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這幾年在 Java 工程師招聘時(shí)，會(huì)看到很多人的簡歷都寫著使用了 Spring Cloud 做微服務(wù)實(shí)現(xiàn)，使用 Docker 做自動(dòng)化部署，并且也會(huì)把這些做為自己的亮點(diǎn)。
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而比較有趣的這其中以小公司出來的人為絕大多數(shù)，大的公司出來的人簡歷上倒是很少提這些東西。
對(duì)于我自己來說，從 2015 年就開始關(guān)注這一塊，看過馬丁·福勒最開始的關(guān)于微服務(wù)的論文、也看過不少對(duì)微服務(wù)的論證的英文文章和書，也研究過 Spring Cloud、Sofa 等開源實(shí)現(xiàn)以及 Service Mesh。
考慮到我們公司研發(fā)團(tuán)隊(duì)人力不足、基礎(chǔ)設(shè)施不完善，當(dāng)初是沒有推行微服務(wù)的。
但隨著看到上述的那種簡歷越來越多，有時(shí)候我也會(huì)疑問：難道真的不用微服務(wù)就落后了嗎?公司的同事如果不掌握這些就真的沒有競爭力了嗎。
而隨著最近公司業(yè)務(wù)的逐步提升，研發(fā)人員越來越多，借著在梳理公司的微服務(wù)落地計(jì)劃時(shí)，也梳理了一下微服務(wù)的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，也是本文的主要內(nèi)容。
主要從以下幾個(gè)方面跟大家分享：
- 微服務(wù)是什么
- 為什么要采用微服務(wù)
- 微服務(wù)架構(gòu)
- 架構(gòu)設(shè)計(jì)模式
- 服務(wù)拆分
- 微服務(wù)框架
開篇之前先聲明我對(duì)微服務(wù)的幾點(diǎn)態(tài)度：
- 架構(gòu)模式有很多，微服務(wù)不是唯一的選擇也不是什么銀彈。國內(nèi)絕大多數(shù)中小公司引入微服務(wù)都是在盲目追新，也能看出做此種技術(shù)選型的工程師基礎(chǔ)架構(gòu)素質(zhì)的不足。
- “你必須長的足夠高才能使用微服務(wù)”。微服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是容器技術(shù)、自動(dòng)化部署、自動(dòng)化測(cè)試這些不完備，微服務(wù)形同虛設(shè)，不會(huì)帶來什么質(zhì)的提升。
- 微服務(wù)架構(gòu)的關(guān)鍵不在于具體的實(shí)現(xiàn)，而在于如何合理地劃分服務(wù)邊界以及組織架構(gòu)是否相匹配。不考慮研發(fā)團(tuán)隊(duì)的規(guī)模和組成就盲目上微服務(wù)是不良的技術(shù)選型。
- Spring Boot 是 Spring 全家桶的上層封裝，并不是什么嶄新的技術(shù)，也不是什么值得成為自己殺手锏的技術(shù)。
- Spring Cloud 中 Spring Cloud Netflix 的組件是經(jīng)過生產(chǎn)環(huán)境驗(yàn)證的，其他的則建議慎重選擇。
微服務(wù)是什么
微服務(wù)起源于 2005 年 Peter Rodgers 博士在云端運(yùn)算博覽會(huì)提出的微 Web 服務(wù)(Micro-Web-Service)，根本思想類似于 Unix 的管道設(shè)計(jì)理念。
2014 年，由 Martin Fowler 與 James Lewis 共同提出了微服務(wù)的概念，定義了微服務(wù)架構(gòu)風(fēng)格是一種通過一套小型服務(wù)來開發(fā)單個(gè)應(yīng)用的方法，每個(gè)服務(wù)運(yùn)行在自己的進(jìn)程中，并通過輕量級(jí)的機(jī)制進(jìn)行通訊(HTTP API)。
關(guān)鍵的三點(diǎn)是：
- small
