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服务化框架技术选型实践

前言

首先本文不讨论为什么要服务化,包括服务化的优点缺点。

其次本文也不讨论什么是微服务,也不讨论微服务和SOA的区别。

最后本文也不讨论哪个技术最优。

服务框架构成

最基本的服务框架

基本的服务化框架包括如下模块:统一的RPC框架,服务注册中心,管理平台。

有了这三个模块,就能实现基本的服务化。下面对三个模块进行具体分析。

RPC框架选型

为什么一定要是统一的RPC框架,而不是随便啥框架,这里主要是为了技术对齐,减少开发人员的学习成本,减少团队间沟通成本。

好,那么选择一个RPC框架,我们都需要考量什么东西呢?这里我总结下:

  • 代码规范:例如是对已有代码透明,还是代码生成。
  • 通讯协议:例如是TCP还是HTTP
  • 序列化协议:例如是二进制还是文本,是否需要跨语言,性能
  • IO模型:异步/同步,阻塞/非阻塞
  • 负载均衡:客户端软负载,代理模式,服务端负载

另外如果是从开源里面选择,那么我们还需要考量:

  • 成熟度:包括学习成本,社区热度,文档数,是否有团队维护,稳定性(盲目追求的不一定是最适合)
  • 可扩展性:是否有SPI支持扩展,是否支持上下兼容
  • 跨语言:是否支持跨语言
  • 性能:要想作为RPC框架,性能一般都不会太差 [滑稽脸]

下面是常见的一些开源框架的比较,大家可以看一下。

服务化框架技术选型实践

Ps:SOAP,RMI,Hessian,ICE就不列举了。

选型小结:

  • 如果需要与前端交互的,适合短链接、跨语言的RPC框架,例如RESTful、gRPC等
  • 如果纯粹后台交互的,适合长链接、序列化为二进制的RPC框架,例如thrift、dubbo等更高效
  • 如果是小公司,新公司从头开始推广服务化框架的,可以选择规范化的RPC框架,例如thrift、RESTful、gRPC
  • 如果是已有大量业务代码的再推广服务框架的,那么最好选择无代码入侵的RPC框架,例如dubbo、RESTful

注册中心选型

注册中心相当于是服务提供者和服务调用者之间的引路人,在服务治理中的作用极为重要。

选择注册中心基本要考量:

  • 服务注册:接收注册信息的方式
  • 服务订阅:返回订阅信息的方式,推还是拉
  • 状态检测:检测服务端存活状态

重点提一下这个状态检测,因为这个要是检测不准确会误判,导致严重后果,

例如Zookeeper根据服务端注册的临时节点进行状态检测,如果服务端和Zookeeper之间的网络闪断,导致Zookeeper认为服务端已经死了,从而摘掉这个节点。

但是其实客户端和服务端直接的网络是好的,这样就有可能把节点全部摘掉,导致无可用节点。

如果是从开源里面选择,那么还需要考量:

  • 成熟度:包括学习成本,社区热度,文档数(盲目追求的不一定是最适合)
  • 维护成本:注册中心维护
  • 数据解构:是否能快速定位结果,是否能遍历
  • 性能和稳定性:
  • CAP原则:CP(关注一致性)还是AP(关注可用性)

下面是常见的一些使用开源项目做注册中心的比较,大家可以看一下。

服务化框架技术选型实践

Ps:Redis和MySQL没有列举。

选型小结:

  • 规模小选择CP,RPC框架可以直接接入数据源
  • 规模大选择AP, RPC框架不可以直接接入数据源
  • 存在跨机房,跨地域的尽量不要选有强一致性协议的注册中心
  • RPC框架必须要有注册中心不可用的容灾策略
  • 服务状态检测十分重要

简易管理端

管理端没啥特殊要求,最起码能看到服务提供者和调用者即可。

完善的服务化框架

如果需要一个完善的服务化框架,那么必须增加外部模块,常见的模块如下图:

服务化框架技术选型实践

接口文档管理

提供一个接口文档管理以及接口查询的入口,可以是一个公共的WIKI,也可以是独立的系统,等等。

这里可以定义接口的文档,包括接口描述,方法定义,字段定义

可以定义接口的SLA,包括支持的并发数,tp99多少,建议配置是什么

还有就是接口的负责人等一些查询的入口。

配置中心

提供一个配置管理的地方,这里说的配置主要指的是服务相关的一些配置。

配置包括分组配置、路由策略、黑白名单、降级开关、限流信息、超时时间、重试次数等等,任何可以动态变更的所有数据。

这样服务提供者和服务调用者可以不需要重启自己的应用,直接进行配置的变更。

配置中心可以独立于注册中心,也可以和注册中心合并。

监控中心

监控服务关注接口维度,实例(例如所在JVM实例)维度的数据。

RPC框架可以定时上报调用次数,耗时,异常等信息。

监控中心可以统计出服务质量信息,也可以进行监控报警。

分布式跟踪

区别于监控中心,以调用链的模式对服务进行。

RPC框架作为分布式跟踪系统的一个天然埋点,可以很好的进行一个数据输出。

服务治理(重点)

我这边列了常见的服务治理功能,例如:

  • 服务路由:

    1. 权重:例如机器配置高的权重高,机器配置低的权重低
      IP路由:例如某几台机器只能调某几台机器
    2. 分组路由:例如自动根据配置调某个分组
    3. 参数路由:例如根据方法名进行读写分类,或者根据参数走不同的节点
    4. 机房路由:例如只走同机房,或者同机房优先
  • 调用授权:

    1. 应用授权:只有授权后的应用才能调这组服务
    2. token:只有token对的调这组服务
    3. 黑白名单:只有名单允许的才能调这组服务
  • 动态分组:

    1. 服务端切分组:可以根据分组的情况,对服务提供者进行一个动态的分组调度
    2. 客户端切分组:可以对调用者进行一个分组调度
  • 调用限流:

    1. 服务端限流:服务端基于令牌桶或者漏桶模型进行限流
    2. 客户端限流:根据客户端的标识,进行调用次数限流
  • 灰度部署:

    1. 灰度上线:先启动,验证后在提供服务
    2. 预发标识:表示该服务为预发布服务
    3. 接口测试:方便的提供接口自动化功能测试功能
  • 配置下发:

    1. 服务配置
    2. 全局配置
  • 服务降级:

    1. Mock:出现异常或者测试情况下,返回Mock数据
    2. 熔断:客户端超时或者服务端超时
    3. 拒绝服务:服务端压力大时,自动拒绝服务,保护自己

网关

RPC框架大部分场景都是自己调用的,什么时候会需要一个网关呢?

网关可以提供如下功能:

  • 统一的鉴权服务
  • 限流服务
  • 协议转换:外部协议转统一内部协议
  • Mock:服务测试,降级等

其它一些统一处理逻辑(例如请求解析,响应包装)

服务注册中心Plus

需要逻辑处理能力,例如对数据进行筛选过滤整合,计算服务路由等功能

同时还需要有与RPC框架交互的功能。

管理端Plus

管理端除了之前的简单服务管理功能外,还需要提供配置信息展示,监控信息展示,各种维度的数据展示。

也就是下面提到的服务治理功能,都可以在管理端进行管理。

另外,常见的服务治理功能,我们都可以作为开放服务供开发人员进行一个调用。

京东实践

第一代SAF背景

2012年初,京东从.NET转Java。各个部门,各个业务线都没有一个统一的服务化框架,有的是dubbo,有的是WebService,有的是Hessian等等。

同时各个业务系统自己有非常多的业务代码。通过统计接口规模在1K左右,服务节点在50K左右,机器规模在8K左右,机房比较少拓扑简单。

所以当时的愿景和目标比较明确:

  • 京东系统服务化、API化的从无到有
  • 统一京东的RPC调用框架
  • 稳定可靠
  • 提供简单的服务治理功能

第一代SAF选择

OK,结合我们的情况和上面的一些选型小结,我们当时的选择如下:

  • RPC框架:基于dubbo2.3.2做配置扩展,以及功能扩展包括rest(resteasy)、webservice(cxf)、kryo/thrift序列化、调用压缩等
  • 注册中心:Zookeeper,RPC框架直接接入数据源
  • 监控中心:监控服务+HBase
  • 管理平台:读取Zookeeper做管理平台,提供基本的上下线、黑白名单等功能

于2012年4月上线,最大规模时,接口数3K,接入最大IP数20K。

第二代JSF背景

随着京东业务的不断快速增长,接口、机器数也呈数量级增长。

同时京东成立子公司,在全国各地新建机房,部署结构也变得比较复杂。

加上SAF遗留的一些问题,大概面临如下几点:

  • RPC框架较重,性能有提高的空间
  • 注册中心无业务逻辑,直接对外暴露
  • 京东复杂的部署架构需要更强大灵活的服务治理功能
  • 监控数据不完整,维度不够
  • 无应用依赖关系
  • 跨语言调用需求

第二代JSF选择

所以在2014年初,我们进行了第二代JSF的一个全部自研过程。

我们主要做了如下技术选型:(全部自研)

  • RPC框架:轻量级,更佳的性能,兼容旧版本协议
  • 注册中心:基于DB作为数据源,前置Index服务;支持十倍接入量;部分逻辑放在注册中心减少客户端负担
  • 监控中心:监控Proxy服务+InfluxDB(2015后改为ElasticSearch)
  • 管理端:基于DB,功能更强大,提供完善的服务治理管理功能;打通京东应用管理平台,提供应用依赖关系梳理;
  • HTTP网关:基于Netty,支持跨语言调用

开发周期:7人/年(2014.1-2015.1)。包括开发、测试、预发、上线、推广。

JSF架构简图

服务化框架技术选型实践

JSF注册中心

京东的注册中心是自研的,基于DB做的数据最终一致,也就是上面说的AP系统。

注册中心主要实现的就是服务列表的注册订阅推送,服务配置的获取下发,服务状态的实时查看等功能。

注册中心节点是无状态的,可水平扩展的。整个注册中心集群下的所有注册中心几点都是等价的。

每个机房部署多个注册中心节点。同机房的RPC框架会优先连本机房的注册中心节点。

主要亮点如下:

  • 引入Index服务概念

    • 该服务就是一个最简单HTTP的服务,用于找注册中心节点(同机房或者压力最小或者其它特定场景),可以认为是不会挂的服务,
    • RPC框架会优先连该服务拿注册中心地址,这样子的好处是注册中心地址变化后,RPC框架不用修改任何设置。
  • 注册中心内存有服务列表全量缓存,连不上数据库也保证可读

  • 数据库的数据结构更适合各种维度展示、过滤、分析等

    • 例如根据分组,IP,应用,机房等不同维度
  • 注册中心就是个JSF服务,监控到压力大即可进行动态水平扩展
    • dogfooding,注册中心其实是第一个JSF接口
  • 服务列表推送逻辑改进
    • 例如原来100个Provider,现在加1个节点,之前的SAF是需要下发101个节点,自己判断加了哪个节点,进行长链接建立;
    • 现在的改进是:修改为下发一个add事件,告知RPC框架加了1个节点,RPC框架进行长链接建立;
    • 这样做大大减少了推送的数据量。
  • 注册中心与RPC框架可各种交互
    • 注册中心和RPC框架是长链接,而且JSF是支持Callback的,注册中心可以调用RPC框架进行服务列表变化之外的操作;
    • 例如查看状态,查看配置,配置下发等。

