微服务框架
微服务框架原理与治理实现
微服务架构介绍
系统架构的演进历史
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单体架构
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All in one process
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优势
- 性能最高
- 冗余小
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劣势
- debug 困难
- 模块相互影响
- 模块分工、开发流程
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垂直应用架构
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按照业务线垂直划分
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优势
- 业务独立开发维护
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劣势
- 每个业务存在冗余
- 每个业务都还是单体
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分布式架构
- 抽出与业务无关的公共模块
- 优势
- 业务无关的独立服务
- 劣势
- 服务模块 bug 会导致全站崩溃
- 调用关系复杂
- 不同服务荣誉
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SOA架构
- 面向服务
- 优势
- 服务注册
- 劣势
- 整个系统设计必须是中心化的
- 需要自上而下设计
- 重构困难
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微服务架构
- 彻底的服务化
- 优势
- 开发效率
- 业务独立设计
- 自下而上
- 故障隔离
- 劣势
- 治理、运维难度
- 观测困难
- 安全性较弱
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其他架构
- 例如 Servier Mesh
微服务架构概览
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网关
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处理流量
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连接核心组件
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服务配置和治理
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链路追踪和监控
- 使用一个单独的平台进行追踪
微服务架构的三大要素
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服务治理
- 服务注册
- 服务发现
- 负载均衡
- 扩缩容
- 流量治理
- 稳定性治理
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可观测性
- 日志采集
- 日志分析
- 监控打点
- 监控大盘
- 异常报警
- 链路追踪
- 传统:根据单机的调用栈就可以很轻松的找到问题点
- 微服务:跨机器,调用链路长,很难定位问题点
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安全
- 身份验证
- 认证授权
- 访问令牌
- 审计
- 传输加密
- 黑产攻击
微服务架构原理及特征
微服务架构中的基本概念及组件
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服务 (Service)
- 一组具有相同逻辑的运行实体
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实例 (Instance)
- 一个服务中的每个运行实体
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实例与进程的关系
- 没有必然对应关系,一般一对一或者一对多
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集群 (Cluster)
- 通常指服务内部的逻辑划分,包含多个实例
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常见的实例承载形式
- 进程、VM、k8s pod…
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有状态 / 无状态服务
- 服务的实例是否存储了可持续化的数据(例如磁盘文件)
服务间通信
对于单体服务,不同模块通信只是简单的函数调用
对于微服务,服务通信通常意味着网络传输
- 微服务之间通过网络进行通信
- 常见的通信协议包括 HTTP、RPC
服务注册及服务发现
基本问题
- 服务间调用中,如何指定下游服务实例的地址?
简单方案
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直接指定 ip : port?
- 没有任何动态能力
- 有多个实例下游实例怎么办?(一般情况只下会找到第一个)
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使用 DNS?
- 本地 DNS 存在缓存,导致延迟
- DNS 没有负载均衡
- 不支持服务探活检查
- DNS 不能指定端口(域名不能指定端口)
一个好的解决方案
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服务注册发现
- 新增一个统一的服务注册中心,用于存储服务名到服务实例之间的映射关系
- 类似于一个微服务的 Hash Map
- 旧服务实例下线前,从服务注册中心删除该实例(请求超时),下线流量
- 新服务实例上线后,在服务注册中心注册该实例(健康检查),上线流量
- 新增一个统一的服务注册中心,用于存储服务名到服务实例之间的映射关系
微服务流量特征
- 统一网关入口
- 外网通信多数采用 HTTP,内网通信多数采用 RPC(Thrift, gRPC)
- 内部为网状调用链路
核心服务治理功能
服务发布
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何为服务发布 (deployment)?
- 让一个服务升级运行新的代码的过程
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服务发布难点
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蓝绿部署
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灰度发布(金丝雀发布)
流量治理
在微服务架构中,我们可以基于:
- 地区维度
- 集群维度
- 实例维度
- 请求维度
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实现对端到端的流量在链路上进行精确控制
负载均衡(Load Balance)
负载均衡负载分配请求在每个下游实例上的分布
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Round Robin
- 绝对均衡
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Random
- 随机
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Ring Hash
- 一致性哈希
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Least Request
稳定性治理
线上服务总是会出问题的,这与程序的正确性无关
客观故障
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网络攻击
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流量突增
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机房断电
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光纤被挖(支付宝。。
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机器故障
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网络故障
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机房空调故障
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……
治理功能
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限流(rate limit)
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服务端功能
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限制服务处理的最大 QPS,拒绝过多请求
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熔断
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请求端功能
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中断请求路径,增加冷却时间从而让故障实例尝试恢复
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过载保护
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服务端功能
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在负载高的实例中,主动拒绝一部分请求,防止实例被打挂
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降级
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服务端功能(负载均衡服务器)
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服务处理能力不足时,拒绝低级别的请求,只响应线上高优请求
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比如允许用户的正常请求,拒绝内部的测试请求
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字节跳动服务治理实践
请求重试
区别本地与远程
本地函数调用通常没有重试意义
远程函数调用
- 网络抖动、下游负载高、下游机器宕机…
- 重试是有意义的,可以避免偶发性的错误,提高 SLA
- SLA (Service-Level Agreement)
重试的意义
- 降低错误率
- 若单次请求错误概率为 0.01,那么连续两次错误的概率为 0.0001
- 降低长尾延时
- 对于偶尔耗时较长的请求,重试请求有机会提前返回
- 容忍暂时性错误
- 某些时刻,系统会出现暂时性异常(例如网络抖动),重试可以尽可能避免
- 避开下游故障实例
- 一个服务中可能会有少量实例故障
但是一般默认不用!!!
请求重试的难点
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幂等性
- POST 请求可以重试吗?
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重试风暴
- 随着调用链路的增加,重试次数呈指数级上升
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超时设置
- 假设调用时间一共1s,经过多少时间开始重试?
应对 “重试风暴”
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限制重试比例
- 设定一个重试比例阈值(例如 1%),重试次数占所有请求比例不超过该阈值
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防止链路重试
- 返回特殊的 status code,表示“请求失败,但别重试”
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Hedged Requests
- 对于可能超时(或延时高)的请求,重新向另一个下游实例发送一个相同的请求,并等待先到达的响应