致传统企业朋友:不够痛就别微服务,有坑

微服务落地是一个复杂问题,牵扯到IT架构,应用架构组织架构多个方面

在多家传统行业的企业走访和落地了微服务之后,发现落地微服务是一个非常复杂的问题,甚至都不完全是技术问题。

当时想微服务既然是改造应用,做微服务治理,类似注册,发现,熔断,限流,降级等,当然应该从应用开发组切入,一般一开始聊的会比较开心,从单体架构,到SOA,再到微服务架构,从Dubbo聊到Spring Cloud,但是必然会涉及到微服务的发布和运维问题,涉及到DevOps和容器层,这些都不在开发组的控制范围内,一旦拉进运维组,对于容器的接受程度就成了一个问题,和传统物理机,虚拟机的差别,会带来什么风险等等等等,尤其是容器绝对不是轻量级的虚拟化这件事情,就不是一时半会儿能说的明白的。更何况就算说明白了,还有线上应用容器,一旦出了事情,谁背锅的问题,容器往往会导致应用层和基础设施层界限模糊,这使得背锅双方都会犹豫不决。

致传统企业朋友:不够痛就别微服务,有坑

有的企业的微服务化是运维部门发起的,运维部门已经意识到了各种各样不统一的应用给运维带来的苦,也乐意接受容器的运维模式,这就涉及到容器直接的服务发现是否应该运维在容器层搞定,还是应用应该自己搞定的问题,还涉及Dockerfile到底是开发写还是运维写的问题。一旦容器化的过程中,开发不配合,运维单方面去做这个事情,是徒增烦恼却收益有限的。

下图是微服务实施的过程中涉及到的层次,具体的描述参考文章:《 架构师进阶攻略 》。

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在一些相对先进的企业,会在运维组和开发组之间,有个中间件组,或者叫做架构组,来负责推动微服务化改造的事情,架构组就既需要负责劝说业务开发实施微服务化,也要劝说运维组实施容器化,如果架构组的权威性不足,推动往往也会比较困难。

所以微服务,容器,DevOps的推动,不单单是一个技术问题,更是一个组织问题,在推动微服务的过程中,更加能够感觉到康威定律的作用,需要更高层次技术总监或者CIO的介入,方能够推动微服务的落地。

然而到了CIO层,在很多企业又体会不到技术层面的痛点了,而更加关注业务的层面了,只要业务能赚钱,架构的痛,中间件的痛,运维的痛,高层不是非常能够感知,也就体会不到微服务,容器化的技术优势了,而微服务和容器化对于业务的优势,很多厂家在说,能够说到表面,说不到心里。

因而微服务和容器化的改造,更加容易发生在一个扁平化的组织里面,由一个能够体会到基层技术细节的痛的CIO,高瞻远瞩的推动这件事情。这也是为什么微服务的落地一般率先落地在互联网公司,因为互联网公司的组织架构实在太平台,哪怕是高层,也离一线非常的近,了解一线的痛。

然而在传统行业就没有那么幸运了,层级往往会比较多,这个时候就需要技术上的痛足够痛,能够痛到影响业务,能够痛到影响收入,能够痛到被竞争对手甩在后面,才能上达天听。

我们接下来就梳理一下,在这个过程中的那些痛。

阶段一:单体架构群,多个开发组,统一运维组

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阶段一的组织状态

组织状态相对简单。

统一的运维组,管理物理机,物理网络,Vmware虚拟化等资源,同时部署上线由运维部负责。

开发组每个业务都是独立的,负责写代码,不同的业务沟通不多,开发除了做自己的系统外,还需要维护外包公司开发的系统,由于不同的外包公司技术选型差异较大,因而处于烟囱式的架构状态。

传统烟囱式架构如下图所示:

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阶段一的运维模式

在传统架构下,基础设施层往往采取物理机或者虚拟化进行部署,为了不同的应用之间方便相互访问,多采取桥接扁平二层机房网络,也即所有的机器的IP地址都是可以相互访问的,不想互相访问的,多采用防火墙进行隔离。

无论是使用物理机,还是虚拟化,配置是相对复杂的,不是做过多年运维的人员,难以独立的创建一台机器,而且网络规划也需要非常小心,分配给不同业务部门的机器,网段不能冲突。所有这一切,都需要运维部门统一进行管理,一般的IT人员或者开发人员既没有专业性,也不可能给他们权限进行操作,要申请机器怎么办,走个工单,审批一下,过一段时间,机器就能创建出来。

阶段一的应用架构

传统架构数据库层,由于外包公司独立开发,或者不同开发部门独立开发,不同业务使用不同的数据库,有用Oracle的,有用SQL Server的,有用MySQL的,有用MongoDB的,各不相同。

传统架构的中间件层,每个团队独立选型中间件:

传统架构的服务层,系统或者由外包公司开发,或者由独立团队开发。

传统架构前端,各自开发各自的前端。

阶段一有什么问题吗?

