一、微服務落地是一個複雜問題，牽扯到IT架構，應用架構，組織架構多個方面

在多家傳統行業的企業走訪和落地了微服務之後，發現落地微服務是一個非常複雜的問題，甚至都不完全是技術問題。

當時想微服務既然是改造應用，做微服務治理，類似註冊，發現，熔斷，限流，降級等，當然應該從應用開發組切入，一般一開始聊的會比較開心，從單體架構，到SOA，再到微服務架構，從Dubbo聊到SpringCloud，但是必然會涉及到微服務的釋出和運維問題，涉及到DevOps和容器層，這些都不在開發組的控制範圍內，一旦拉進運維組，對於容器的接受程度就成了一個問題，和傳統物理機，虛擬機器的差別，會帶來什麼風險等等等等，尤其是容器絕對不是輕量級的虛擬化這件事情，就不是一時半會兒能說的明白的。更何況就算說明白了，還有線上應用容器，一旦出了事情，誰背鍋的問題，容器往往會導致應用層和基礎設施層界限模糊，這使得背鍋雙方都會猶豫不決。

 

            

有的企業的微服務化是運維部門發起的，運維部門已經意識到了各種各樣不統一的應用給運維帶來的苦，也樂意接受容器的運維模式，這就涉及到容器直接的服務發現是否應該運維在容器層搞定，還是應用應該自己搞定的問題，還涉及Dockerfile到底是開發寫還是運維寫的問題。一旦容器化的過程中，開發不配合，運維單方面去做這個事情，是徒增煩惱卻收益有限的。

 

下圖是微服務實施的過程中涉及到的層次，具體的描述參考文章雲架構師進階攻略

 

       

      

 

在一些相對先進的企業，會在運維組和開發組之間，有個中介軟體組，或者叫做架構組，來負責推動微服務化改造的事情，架構組就既需要負責勸說業務開發實施微服務化，也要勸說運維組實施容器化，如果架構組的權威性不足，推動往往也會比較困難。

 

所以微服務，容器，DevOps的推動，不單單是一個技術問題，更是一個組織問題，在推動微服務的過程中，更加能夠感覺到康威定律的作用，需要更高層次技術總監或者CIO的介入，方能夠推動微服務的落地。

 

然而到了CIO層，在很多企業又體會不到技術層面的痛點了，而更加關注業務的層面了，只要業務能賺錢，架構的痛，中介軟體的痛，運維的痛，高層不是非常能夠感知，也就體會不到微服務，容器化的技術優勢了，而微服務和容器化對於業務的優勢，很多廠家在說，能夠說到表面，說不到心裡。

 

因而微服務和容器化的改造，更加容易發生在一個扁平化的組織裡面，由一個能夠體會到基層技術細節的痛的CIO，高瞻遠矚的推動這件事情。這也是為什麼微服務的落地一般率先落地在網際網路公司，因為網際網路公司的組織架構實在太平臺，哪怕是高層，也離一線非常的近，瞭解一線的痛。

 

然而在傳統行業就沒有那麼幸運了，層級往往會比較多，這個時候就需要技術上的痛足夠痛，能夠痛到影響業務，能夠痛到影響收入，能夠痛到被競爭對手甩在後面，才能上達天聽。

 

我們接下來就梳理一下，在這個過程中的那些痛。

 

 

二、階段一：單體架構群，多個開發組，統一運維組

 

             

 

 

2.1. 階段一的組織狀態

 

組織狀態相對簡單。

 

統一的運維組，管理物理機，物理網路，Vmware虛擬化等資源，同時部署上線由運維部負責。

開發組每個業務都是獨立的，負責寫程式碼，不同的業務溝通不多，開發除了做自己的系統外，還需要維護外包公司開發的系統，由於不同的外包公司技術選型差異較大，因而處於煙囪式的架構狀態。

 

傳統煙囪式架構如下圖所示

 

             

 

 

2.2. 階段一的運維模式

 

在傳統架構下，基礎設施層往往採取物理機或者虛擬化進行部署，為了不同的應用之間方便相互訪問，多采取橋接扁平二層機房網路，也即所有的機器的IP地址都是可以相互訪問的，不想互相訪問的，多采用防火牆進行隔離。

 

無論是使用物理機，還是虛擬化，配置是相對複雜的，不是做過多年運維的人員，難以獨立的建立一臺機器，而且網路規劃也需要非常小心，分配給不同業務部門的機器，網段不能衝突。所有這一切，都需要運維部門統一進行管理，一般的IT人員或者開發人員既沒有專業性，也不可能給他們許可權進行操作，要申請機器怎麼辦，走個工單，審批一下，過一段時間，機器就能創建出來。

 

 

2.3. 階段一的應用架構

 

傳統架構資料庫層，由於外包公司獨立開發，或者不同開發部門獨立開發，不同業務使用不同的資料庫，有用Oracle的，有用SQL Server的，有用Mysql的，有用MongoDB的，各不相同。