- automated
- lightweight
對(duì)比 SOA，微服務(wù)可以看做是 SOA 的子集，是輕量級(jí)的 SOA，粒度更細(xì)的服務(wù)，獨(dú)立進(jìn)程、數(shù)據(jù)分離，更注重敏捷、持續(xù)交付、DevOps 以及去中心化實(shí)踐。
其共同的架構(gòu)原理：
- 單一職責(zé)
- 關(guān)注分離：控制與邏輯相分離
- 模塊化和分而治之
特點(diǎn)：
- 用服務(wù)進(jìn)行組件化
- 圍繞業(yè)務(wù)能力進(jìn)行組織
- 是產(chǎn)品而非項(xiàng)目
- 端點(diǎn)智能化和啞管道: 控制邏輯都在端點(diǎn)，管道僅僅是傳輸
- 全自動(dòng)化部署
- 語言和數(shù)據(jù)的去中心化控制
- 面向失敗設(shè)計(jì)
- 漸進(jìn)式設(shè)計(jì)
綜合來看，其優(yōu)缺點(diǎn)如下：
- 優(yōu)點(diǎn)：模塊的強(qiáng)邊界;獨(dú)立部署;技術(shù)選型的多樣性。
- 缺點(diǎn)：分布式帶來編程復(fù)雜度，遠(yuǎn)程調(diào)用的消耗;舍棄強(qiáng)一致性，實(shí)現(xiàn)最終一致性;操作復(fù)雜性要求有一個(gè)成熟的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)或者運(yùn)維基礎(chǔ)設(shè)施。
為什么要采用微服務(wù)
是否選擇微服務(wù)取決于你要設(shè)計(jì)的系統(tǒng)的復(fù)雜度。微服務(wù)是用來把控復(fù)雜系統(tǒng)的，但是隨之而來的就是引入了微服務(wù)本身的復(fù)雜度。
需要解決包括自動(dòng)化部署、監(jiān)控、容錯(cuò)處理、最終一致性等其他分布式系統(tǒng)面臨的問題。即使已經(jīng)有一些普遍使用的解決方案，但是仍然是有不小的成本的。
生產(chǎn)力和復(fù)雜度的關(guān)系如圖所示，可見系統(tǒng)越復(fù)雜，微服務(wù)帶來的收益越大。此外，無論是單體應(yīng)用還是微服務(wù)，團(tuán)隊(duì)的技能都需要能夠把控住。
馬丁·福勒的一個(gè)觀點(diǎn)是：除非管理單體應(yīng)用的成本已經(jīng)太復(fù)雜了(太大導(dǎo)致很難修改和部署)，否則都不要考慮微服務(wù)。
大部分應(yīng)用都應(yīng)該選擇單體架構(gòu)，做好單體應(yīng)用的模塊化而不是拆分成服務(wù)。
因此，系統(tǒng)一開始采用單體架構(gòu)，做好模塊化，之后隨著系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜、模塊/服務(wù)間的邊界越來越清晰，再重構(gòu)為微服務(wù)架構(gòu)是一個(gè)合理的架構(gòu)演化路徑。
四個(gè)可以考慮上微服務(wù)的情況：
- 多人開發(fā)一個(gè)模塊/項(xiàng)目，提交代碼頻繁出現(xiàn)大量沖突。
- 模塊間嚴(yán)重耦合，互相依賴，每次變動(dòng)需要牽扯多個(gè)團(tuán)隊(duì)，單次上線需求太多，風(fēng)險(xiǎn)大。
- 主要業(yè)務(wù)和次要業(yè)務(wù)耦合，橫向擴(kuò)展流程復(fù)雜。
- 熔斷降級(jí)全靠 if-else。
微服務(wù)的三個(gè)階段：
- 微服務(wù) 1.0：僅使用注冊(cè)發(fā)現(xiàn)，基于 Spring Cloud 或者 Dubbo 進(jìn)行開發(fā)。
- 微服務(wù) 2.0：使用了熔斷、限流、降級(jí)等服務(wù)治理策略，并配備完整服務(wù)工具和平臺(tái)。
- 微服務(wù) 3.0：Service Mesh 將服務(wù)治理作為通用組件，下沉到平臺(tái)層實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用層僅僅關(guān)注業(yè)務(wù)邏輯，平臺(tái)層可以根據(jù)業(yè)務(wù)監(jiān)控自動(dòng)調(diào)度和參數(shù)調(diào)整，實(shí)現(xiàn) AIOps 和智能調(diào)度。