其实阶段一没有任何问题,我们甚至能找出一万个理由说明这种模式的好处。

运维部和开放部是天然分开的,谁也不想管对方,两边的老大也是平级的,本相安无事。

机房当然只能运维人员能碰,这里面有安全的问题,专业性的问题,线上系统严肃的问题。如果交给没有那么专业的开发去部署环境,一旦系统由漏洞,谁能担责任,一旦线上系统挂了,又是谁的责任,这个问题问出来,能够让任何争论鸦雀无声。

数据库无论使用Oracle,DB2,还是SQL Server都没有问题,只要公司有足够的预算,而且性能也的确杠杠的,里面存储了大量存储过程,会使得应用开发简单很多,而且有专业的乙方帮忙运维,数据库如此关键,如果替换称为Mysql,一旦抗不出挂了,或者开源的没人维护,线上出了事情,谁来负责?

中间件,服务层,前端,全部由外包商或者乙方搞定,端到端维护,要改什么招手即来,而且每个系统都是完整的一套,部署方便,运维方便。

其实没有任何问题,这个时候上容器或者上微服务,的确自找麻烦。

什么情况下才会觉得阶段一有问题?

当然最初的痛点应该在业务层面,当用户的需求开始变的多种多样,业务方时不时的就要上一个新功能,做一个新系统的时候,你会发现外包公司不是能完全搞定所有的事情,他们是瀑布模型的开发,而且开发出来的系统很难变更,至少很难快速变更。

于是你开始想自己招聘一些开发,开发自己能够把控的系统,至少能够将外包公司开发的系统接管过来,这个时候,应对业务部门的需求,就会灵活的多。

但是自己开发和维护就带来了新的问题,多种多样的数据库,根本不可能招聘到如此多样的DBA,人都非常的贵,而且随着系统的增多,这些数据库的License也非常的贵。

多种多样的中间件,每个团队独立选型中间件,没有统一的维护,没有统一的知识积累,无法统一保障SLA。一旦使用的消息队列,缓存,框架出了问题,整个团队没有人能够搞定这个事情,因为大家都忙于业务开发,没人有时间深入的去研究这些中间件的背后原理,常见的问题,如何调优等等。

前端框架也有相同的问题,技术栈不一致,界面风格不一致,根本无法自动做UI测试

当维护了多套系统之后,你会发现,这些系统各个层次都有很多的共同点,很多能力是可以复用的,很多数据是可以打通的。同样一套逻辑,这里也有,那里也有,同样类型的数据,这里一份,那里一份,但是信息是隔离的,数据模型不统一,根本无法打通。

当出现这些问题的时候,才是您考虑进入第二个阶段。

阶段二:组织服务化,架构SOA化,基础设施云化

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阶段二的组织形态

怎么解决上面的问题呢?

根据康威定理,组织方面就需要有一定的调整,整个公司还是分运维组和开发组。

由于痛点是从业务层面发生的,开始调整的应该是开发组。

应该建立独立的前端组,统一前端框架,界面一致,所有人掌握统一的前端开发能力,积累前端代码,在有新的需求的时候,能够快速的进行开发。

建立中间件组,或者架构师组,这部分人不用贴近业务开发,每天的任务就是研究如何使用这些中间件,如何调优,遇到问题如何Debug,形成知识积累。如果有统一的一帮人专注中间件,就可以根据自身的情况,选择有限几个中间件集中研究,限定业务组只使用这些中间件,可保证选型的一致性,如果中间件被这个组统一维护,也可以提供可靠的SLA给业务方。

将业务开发组分出一部分来,建立中台组,将可以复用的能力和代码,交由这几个组开发出服务来,给业务组使用,这样数据模型会统一,业务开发的时候,首先先看看有哪些现成的服务可以使用,不用全部从零开发,也会提高开发效率。

阶段二的应用架构

要建立中台,变成服务为其他业务使用,就需要使用SOA架构,将可以复用的组件服务化,注册到服务的注册中心。

对于有钱的企业,可能会采购商用的ESB总线,也有使用Dubbo自己封装称为服务注册中心。

接下来就是要考虑,哪些应该拆出来? 最后考虑的是如何拆出来?