 

傳統架構的中介軟體層，每個團隊獨立選型中介軟體：

• 檔案：NFS，FTP，Ceph，S3

• 快取：Redis Cluster，主備，Sentinel, Memcached

• 分散式框架：Spring Cloud，Dubbo，Restful or RPC不同的部門自己選型

• 分庫分表：Sharding-jdbc，Mycat

• 訊息佇列：RabbitMQ, Kafka

• 註冊中心：Zk，Euraka，consul

傳統架構的服務層，系統或者由外包公司開發，或者由獨立團隊開發。

 

傳統架構前端，各自開發各自的前端。

 

 

2.4. 階段一有什麼問題嗎？

 

其實階段一沒有任何問題，我們甚至能找出一萬個理由說明這種模式的好處。

 

運維部和開放部是天然分開的，誰也不想管對方，兩邊的老大也是評級的，本相安無事。

 

機房當然只能運維人員能碰，這裡面有安全的問題，專業性的問題，線上系統嚴肅的問題。如果交給沒有那麼專業的開發去部署環境，一旦系統由漏洞，誰能擔責任，一旦線上系統掛了，又是誰的責任，這個問題問出來，能夠讓任何爭論鴉雀無聲。

 

資料庫無論使用Oracle, DB2，還是SQL Server都沒有問題，只要公司有足夠的預算，而且效能也的確槓槓的，裡面儲存了大量儲存過程，會使得應用開發簡單很多，而且有專業的乙方幫忙運維，資料庫如此關鍵，如果替換稱為Mysql，一旦抗不出掛了，或者開源的沒人維護，線上出了事情，誰來負責？

 

中介軟體，服務層，前端，全部由外包商或者乙方搞定，端到端維護，要改什麼招手即來，而且每個系統都是完整的一套，部署方便，運維方便。

 

其實沒有任何問題，這個時候上容器或者上微服務，的確自找麻煩。

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2.5. 什麼情況下才會覺得階段一有問題？

 

當然最初的痛點應該在業務層面，當用戶的需求開始變的多種多樣，業務方時不時的就要上一個新功能，做一個新系統的時候，你會發現外包公司不是能完全搞定所有的事情，他們是瀑布模型的開發，而且開發出來的系統很難變更，至少很難快速變更。

 

於是你開始想自己招聘一些開發，開發自己能夠把控的系統，至少能夠將外包公司開發的系統接管過來，這個時候，應對業務部門的需求，就會靈活的多。

 

但是自己開發和維護就帶來了新的問題，多種多樣的資料庫，根本不可能招聘到如此多樣的DBA，人都非常的貴，而且隨著系統的增多，這些資料庫的lisense也非常的貴。

 

多種多樣的中介軟體，每個團隊獨立選型中介軟體，沒有統一的維護，沒有統一的知識積累，無法統一保障SLA。一旦使用的訊息佇列，快取，框架出了問題，整個團隊沒有人能夠搞定這個事情，因為大家都忙於業務開發，沒人有時間深入的去研究這些中介軟體的背後原理，常見的問題，如何調優等等。

 

前端框架也有相同的問題，技術棧不一致，介面風格不一致，根本無法自動做UI測試。

 

當維護了多套系統之後，你會發現，這些系統各個層次都有很多的共同點，很多能力是可以複用的，很多資料是可以打通的。同樣一套邏輯，這裡也有，那裡也有，同樣型別的資料，這裡一份，那裡一份，但是資訊是隔離的，資料模型不統一，根本無法打通。

 

當出現這些問題的時候，才是您考慮進入第二個階段。

 

 

三、階段二：組織服務化，架構SOA化，基礎設施雲化

 

             

 

 

 

3.1. 階段二的組織形態

 

怎麼解決上面的問題呢？

 

根據康威定理，組織方面就需要有一定的調整，整個公司還是分運維組和開發組。

 

由於痛點是從業務層面發生的，開始調整的應該是開發組。

 

應該建立獨立的前端組，統一前端框架，介面一致，所有人掌握統一的前端開發能力，積累前端程式碼，在有新的需求的時候，能夠快速的進行開發。

 

建立中介軟體組，或者架構師組，這部分人不用貼近業務開發，每天的任務就是研究如何使用這些中介軟體，如何調優，遇到問題如何Debug，形成知識積累。如果有統一的一幫人專注中介軟體，就可以根據自身的情況，選擇有限幾個中介軟體集中研究，限定業務組只使用這些中介軟體，可保證選型的一致性，如果中介軟體被這個組統一維護，也可以提供可靠的SLA給業務方。

 

將業務開發組分出一部分來，建立中臺組，將可以複用的能力和程式碼，交由這幾個組開發出服務來，給業務組使用，這樣資料模型會統一，業務開發的時候，首先先看看有哪些現成的服務可以使用，不用全部從零開發，也會提高開發效率。

 

 