微服務(wù)架構(gòu)
先決條件
微服務(wù)的先決條件如下：
- 快速的環(huán)境提供能力：依賴于云計(jì)算、容器技術(shù)，快速交付環(huán)境。
- 基本的監(jiān)控能力：包括基礎(chǔ)的技術(shù)監(jiān)控和業(yè)務(wù)監(jiān)控。
- 快速的應(yīng)用部署能力：需要部署管道提供快速的部署能力。
- Devops 文化：需要具有良好的持續(xù)交付能力，包括全鏈路追蹤、快速環(huán)境提供和部署等，還需要快速的反應(yīng)能力(對(duì)問題、故障的快速響應(yīng))，開發(fā)和運(yùn)維的協(xié)同工作。
此外，根據(jù)康威定律和逆康威定律(技術(shù)架構(gòu)倒逼組織架構(gòu)改進(jìn))，組織架構(gòu)也是一個(gè)很關(guān)鍵的因素。
對(duì)應(yīng)于微服務(wù)架構(gòu)，組織架構(gòu)需要遵循以下原則：
- 一個(gè)微服務(wù)由一個(gè)團(tuán)隊(duì)維護(hù)，團(tuán)隊(duì)成員以三人為宜。
- 單個(gè)團(tuán)隊(duì)的任務(wù)和發(fā)展是獨(dú)立的，不受其他因素影響。
- 團(tuán)隊(duì)是功能齊全、全棧、自治的，扁平、自我管理。
基礎(chǔ)設(shè)施
微服務(wù)的推行需要依賴于很多底層基礎(chǔ)設(shè)施，包括提供微服務(wù)的編譯、集成、打包、部署、配置等工作，采用 PaaS 平臺(tái)解決微服務(wù)從開發(fā)到運(yùn)行的全生命周期管理，同時(shí)提供異構(gòu)環(huán)境管理、容器資源隔離與互通、服務(wù)伸縮漂移、服務(wù)升級(jí)與回退、服務(wù)熔斷與降級(jí)、服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)。
①最基本的基礎(chǔ)設(shè)施
進(jìn)程間通訊機(jī)制：微服務(wù)是獨(dú)立進(jìn)程的，需要確定之間的通訊方式。
服務(wù)發(fā)現(xiàn)+服務(wù)路由：提供服務(wù)注冊(cè)中心，服務(wù)提供者和消費(fèi)者通過服務(wù)發(fā)現(xiàn)獲取服務(wù)的信息從而調(diào)用服務(wù)，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的負(fù)載均衡等。
服務(wù)容錯(cuò)：微服務(wù)架構(gòu)中，由于服務(wù)非常多，往往是一個(gè)服務(wù)掛了，整個(gè)請(qǐng)求鏈路的服務(wù)都受到影響。
因此需要服務(wù)容錯(cuò)，在服務(wù)調(diào)用失敗的時(shí)候能夠處理錯(cuò)誤或者快速失敗，包括熔斷、Fallback、重試、流控和服務(wù)隔離等。
分布式事務(wù)支持：隨著業(yè)務(wù)拆分為服務(wù)，那么有時(shí)候不開避免的就是跨服務(wù)的事務(wù)，即分布式事務(wù)的問題。
原則是盡量避免分布式事務(wù)，如果無法避免那么可以使用消息系統(tǒng)或者 CQRS 和 Event Sourcing 方案來實(shí)現(xiàn)最終一致性。
如果需要強(qiáng)一致性，則有兩階段提交、三階段提交、TCC 等分布式事務(wù)解決方案。
②提升外部服務(wù)對(duì)接效率和內(nèi)部開發(fā)效率
API 網(wǎng)關(guān)：負(fù)責(zé)外部系統(tǒng)的訪問，跨橫切面的公共層面的工作，包括安全、日志、權(quán)限控制、傳輸加密、請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)、流量控制等。
