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不要被锁定在反锁定的路上

原文： Don’t get locked up into avoiding lock-in

作者： Gregor Hohpe

减少或者避免被锁定，会消耗架构设计工作中的很大一部分成本。这是一个神圣的职责：架构就是提供选项，而锁定则刚好相反。然而锁定不是非白即黑的：摆脱某一方面的锁定，往往意味着在其它方面被锁定。同样地，开源软件之类的流行概念，据说天然的消除锁定，这并非事实。是时候详细考察一下锁定问题，防止我们被锁定在反锁定的路上。

架构师的主要职责之一就是提供选择。这些选项让系统能够容忍变化，有了选择的自由，我们可以耐心的等待信息完整之后才作出决定，以及应对一些预计外的事件。锁定的含义则刚好相反：锁定使得软件很难从一种方案切换到另一种方案。很多架构师可能会将锁定视为大敌，同时认为自己守护着 IT 世界中的自由，在这世界中，组件可以被随意替换和互联。

但是架构从来都不简单——这是个事关妥协的生意。经验丰富的架构师知道，锁定的重要性，可能会超过避免锁定的重要性。锁定有很多方面，有时候还可能是最佳方案。所以我们进入架构师电梯，仔细观察一下锁定这个事。

开源+混合多云=无锁定

近年来，我们用来部署软件的平台越来越强——现代云平台不止告诉我，我们的照片是小狗还是饼干，它们还会编译代码，进行部署，配置必要的基础设施，并保存数据。

这种便利性和生产力的急剧提高，带来了全新的锁定方式。吸引了很多架构师注意的混合多云方案，就是一个用于审视锁定问题的好例子。假设你有一个要部署到云上的应用。这很简单，但是在架构师的视角来看，却会有很多选择、很多权衡，尤其是在锁定方面。

你可能想要把你的应用部署在容器里。这听起来很棒，但是你会使用 ECS 来运行它么？这是 AWS 的专属。考虑 Kubernetes ？它是开源的而且能够在绝大多数环境上运行——其中也包括自建设施。问题解决了么？还没有——你被锁定在 Kubernetes 上了——想想那些 YAML 吧。所以这是从锁定走向锁定。如果你使用的是托管 Kubernetes 例如 GKE 和 EKS，你还可能被锁定到 Kubernetes 的特定版本和特定扩展上。

如果想要让软件运行在私有设施中，也还有 AWS Outposts 的选项，所以你还是有得选。但这还是 AWS 的专有品种。你可能已经被锁定到 VMWare，它也能和 VMWare 集成，所以这有什么不同么？Google 的 Anthos 也是同样产品，它使用开源组件构建而成，但还是专属品：你可以把应用迁移到不同的云上——前提是你继续使用 ANthos。所以这就是锁定的意思，对吧？

另外如果你把你的部署自动化和你的应用运行时漂亮的分割开来，是否意味着切换基础设施更容易了？降低锁定的风险了？嘿，甚至还有跨平台的基础设施即代码的工具呢，是不是就完全消灭这些担忧了？

至于存储方面，AWS S3 如何？其它云供应商提供了 S3 兼容的 API，所以 S3 可以视为兼容多云，没有锁定了，但 S3 的确是 AWS 的专属阿。还可以把所有数据访问藏到抽象层之后，然后适配本地环境，这样总算可以了？

看起来避免锁定不那么简单，甚至会让你迷失在逃离锁定之路上。尽管如此，我推荐 Simon Wardley 的 Take on Hybrid Cloud

锁定的阴影

电梯架构师（乘着架构师电梯上上下下的人）眼中的锁定是灰色的，而不是象有些人的眼里的非黑即白。在考虑系统设计时，他们会意识到象锁定或者耦合这种事情并不是一个非此即彼的事情。两个系统并不能简单的判断耦合与否，同样地，也无法简单的判断是否被锁定到一个产品。这种问题的内部是有一些微妙之处的。例如锁定问题可以拆分成多个维度：