3.2. 階段二的應用架構

 

要建立中臺，變成服務為其他業務使用，就需要使用SOA架構，將可以複用的元件服務化，註冊到服務的註冊中心。

 

對於有錢的企業，可能會採購商用的ESB匯流排，也有使用Dubbo自己封裝稱為服務註冊中心。

 

接下來就是要考慮，哪些應該拆出來？ 最後考慮的是如何拆出來？

 

這兩個題目的答案，不同的企業不同，其實分為兩個階段，第一個階段是嘗試階段，也即整個公司對於服務化拆分沒有任何經驗，當然不敢拿核心業務上手，往往選取一個邊角的業務，先拆拆看，這個時候拆本身是重要的，其實是為了拆而拆，拆的比較理想化，符合領域驅動設計的最好，如何拆呢？當然是弄一個兩個月，核心員工大家閉門開發，進行拆分和組合，來積累經驗。很多企業目前處於這個階段。

 

但是其實這個階段的拆法也只能用來積累經驗，因為咱們最初要拆分，是為了快速響應業務請求，而這個邊角的模組，往往不是最痛的核心業務。本來業務就邊角，拆不拆收益不大，而且也沒辦法很好的做能力複用。複用當然都想複用核心能力。

 

所以其實最重要的是第二個階段，業務真正的服務化的階段。當然要拿業務需求最多的核心業務邏輯下手，才能起到快速響應業務請求，複用能力的作用。

 

例如考拉最初也是一個使用Oracle，對外只有一個online業務的單體應用，而真正的拆分，就是圍繞核心的下單業務邏輯進行的。

 

             

 

那核心業務邏輯中，哪些應該拆出來呢？很多企業會問我們，其實企業自己的開發最清楚。

 

這個時候經常犯的錯誤是，先將核心業務邏輯從單體應用中拆分出來。例如將下單邏輯形成下單服務，從online服務中拆分出來。

 

當然不應該這樣，例如兩軍打仗，當炊事班的煙燻著戰士了，是將中軍大營搬出去，還是講炊事班搬出去呢？當然是炊事班了。

 

另外一點是，能夠形成複用的元件，往往不是核心業務邏輯。這個很好理解，兩個不同的業務，當然是核心業務邏輯不同(要不就成一種業務了)，核心業務邏輯往往是組合邏輯，雖然複雜，但是往往不具備複用性，就算是下單，不同的電商也是不一樣的，這家推出了什麼什麼豆，那家推出了什麼什麼券，另一家有個什麼什麼活動，都是核心業務邏輯的不同，會經常變。能夠複用的，往往是使用者中心，支付中心，倉儲中心，庫存中心等等核心業務的周邊邏輯。

 

所以拆分，應該將這些核心業務的周邊邏輯，從核心業務裡面拆出來，最終Online就剩下下單的核心路徑了，就可以改成下單服務了。當業務方突然有了需求推出一個搶購活動，就可以複用剛才的周邊邏輯了。搶購就成了另一個應用的核心邏輯，其實核心邏輯是傳真引線的，周邊邏輯是儲存資料，提供原子化介面的。

 

那哪些周邊邏輯應該先拆出來呢？問自己的開發吧，那些戰戰兢兢，自己修改後生怕把核心邏輯搞掛了的組，是自己有動力從核心邏輯中拆分出來的，這個不需要技術總監和架構師去督促，他們有自己的原有動力，是一個很自然的過程。

 

             

 

這裡的原有動力，一個是開發獨立，一個是上線獨立，就像考拉的online系統裡面，倉庫組就想自己獨立出去，因為他們要對接各種各樣的倉儲系統，全球這麼多的倉庫，系統都很傳統，介面不一樣，沒新對接一個，開發的時候，都擔心把下單核心邏輯搞掛了，造成線上事故，其實倉儲系統可以定義自己的重試和容災機制，沒有下單那麼嚴重。物流組也想獨立出去，因為對接的物流公司太多了，也要經常上線，也不想把下單搞掛。

 

您也可以梳理一下貴公司的業務邏輯，也會有自行願意拆分的業務，形成中臺服務。

 

當週邊的邏輯拆分之後，一些核心的邏輯，互相怕影響，也可以拆分出去，例如下單和支付，支付對接多個支付方的時候，也不想影響下單，也可以獨立出去。

 

然後我們再看，如何拆分的問題？

 

關於拆分的前提，時機，方法，規範等，參考文章微服務化之服務拆分與服務發現

 

 

             

 

首先要做的，就是原有工程程式碼的標準化，我們常稱為“任何人接手任何一個模組都能看到熟悉的面孔”

 

例如開啟一個java工程，應該有以下的package：

• API介面包：所有的介面定義都在這裡，對於內部的呼叫，也要實現介面，這樣一旦要拆分出去，對於本地的介面呼叫，就可以變為遠端的介面呼叫

• 訪問外部服務包：如果這個程序要訪問其他程序，對於外部訪問的封裝都在這裡，對於單元測試來講，對於這部分的Mock，可以使得不用依賴第三方，就能進行功能測試。對於服務拆分，呼叫其他的服務，也是在這裡。

