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探探如何三个月完成微服务改造，以及踩过的“坑”

在探探创建之初，单体架构很好满足了业务的发展与迭代，但随着业务和流量的快速增长，传统的单体架构受到了巨大的挑战，从而需要进行微服务重构以满足开发及公司发展需求。本文主要分享探探微服务架构演进的过程、问题、解决方法，以及微服务架构体系建设、思考及落地。

本文字数： 5610字

精读时间： 10分钟

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前言

大家好！我叫彭亮，主要跟大家分享一下探探微服务架构的演进过程，主要分四个部分：

第一，我们碰到了哪些问题，为什么需要微服务；

第二，对微服务的认知；

第三，微服务实施的过程；

第四，微服务实施过程中遇到的关于 Go 的坑和解决办法。

探探为什么需要微服务

主要是技术带宽的限制，我们产品的需求非常多，但是开发的进度跟不上，并且代码的耦合度太高，职能划分不是很清晰，引用新的框架跟技术也不是很方便；因为都是单体应用，所以部署的时间非常长。我们几十上百台机器上部署一个服务，基本是很久的过程，每个人都在排队部署，出现一个小的Bug对整个的QPS影响非常大。

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后端服务架构

这是前期的架构，大家可以看到绿色的部分是gateway，蓝色的部分是服务。

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这些是之前一个大的单体应用，它做了很多事情，类似于滑动、聊天、朋友圈，都被包括在一个服务里面，而且这些服务都是共用DB的。我们有很多DB，这些DB每个服务都可以访问，包括BI和数据仓库的同步，这样其实有很多的问题，比如其他的服务写了一个很慢的SQL，会影响整个的db性能，也可能导致db直接崩溃。

什么是微服务

微服务定义

微服务架构很多人都谈过，但到底怎么样拆分？到底一个微服务有多微？这里引用敏捷开发专家Martin Fowler的对微服务的定义，我觉得可以分为三个部分：

一、职责单一，一个微服务只需要做一件事情。

二、服务是自治的，可以独立开发、独立部署，可以有自己的技术栈。

三、最终目的是实现敏捷开发。

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微服务不是银弹

当然微服务也有很多的问题，比如开发过程中会变得更复杂，以前的单体应用是一个函数一个调用，现在一个请求都是变成一个rpc，链路很长，开发成本也很高，有很多的组件和应用接口，每个组之间都要进行协调过程，沟通成本非常高。测试也更加复杂，环境更加脆弱，依赖不同的基础设施，每个基础设施有不同的特性，如果基础设施出问题的话，对我们来讲是不可用的状态。工作量也大了很多，复杂度也会受影响。特别是服务高可用，如果一个请求经过十个服务，每个服务原本都是4个9的可用性，这个请求可能变成3个9了。

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如何“微”服务

我们是怎么实施微服务？

依据组织架构和团队职能

我们实现微服务过程是非常精彩的。去年年初的时候，探探后端大概80%到90%都是新人，来自不同的技术栈，我们仅仅用了3个月的时间，把整个的后台的代码全部推倒重写。

首先，对团队的职能进行划分，每个业务的垂直领域由一个团队负责，虽然里面有多个微服务，其实大家都不需要关心，只要把相关接口暴露出来就可以了。

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业务梳理，边界划分

其次，对业务进行了梳理。上面是API层，主要是外部服务的调用和第三方回调；中间是业务层，主要功能是业务逻辑的开发；下面是基础服务层，主要是基础化的数据；最下面是业务扩展层，类似于推送服务，他们都是通过grpc调用基础服务层对数据访问和修改。一个领域的数据修改会写到kafka集群里去，我们称之为DCL，这类似于一个领域事件。

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服务通讯

服务的通讯选的是gRPC，主要考虑gRPC的Streaming功能。

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还有DCL，这是我们自己定义的名字，全称是Domain Commit log，基于数据表的变更，将这些变更写入到kafka集群中。它的主要功能是解耦，上游跟下游的服务进行异步解耦，达到最终一致性。一个服务请求，在写多个表的情况下，如果要保证强一致性，那么就要做分布式事务，这样开发就会变得复杂，也可能会导致整个链路延迟变高。我们会使用DCL进行解耦。比如现在有两个DB，一个请求修改两个DB，两个worker消费同一个topic再写入到这两个DB里去，保证幂等，这样就能做到最终一致性。然后是事件溯源，为什么需要这个东西？在DB里存储的的数据和状态都是最终态的，没有办法进行溯源，无法知道数据变更的历史版本信息，我们通过DCL就可以实现溯源的动作。

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DCL的产生，有两种方式：双写和CDC。双写主要是一致性的问题，如果写DB成功了，写kafka不成功，数据就不一致，如果要做到一致就需要分布式事务，这样分布式事务的延时会增加，复杂度也会增高。但是我们为什么没有选择CDC呢？我们为了降低db复制延迟，基本用的都是物理复制，而不是用逻辑复制的方式，所以就没有办法进行数据捕获。（我们的业务）表变更比较频繁，如果表总是变更，导致捕获程序不断变更的话，处理过程相对比较麻烦。我们毕竟是做互联网不是做金融，对一致性要求没有那么高，权衡之后，还是采用双写的方案。