这两个题目的答案,不同的企业不同,其实分为两个阶段,第一个阶段是尝试阶段,也即整个公司对于服务化拆分没有任何经验,当然不敢拿核心业务上手,往往选取一个边角的业务,先拆拆看,这个时候拆本身是重要的,其实是为了拆而拆,拆的比较理想化,符合领域驱动设计的最好,如何拆呢?当然是弄一个两个月,核心员工大家闭门开发,进行拆分和组合,来积累经验。很多企业目前处于这个阶段。

但是其实这个阶段的拆法也只能用来积累经验,因为咱们最初要拆分,是为了快速响应业务请求,而这个边角的模块,往往不是最痛的核心业务。本来业务就边角,拆不拆收益不大,而且也没办法很好的做能力复用。复用当然都想复用核心能力。

所以其实最重要的是第二个阶段,业务真正的服务化的阶段。当然要拿业务需求最多的核心业务逻辑下手,才能起到快速响应业务请求,复用能力的作用。

例如考拉最初也是一个使用Oracle,对外只有一个online业务的单体应用,而真正的拆分,就是围绕核心的下单业务逻辑进行的。

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那核心业务逻辑中,哪些应该拆出来呢?很多企业会问我们,其实企业自己的开发最清楚。

这个时候经常犯的错误是,先将核心业务逻辑从单体应用中拆分出来。例如将下单逻辑形成下单服务,从online服务中拆分出来。

当然不应该这样,例如两军打仗,当炊事班的烟熏着战士了,是将中军大营搬出去,还是讲炊事班搬出去呢?当然是炊事班了。

另外一点是,能够形成复用的组件,往往不是核心业务逻辑。这个很好理解,两个不同的业务,当然是核心业务逻辑不同(要不就成一种业务了),核心业务逻辑往往是组合逻辑,虽然复杂,但是往往不具备复用性,就算是下单,不同的电商也是不一样的,这家推出了什么什么豆,那家推出了什么什么券,另一家有个什么什么活动,都是核心业务逻辑的不同,会经常变。能够复用的,往往是用户中心,支付中心,仓储中心,库存中心等等核心业务的周边逻辑。

所以拆分,应该将这些核心业务的周边逻辑,从核心业务里面拆出来,最终Online就剩下下单的核心路径了,就可以改成下单服务了。当业务方突然有了需求推出一个抢购活动,就可以复用刚才的周边逻辑了。抢购就成了另一个应用的核心逻辑,其实核心逻辑是传真引线的,周边逻辑是保存数据,提供原子化接口的。

那哪些周边逻辑应该先拆出来呢?问自己的开发吧,那些战战兢兢,自己修改后生怕把核心逻辑搞挂了的组,是自己有动力从核心逻辑中拆分出来的,这个不需要技术总监和架构师去督促,他们有自己的原有动力,是一个很自然的过程。

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这里的原有动力,一个是开发独立,一个是上线独立,就像考拉的online系统里面,仓库组就想自己独立出去,因为他们要对接各种各样的仓储系统,全球这么多的仓库,系统都很传统,接口不一样,没新对接一个,开发的时候,都担心把下单核心逻辑搞挂了,造成线上事故,其实仓储系统可以定义自己的重试和容灾机制,没有下单那么严重。物流组也想独立出去,因为对接的物流公司太多了,也要经常上线,也不想把下单搞挂。

您也可以梳理一下贵公司的业务逻辑,也会有自行愿意拆分的业务,形成中台服务。

当周边的逻辑拆分之后,一些核心的逻辑,互相怕影响,也可以拆分出去,例如下单和支付,支付对接多个支付方的时候,也不想影响下单,也可以独立出去。

然后我们再看,如何拆分的问题?

关于拆分的前提,时机,方法,规范等,参考文章:《 微服务化之服务拆分与服务发现 》。

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首先要做的,就是原有工程代码的标准化,我们常称为“任何人接手任何一个模块都能看到熟悉的面孔”

例如打开一个Java工程,应该有以下的package:

  • API接口包:所有的接口定义都在这里,对于内部的调用,也要实现接口,这样一旦要拆分出去,对于本地的接口调用,就可以变为远程的接口调用
  • 访问外部服务包:如果这个进程要访问其他进程,对于外部访问的封装都在这里,对于单元测试来讲,对于这部分的Mock,可以使得不用依赖第三方,就能进行功能测试。对于服务拆分,调用其他的服务,也是在这里。
  • 数据库DTO:如果要访问数据库,在这里定义原子的数据结构
  • 访问数据库包:访问数据库的逻辑全部在这个包里面
  • 服务与商务逻辑:这里实现主要的商业逻辑,拆分也是从这里拆分出来。
  • 外部服务:对外提供服务的逻辑在这里,对于接口的提供方,要实现在这里。