• 資料庫DTO：如果要訪問資料庫，在這裡定義原子的資料結構

• 訪問資料庫包：訪問資料庫的邏輯全部在這個包裡面

• 服務與商務邏輯：這裡實現主要的商業邏輯，拆分也是從這裡拆分出來。

• 外部服務：對外提供服務的邏輯在這裡，對於介面的提供方，要實現在這裡。

 

另外是測試資料夾，每個類都應該有單元測試，要稽核單元測試覆蓋率，模組內部應該通過Mock的方法實現整合測試。

 

接下來是配置資料夾，配置profile，配置分為幾類：

• 內部配置項(啟動後不變，改變需要重啟)

• 集中配置項(配置中心，可動態下發)

• 外部配置項(外部依賴，和環境相關)

 

當一個工程的結構非常標準化之後，接下來在原有服務中，先獨立功能模組 ，規範輸入輸出，形成服務內部的分離。在分離出新的程序之前，先分離出新的jar，只要能夠分離出新的jar，基本也就實現了鬆耦合。

 

接下來，應該新建工程，新啟動一個程序，儘早的註冊到註冊中心，開始提供服務，這個時候，新的工程中的程式碼邏輯可以先沒有，只是轉呼叫原來的程序介面。

 

為什麼要越早獨立越好呢？哪怕還沒實現邏輯先獨立呢？因為服務拆分的過程是漸進的，伴隨著新功能的開發，新需求的引入，這個時候，對於原來的介面，也會有新的需求進行修改，如果你想把業務邏輯獨立出來，獨立了一半，新需求來了，改舊的，改新的都不合適，新的還沒獨立提供服務，舊的如果改了，會造成從舊工程遷移到新工程，邊遷移邊改變，合併更加困難。如果儘早獨立，所有的新需求都進入新的工程，所有呼叫方更新的時候，都改為呼叫新的程序，對於老程序的呼叫會越來越少，最終新程序將老程序全部代理。

 

接下來就可以將老工程中的邏輯逐漸遷移到新工程，由於程式碼遷移不能保證邏輯的完全正確，因而需要持續整合，灰度釋出，微服務框架能夠在新老介面之間切換。

 

最終當新工程穩定執行，並且在呼叫監控中，已經沒有對於老工程的呼叫的時候，就可以將老工程下線了。

 

 

3.3. 階段二的運維模式

 

經過業務層的的服務化，也對運維組造成了壓力。

 

應用逐漸拆分，服務數量增多。

 

在服務拆分的最佳實踐中，有一條就是，拆分過程需要進行持續整合，保證功能一致。

 

             

 

而持續整合的流程，往往需要頻繁的部署測試環境。

 

隨著服務的拆分，不同的業務開發組會接到不同的需求，並行開發功能增多，釋出頻繁，會造成測試環境，生產環境更加頻繁的部署。

 

而頻繁的部署，就需要頻繁建立和刪除虛擬機器。

 

如果還是採用上面審批的模式，運維部就會成為瓶頸，要不就是影響開發進度，要不就是被各種部署累死。

 

這就需要進行運維模式的改變，也即基礎設施層雲化。

 

虛擬化到雲化有什麼不一樣呢？

 

首先要有良好的租戶管理，從運維集中管理到租戶自助使用模式的轉換。

 

             

 

也即人工建立，人工排程，人工配置的集中管理模式已經成為瓶頸，應該變為租戶自助的管理，機器自動的排程，自動的配置。

 

其次，要實現基於Quota和QoS的資源控制。

 

也即對於租戶建立的資源的控制，不用精細化到運維手動管理一切，只要給這個客戶分配了租戶，分配了Quota，設定了Qos，租戶就可以在運維限定的範圍內，自由隨意的建立，使用，刪除虛擬機器，無需通知運維，這樣迭代速度就會加快。

 

再次，要實現基於虛擬網路，VPC，SDN的網路規劃。

 

             

 

             

原來的網路使用的都是物理網路，問題在於物理網路是所有部門共享的，沒辦法交給一個業務部門自由的配置和使用。因而要有VPC虛擬網路的概念，每個租戶可以隨意配置自己的子網，路由表，和外網的連線等，不同的租戶的網段可以衝突，互不影響，租戶可以根據自己的需要，隨意的在介面上，用軟體的方式做網路規劃。

 

除了基礎設施雲化之外，運維部門還應該將應用的部署自動化。

 

             

因為如果雲端計算不管應用，一旦出現擴容，或者自動部署的需求，雲平臺創建出來的虛擬機器還是空的，需要運維手動上去部署，根本忙不過來。因而云平臺，也一定要管理應用。

 