典型的網(wǎng)關(guān)功能即對(duì)外暴露一個(gè)域名 xx.com，根據(jù)第一級(jí)目錄做反向路由 xx.com/user，xx.com/trade。
每一級(jí)目錄，如 user、trade 對(duì)應(yīng)一個(gè)服務(wù)的域名。此外，API 網(wǎng)關(guān)也可以有服務(wù)編排的功能(不推薦)。
接口框架：規(guī)范服務(wù)之間通訊使用的數(shù)據(jù)格式、解析包、自解釋文檔，便于服務(wù)使用方快速上手等。
③提升測(cè)試和運(yùn)維效率
配置中心: 運(yùn)行時(shí)配置管理能夠解決動(dòng)態(tài)修改配置并批量生效的問題。包括配置版本管理、配置項(xiàng)管理、節(jié)點(diǎn)管理、配置同步等。
持續(xù)交付：包括持續(xù)集成、自動(dòng)化部署等流程。目的就是小步迭代，快速交付。
持續(xù)集成：這一部分并非是微服務(wù)特定的，對(duì)于之前的單體應(yīng)用，此部分一般來說也是必要的。
主要是指通過自動(dòng)化手段，持續(xù)地對(duì)代碼進(jìn)程編譯構(gòu)建、自動(dòng)化測(cè)試，以得到快速有效的質(zhì)量反饋，從而保證代碼的順利交付。
自動(dòng)化測(cè)試包括代碼級(jí)別的單元測(cè)試、單個(gè)系統(tǒng)的集成測(cè)試、系統(tǒng)間的接口測(cè)試。
自動(dòng)化部署：微服務(wù)架構(gòu)，節(jié)點(diǎn)數(shù)動(dòng)輒上百上千，自動(dòng)化部署能夠提高部署速度和部署頻率，從而保證持續(xù)交付。
包括版本管理、資源管理、部署操作、回滾操作等功能。而對(duì)于微服務(wù)的部署方式，包括藍(lán)綠部署、滾動(dòng)部署以及金絲雀部署。
④進(jìn)一步提升運(yùn)維效率
服務(wù)監(jiān)控：微服務(wù)架構(gòu)下節(jié)點(diǎn)數(shù)目眾多，需要監(jiān)控的機(jī)器、網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)程、接口等的數(shù)量大大增加，需要一個(gè)強(qiáng)大的監(jiān)控系統(tǒng)，能夠提供實(shí)時(shí)搜集信息進(jìn)行分析以及實(shí)時(shí)分析之上的預(yù)警。
包括監(jiān)控服務(wù)的請(qǐng)求次數(shù)、響應(yīng)時(shí)間分布、最大/最小響應(yīng)值、錯(cuò)誤碼分布等。
服務(wù)跟蹤：跟蹤一個(gè)請(qǐng)求的完整路徑，包括請(qǐng)求發(fā)起時(shí)間、響應(yīng)時(shí)間、響應(yīng)碼、請(qǐng)求參數(shù)、返回結(jié)果等信息，也叫做全鏈路跟蹤。
通常的服務(wù)可以和服務(wù)監(jiān)控做在一起，宏觀信息由服務(wù)跟蹤呈現(xiàn)，微觀單個(gè)服務(wù)/節(jié)點(diǎn)的信息由服務(wù)監(jiān)控呈現(xiàn)。服務(wù)跟蹤目前的實(shí)現(xiàn)理論基本都是 Google 的 Dapper 論文。
服務(wù)安全：內(nèi)網(wǎng)之間的微服務(wù)調(diào)用原則上講應(yīng)該是都可以互相訪問寫，一般并不需要權(quán)限控制，但有時(shí)候限于業(yè)務(wù)要求，會(huì)對(duì)接口、數(shù)據(jù)等方面有安全控制的要求。
此部分可以以配置的方式存在于服務(wù)注冊(cè)中心中，和服務(wù)綁定，在請(qǐng)求時(shí)由做為服務(wù)提供者的服務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行安全策略控制。配置則可以存儲(chǔ)在配置中心以方便動(dòng)態(tài)修改。
在微服務(wù)數(shù)量很少的情況下，以上基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)先級(jí)自上而下降低。否則，僅僅依賴人工操作，則投入產(chǎn)出比會(huì)很低。