另外是测试文件夹,每个类都应该有单元测试,要审核单元测试覆盖率,模块内部应该通过Mock的方法实现集成测试。

接下来是配置文件夹,配置profile,配置分为几类:

  • 内部配置项(启动后不变,改变需要重启)
  • 集中配置项(配置中心,可动态下发)
  • 外部配置项(外部依赖,和环境相关)

当一个工程的结构非常标准化之后,接下来在原有服务中,先独立功能模块 ,规范输入输出,形成服务内部的分离。在分离出新的进程之前,先分离出新的jar,只要能够分离出新的jar,基本也就实现了松耦合。

接下来,应该新建工程,新启动一个进程,尽早的注册到注册中心,开始提供服务,这个时候,新的工程中的代码逻辑可以先没有,只是转调用原来的进程接口。

为什么要越早独立越好呢?哪怕还没实现逻辑先独立呢?因为服务拆分的过程是渐进的,伴随着新功能的开发,新需求的引入,这个时候,对于原来的接口,也会有新的需求进行修改,如果你想把业务逻辑独立出来,独立了一半,新需求来了,改旧的,改新的都不合适,新的还没独立提供服务,旧的如果改了,会造成从旧工程迁移到新工程,边迁移边改变,合并更加困难。如果尽早独立,所有的新需求都进入新的工程,所有调用方更新的时候,都改为调用新的进程,对于老进程的调用会越来越少,最终新进程将老进程全部代理。

接下来就可以将老工程中的逻辑逐渐迁移到新工程,由于代码迁移不能保证逻辑的完全正确,因而需要持续集成,灰度发布,微服务框架能够在新老接口之间切换。

最终当新工程稳定运行,并且在调用监控中,已经没有对于老工程的调用的时候,就可以将老工程下线了。

阶段二的运维模式

经过业务层的的服务化,也对运维组造成了压力

应用逐渐拆分,服务数量增多。

在服务拆分的最佳实践中,有一条就是,拆分过程需要进行持续集成,保证功能一致。

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而持续集成的流程,往往需要频繁的部署测试环境

随着服务的拆分,不同的业务开发组会接到不同的需求,并行开发功能增多,发布频繁,会造成测试环境,生产环境更加频繁的部署。

而频繁的部署,就需要频繁创建和删除虚拟机。

如果还是采用上面审批的模式,运维部就会成为瓶颈,要不就是影响开发进度,要不就是被各种部署累死。

这就需要进行运维模式的改变,也即基础设施层云化。

虚拟化到云化有什么不一样呢?

首先要有良好的租户管理,从运维集中管理到租户自助使用模式的转换。

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也即人工创建,人工调度,人工配置的集中管理模式已经成为瓶颈,应该变为租户自助的管理,机器自动的调度,自动的配置。

其次,要实现基于Quota和QoS的资源控制。

也即对于租户创建的资源的控制,不用精细化到运维手动管理一切,只要给这个客户分配了租户,分配了Quota,设置了QoS,租户就可以在运维限定的范围内,自由随意的创建,使用,删除虚拟机,无需通知运维,这样迭代速度就会加快。

再次,要实现基于虚拟网络,VPC,SDN的网络规划。

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原来的网络使用的都是物理网络,问题在于物理网络是所有部门共享的,没办法交给一个业务部门自由的配置和使用。因而要有VPC虚拟网络的概念,每个租户可以随意配置自己的子网,路由表,和外网的连接等,不同的租户的网段可以冲突,互不影响,租户可以根据自己的需要,随意的在界面上,用软件的方式做网络规划。

除了基础设施云化之外,运维部门还应该将应用的部署自动化

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因为如果云计算不管应用,一旦出现扩容,或者自动部署的需求,云平台创建出来的虚拟机还是空的,需要运维手动上去部署,根本忙不过来。因而云平台,也一定要管理应用。

云计算如何管理应用呢?我们将应用分成两种,一种称为通用的应用,一般指一些复杂性比较高,但大家都在用的,例如数据库。几乎所有的应用都会用数据库,但数据库软件是标准的,虽然安装和维护比较复杂,但无论谁安装都是一样。这样的应用可以变成标准的PaaS层的应用放在云平台的界面上。当用户需要一个数据库时,一点就出来了,用户就可以直接用了。

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所以对于运维模式的第二个改变是,通用软件PaaS化。

前面说过了,在开发部门有中间件组负责这些通用的应用,运维也自动部署这些应用,两个组的界限是什么样的呢?

