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一个可供中小团队参考的微服务架构技术栈

| 作者 杨波 关注 63 他的粉丝 发布于 2018年5月8日. 估计阅读时间: 22 分钟 | BCCon2018全球区块链生态技术大会,将区块链技术的创新和早期落地案例带回您的企业

前言

近年,Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈,在国内开发者社区非常火爆。

我近年一直在一线互联网公司(携程,拍拍贷等)开展微服务架构实践,根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研,我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。

比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品,尚未得到大规模企业级生产应用,很多企业级特性缺失(具体见我后文描述)。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件,比如Metrics监控,健康检查和告警等。

所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上,结合自身的实战落地经验,也结合国内外一线互联网公司(例如Netflix,点评,携程,Zalando等)的开源实践,综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师(或者是初创公司)有一个好的指导,能够少走弯路,快速落地微服务架构。

这个参考技术栈和总体架构如下图所示:

image1

主要包含11大核心组件,分别是:

核心支撑组件

  1. 服务网关Zuul
  2. 服务注册发现Eureka+Ribbon
  3. 服务配置中心Apollo
  4. 认证授权中心Spring Security OAuth2
  5. 服务框架Spring MVC/Boot

监控反馈组件

  1. 数据总线Kafka
  2. 日志监控ELK
  3. 调用链监控CAT
  4. Metrics监控KairosDB
  5. 健康检查和告警ZMon
  6. 限流熔断和流聚合Hystrix/Turbine

后续章节我会依次简单介绍这11个组件,在《微服务架构实战160讲》课程中,我会对其中的8款核心组件的架构设计和生产实践进行深度剖析,,感兴趣的同学可以扫描下方二维码了解详情。

核心支撑组件

服务网关Zuul

2013年左右,infoq曾经对前Netflix架构总监Adrian Cockcroft有过一次专访[附录1],其中有问Adrian:“Netflix开源这么多项目,你认为哪一个是最不可或缺的(MOST Indispensable)”,Adrian回答说:“在NetflixOSS开源项目中,有一个容易被忽略,但是Netflix最强大的基础服务之一,它就是Zuul网关服务。Zuul网关主要用于智能路由,同时也支持认证,区域和内容感知路由,将多个底层服务聚合成统一的对外API。Zuul网关的一大亮点是动态可编程,配置可以秒级生效”。从Adrian的回答中,我们可以感受到Zuul网关对微服务基础架构的重要性。

Zuul在英文中是一种怪兽,星际争霸中虫族里头也有Zuul,Netflix为网关起名Zuul,寓意看门神兽

Zuul网关在Netflix经过生产级验证,在纳入Spring Cloud体系之后,在社区中也有众多成功的应用。Zuul网关在携程(日流量超50亿),拍拍贷等公司也有成功的落地实践,是微服务基础架构中网关一块的首选。其它开源产品像Kong或者Nginx等也可以改造支持网关功能,但是较复杂门槛高一点。

Zuul网关虽然不完全支持异步,但是同步模型反而使它简单轻量,易于编程和扩展,当然同步模型需要做好限流熔断(和限流熔断组件Hystrix配合),否则可能造成资源耗尽甚至雪崩效应(cascading failure)。

服务注册发现Eureka + Ribbon

针对微服务注册发现场景,社区里头的开源产品当中,经过生产级大流量验证的,目前只有Netflix Eureka一个,它也已经纳入Spring Cloud体系,在社区中有众多成功应用,例如携程Apollo配置中心也是使用Eureka做软负载。其它产品如Zookeeper/Etcd/Consul等,都是比较通用的产品,还需要进一步封装定制才可生产级使用。Eureka支持跨数据中心高可用,但它是AP最终一致系统,不是强一致性系统。

Eureka是阿基米德洗澡时发现浮力原理时发出的惊叹声,在微服务中寓意发现

Ribbon是可以和Eureka配套对接的客户端软负载库,在Eureka的配合下能够支持多种灵活的动态路由和负载均衡策略。内部微服务直连可以直接走Ribbon客户端软负载,网关上也可以部署Ribbon,这时网关相当于一个具有路由和软负载能力的超级客户端。