還需要提到的是 Docker 容器技術(shù)。雖然這個(gè)對(duì)于微服務(wù)并不是必須的，但是容器技術(shù)輕量級(jí)、靈活、與應(yīng)用依存、屏蔽環(huán)境差異的特性對(duì)于持續(xù)交付的實(shí)現(xiàn)是至關(guān)重要的，即使對(duì)于傳統(tǒng)的單體應(yīng)用也能夠給其帶來交付效率的大幅提升。
架構(gòu)設(shè)計(jì)模式
在引入微服務(wù)之后，傳統(tǒng)的單體應(yīng)用變?yōu)榱艘粋€(gè)一個(gè)服務(wù)，之前一個(gè)應(yīng)用直接提供接口給客戶端訪問的架構(gòu)不再適用。
微服務(wù)架構(gòu)下，針對(duì)不同設(shè)備的接口做為 BFF 層(Backend For Frontend)，也叫做用戶體驗(yàn)適配層，負(fù)責(zé)聚合、編排微服務(wù)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成前端需要的數(shù)據(jù)。
服務(wù)之間的調(diào)用則在允許的情況下(允許延遲)盡可能使用異步消息傳遞方式，如此形成面向用戶體驗(yàn)的微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)模式。
如下圖所示：
Client→API Gateway→BFF(Backend For Frontend)→Downstream Microservices：
- 后臺(tái)采用微服務(wù)架構(gòu)，微服務(wù)可以采用不同的編程語言和不同的存儲(chǔ)機(jī)制。
- 前臺(tái)采用 BFF 模式對(duì)不同的用戶體驗(yàn)(如桌面瀏覽器，Native App，平板響應(yīng)式 Web)進(jìn)行適配。
- BFF、API Orchestration Layer，Edge Service Layer，Device Wrapper Layer 是相同的概念。
- BFF 不能過多，過多會(huì)造成代碼邏輯重復(fù)冗余。
- 可以將網(wǎng)關(guān)承擔(dān)的功能，如 Geoip、限流、安全認(rèn)證等跨橫切面功能和 BFF 做在同一層，雖然增加了 BFF 層的復(fù)雜性，但能夠得到性能優(yōu)勢(shì)。
服務(wù)拆分
微服務(wù)架構(gòu)最核心的環(huán)節(jié)，主要是對(duì)服務(wù)的橫向拆分。服務(wù)拆分就是將一個(gè)完整的業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦為服務(wù)，服務(wù)需要職責(zé)單一，之間沒有耦合關(guān)系，能夠獨(dú)立開發(fā)和維護(hù)。
服務(wù)拆分不是一蹴而就的，需要在開發(fā)過程中不斷地理清邊界。在完全理清服務(wù)之前，盡量推遲對(duì)服務(wù)的拆分，尤其是對(duì)數(shù)據(jù)庫的拆分。
拆分方法如下：
- 基于業(yè)務(wù)邏輯拆分
- 基于可擴(kuò)展拆分
- 基于可靠性拆分
- 基于性能拆分
其中，對(duì)于無法修改的遺留系統(tǒng)，采用絞殺者模式：在遺留系統(tǒng)外面增加新的功能做成微服務(wù)方式，而不是直接修改原有系統(tǒng)，逐步的實(shí)現(xiàn)對(duì)老系統(tǒng)替換。
拆分過程需要遵守的規(guī)范如下：
- 先少后多、先粗后細(xì)(粒度)
- 服務(wù)縱向拆分最多三層，兩次調(diào)用：Controller、組合服務(wù)、基礎(chǔ)服務(wù)
- 僅僅單向調(diào)用，禁止循環(huán)調(diào)用
- 串行調(diào)用改為并行調(diào)用或者異步化
- 接口應(yīng)該冪等
- 接口數(shù)據(jù)定義嚴(yán)禁內(nèi)嵌，透傳
- 規(guī)范化工程名