供应商锁定：IT 人嘴里的锁定很多时候指的是这种情况。它描述的是难于从现有供应商切换到其竞争对手。举两个例子，如果想要从 Siebel CRM 迁移到 SalesForce CRM，或者从 IBM DB2 数据库切换到 Oracle，都会是伤筋动骨的事情，这就是锁定。供应商或多或少的会从这种锁定中受益。这种锁定中往往包含了对应的商业安排，例如长期授权和支持协议能够获得更好的折扣。
产品锁定：在从一个供应商的产品迁移到另一个供应商的产品时，供应商和产品都发生了变化，所以两者是可以合二为一的。开源产品能够避免厂商锁定，但是并无法避免产品锁定：如果你在使用 Kubernetes 或 Cassandra，就当然是被锁定到了特定产品的 API、配置和功能上了。如果在一个专业（尤其是企业）环境中工作，你可能还需要商业支持，这样就又产生了供应商锁定。深度定制、集成以及专用扩展，都是产品锁定的形态：这些做法都提高了更换产品的难度，开源产品也无法避免。
版本锁定：除了被锁定在产品上，还可能被锁定到特定版本。新版本如果破坏了现存的定制和扩展（SAP？）。有些版本更新可能还要你重做应用——比如 AngularJS 和 Angular2。还有更差劲的情况就是，版本锁定的传染：某特定的产品版本需要特定（通常是过期的）操作系统版本，或者类似的情况，这会让迁移的尝试变得困难重重。如果供应商决定弃用你的版本，或者停止整条产品线，这种锁定造成的后果就很严重：需要在失去支持和大动干戈之间作出选择。情况还可能进一步恶化：例如你的旧版本系统中发现了严重漏洞，却无法找到对应的更新。
架构锁定：还有可能被锁定到特定类型的架构之中。例如，在大量使用 Kubernetes 的过程中，你可能会构建很多的小服务，这些小服务可以以容器的形式进行部署，对外提供 API。如果想要迁移到 Serverless 架构，就要把服务的粒度向单一功能的方向进行调整，把状态管理转移到外部，实现事件驱动架构等等。这种变更往往意味着对应用架构的整体修改。
平台锁定：产品锁定的一种特例是平台锁定，常见于云平台。这种平台不仅支持应用运行，可能还掌握了你的用户账号以及相关的访问权限、安全策略、基础设施分配等方面。它们还提供了应用级别的服务，例如存储或机器学习，这通常也是专有的。远离这些服务看起来好像能够减少平台锁定，但是这种做法就否定了上云的主要动机。这就让人进退两难了。
技能锁定：在开发人员开始熟悉特定的产品或架构之后，技能锁定就产生了：要使用不同的产品和技术，就需要重新培训（或者招聘）开发人员，这都需要投入。技能的可用性是当今 IT 的一个主要约束，这种锁定也就非常实际了。有些小众的企业产品只有很少的开发者，这就直接导致了开发成本的上升。这种情况在使用定制语言，或者”只需配置“/“无需代码”的情况下尤为常见。
法务锁定：你可能会因为法务问题锁定到特定的解决方案，合规要求就是个常见情况。假设一个云供应商的数据中心在国外，你可能就无法把数据迁移到这个供应商的云上。有的软件即使是可以顺畅的在云上运行，供应商的授权可能也不允许它迁移上云。如果你坚持上云，就会违反授权条款。法务方面的限制远比我们平时所理解的要多，我们面临的选择好像：你的小飞机是由 70 年代设计的使用含铅汽油的过时引擎驱动的，然而新引擎的采用，可能产生巨大的法律风险。
智力锁定：最微不足道的也是最危险的锁定就是对思维的锁定。在和特定的供应商和架构合作之后，可能会把一些假设吸收到你的决策依据里，这可能会导致你拒绝其它方案。例如在面对横向扩展架构时，你可能因为它的扩展不够线性（两倍硬件没有产生两倍性能），得出效率低下的结论，从而拒绝这种方案。在技术层面，这种思考方式忽略了一个问题，这种方案的主旨在于扩展性，而不是效率。或者你会讨厌快速的发布周期，因为你相信频繁的变更会导致更多的缺陷。还有你可能会被告知，编码很昂贵、耗时并易错，所以最好用配置完成一切。