一般的实践方式是,云平台的PaaS负责创建的中间件的稳定,保证SLA,当出现问题的时候,会自动修复。

而开发部门的中间件组,主要研究如何正确的使用这些PaaS,配置什么样的参数,使用的正确姿势等等,这个和业务相关。

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除了通用的应用,还有个性化的应用,应该通过脚本进行部署,例如工具Puppet,Chef,Ansible,SaltStack等。

这里有一个实践是,不建议使用裸机部署,因为这样部署非常的慢,推荐基于虚拟机镜像的自动部署。在云平台上,任何虚拟机的创建都是基于镜像的,我们可以在镜像里面,将要部署的环境大部分部署好,只需要做少量的定制化,这些由部署工具完成。

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下图是OpenStack基于Heat的虚拟机编排,除了调用OpenStack API基于镜像创建虚拟机之外,还要调用SaltStack的master,将定制化的指令下发给虚拟机里面的agent。

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基于虚拟机镜像和脚本下发,可以构建自动化部署平台NDP。

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这样可以基于虚拟机镜像,做完整的应用的部署和上线,称为编排。基于编排,就可以进行很好的持续集成,例如每天晚上,自动部署一套环境,进行回归测试,从而保证修改的正确性。

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进行完第二阶段之后,整个状态如上图所示。

这里运维部门的职能有了一定的改变,除了最基本的资源创建,还要提供自助的操作平台,PaaS化的中间件,基于镜像和脚本的自动部署。

开发部门的职能也有了一定的改变,拆分称为前端组,业务开发组,中台组,中间件组,其中中间件组合运维部门的联系最紧密。

阶段二有什么问题吗?

其实大部分的企业,到了这个阶段,已经可以解决大部分的问题了。

能够做到架构SOA化,基础设施云化的公司已经是传统行业在信息化领域的佼佼者了。

中台开发组基本能够解决中台的能力复用问题,持续集成也基本跑起来了,使得业务开发组的迭代速度明显加快。

集中的中间件组或者架构组,可以集中选型,维护,研究消息队列,缓存等中间件。

在这个阶段,由于业务的稳定性要求,很多公司还是会采用Oracle商用数据库,也没有什么问题。

实现到了阶段二,在同行业内,已经有一定的竞争优势了。

什么情况下才会觉得阶段二有问题?

我们发现,当传统行业不再满足于在本行业的领先地位,希望能够对接到互联网业务的时候,上面的模式才出现新的痛点。

对接互联网所面临的最大的问题,就是巨大的用户量所带来的请求量和数据量,会是原来的N倍,能不能撑得住,大家都心里没底。

例如有的客户推出互联网理财秒杀抢购,原来的架构无法承载近百倍的瞬间流量。

有的客户对接了互联网支付,甚至对接了国内最大的外卖平台,而原来的ESB总线,就算扩容到最大规模(13个节点),也可能撑不住。

有的客户虽然已经用了Dubbo实现了服务化,但是没有熔断,限流,降级的服务治理策略,有可能一个请求慢,高峰期波及一大片,或者请求全部接进来,最后都撑不住而挂一片。

有的客户希望实现工业互连网平台,可是接入的数据量动辄PB级别,如果扛的住是一个很大的问题。

有的客户起初使用开源的缓存和消息队列,分布式数据库,但是读写频率到了一定的程度,就会出现各种奇奇怪怪的问题,不知道应该如何调优。

有的客户发现,一旦到了互联网大促级别,Oracle数据库是肯定扛不住的,需要从Oracle迁移到DDB分布式数据库,可是怎么个迁移法,如何平滑过渡,心里没底。

有的客户服务拆分之后,原来原子化的操作分成了两个服务调用,如何仍然保持原子化,要不全部成功,要不全部失败,需要分布式事务,虽然业内有大量的分布式方案,但是能够承载高并发支付的框架还没有。

当出现这些问题的时候,才应该考虑进入第三个阶段,微服务化。

阶段三:组织DevOps化,架构微服务化,基础设施容器化

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阶段三的应用架构

从SOA到微服务化这一步非常关键,复杂度也比较高,上手需要谨慎。

为了能够承载互联网高并发,业务往往需要拆分的粒度非常的细,细到什么程度呢?我们来看下面的图。

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在这些知名的使用微服务的互联网公司中,微服务之间的相互调用已经密密麻麻相互关联成为一个网状,几乎都看不出条理来。