- 先拆分服務(wù)，等服務(wù)粒度確定后再拆分?jǐn)?shù)據(jù)庫。
微服務(wù)框架
上面講述了微服務(wù)架構(gòu)的眾多基礎(chǔ)設(shè)施，如果每一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施都需要自己開發(fā)的話是非常巨大的開發(fā)工作。目前市面上已經(jīng)有不少開源的微服務(wù)框架可以選擇。
Spring Boot
Spring Boot 是用來簡化新 Spring 應(yīng)用的初始搭建以及開發(fā)過程的。其雖然不是微服務(wù)框架，但其設(shè)計(jì)的初衷本質(zhì)就是微應(yīng)用的底層框架，因此非常適合用于微服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的開發(fā)以及微服務(wù)的應(yīng)用開發(fā)。
尤其對(duì)于 Spring 技術(shù)棧的團(tuán)隊(duì)來說，基于 Spring Boot 開發(fā)微服務(wù)框架和應(yīng)用是自然而然的一個(gè)選擇。
Dubbo&Motan
Dubbo 是阿里開源的服務(wù)治理框架。其出現(xiàn)在微服務(wù)理念興起之前，可以看做是 SOA 框架的集大成之作。
但其僅僅包含了微服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的部分功能，諸如熔斷、服務(wù)跟蹤、網(wǎng)關(guān)等都沒有實(shí)現(xiàn)：
- 服務(wù)發(fā)現(xiàn)：服務(wù)發(fā)布、訂閱、通知。
- 高可用策略：失敗重試(Failover)、快速失敗(Failfast)、資源隔離 - 負(fù)載均衡 ：最少活躍連接、一致性 Hash、隨機(jī)請(qǐng)求、輪詢等。
- 擴(kuò)展性 ：支持 SPI 擴(kuò)展(service provider interface)。
- 其他 ：調(diào)用統(tǒng)計(jì)、訪問日志等。
Motan 則是微博開源的類似 Dubbo 的 RPC 框架，與 Dubbo 相比更輕量級(jí)。
Spring Cloud
Spring Cloud 是基于 Spring Boot 實(shí)現(xiàn)的微服務(wù)框架，也可以看做一套微服務(wù)實(shí)現(xiàn)規(guī)范。
基本涵蓋了微服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的方方面面，包括配置管理、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、斷路器、智能路由、微代理、控制總線、全局鎖、決策競選、分布式會(huì)話和集群狀態(tài)管理等。
其基于 Spring 生態(tài)，社區(qū)支持非常好。但其很多組件都沒有經(jīng)過生產(chǎn)環(huán)境驗(yàn)證，需要慎重選擇。
Spring Cloud Netflix 是 Spring Cloud 的一個(gè)子項(xiàng)目，是 Spring 對(duì) Netflix OSS 的集成實(shí)現(xiàn)。
基于 Netflix 的大規(guī)模使用，其中的已經(jīng)被廣泛使用的組件包括：
- Eureka：服務(wù)注冊(cè)和服務(wù)發(fā)現(xiàn)
- Ribbon：彈性而智能的進(jìn)程間和服務(wù)通訊機(jī)制，客戶端負(fù)載均衡
- Hystrix：熔斷器，在運(yùn)行時(shí)提供延遲和容錯(cuò)的隔離
- Zuul：服務(wù)網(wǎng)關(guān)
此外，另一個(gè)子項(xiàng)目 Spring Cloud Alibaba 則是 Alibaba 開源的基于 Spring Boot 的微服務(wù)框架，主要是對(duì)阿里云服務(wù)的支持。
Service Mesh