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链路追踪

大家可以看到在一个请求过来，会形成一个TraceID和SpanID，调用chat服务的话，将TraceID和SpanID传过去，chat服务会自己生成一个新的SpanID，再一层一层传递下去，包括DCL和Push。如果一个请求过来，就会通过TraceID把整个链路串联起来，TraceID和服务的Span等信息都会传递给日志中心。这样在日志中心就可以通过一个TraceID将请求经过的所有服务的日志都串联起来了。

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进程内上下文

进程内上下文的传递，一般有两种方案。一是接口变更，Context传递，这种方式对代码侵入比较高；需要Context的每个接口都得变。二是goroutine的局部存储，这个方法比较hack，如果你用了这个方法，你的Go 版本升级，可能会遇到一定的麻烦。Go官方也没有提供一个方案做goroutine局部存储，其也建议在函数参数中传递context的方式来达到这种目的。最终我们认为长痛不如短痛，还是采用更改接口的方式。

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进程间上下文

进程间上下文传递，我们在middleware中处理了RPC和DCL的相关逻辑，这个对业务是透明的，业务开发人员感知不到传递了这些信息。

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链路分析

我参考了几个开源的APM组件，最终还是使用采用了jaeger方案，它是Uber开源的链路追踪工具。它的主要原理是把Trace信息打到Agent上去，做一个聚合，收集到数据收集器，然后写入DB。然后会跑一个SparkJobs脚本，分析服务的依赖和流量的来源。

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通过服务链路，我们可以知道一个请求经过多少服务，请求时间的长短，同时也可以知道它做了哪些具体的操作，这样就可以对请求进行性能优化。

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服务的依赖，这里可以看到，左边就是服务依赖分析，可以看到这个服务调用了哪些服务以及哪些服务调用了它。

jaeger原生的UI只提供了服务级别的流量情况，我们自己修改了spark以及UI，增加了API层面的依赖和流量分析。

可以看到右边的grpc服务的90%的数据流量是来自于这个Http的服务，其中有47%的流量调用了gRPC的这个接口，这样子你会对一些请求进行优化。同时，我会很清楚的知道这个服务有多少的流量，是来自于哪个服务的哪个接口以及调用了这个服务的哪个接口。

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高可用

APP流量会经过API Gateway，会做一些鉴权等安全性验证，也充当着LB的角色，包括健康检查、限流、熔断。限流是通过Redis实现的一个简单的分布式限流，它会对每一个用户进行限流的动作，再去根据每一个API进行限流动作。健康检查，如果API gateway发现这个服务已经故障的，会把它踢出去。一个请求调到用户服务集群，集群会对每一个服务进行限流，然后会调用User服务，失败的话会重试。请求失败次数会被监控、日志系统捕获到，最后对数据进行聚合动作，聚合结果会产生报警，推送给TSP，打电话或者其他方式通知给服务负责人，如果服务负责人不进行ACK的话，会继续往上一级通知。最后可以通过降级接口对服务降级，这个降级只是提供一个flag，具体的逻辑得由业务实现。

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对于高可用，大家实现可能都大同小异，我就不讲具体的实现了，就讲我们一个非常核心的业务踩过的一个坑。刚开始我们做的时候比较好，因为很多东西对业务自己是有保障。业务开发的时候没有对参数进行校验，就往DB上传，导致db driver就开始报错，报这个参数不正确，业务开发也没有对错误的信息进行校验，直接把它传给熔断器，所以把整个DB给熔断了。

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AB 测试

微服务前我们做一个测试很方便的，直接拉一个分支做ab修改，然后部署到ab集群，在将流量路由到ab集群。做了微服务之后，包括同步、异步，都得把信息传递下去，我们通过网关层对流量做了染色，将上下文信息一层一层的传下去，这样下游的服务就知道这个请求来自于某个ab了。这样有一个小问题，刚才说了，请求产生的事件会写DCL，因为AB有可能会改DCL结构，会导致我们的服务都跟着改，如果不跟着改，AB改动点就不知道了。这个我们后续会优化。

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CI&CD

CI&CD我们做的还不错，git push会触发gitlab CI，然后会启动pipeline，pipeline对代码进行静态检查，以及单元测试和集成测试，最终会部署到相应的环境中。静态代码检查和测试的结果，会推送到sonar平台，然后我们会知道代码存在着多少的BUG，代码质量如何，测试的覆盖率等等。