为什么要拆分到这个粒度呢?主要是高并发的需求。

但是高并发不是没有成本的,拆分成这个粒度会有什么问题呢?你会发现等拆完了,下面的这些措施一个都不能少。

  • 拆分如何保证功能不变,不引入Bug——持续集成,参考:《 微服务化的基石——持续集成 》。
  • 静态资源要拆分出来,缓存到接入层或者CDN,将大部分流量拦截在离用户近的边缘节点或者接入层缓存,参考:《 微服务的接入层设计与动静资源隔离 》。
  • 应用的状态要从业务逻辑中拆分出来,使得业务无状态,可以基于容器进行横向扩展,参考:《 微服务化之无状态化与容器化 》。
  • 核心业务和非核心业务要拆分,方便核心业务的扩展以及非核心业务的降级,参考:《 微服务化之服务拆分与服务发现 》。
  • 数据库要读写分离,要分库分表,才能在超大数据量的情况下,数据库具有横向扩展的能力,不成为瓶颈,参考:《 微服务化的数据库设计与读写分离 》
  • 要层层缓存,只有少数的流量到达中军大营数据库,参考:《微服务化之缓存的设计》。
  • 要使用消息队列,将原来连续调用的多个服务异步化为监听消息队列,从而缩短核心逻辑。
  • 服务之间要设定熔断,限流,降级策略,一旦调用阻塞应该快速失败,而不应该卡在那里,处于亚健康状态的服务要被及时熔断,不产生连反应。非核心业务要进行降级,不再调用,将资源留给核心业务。要在压测到的容量范围内对调用限流,宁可慢慢处理,也不用一下子都放进来,把整个系统冲垮。
  • 拆分成的服务太多了,没办法一个个配置,需要统一的一个配置中心,将配置下发。
  • 拆分成的服务太多了,没办法一个个看日志,需要统一的日志中心,将日志汇总。
  • 拆分成的服务太多了,很难定位性能瓶颈,需要通过APM全链路应用监控,发现性能瓶颈,及时修改。
  • 拆分成的服务太多了,不压测一下,谁也不知道到底能够抗住多大的量,因而需要全链路的压测系统。

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应用层需要处理这十二个问题,最后一个都不能少,实施微服务,你做好准备了吗?你真觉得攒一攒Spring Cloud,就能够做好这些吗?

阶段三的运维模式

业务的微服务化改造之后,对于运维的模式是有冲击的。

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如果业务拆成了如此网状的细粒度,服务的数目就会非常的多,每个服务都会独立发布,独立上线,因而版本也非常多。

这样环境就会非常的多,手工部署已经不可能,必须实施自动部署。好在在上一个阶段,我们已经实施了自动部署,或者基于脚本的,或者基于镜像的,但是到了微服务阶段都有问题。

如果基于脚本的部署,脚本原来多由运维写,由于服务太多,变化也多,脚本肯定要不断的更新,而每家公司的开发人员都远远多于运维人员,运维根本来不及维护自动部署的脚本。那脚本能不能由开发写呢?一般是不可行的,开发对于运行环境了解有限,而且脚本没有一个标准,运维无法把控开发写的脚本的质量

基于虚拟机镜像的就会好很多,因为需要脚本做的事情比较少,大部分对于应用的配置都打在镜像里面了。如果基于虚拟机镜像进行交付,也能起到标准交付的效果。而且一旦上线有问题,也可以基于虚拟机镜像的版本进行回滚。

但是虚拟机镜像实在是太大了,动不动几百个G,如果一共一百个服务,每个服务每天一个版本,一天就是10000G,这个存储容量,谁也受不了。

这个时候,容器就有作用了。镜像是容器的根本性发明,是封装和运行的标准,其他什么namespace,cgroup,早就有了。

原来开发交付给运维的,是一个war包,一系列配置文件,一个部署文档,但是由于部署文档更新不及时,常常出现运维部署出来出错的情况。有了容器镜像,开发交付给运维的,是一个容器镜像,容器内部的运行环境,应该体现在Dockerfile文件中,这个文件是应该开发写的。

这个时候,从流程角度,将环境配置这件事情,往前推了,推到了开发这里,要求开发完毕之后,就需要考虑环境部署的问题,而不能当甩手掌柜。由于容器镜像是标准的,就不存在脚本无法标准化的问题,一旦单个容器运行不起来,肯定是Dockerfile的问题。

而运维组只要维护容器平台就可以,单个容器内的环境,交给开发来维护。这样做的好处就是,虽然进程多,配置变化多,更新频繁,但是对于某个模块的开发团队来讲,这个量是很小的,因为5-10个人专门维护这个模块的配置和更新,不容易出错。自己改的东西自己知道。