Ribbon是蝴蝶结的意思

服务配置中心Apollo

Spring Cloud体系里头有个Spring Cloud Config产品,但是功能远远达不到生产级,只能小规模场景下用,中大规模企业级场景不建议采用。携程框架研发部开源的Apollo是一款在携程和其它众多互联网公司生产落地下来的产品,开源两年多,目前在github上有超过4k星,非常成功,文档齐全也是它的一大亮点,推荐作为企业级的配置中心产品。Apollo支持完善的管理界面,支持多环境,配置变更实时生效,权限和配置审计等多种生产级功能。Apollo既可以用于连接字符串等常规配置场景,也可用于发布开关(Feature Flag)和业务配置等高级场景。在《微服务架构实战160讲》课程中,第二个模块就配置中心相关主题,会深度剖析携程Apollo的架构和实践,预计6月份推出,欢迎大家关注学习。

阿波罗是希腊神话中太阳神的意思

认证授权中心Spring Security OAuth2

目前开源社区还没有特别成熟的微服务安全认证中心产品,之前我工作过的一些中大型互联网公司,比如携程,唯品会等,在这一块基本都是定制自研的,但是对一般企业来说,定制自研还是有门槛的。OAuth2是一种基于令牌Token的授权框架,已经得到众多大厂(Google, Facebook, Twitter, Microsoft等)的支持,可以认为是事实上的微服务安全协议标准,适用于开放平台联合登录,现代微服务安全(包括单页浏览器App/无线原生App/服务器端WebApp接入微服务,以及微服务之间调用等场景),和企业内部应用认证授权(IAM/SSO)等多种场景。

Spring Security OAuth2是Spring Security基础上的一个扩展,支持四种主要的OAuth2 Flows,基本可以作为微服务认证授权中心的推荐产品。但是Spring Security OAuth2还只是一个框架,不是一个端到端的开箱即用的产品,企业级应用仍需在其上进行定制,例如提供Web端管理界面,对接企业内部的用户认证登录系统,使用Cache缓存令牌,和微服务网关对接等,才能作为生产级使用。在《2018波波的微服务基础架构和实践》课程中,第一个模块就是微服务安全架构和实践相关主题,会深度剖析OAuth2原理和Spring Security OAuth2实践,欢迎大家关注学习。

Spring Security OAuth2 是 Spring Security框架的一个扩展

服务框架Spring/Boot

Spring可以说是史上最成功的Web App/API开发框架之一,它融入了Java社区中多年来沉淀下来的最佳实践,虽然有将近15年历史,但目前的社区活跃度仍呈上升趋势。Spring Boot在Spring的基础上进一步打包封装,提供更贴心的Starter工程,自启动能力,自动依赖管理,基于代码的配置等特性进一步降低接入门槛。另外Spring Boot也提供actuator这样的生产级监控特性,支持DevOps研发模式,它是微服务开发框架的推荐首选。

REST契约规范Swagger和Spring有比较好的集成,使得Spring也支持契约驱动开发(Contract Driven Development)模型。对于一些中大规模的企业,如果业务复杂团队较多,考虑到互操作性和集成成本,建议采用契约驱动开发模型,也就是开发时先定义Swagger契约,然后再通过契约生成服务端接口和客户端,再实现服务端业务逻辑,这种开发模型能够标准化接口,降低系统间集成成本,对于多团队协同并行开发非常重要。

监控反馈组件

数据总线Kafka

最初由Linkedin研发并在其内部大规模成功应用,然后在Apache上开源的Kafka,是业内数据总线(Databus)一块的标配,几乎每一家互联网公司都可以看到Kafka的身影。Kafka堪称开源项目的一个经典成功案例,其创始人团队从Linkedin离职后还专门成立了一家叫confluent的企业软件服务公司,围绕Kafka周边提供配套和增值服务。在监控一块,日志和Metrics等数据可以通过Kafka做收集、存储和转发,相当于中间增加了一个大容量缓冲,能够应对海量日志数据的场景。除了日志监控数据收集,Kafka在业务大数据分析,IoT等场景都有广泛应用。如果对Kafka进行适当定制增强,还可以用于传统消息中间件场景。

