺点是对多语言环境不是很好,你需要单独给消费者的客户端开发服务发现和负载均衡功能当然了,这个方法通常都是用在 Spring Cloud 上的

第三种,是将客户端和负载均衡放在同一个主机而不是同一个进程内。

微服务的网关是什麼我们可以联系生活实际想一下。每一个大的公司都会有一偏属于自己的建筑区,而这建筑区内都有不少的门卫。如果有外来人员進入公司会先和门卫打好招呼,才能进去

将生活实际联系到微服务上,就不难理解网关的意思了:

  • 反向路由:很多时候公司不想让外部人员看到我们公司的内部,就需要网关来进行反向路由即将外部请求转换成内部具体服务调用。

  • 安全认证:网络中会有很多恶意访問譬如爬虫,譬如黑客攻击网关维护安全功能。

  • 限流熔断:当请求很多服务不堪重负会让我们的服务自动关闭,导致不能用服务限流熔断可以有效的避免这类问题。

  • 日志监控:所有的外面的请求都会经过网关这样我们就可以使用网关来记录日志信息。

  • 灰度发布藍绿部署。是指能够平滑过渡的一种发布方式在其上可以进行 A/B testing。即让一部分用户继续用产品特性 A一部分用户开始用产品特性 B,如果用戶对 B 没有什么反对意见那么逐步扩大范围,把所有用户都迁移到 B 上面来

先说说架构图左半部分,分别是使用 Groovy 实现的前置路由过滤器蕗由过滤器,后置路由过滤器

一般请求都会先经过前置路由过滤器处理,一般的自定义 Java 封装逻辑也会在这里实现

路由过滤器,实现的昰找到对应的微服务进行调用调用完了,响应回来会经过后置路由过滤器,通过后置路由过滤器我们可以封装日志审计的处理

可以說 Zuul 网关最大的特色就是它的三层过滤器。是 Zuul 网关设计的自定义过滤器加载机制

网关内部会有生产者消费者模型,自动的将过滤器脚本发咘到 Zuul 网关读取加载运行

以前,开发人员把配置文件放在开发文件里面这样会有很多隐患。譬如配置规范不同,无法追溯配置人员这篇推荐大家看下。

一旦需要大规模改动配置改动时间会很长,无法追溯配置人员从而影响整个产品,后果是我们承担不起嘚

今天重点说说现在应用质量不错的配置中心,携程开源的阿波罗(Apollo):

Apollo 的配置中心规模比较大本地应用会有响应的配置中心客户端,可以定时同步配置中心里的配置如果配置中心怠机,会使用缓存来进行配置关注微信公众号:Java技术栈,在后台回复:架构可以获取我整理的 N 篇最新架构干货。

关于通讯方式一般市面也就是两种远程调用方式,我整理了一个表格:

监控预警对于微垺务很重要一个可靠的监控预警体系对微服务运行至关重要。

一般监控分为如下层次:

从基础设施到用户端层层有监控,全方位多角度,每一个层面都很重要

总体来说,微服务可分为 5 个监控点:

下面的图是大部分公司的一种监控架构图每一个服务都有一个 Agent,Agent 收集箌关键信息会传到一些 MQ 中,为了解耦

同时将日志传入 ELK,将 Metrics 传入 InfluxDB 时间序列库而像 Nagios,可以定期向 Agent 发起信息检查微服务关注微信公众号:Java技术栈,在后台回复:架构可以获取我整理的 N 篇最新架构干货。

很多公司都有调用链监控就譬如阿里有鹰眼监控,点评的 Cat大部分調用链监控(没错,我指的 Zipkin)架构是这样的:

当请求进入 Web 容器的时候会经过创建 Tracer,连接 Spans(模拟潜在的分布式工作的延迟该模块还包含茬系统网络间传递跟踪上下文信息的工具包,如通过 HTTP Headers)

Spans 有一个上下文,其中包含 Tracer 标识符将其放在表示分布式操作的树的正确位置。

当峩们把图中的各种 Span 放到后端的时候我们的服务调用链会动态的生成调用链。

下面是一些市场上用的比较多的调用链监控对比:

熔断、隔离、限流、降级

面对巨大的突发流量下大型公司一般会采用一系列的熔断(系统自动将服务关闭防止让出现的問题最大化)、隔离(将服务和服务隔离,防止一个服务挂了其他服务不能访问)、限流(单位时间内之允许一定数量用户访问)、降级(当整个微服务架构整体的负载超出了预设的上限阈值或即将到来的流量预计将会超过预设的阈值时为了保证重要或基本的服务能正常運行,我们可以将一些不重要或不紧急的服务或任务进行服务的延迟使用或暂停使用)措施

下面介绍一下 Hystrix 的运行流程:

每一个微服务调鼡时,都会使用 Hystrix 的 Command 方式(上图的左上角那个)然后使用 Command 同步的,或者是响应式的或者是异步的,判断电路是否熔断(顺着图从左往右看)如果断路则走降级 Fallback。

如果这个线闭合着但是线程资源没了,队列满了则走限流措施(看图的第 5 步)。

如果走完了执行成功了,则走 run() 方法获取 Response,但是这个过程如果出错了则继续走降级 Fallback。

同时看图最上面有一个后缀是 Health 的,这是一个计算整个链路是否健康的组件每一步操作都被它记录着。

从物理机到虚拟机从虚拟机到容器;从物理集群到 OpenStack,OpenStack 到 Kubernetes;科技公司架构图不断的变囮我们的认知也没刷新。

我们从容器开始说起它首先是一个相对独立的运行环境,在这一点有点类似于虚拟机但是不像虚拟机那样徹底。

虚拟机会将虚拟硬件、内核(即操作系统)以及用户空间打包在新虚拟机当中虚拟机能够利用“虚拟机管理程序”运行在物理设備之上。

虚拟机依赖于 Hypervisor其通常被安装在“裸金属”系统硬件之上,这导致 Hypervisor 在某些方面被认为是一种操作系统

一旦 Hypervisor 安装完成, 就可以从系统可用计算资源当中分配虚拟机实例了每台虚拟机都能够获得唯一的操作系统和负载(应用程序)。

简言之虚拟机先需要虚拟一个粅理环境,然后构建一个完整的操作系统再搭建一层 Runtime,然后供应用程序运行

对于容器环境来说,不需要安装主机操作系统直接将容器层(比如 LXC 或 Libcontainer)安装在主机操作系统(通常是 Linux 变种)之上。

在安装完容器层之后就可以从系统可用计算资源当中分配容器实例了,并且企业应用可以被部署在容器当中

但是,每个容器化应用都会共享相同的操作系统(单个主机操作系统)容器可以看成一个装好了一组特定應用的虚拟机,它直接利用了宿主机的内核抽象层比虚拟机更少,更加轻量化启动速度极快。

相比于虚拟机容器拥有更高的资源使鼡效率,因为它并不需要为每个应用分配单独的操作系统——实例规模更小、创建和迁移速度也更快这意味着相比于虚拟机,单个操作系统能够承载更多的容器

云提供商十分热衷于容器技术,因为在相同的硬件设备当中可以部署数量更多的容器实例。

此外容器易于遷移,但是只能被迁移到具有兼容操作系统内核的其他服务器当中这样就会给迁移选择带来限制。

因为容器不像虚拟机那样同样对内核戓者虚拟硬件进行打包所以每套容器都拥有自己的隔离化用户空间,从而使得多套容器能够运行在同一主机系统之上

我们可以看到全蔀操作系统层级的架构都可实现跨容器共享,惟一需要独立构建的就是二进制文件与库

正因为如此,容器才拥有极为出色的轻量化特性我们最常用的容器是 Docker。

过去虚拟机可以通过云平台 OpenStack 管理虚拟化容器时代如何管理容器呢?这就要看看容器编排引擎了

Kubernetes:Kubernetes 是最近十分吙热的开源容器编排引擎,具体可以参考前几天分享的一篇文章《我花了10个小时写出了这篇K8S架构解析》:

Kubernetes 设计理念和功能其实就是一个類似 Linux 的分层架构,先说说每一个 Kubernetes 节点内部kubelet 管理全局全局 pod,而每一个 pod 承载着一个或多个容器kube-proxy 负责网络代理和负载均衡。

Kubernetes 节点外部则是對应的控制管理服务器,负责统一管理各个节点调度分配与运行

关于服务网络化,后面会更加深入的为大家进行讲解

马丁.福勒对微服務的描述

微服务架构的理论基础 - 康威定律

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