如果这些工作量全交给少数的运维团队,不但信息传递会使得环境配置不一致,部署量会大非常多。

容器作用之一就是环境交付提前,让每个开发仅仅多做5%的工作,就能够节约运维200%的工作,并且不容易出错。

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容器的另外一个作用,就是不可改变基础设施。

容器镜像有个特点,就是SSH到里面做的任何修改,重启都不见了,恢复到镜像原来的样子,也就杜绝了原来我们部署环境,这改改,那修修最后部署成功的坏毛病。

因为如果机器数目比较少,还可以登录到每台机器上改改东西,一旦出了错误,比较好排查,但是微服务状态下,环境如此复杂,规模如此大,一旦有个节点,因为人为修改配置导致错误,非常难排查,所以应该贯彻不可改变基础设施,一旦部署了,就不要手动调整了,想调整从头走发布流程。

这里面还有一个概念叫做一切即代码,单个容器的运行环境Dockerfile是代码,容器之间的关系编排文件是代码,配置文件是代码,所有的都是代码,代码的好处就是谁改了什么,Git里面一清二楚,都可以track,有的配置错了,可以统一发现谁改的。

阶段三的组织形态

到了微服务阶段,实施容器化之后,你会发现,然而本来原来运维该做的事情开发做了,开发的老大愿意么?开发的老大会投诉运维的老大么?

这就不是技术问题了,其实这就是DevOps,DevOps不是不区分开发和运维,而是公司从组织到流程,能够打通,看如何合作,边界如何划分,对系统的稳定性更有好处。

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其实开发和运维变成了一个融合的过程,开发会帮运维做一些事情,例如环境交付的提前,Dockerfile的书写。

运维也可以帮助研发做一些事情,例如微服务之间的注册发现,治理,配置等,不可能公司的每一个业务都单独的一套框架,可以下沉到运维组来变成统一的基础设施,提供统一的管理。

实施容器,微服务,DevOps后,整个分工界面就变成了下面的样子。

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在网易就是这个模式,杭州研究院作为公共技术服务部门,有运维部门管理机房,上面是云平台组,基于OpenStack开发了租户可自助操作的云平台。PaaS组件也是云平台的一部分,点击可得,提供SLA保障。容器平台也是云平台的一部分,并且基于容器提供持续集成,持续部署的工具链。

微服务的管理和治理也是云平台的一部分,业务部门可以使用这个平台进行微服务的开发。

业务部门的中间件组或者架构组合云平台组沟通密切,主要是如何以正确的姿势使用云平台组件。

业务部门分前端组,业务开发组,中台开发组。

如何实施微服务,容器化,DevOps

实施微服务,容器化,DevOps有很多的技术选型。

其中容器化的部分,Kubernetes当之无愧的选择。但是Kubernetes可不仅仅志在容器,他是为微服务而设计的。对于实施微服务各方面都有涉及。

详细分析参考:《 为什么Kubernetes天然适合微服务 》。

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但是Kubernetes对于容器的运行时生命周期管理比较完善,但是对于服务治理方面还不够强大。

因而对于微服务的治理方面,多选择使用Dubbo或者Spring Cloud。使用Dubbo的存量应用比较多,相对于Dubbo来讲,Spring Cloud比较新,组件也比较丰富。但是Spring Cloud的组件都不到开箱即用的程度,需要比较高的学习曲线。

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因而基于Kubernetes和Spring Cloud,就有了下面这个微服务,容器,DevOps的综合管理平台。包含基于Kubernetes的容器平台,持续集成平台,测试平台,API网关,微服务框架,APM应用性能管理。

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主要为了解决从阶段一到阶段二,或者阶段二到阶段三的改进中的痛点。

下面我们列举几个场景。

场景一:架构SOA拆分时,如何保证回归测试功能集不变

前面说过,服务拆分后,最怕的是拆完了引入一大堆的Bug,通过理智肯定不能保证拆分后功能集是不变的,因而需要有回归测试集合保证,只要测试集合通过了,功能就没有太大的问题。

回归测试最好是基于接口的,因为基于UI的很危险,有的接口是有的,但是UI上不能点,这个接口如果有Bug,就被暂时隐藏掉了,当后面有了新的需求,当开发发现有个接口能够调用的时候,一调用就挂了。