总的说来，锁定绝对不是简单的二元世界，理解了各种不同的锁定方式，有助于作出更加清晰的决策。这个列表也戳穿了一些常见的谬误，例如开源软件神奇的解除锁定的能力。开源软件能够防止厂商锁定，但是绝大多数其它的锁定同样存在。这当然不是说开源软件的坏话，只是说，开源软件并非治愈锁定的良药。

使用模型做好决策

有经验的架构师不会只盯住阴暗面，他们会执行优秀的决策纪律。纪律很重要，因为我们的决策能力往往比我们的自我感觉要差得多。如果这方面有疑问，建议阅读 Kahneman 的 Kahneman’s Thinking, Fast and Slow 。

提高决策能力的最有效方法就是使用模型。就算是简单的模型，也能在改善决策的过程中提供很大帮助：

简单但令人回味的模型是伟大科学家的标志，过分的细化和参数化通常意味着平庸。 George Box

所以不要嘲笑深受管理咨询行业宠爱的二乘二矩阵，我们接下来会发现，这是一种非常简单有效的模型。

下一个事关模型的关键点：常识告诉我们，面对不确定性，必须尽快响应——毕竟世界一直在变。但是事与愿违：当我们必须处理很多相互依赖、高度不确定性以及小概率事件时，糟糕的决策会把事情搞得更糟。模型能帮助我们把更多的结构化和规律加入决策过程。是否接受锁定、接受什么样的锁定，都是这样的问题，所以我们要使用一些模型。

关于锁定的二乘二矩阵

一个简单的模型能够让我们克服以锁定为耻的观念。首先我们必须意识到，很难完全杜绝锁定的发生，因此一定程度的锁定在所难免。第二，如果锁定能带来与之相配的收益，那么我们也会乐见其成的，例如一个竞争对手所不具备的的独特的功能。

我们把这些因素用一个最简单的模型来表达——二乘二矩阵：

不要被锁定在反锁定的路上

上面的矩阵使用以下的两个维度来描述我们的选择：

切换成本（也就是锁定）：对我们来说，迁移到别的方案有多难？
唯一的实用价值：我们从这个解决方案中获取了什么无法被其它工具取代的好处？

我们可以看看这四个分区了：

Disposable：没有独特功能且易于更换的组件是可以不太担心的。我们可以和他们维持现状，如果遇到问题，可以轻松的进行替换。普通的东西，普通的对待就很好。例如很多开发者的 IDE（EMACS 可能是个例外）都是这样的：随意混合搭配，无需过于依赖。存储你所有照片和个人数据的云存储，很大程度上把你的手机也变成了可抛弃的，稍候还会对这个例子进行更多介绍。
Accepted Lock-in：这个区域指的是把你锁定到特定产品和供应商的组件，但是这种锁定是有回报的——得到了独特的功能。虽然我们提倡减少锁定，但是这种交换相对来说是比较容易接受的。例如使用了 Google Cloud 的 BigQuery 或者 AWS 的 Bare Metal Instance，很明显就是被锁定了，然而这个锁定是根据收益作出的决策。如果是一个小应用，使用 AWS 原生服务也是可以的，这是因为没有迁移的需要，而缩减开发和运维成本是更重要的事情。
Caution：这部分是最不受欢迎的区域了，产生了锁定，但是又没有与之想匹配的回报。传统的关系数据库就可以放到这个位置——使用商用数据库真的增加了你的收入了么？没有。然而向外迁移可能需要很大投入。如果为发射到外太空的嵌入式系统选择了特定的硬件，这也没什么问题——几乎没有迁移的机会。
Ideal：这是最佳区域——提供了独特的实用价值，但是还能够方便的切换。听起来这好像是我们的理想境界，但是你会发现这个区域的定义是矛盾的：如果一个解决方案提供了唯一的实用价值，其它竞品无法提供，那他的切换就是困难的。S3 可能就是这个类别中的一个例子：多个云供应商都接受了同样的 API，迁移出去，例如迁移到 GCP 相对来说是很方便的。每个实现都会在某些方面有一些明显优势，要保护跨平台的可移植性，很重要的一点就是：不允许 API 保留授权或者取得专利。