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重复性工作

我们在做微服务的时候很多工作都是重复性的，包括一些初始化工作，Client跟server的构造过程，还有测试的编写，包括部署的脚本，它们其实都是一样的。于是我们在做微服务的过程中，做了一个代码生成器，它定义了服务具有哪些特性，http还是rpc，哪些接口，需要哪些东西，我们可以通过工具生成相关的代码。刚开始做微服务的时候这个工具还是挺有用的，服务数量比较多，每个人都做同样的工作，避免这些重复工作。但是到了后面，我们的微服务数量没有那么多，维护这个东西比较麻烦。而且如果改动某一个微服务框架，每改一个地方，代码生成器也得跟着改。

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Go 和微服务

到这里整个微服务的重构过程就结束了，重构过程用了不到3个月，而且，参与重构的同学80到90%都是新人且来自于不同技术栈。我们在短短三个月时间能把这个东西重构，这个跟技术人员的技术功底及项目管理较好之外最大的原因还是Go本身的特性——上手比较简单。如果你之前做C++的话，我估计最多两天就可以写代码了。如果今天用的是Java，我觉得重构的过程不可能在3个月内做完，且上线时候也没有出现任何的故障。

Context

我主要讲下 Context 和 pprof 的使用经验和遇到的坑。

第一个Context。一个流量请求从A服务到B服务，B 服务到 C 服务。B服务开启一个 goroutine 请求D服务，如果这个时候C服务响应了B服务，B又响应了A，意味着请求已经结束了，B就会把goroutine传递 Context Cancel掉，然后B 服务产生的 goroutine 会传递 RST 帧给服务D，服务 D 会把请求Cancel 掉。这个时候会有三种情况，第一种服务请求已经成功完成，这个时候不希望把它Cancel掉。第二种情况请求超时（C 超时），你其实想把D Cancel掉。还有一种，C 报错，需要把 D Cancel 掉。对于这三种情况，我们之前也进行了简单培训，但是没有引起很多其他技术栈同学的重视。所以做Go的同学有一部分没有踩这个坑，但是其他的同学基本踩了这个坑。

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为了解决这些问题，我们会做类似于把Context进行派生或繁衍的工作，会把cancel和 deadline 移除掉，这种时候C服务不管成不成功，都会让B服务调成功。还有把deadline传递下去，这种情况类似于C服务如果成功了，不需要特殊处理。

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pprof

这有一个微服务的典型案例，案例中我们是如何通过pprof发现活锁的过程的。当时有一个Push的服务，作用很简单——消费 DCL，调用第三方的Http2.0服务进行消息推送。在这个过程中我们对Push服务并发做了限制，最高的限制是100，（看图可以发现）流量在这个时候并发已经达到最高，但可用的QPS却是0。不知道什么原因，这个问题持续了好几次，第一次没有太多重视，就给第三方服务沟通了下，他们说刚才改了一个东西，然后马上回滚。那我们就认为是第三方厂商的问题了，直到再次出现的时候，我们觉得这个事情不正常了，但是事情已经发生了，没有什么现场数据可参考的。我们每一个服务都有提供一个debug的接口，通过这个接口可以获取 goroutine 的调用栈信息，于是我们就写了一个脚本，每隔两三分钟会拉取堆栈信息，拉完之后我们才发现问题不是我们想象的那样子的。

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大家可以看一下堆栈信息，（第一个红色箭头）这个地方是一个goroutine获得锁，但是 IO wait 持续了五分钟。另一些 goroutine 也在等待锁，也等了五分钟。从堆栈信息可以看出，这个goroutine已经发出请求了，并且已经超时了，需要要把它reset掉。stream的 reset必须进行加锁的过程，系统会调用write，write 会返回EAGAIN。Go 的 IO 层运用epoll边缘触发的方式，返回EAGAIN就表明不可以写入了，需要等待epoll的通知。这个连接等了很久，持续了五分钟，肯定是出问题了。

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当时我大概总结了可能是这样的原因：首先，可能是网络不稳定导致丢包。然后Http2.0 Client发现超时，就会cancel掉超时的请求，cancel需要给 connection 加锁，发送Reset帧。之后会调用系统调用write，write返回EAGAIN，Client开始等待epoll“可写”通知。而且，Go的http客户端的Transport维护了一个连接池，发送请求时候会遍历连接池中连接是否可用，判断是否可用要加锁，而刚好步骤1中的连接一直在等待epoll通知，无法释放锁，导致其他http client一直拿不到锁。之后，http 超时时间并没有应用到 io 层，导致步骤 3 中的连接开始不断重传，直到连接断开。

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之后，我们当时修改 RTO 参数来验证上面的分析是否正确。

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后来，我在网上查了一下，发现Go本身就有这个问题，别人也提过相关的 issue。刚刚分享了两个案例，通过Context踩了哪些坑，epoll解决哪些问题，希望对大家有所帮助。我的分享大概就到这里，大家看到我们微服务的架构跟微服务治理，相对一些大厂处于比较初级的阶段，这也意味着我们还有很多的事情可以做。

最后，我们探探在招Go的工程师，大家如果感兴趣的话可以聊一聊。谢谢大家！

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