Kafka的特性是大容量,高吞吐,高可用,数据可重复消费,可水平扩展,支持消费者组等。Kafka尤其适用于不严格要求实时和不丢数据的大数据日志场景。

Kafka创始人三人组,离开Linkedin后,创立了基于Kafka的创业公司Confluent

日志监控ELK

ELK(ElasticSearch/Logstash/Kibana)是日志监控一块的标配技术栈,几乎每一家互联网公司都可以看到ELK的身影,据称携程是国内ELK的最大用户,每日增量日志数据量达到80~90TB。ELK已经非常成熟,基本上是开箱即用,后续主要的工作在运维、治理和调优。ELK一般和Kafka配套使用,因为日志分词操作还是比较耗时的,Kafka主要作为前置缓冲,起到流量消峰作用,抵消日志流量高峰和消费(分词建索引)的不匹配问题。一旦反向索引建立,日志检索是非常快的,所以日志检索快和灵活是ElasticSearch的最大亮点。另外ELK还有大容量,高吞吐,高可用,可水平扩容等企业级特性。

创业公司起步期,考虑到资源时间限制,调用链监控和Metrics监控可以不是第一优先级,但是ELK是必须搭一套的,应用日志数据一定要收集并建立索引,基本能够覆盖大部分Trouble Shooting场景(业务,性能,程序bug等)。另外用好ELK的关键是治理,需要制定一些规则(比如只收集Warn级别以上日志),对应用的日志数据量做好监控,否则开发人员会滥用,什么垃圾数据都往ELK里头丢,造成大量空间被浪费,严重的还可能造成性能可用性问题。

ELK + Kafka参考部署架构

调用链监控CAT

Spring Cloud支持基于Zipkin的调用链监控,我个人基于实践经验认为Zipkin还不能算一款企业级调用链监控产品,充其量只能算是一个半成品,很多重要的企业级特性缺失。Zipkin最早是由Twitter在消化Google Dapper论文的基础上研发,在Twitter内部有较成功应用,但是在开源出来的时候把不少重要的统计报表功能给阉割了(因为依赖于一些比较重的大数据分析平台),只是开源了一个半成品,能简单查询和呈现可视化调用链,但是细粒度的调用性能数据报表没有开源。

Google大致在2007年左右开始研发称为Dapper的调用链监控系统,但在远远早于这个时间(大致在2002左右),eBay就已经有了自己的调用链监控系统CAL(Centralized Application Logging),Google和eBay的设计思路大致相同,但是也有一些差别。CAL在eBay有大规模成功应用,被称为是eBay的四大神器之一(另外三个是DAL,Messaging和SOA)。开源调用链监控系统CAT的作者吴其敏(我曾经和他同事,习惯叫他老吴),曾经在eBay工作近十年,期间深入消化吸收了CAL的设计。2011年后老吴离开eBay去了点评,用三年时间在点评再造了一款调用链监控产品CAT(Centralized Application Tracking),CAT具有CAL的基因和影子,同时也融入了老吴在点评的探索实践和创新。

CAT是一款更完整的企业级调用链监控产品,甚至已经接近一个APM(Application Performance Management)产品的范畴,它不仅支持调用链的查询和可视化,还支持细粒度的调用性能数据统计报表,这块是CAT和市面上其它开源调用链监控产品最本质的差异点,实际上开发人员大部分时间用CAT是看性能统计报表(主要是CAT的Transaction和Problem报表),这些报表相当于给了开发人员一把尺子,可以自助测量并持续改进应用性能。另外CAT还支持应用报错大盘,自助告警等功能,也是企业级监控非常实用的功能。

CAT在点评,携程,陆金所,拍拍贷等公司有成功落地案例,因为是国产调用链监控产品,界面展示和功能等更契合国内文化,更易于在国内公司落地。个人推荐CAT作为微服务调用链监控的首选。至于社区里头有人提到CAT的侵入性问题,我觉得是要一分为二看,有利有弊,有耦合性但是性能更好,一般企业中基础架构团队会使用CAT统一为基础组件埋点,开发人员一般不用自己埋点;另外企业用了一款调用链监控产品以后,一般是不会换的,开发人员用习惯就好了,侵入不是大问题。

CAT的Transaction报表

Metrics监控KariosDB

除了日志和调用链,Metrics也是应用监控的重要关注点。互联网应用提倡度量驱动开发(Metrics Driven Development),也就是说开发人员不仅要关注功能实现,做好单元测试(TDD),还要做好业务层(例如注册,登录和下单数等)和应用层(例如调用数,调用延迟等)的监控埋点,这个也是DevOps(开发即运维)理念的体现,DevOps要求开发人员必须关注运维需求,监控埋点是一种生产级运维需求。