雲端計算如何管理應用呢？我們將應用分成兩種，一種稱為通用的應用，一般指一些複雜性比較高，但大家都在用的，例如資料庫。幾乎所有的應用都會用資料庫，但資料庫軟體是標準的，雖然安裝和維護比較複雜，但無論誰安裝都是一樣。這樣的應用可以變成標準的PaaS層的應用放在雲平臺的介面上。當用戶需要一個數據庫時，一點就出來了，使用者就可以直接用了。

 

             

 

所以對於運維模式的第二個改變是，通用軟體PaaS化。

前面說過了，在開發部門有中介軟體組負責這些通用的應用，運維也自動部署這些應用，兩個組的界限是什麼樣的呢？

 

一般的實踐方式是，雲平臺的PaaS負責建立的中介軟體的穩定，保證SLA，當出現問題的時候，會自動修復。

 

而開發部門的中介軟體組，主要研究如何正確的使用這些PaaS，配置什麼樣的引數，使用的正確姿勢等等，這個和業務相關。

             

 

除了通用的應用，還有個性化的應用，應該通過指令碼進行部署，例如工具Puppet, Chef, Ansible, SaltStack等。

這裡有一個實踐是，不建議使用裸機部署，因為這樣部署非常的慢，推薦基於虛擬機器映象的自動部署。在雲平臺上，任何虛擬機器的建立都是基於映象的，我們可以在映象裡面，將要部署的環境大部分部署好，只需要做少量的定製化，這些由部署工具完成。

            

下圖是OpenStack基於Heat的虛擬機器編排，除了呼叫OpenStack API基於映象建立虛擬機器之外，還要呼叫SaltStack的master，將定製化的指令下發給虛擬機器裡面的agent。

             

 

基於虛擬機器映象和指令碼下發，可以構建自動化部署平臺NDP

             

這樣可以基於虛擬機器映象，做完整的應用的部署和上線，稱為編排。基於編排，就可以進行很好的持續整合，例如每天晚上，自動部署一套環境，進行迴歸測試，從而保證修改的正確性。

             

 

進行完第二階段之後，整個狀態如上圖所示。

這裡運維部門的職能有了一定的改變，除了最基本的資源建立，還要提供自助的操作平臺，PaaS化的中介軟體，基於映象和指令碼的自動部署。

開發部門的職能也有了一定的改變，拆分稱為前端組，業務開發組，中臺組，中介軟體組，其中中介軟體組合運維部門的聯絡最緊密。

3.4. 階段二有什麼問題嗎？

其實大部分的企業，到了這個階段，已經可以解決大部分的問題了。

能夠做到架構SOA化，基礎設施雲化的公司已經是傳統行業在資訊化領域的佼佼者了。

中臺開發組基本能夠解決中臺的能力複用問題，持續整合也基本跑起來了，使得業務開發組的迭代速度明顯加快。

集中的中介軟體組或者架構組，可以集中選型，維護，研究訊息佇列，快取等中介軟體。

在這個階段，由於業務的穩定性要求，很多公司還是會採用Oracle商用資料庫，也沒有什麼問題。

實現到了階段二，在同行業內，已經有一定的競爭優勢了。

3.5. 什麼情況下才會覺得階段二有問題？

我們發現，當傳統行業不再滿足於在本行業的領先地位，希望能夠對接到網際網路業務的時候，上面的模式才出現新的痛點。

對接網際網路所面臨的最大的問題，就是巨大的使用者量所帶來的請求量和資料量，會是原來的N倍，能不能撐得住，大家都心裡沒底。

例如有的客戶推出網際網路理財秒殺搶購，原來的架構無法承載近百倍的瞬間流量。

有的客戶對接了網際網路支付，甚至對接了國內最大的外賣平臺，而原來的ESB匯流排，就算擴容到最大規模(13個節點)，也可能撐不住。

有的客戶雖然已經用了Dubbo實現了服務化，但是沒有熔斷，限流，降級的服務治理策略，有可能一個請求慢，高峰期波及一大片，或者請求全部接進來，最後都撐不住而掛一片。

有的客戶希望實現工業互連網平臺，可是接入的資料量動輒PB級別，如果扛的住是一個很大的問題。

有的客戶起初使用開源的快取和訊息佇列，分散式資料庫，但是讀寫頻率到了一定的程度，就會出現各種奇奇怪怪的問題，不知道應該如何調優。

有的客戶發現，一旦到了網際網路大促級別，Oracle資料庫是肯定扛不住的，需要從Oracle遷移到DDB分散式資料庫，可是怎麼個遷移法，如何平滑過渡，心裡沒底。

有的客戶服務拆分之後，原來原子化的操作分成了兩個服務呼叫，如何仍然保持原子化，要不全部成功，要不全部失敗，需要分散式事務，雖然業內有大量的分散式方案，但是能夠承載高併發支付的框架還沒有。