这个模型的确很简单，把你的软件（或者硬件）组件放到这个矩阵里面是个值得尝试的做法。这样的方法不仅为你的风险进行了可视化，还把你的决策传达给了利益相关者。

不要被锁定在反锁定的路上

举一个日常的例子，你可能决定使用下列物品，这些物品有各自的功能，也有锁定风险（从右上角开始逆时针方向）。

你所钟爱的 iPhone 把你锁定到了供应商的生态系统中，但是也给了你独有的体验，所以你认为这是可以接受的锁定。
移动通信服务商的合约把你锁定到了单一的网络上，但是各个服务商的区别其实不大，所以把它放到 Caution 是合适的。
充电器有标准接口，不幸的是很多 iPhone 不是，但是还有各种转换装置让这个小玩意处在 Disposable 位置。
很多 App，例如 Messaging，提供了功能，例如和朋友进行联系，但是他们的的设计就是方便切换的，例如通过手机的联系人名单，所以可以放在 Ideal 。

这里要注意的就是唯一实用价值：每个供应商都会提供一些唯一功能——这就是差异化。然而这里需要关注的是这些功能是否能转化为唯一价值。例如有的云供应商提供了能够服务于十亿用户的强大全球网络。这令人印象深刻，也具备唯一性，但这对普通的企业来说却没什么意义，他们可能只服务于百万用户，也仅在单一国家内提供服务。当然也有人在有限速的小国家开法拉利的，并非所有决定都是理性的，但法拉利和云平台不同，可能给出不同的实用价值。

锁定的实际成本

这个简单的矩阵太有用了，完全停不下来。前面的矩阵把切换成本作为单一元素（维度），现在可以将其拆分为两个维度：

不要被锁定在反锁定的路上

这个矩阵把替换的成本从替换的可能性（主动或者被动）拆分开来。较低的替换可能性结合较低的替换成本应该不会令人困扰，但是相对的替换成本较高、又有较高替换概率的就值得注意了。在另外一角，虽然替换成本高企，但是发生的可能性不大——这一区域可能需要做一些保全措施，措施包括限制更改范围，或者增加运维成本。你也可以选择接受这种风险——在 Oracle 和 DB2 之间进行切换的机会并不多。最后如果切换的可能性很大，成本又不高，那就无需费神了——拥抱变化，设计系统，完成切换。但奇怪的是，尽管大量的小范围变化很容易实现，但这种场景往往不会象左上角那样得到大量关注，这就是决策过程中经常出现的错误：难于完成的戏剧化场景，往往因为一个“万一”，吸引了更多的注意力。

在我们谈论锁定的意愿时，可能需要在多个角度考虑一下切换的理由：供应商退出业务、提价、或者无力支持现有规模以及功能需求。有趣的是，减少锁定的愿望经常成为谈判的手段：在续约谈判中，你可能会提示你的供应商，在产品架构设计角度来看，从他们的产品中切换是可行的，成本也是可以接受的。这样你就给出了 BATNA（ Best Alternative To a Negotiated Agreement ）够低的信息。这种架构方式虽然不一定会用起来，但它会产生实际的威慑力，就如冷战期间的物资储备一样。你可能只是伪装，并不会真的去除锁定，但是这种情况下，你最好是个好玩家，以免被供应商翻了底牌——比如和你的开发人员打探消息。

减少锁定：执行价格

再回到我们起初提到的选项类比问题，如果避免锁定给了你（多个）选项，那么切换成本就是这个选项的执行价格。有价值的选项应该能降低切换成本。我们当然希望所有系统都能在绿色区域中，具备最小的切换成本，但是实际发生的投资可能并不总能降低。

例如很多架构师会反对锁定到特定的数据库或者云供应商。然而发生切换的机率如何？5% 或者更少？那么你怎么才能把切换成本从 50000（假设）美金降低到接近于 0？切换成本远远大于 2500 美金（50000 * 5%）。因此最小化转换成本并非（架构设计的）唯一目标，很容易变成过度投资。这也类似过度保险：支付巨额溢价，能把免赔偿额度降低到 0，但这通常不是最经济最合理的选择。