Metrics监控产品底层依赖于时间序列数据库(TSDB),最近比较热的开源产品有Prometheus和InfluxDB,社区用户数量和反馈都不错,可以采纳。但是这些产品分布式能力比较弱,定制扩展门槛比较高,一般建议刚起步量不大的公司采用。如果企业业务和团队规模发展到一定阶段,建议考虑支持分布式能力的时间序列监控产品,例如KairosDB或者OpenTSDB,我本人对这两款产品都有一些实践经验,KariosDB基于Cassandra,相对更轻量一点,建议中大规模公司采用,如果你们公司已经采用Hadoop/HBase,则OpenTSDB也是不错选择。

KairosDB一般也和Kafka配套使用,Kafka作为前置缓冲。另外注意使用KariosDB打点的话tag的值不能太离散,否则会有查询性能问题,这个和KariosDB底层存储结构有关系。Grafana是Metrics展示标配,可以和KariosDB无缝集成。

Grafana是Metrics展示标配,和主流时间序列数据库都可以集成

健康检查和告警ZMon

除了上述监控手段,我们仍需要健康检查和告警系统作为配套的监控手段。ZMon是德国电商公司Zalando开源的一款健康检查和告警平台,具备强大灵活的监控告警能力。ZMon本质上可以认为是一套分布式监控任务调度平台,它提供众多的Check脚本(也可以自己再定制扩展),能够对各种硬件资源或者目标服务(例如HTTP端口,Spring的Actuator端点,KariosDB中的Metrics,ELK中的错误日志等等)进行定期的健康检查和告警,它的告警逻辑和策略采用Python脚本实现,开发人员可以实现自助式告警。ZMon同时适用于系统,应用,业务,甚至端用户体验层的监控和告警。

ZMon分布式监控告警系统架构,底层基于KairosDB时间序列数据库

限流熔断和流聚合Hystrix+Turbine

2010年左右,Netflix也饱受分布式微服务系统中雪崩效应(Cascading Failure)的困扰,于是专门启动了一个叫做弹性工程的项目来解决这个问题,Hystrix就是弹性工程最终落地下来的一个产品。Hystrix在Netflix微服务系统中大规模推广应用后,雪崩效应问题基本得到解决,整个体统更具弹性。之后Netflix把Hystrix开源贡献给了社区,短期获得社区的大量正面反馈,目前Hystrix在github上有超过1.3万颗星,据说支持奥巴马总统选举的系统也曾使用Hystrix进行限流熔断保护[参考附录2],可见限流熔断是分布式系统稳定性的强需求,Netflix很好的抓住了这个需求并给出了经过生产级验证的解决方案。Hystrix已经被纳入Spring Cloud体系,它是Java社区中限流熔断组件的首选(目前还看不到第二个更好的产品)。

Turbine是和Hystrix配套的一个流聚合服务,能够对Hystrix监控数据流进行聚合,聚合以后可以在Hystrix Dashboard上看到集群的流量和性能情况。

Hystrix在英文中是豪猪兽的意思,豪猪兽通过身上的刺保护自己,Netflix为限流熔断组件起名Hystrix,寓意Hystrix能够保护微服务调用。

结论

  1. 技术栈没有好坏之分,只有适合一说。本文推荐的技术栈主要基于我个人的实践和总结,但是未必适合所有场景,毕竟每个企业的上下文各不相同。作为架构师你可以参考我推荐的技术栈,但不可拘泥照搬,你必须在深入理解分布系统原理的基础上,再结合企业实际场景灵活应用。
  2. 本文推荐的技术栈主要面向微服务基础架构,也是《微服务架构实战160讲》课程要深度剖析的主题。在整个互联网基础技术平台体系中,还有消息,任务,数据访问层,发布系统,容器云平台,分布式事务,分布式一致性,测试,CI/CD等其它重要主题,这些是波波在2019第三季和2020第四季要陆续推出的内容,请大家持续关注。

附录

  1. Interview: Adrian Cockcroft on High Availability, Best Practices, and Lessons Learned in the Cloud https://www.infoq.com/articles/cockcroft-high-availability

  2. Netflix云端开源工具Hystrix:曾助奥巴马竞选 http://it.sohu.com/20121129/n358943361.shtml

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怕是spring cloud 文档都没看完.槽点太多.太菜了. by xu ming

怕是spring cloud 文档都没看完.槽点太多.太菜了.

如果对Kafka进行适当定制增强,还可以用于传统消息中间件场景。 by Chang Huiyuan

如果对Kafka进行适当定制增强,还可以用于传统消息中间件场景。
适当定制,则么理解?

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