當出現這些問題的時候，才應該考慮進入第三個階段，微服務化

四、階段三：組織DevOps化，架構微服務化，基礎設施容器化

             

 

4.1. 階段三的應用架構

從SOA到微服務化這一步非常關鍵，複雜度也比較高，上手需要謹慎。

為了能夠承載網際網路高併發，業務往往需要拆分的粒度非常的細，細到什麼程度呢？我們來看下面的圖。

 

             

 

在這些知名的使用微服務的網際網路公司中，微服務之間的相互呼叫已經密密麻麻相互關聯成為一個網狀，幾乎都看不出條理來。

為什麼要拆分到這個粒度呢？主要是高併發的需求。

但是高併發不是沒有成本的，拆分成這個粒度會有什麼問題呢？你會發現等拆完了，下面的這些措施一個都不能少。

• 拆分如何保證功能不變，不引入Bug——持續整合

• 靜態資源要拆分出來，快取到接入層或者CDN，將大部分流量攔截在離使用者近的邊緣節點或者接入層快取

• 應用的狀態要從業務邏輯中拆分出來，使得業務無狀態，可以基於容器進行橫向擴充套件

• 核心業務和非核心業務要拆分，方便核心業務的擴充套件以及非核心業務的降級

• 資料庫要讀寫分離，要分庫分表，才能在超大資料量的情況下，資料庫具有橫向擴充套件的能力，不成為瓶頸

• 要層層快取，只有少數的流量到達中軍大營資料庫

• 要使用訊息佇列，將原來連續呼叫的多個服務非同步化為監聽訊息佇列，從而縮短核心邏輯

• 服務之間要設定熔斷，限流，降級策略，一旦呼叫阻塞應該快速失敗，而不應該卡在那裡，處於亞健康狀態的服務要被及時熔斷，不產生連鎖反應。非核心業務要進行降級，不再呼叫，將資源留給核心業務。要在壓測到的容量範圍內對呼叫限流，寧可慢慢處理，也不用一下子都放進來，把整個系統沖垮。

• 拆分成的服務太多了，沒辦法一個個配置，需要統一的一個配置中心，將配置下發

• 拆分成的服務太多了，沒辦法一個個看日誌，需要統一的日誌中心，將日誌彙總

• 拆分成的服務太多了，很難定位效能瓶頸，需要通過APM全鏈路應用監控，發現效能瓶頸，及時修改

• 拆分成的服務太多了，不壓測一下，誰也不知道到底能夠抗住多大的量，因而需要全鏈路的壓測系統。

 

             

 

應用層需要處理這十二個問題，最後一個都不能少，實施微服務，你做好準備了嗎？你真覺得攢一攢springcloud，就能夠做好這些嗎？

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4.2. 階段三的運維模式

業務的微服務化改造之後，對於運維的模式是有衝擊的。

 

             

 

如果業務拆成了如此網狀的細粒度，服務的數目就會非常的多，每個服務都會獨立釋出，獨立上線，因而版本也非常多。

這樣環境就會非常的多，手工部署已經不可能，必須實施自動部署。好在在上一個階段，我們已經實施了自動部署，或者基於指令碼的，或者基於映象的，但是到了微服務階段都有問題。

如果基於指令碼的部署，指令碼原來多由運維寫，由於服務太多，變化也多，指令碼肯定要不斷的更新，而每家公司的開發人員都遠遠多於運維人員，運維根本來不及維護自動部署的指令碼。那指令碼能不能由開發寫呢？一般是不可行的，開發對於執行環境瞭解有限，而且指令碼沒有一個標準，運維無法把控開發寫的指令碼的質量。

基於虛擬機器映象的就會好很多，因為需要指令碼做的事情比較少，大部分對於應用的配置都打在映象裡面了。如果基於虛擬機器映象進行交付，也能起到標準交付的效果。而且一旦上線有問題，也可以基於虛擬機器映象的版本進行回滾。

但是虛擬機器映象實在是太大了，動不動幾百個G，如果一共一百個服務，每個服務每天一個版本，一天就是10000G，這個儲存容量，誰也受不了。

這個時候，容器就有作用了。映象是容器的根本性發明，是封裝和執行的標準，其他什麼namespace，cgroup，早就有了。

原來開發交付給運維的，是一個war包，一系列配置檔案，一個部署文件，但是由於部署文件更新不及時，常常出現運維部署出來出錯的情況。有了容器映象，開發交付給運維的，是一個容器映象，容器內部的執行環境，應該體現在Dockerfile檔案中，這個檔案是應該開發寫的。

這個時候，從流程角度，將環境配置這件事情，往前推了，推到了開發這裡，要求開發完畢之後，就需要考慮環境部署的問題，而不能當甩手掌櫃。由於容器映象是標準的，就不存在指令碼無法標準化的問題，一旦單個容器執行不起來，肯定是Dockerfile的問題。