一个最终模型（这是唯一一次不使用矩阵方式）能够帮助你决定，在降低切换成本上投入多少才是合适的。下图的蓝线，是转换可能性和转换成本的乘积，代表了转换的负债。这张图展示了它和前期投资的关系：

不要被锁定在反锁定的路上

进行投资肯定能减少债务，或者降低执行成本、降低切换可能性也都能降低。例如使用 ORM 框架是一个较小的投资，能够降低对数据库厂商的锁定。还可以创建一个元数据语言，能够转换成每个厂商的数据库的本地存储过程语法。这能让你在不被锁定的情况下释放数据库的所有性能，但是这就需要为一个相对比较小众的场景进行大量投资了。

红线很有意思，表达的是前期投资和潜在债务的累计。这是应该尽量降低的总体花费。在多数情况下，随着前期投资的提高，会进入一个最佳区域。针对降低锁定的额外投资实际上会导致更高的总体成本。原因也很简单：投资回报率，尤其是在切换概率较低的时候。如果我们把架构做成超级有弹性，我们可能会进入过度投资的范围。 Yagni（You ain’t gonna need it）的家伙们会走向另外一端——中庸之道是快乐之源。

避免锁定的总成本

现在在锁定方面我们对锁定的成本做了一些研究，我们需要更进一步的看看避免锁定的总体成本，前面的模型，我们假设避免锁定是一个简单的成本问题。实际上这个成本能够分解为几个不同方面。

工时：这需要一些额外的工作，最终都要算成工时的。如果我们选择在 Kubernetes 上部署容器以减少云提供商锁定，就需要投入工时学习新工具，编写 Dockerfile，配置 Kubernetes 等。
成本：额外的现金成本，比如说产品授权，雇佣外部供应商或者参加 KubeCon。
利用率不足：这是一种间接成本。为了不被锁定，经常会避免使用供应商特有的功能。这样就造成了对既有软件的使用不足。这样就意味着，要么投入工时补足缺失的部分，要么任由产品存在短板。
复杂性：复杂性是个经常被忽视的核心元素。很多减少锁定的方法就是引入新的抽象层：JDBC、容器、通用 API。所有的有用的工具，都会增加系统的总体复杂性，也就增加了新成员的学习成本，以及系统错误的机率。
新的锁定：避免一种锁定，往往会引起新的锁定。例如为了避免 AWS CloudFormation ，取而代之的是 Terraform 或者 Pulumi ，它们都支持多个云供应商。然而现在你就被锁定在额外供应商的其它产品上了，还是要鉴别一下这是否是你想要的。

架构师要计算减少锁定的成本，应该对这个列表做一个检查，看是不是存在什么盲点。同样地，避免锁定的尝试可能会是有泄漏的，例如 Terrorform 是个好工具，但是它的脚本使用了很多供应商特定的构造。实现细节的泄漏，就会提高云间切换的成本。

整合视角

有了这么多的理论铺垫，我们看看一些贴地气的例子。

部署容器

一个公司会把他们的代码打包为 Docker 容器，部署在 AWS ECS 上，所以它们锁定在了 AWS 上。应该引入开源的 Kubernetes 来避免锁定么？速度是它们的主要问题，当前的 ECS 解决方案表现很好，我认为迁移可能难有回报。切换云供应商的概率很低，它们有更重要的事情可以做。

建议：接受锁定。

关系型数据库访问

很多应用程序会使用关系型数据库，有很多厂商和开源产品。然而 SQL 的方言、存储过程以及定制的管理控制台都是锁定的。你要投资多少来避免锁定呢？多数语言和运行时通用框架（例如 Hibernetes）都以低成本提供了某种程度的数据库中立。如果希望降低执行价格，还应该避免使用 SQL 函数以及存储过程，但这会降低产品性能或提高硬件水平。

建议：使用低成本机制来降低锁定程度。不要想着零成本切换。