致传统企业朋友:不够痛就别微服务,有坑

有了基于Restful API的接口测试之后,可以组成场景测试,将多个API调用组合成为一个场景,例如下单,扣优惠券,减库存,就是一个组合场景。

另外可以形成测试集合,例如冒烟测试集合,当开发将功能交付给测试的时候,执行一下。再如日常测试集合,每天晚上跑一遍,看看当天提交的代码有没有引入新的Bug。再如回归测试集合,上线之前跑一遍,保证大部分的功能是正确的。

场景二:架构SOA化的时候,如何统一管理并提供中台服务

当业务要提供中台服务的时候,中台服务首先希望能够注册到一个地方,当业务组开发业务逻辑的时候,能够在这个地方找到中台的接口如何调用的文档,当业务组的业务注册上来的时候,可以进行调用。

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在微服务框架普通的注册发现功能之外,还提供知识库的功能,使得接口和文档统一维护,文档和运行时一致,从而调用方看着文档就可以进行调用。

另外提供注册,发现,调用期间的鉴权功能,不是谁看到中台服务都能调用,需要中台管理员授权才可以。

为了防止中台服务被恶意调用,提供账户审计功能,记录操作。

场景三:服务SOA化的时候,如何保证关键服务的调用安全

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有的服务非常关键,例如支付服务,和资金相关,不是谁想调用就能调用的,一旦被非法调用了,后果严重。

在服务治理里面有路由功能,除了能够配置灵活的路由功能之外,还可以配置黑白名单,可以基于IP地址,也可以基于服务名称,配置只有哪些应用可以调用,可以配合云平台的VPC功能,限制调用方。

场景四:架构SOA化后,对外提供API服务,构建开放平台

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架构SOA化之后,除了对内提供中台服务,很多能力也可以开放给外部的合作伙伴,形成开放平台。例如你是一家物流企业,除了在你的页面上下单寄快递之外,其他的电商也可以调用你的API来寄快递,这就需要有一个API网关来管理API,对接你的电商只要登录到这个API网关,就能看到API以及如何调用,API网关上面的文档管理就是这个作用。

另外API网关提供接口的统一认证鉴权,也提供API接口的定时开关功能,灵活控制API的生命周期。

场景五:互联网场景下的灰度发布和A/B测试

接下来我们切换到互联网业务场景,经常会做A/B测试,这就需要API网关的流量分发功能。

例如我们做互联网业务,当上一个新功能的 时候,不清楚客户是否喜欢,于是可以先开放给山东的客户,当HTTP头里面有来自山东的字段,则访问B系统,其他客户还是访问A系统,这个时候可以看山东的客户是否都喜欢,如果都喜欢,就推向全国,如果不喜欢,就撤下来。

场景六:互联网场景下的预发测试

这个也是互联网场景下经常遇到的预发测试,虽然我们在测试环境里面测试了很多轮,但是由于线上场景更加复杂,有时候需要使用线上真实数据进行测试,这个时候可以在线上的正式环境旁边部署一套预发环境,使用API网关将真实的请求流量,镜像一部分到预发环境,如果预发环境能够正确处理真实流量,再上线就放心多了。

场景七:互联网场景下的性能压测

互联网场景下要做线上真实的性能压测,才能知道整个系统真正的瓶颈点。但是性能压测的数据不能进真实的数据库,因而需要进入影子库,性能压测的流量,也需要有特殊的标记放在HTTP头里面,让经过的业务系统知道这是压测数据,不进入真实的数据库。

这个特殊的标记要在API网关上添加,但是由于不同的压测系统要求不一样,因而需要API网关有定制路由插件功能,可以随意添加自己的字段到HTTP头里面,和压测系统配合。

场景八:微服务场景下的熔断,限流,降级

微服务场景下,大促的时候,需要进行熔断,限流,降级。这个在API网关上可以做,将超过压测值的流量,通过限流,拦在系统外面,从而保证尽量的流量,能够下单成功。

在服务之间,也可以通过微服务框架,进行熔断,限流,降级。Dubbo对于服务的控制在接口层面,Spring Cloud对于服务的管理在实例层面,这两个粒度不同的客户选择不一样,都用Dubbo粒度太细,都用Spring Cloud粒度太粗,所以需要可以灵活配置。

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场景九:微服务场景下的精细化流量管理

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在互联网场景下,经常需要对于流量进行精细化的管理,可以根据HTTP Header里面的参数进行分流,例如VIP用户访问一个服务,非VIP用户访问另一个服务,这样可以对高收入的用户推荐更加精品的产品,增加连带率。

原文链接: 致传统企业朋友:不够痛就别微服务,有坑 (来源:刘超的通俗云计算)

原文 

http://dockone.io/article/8390

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