而運維組只要維護容器平臺就可以，單個容器內的環境，交給開發來維護。這樣做的好處就是，雖然程序多，配置變化多，更新頻繁，但是對於某個模組的開發團隊來講，這個量是很小的，因為5-10個人專門維護這個模組的配置和更新，不容易出錯。自己改的東西自己知道。

如果這些工作量全交給少數的運維團隊，不但資訊傳遞會使得環境配置不一致，部署量會大非常多。

容器作用之一就是環境交付提前，讓每個開發僅僅多做5%的工作，就能夠節約運維200%的工作，並且不容易出錯。

             

容器的另外一個作用，就是不可改變基礎設施。

容器映象有個特點，就是ssh到裡面做的任何修改，重啟都不見了，恢復到映象原來的樣子，也就杜絕了原來我們部署環境，這改改，那修修最後部署成功的壞毛病。

因為如果機器數目比較少，還可以登入到每臺機器上改改東西，一旦出了錯誤，比較好排查，但是微服務狀態下，環境如此複雜，規模如此大，一旦有個節點，因為人為修改配置導致錯誤，非常難排查，所以應該貫徹不可改變基礎設施，一旦部署了，就不要手動調整了，想調整從頭走釋出流程。

這裡面還有一個概念叫做一切即程式碼，單個容器的執行環境Dockerfile是程式碼，容器之間的關係編排檔案是程式碼，配置檔案是程式碼，所有的都是程式碼，程式碼的好處就是誰改了什麼，Git裡面一清二楚，都可以track，有的配置錯了，可以統一發現誰改的。

4.3. 階段三的組織形態

到了微服務階段，實施容器化之後，你會發現，然而本來原來運維該做的事情開發做了，開發的老大願意麼？開發的老大會投訴運維的老大麼？

這就不是技術問題了，其實這就是DevOps，DevOps不是不區分開發和運維，而是公司從組織到流程，能夠打通，看如何合作，邊界如何劃分，對系統的穩定性更有好處。

             

 

其實開發和運維變成了一個融合的過程，開發會幫運維做一些事情，例如環境交付的提前，Dockerfile的書寫。

運維也可以幫助研發做一些事情，例如微服務之間的註冊發現，治理，配置等，不可能公司的每一個業務都單獨的一套框架，可以下沉到運維組來變成統一的基礎設施，提供統一的管理。

實施容器，微服務，DevOps後，整個分工介面就變成了下面的樣子。

             

 

在網易就是這個模式，杭州研究院作為公共技術服務部門，有運維部門管理機房，上面是雲平臺組，基於OpenStack開發了租戶可自助操作的雲平臺。PaaS元件也是雲平臺的一部分，點選可得，提供SLA保障。容器平臺也是雲平臺的一部分，並且基於容器提供持續整合，持續部署的工具鏈。

微服務的管理和治理也是雲平臺的一部分，業務部門可以使用這個平臺進行微服務的開發。

業務部門的中介軟體組或者架構組合雲平臺組溝通密切，主要是如何以正確的姿勢使用雲平臺元件。

業務部門分前端組，業務開發組，中臺開發組。

 

五、如何實施微服務，容器化，DevOps

實施微服務，容器化，DevOps有很多的技術選型。

其中容器化的部分，Kubernetes當之無愧的選擇。但是Kubernetes可不僅僅志在容器，他是為微服務而設計的。對於實施微服務各方面都有涉及。

 

             

 

但是Kubernetes對於容器的執行時生命週期管理比較完善，但是對於服務治理方面還不夠強大。

 

因而對於微服務的治理方面，多選擇使用Dubbo或者SpringCloud。使用Dubbo的存量應用比較多，相對於Dubbo來講，SpringCloud比較新，元件也比較豐富。但是SpringCloud的元件都不到開箱即用的程度，需要比較高的學習曲線。

 

             

 

因而基於Kubernetes和SpringCloud，就有了下面這個微服務，容器，DevOps的綜合管理平臺。包含基於Kubernetes的容器平臺，持續整合平臺，測試平臺，API閘道器，微服務框架，APM應用效能管理。

 

             

 

主要為了解決從階段一到階段二，或者階段二到階段三的改進中的痛點。

 

下面我們列舉幾個場景。

 

 

場景一：架構SOA拆分時，如何保證迴歸測試功能集不變

 

前面說過，服務拆分後，最怕的是拆完了引入一大堆的bug，通過理智肯定不能保證拆分後功能集是不變的，因而需要有迴歸測試集合保證，只要測試集合通過了，功能就沒有太大的問題。

 

迴歸測試最好是基於介面的，因為基於UI的很危險，有的介面是有的，但是UI上不能點，這個介面如果有Bug，就被暫時隱藏掉了，當後面有了新的需求，當開發發現有個介面能夠呼叫的時候，一呼叫就掛了。

 

 

             

 

有了基於Restful API的介面測試之後，可以組成場景測試，將多個API呼叫組合成為一個場景，例如下單，扣優惠券，減庫存，就是一個組合場景。

 