JSF RPC框架

服务化框架技术选型实践

RPC框架作为服务化里面的最基本的组件,其实都大同小异,因为RPC调用都绕不开代理、网络、序列化这些操作。

JSF的RPC框架也类似,主要分为图中的几个模块,

下面大概列下一些功能特性:

  • Config:Spring/API/Annotation
  • Proxy: Javassist/JDK
  • Invoker/Filter:内置+自定义,Filter可扩展
  • Client:Failover(默认)/FailFast/TransportPinpoint/MultiClientProxy
  • 调用方式:同步(默认)/异步并行/异步回调/Callback/泛化
  • Loadbalance:Random(默认)/Roundrobin/ConsistentHash/ LocalPreference/LeastActiveCall
  • 路由:参数路由,分组路由,(IP级别路由逻辑在注册中心做)
  • 长连接维护:可用/死亡/亚健康
  • 协议:JSF(默认)/SAF(dubbo)/HTTP/Telnet/HTTP2
  • 第三方:REST/Webservice
  • 序列化:MsgPack(默认)/Hessian/Json/Java/protobuf(c++)
  • 压缩:Snappy/LZMA
  • 网络:基于Netty4.0,长连接复用
  • 线程模型:BOSS+WORKER+BIZ
  • 容灾:本地文件
  • 请求上下文:IP,参数,隐式传参
  • 事件监听:响应事件,连接事件,状态事件
  • 分布式跟踪支持:进行数据埋点

JSF管理平台

提供强大管理功能,包括服务管理,监控管理,注册中心管理等功能。

服务化框架技术选型实践

服务化框架技术选型实践

服务化框架技术选型实践

我们针对服务治理的功能,提供了很多API,可以授权给开发人员或者外部系统使用。

例如单元测试调用,限流配置/开关,动态分组,上下线等都提供了开放API。

JSF HTTP网关

网关是为了方便跨语言通过HTTP+JSON调用JSF服务,而不需要使用JSF的RPC框架。

特性如下:

  • 基于Netty4.0实现HTTP网关,没有使用Servlet容器,轻量高效。

  • 支持服务自动发现

    • 一般的HTTP服务,外面为了解决单点问题,都会用域名+VIP等实现高可用,故障转移等;
    • 现在网关同时原生接入了JSF的注册中心,知道了服务的提供者信息(JSF协议支持HTTP调用)。
    • 服务提供者也不用关系扩容缩容导致服务的IP端口发生变化,网关会自动维护服务列表。
  • 服务限流
    • 针对方法级+应用进行授权,固定时间只能调用指定次数。
    • 同一个方法也只能占用网关内的部分线程
  • 结果统一包装
    • 对异常等响应进行包装

JSF遇到京东弹性云

京东的JSF服务开发在京东弹性云的研发推广之前完成,自从京东弹性云落地以来,也遇到不少问题。

例如:

  • 硬件指标:例如使用JDK获取的Docker的指标有些是物理机的,我们需要特殊处理
  • 网络:结合京东的“胖”容器,每个容器其实有实际IP,对外提供服务
  • 轻量:提高启动速度
  • 开放服务:在容器销毁或者非优雅停机的情况下,提供API进行服务治理

JSF规模

  • 接口数:万级
  • 服务节点数:百万级
  • 接入实例数:十万级
  • 框架调用量:每天千亿级别
  • 监控数据:每天120亿条数据,1.2T数据量
  • HTTP网关:每天百亿级别

总结

  • 没有最好,只有最适合!

意思就是不要人云亦云,盲目看大公司用什么,现在什么最新,或者什么性能最好。因为架构不是让你一下子设计出来使用一辈子,好的架构都是慢慢演化而来的。不同的架构会做出不同的技术选型。所以无论什么时候都要结合自己的现状以及未来几年的规划,来进行技术选型。

  • It’s just the beginning!

服务化框架的选择只是开始,真正的变革是选择后,公司整体业务和开发的变革。这个大家有空可以看看康威定律。

原文  http://geek.csdn.net/news/detail/136391
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