上述的微服務(wù)框架都是侵入式的，服務(wù)化的過程都需要進(jìn)行代碼改造。Service Mesh 則是下一代微服務(wù)架構(gòu)，最明顯的特征就是無入侵。采用 Sidecar 模式來解決系統(tǒng)架構(gòu)微服務(wù)化后的服務(wù)間通信和治理問題。
如下圖所示：
目前主流的開源實(shí)現(xiàn)包括：
- Linkerd 和 Envoy：以 Sidecar 為核心，關(guān)注如何做好 Proxy，并完成一些通用控制平面的功能。缺乏對(duì)這些 Sidecar 的管理和控制。
- Istio 和 Conduit：目前最為流行的 Service Mesh 實(shí)現(xiàn)方案，集中在更加強(qiáng)大的控制平面(Sidecar 被稱為數(shù)據(jù)平面)功能。
前者由 Google 和 IBM 合作，并使用了 Envoy 作為 Sidecar 部分的實(shí)現(xiàn);后者則是 Linkerd 作者的作品。
相比起來，Istio 有巨頭背景，功能強(qiáng)大，但可用性和易用性一直不高，Conduit 則相對(duì)簡單、功能聚焦。
限于 Service Mesh 帶來的性能延遲的開銷以及 Sidecar 對(duì)分布復(fù)雜性的增加，其對(duì)大規(guī)模部署(微服務(wù)數(shù)目多)、異構(gòu)復(fù)雜(交互協(xié)議/開發(fā)語言類型多)的微服務(wù)架構(gòu)帶來的收益會(huì)更大。
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螞蟻金服開源的構(gòu)建金融級(jí)分布式架構(gòu)的一套中間件。包括微服務(wù)開發(fā)框架、RPC 框架、服務(wù)注冊(cè)中心、全鏈路追蹤、服務(wù)監(jiān)控、Service Mesh 等一整套分布式應(yīng)用開發(fā)工具。
特別值得一提的是 SOFAMesh。其實(shí)對(duì)下一代微服務(wù)架構(gòu) Service Mesh 的大規(guī)模落地方案實(shí)踐，基于 Istio 改進(jìn)和擴(kuò)展而來，應(yīng)該是國內(nèi)最為成熟的開源 Service Mesh 方案。
此外，需要提到 Kubernetes(K8s)，其本身提供了部分的微服務(wù)特性支持(通過域名做服務(wù)發(fā)現(xiàn))，對(duì)代碼無侵入。但服務(wù)調(diào)用、熔斷這些都需要自己實(shí)現(xiàn)。
綜上，目前公司技術(shù)團(tuán)隊(duì)技術(shù)棧是 Spring，并且已有服務(wù)的實(shí)現(xiàn)都是基于 Dubbo。
因此選擇 Spring Cloud Netflix 做為基礎(chǔ)的微服務(wù)框架，對(duì)其中不成熟或者缺乏的組件，選擇業(yè)界更為成熟的組件替代即可：
- API 網(wǎng)關(guān)：Zuul。
- 服務(wù)注冊(cè)中心：Dubbo。
- 配置中心：Disconf。
- 服務(wù)監(jiān)控&全鏈路追蹤：CAT。
- 服務(wù)開發(fā)框架：Spring Boot。
- 日志監(jiān)控、告警：ELK+Elasalert。
- 流量控制：Sentinel。
- 消息隊(duì)列：Kafka。
參考資料：
- What’s so bad about monoliths anyway…?!
- Microservice
- MicroservicePremium
- Microservice Trade-Offs
- MicroservicePrerequisites
- MonolithFirst
- 服務(wù)怎么拆?
- BFF@SoundCloud
- Service Mesh 及其主流開源實(shí)現(xiàn)解析
作者：颯然Hang
簡介：《Java 工程師修煉之道》作者。重度 Java 使用者，專注于 JavaEE、三高系統(tǒng)架構(gòu)、分布式等后端技術(shù)。
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