另外可以形成測試集合，例如冒煙測試集合，當開發將功能交付給測試的時候，執行一下。再如日常測試集合，每天晚上跑一遍，看看當天提交的程式碼有沒有引入新的bug。再如迴歸測試集合，上線之前跑一遍，保證大部分的功能是正確的。

 

 

場景二：架構SOA化的時候，如何統一管理並提供中臺服務

 

當業務要提供中臺服務的時候，中臺服務首先希望能夠註冊到一個地方，當業務組開發業務邏輯的時候，能夠在這個地方找到中臺的介面如何呼叫的文件，當業務組的業務註冊上來的時候，可以進行呼叫。

 

             

在微服務框架普通的註冊發現功能之外，還提供知識庫的功能，使得介面和文件統一維護，文件和執行時一致，從而呼叫方看著文件就可以進行呼叫。

 

另外提供註冊，發現，呼叫期間的鑑權功能，不是誰看到中臺服務都能呼叫，需要中臺管理員授權才可以。

 

為了防止中臺服務被惡意呼叫，提供賬戶審計功能，記錄操作。

 

 

場景三：服務SOA化的時候，如何保證關鍵服務的呼叫安全

 

             

 

有的服務非常關鍵，例如支付服務，和資金相關，不是誰想呼叫就能呼叫的，一旦被非法呼叫了，後果嚴重。

 

在服務治理裡面有路由功能，除了能夠配置靈活的路由功能之外，還可以配置黑白名單，可以基於IP地址，也可以基於服務名稱，配置只有哪些應用可以呼叫，可以配合雲平臺的VPC功能，限制呼叫方。

 

 

場景四：架構SOA化後，對外提供API服務，構建開放平臺

 

             

架構SOA化之後，除了對內提供中臺服務，很多能力也可以開放給外部的合作伙伴，形成開放平臺。例如你是一家物流企業，除了在你的頁面上下單寄快遞之外，其他的電商也可以呼叫你的API來寄快遞，這就需要有一個API閘道器來管理API，對接你的電商只要登入到這個API閘道器，就能看到API以及如何呼叫，API閘道器上面的文件管理就是這個作用。

 

另外API閘道器提供介面的統一認證鑑權，也提供API介面的定時開關功能，靈活控制API的生命週期。

 

 

場景五：網際網路場景下的灰度釋出和A/B測試

 

接下來我們切換到網際網路業務場景，經常會做A/B測試，這就需要API閘道器的流量分發功能。

 

例如我們做網際網路業務，當上一個新功能的 時候，不清楚客戶是否喜歡，於是可以先開放給山東的客戶，當HTTP頭裡面有來自山東的欄位，則訪問B系統，其他客戶還是訪問A系統，這個時候可以看山東的客戶是否都喜歡，如果都喜歡，就推向全國，如果不喜歡，就撤下來。

 

 

場景六：網際網路場景下的預發測試

 

這個也是網際網路場景下經常遇到的預發測試，雖然我們在測試環境裡面測試了很多輪，但是由於線上場景更加複雜，有時候需要使用線上真實資料進行測試，這個時候可以在線上的正式環境旁邊部署一套預發環境，使用API閘道器將真實的請求流量，映象一部分到預發環境，如果預發環境能夠正確處理真實流量，再上線就放心多了。

 

 

場景七：網際網路場景下的效能壓測

 

網際網路場景下要做線上真實的效能壓測，才能知道整個系統真正的瓶頸點。但是效能壓測的資料不能進真實的資料庫，因而需要進入影子庫，效能壓測的流量，也需要有特殊的標記放在HTTP頭裡面，讓經過的業務系統知道這是壓測資料，不進入真實的資料庫。

 

這個特殊的標記要在API閘道器上新增，但是由於不同的壓測系統要求不一樣，因而需要API閘道器有定製路由外掛功能，可以隨意新增自己的欄位到HTTP頭裡面，和壓測系統配合。

 

 

場景八：微服務場景下的熔斷，限流，降級

 

微服務場景下，大促的時候，需要進行熔斷，限流，降級。這個在API閘道器上可以做，將超過壓測值的流量，通過限流，攔在系統外面，從而保證儘量的流量，能夠下單成功。

 

在服務之間，也可以通過微服務框架，進行熔斷，限流，降級。Dubbo對於服務的控制在介面層面，SpringCloud對於服務的管理在例項層面，這兩個粒度不同的客戶選擇不一樣，都用Dubbo粒度太細，都用SpringCloud粒度太粗，所以需要可以靈活配置。

 

             

 

 

場景九：微服務場景下的精細化流量管理。

 

             

 

在網際網路場景下，經常需要對於流量進行精細化的管理，可以根據HTTP Header裡面的引數進行分流，例如VIP使用者訪問一個服務，非VIP使用者訪問另一個服務，這樣可以對高收入的使用者推薦更加精品的產品，增加連帶率。

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