从微服务到云原生
很多文章介绍云原生概念,说它包含微服务,又包含了其它几个方面的东西,还扯到文化层面、组织层面和技术层面,搞技术的人一听到公司文化问题和组织部门问题,就十分地晕眩,不能让我好好地坐下来写写代码、搞搞纯技术吗?
记得微服务是2013年大火起来的,搞Java企业应用系统开发的人们都痴迷于这一新概念,从2014年到2018年我也特别喜欢弄这一个新架构,痴迷于MartinFlower那颗大树上的茂密藤曼,希望它杀死我面前的一切单体应用,一次次研读Chris Richardson的微服务架构系列文章,实际工作中使用了Dubbo和SpringCloud两个框架,总体感觉微服务架构的概念还是比较内聚的,SpringCloud在官网号称它是最完整的微服务框架:
And don’t forget, no microservice architecture is complete without Spring Cloud ‒ easing administration and boosting your fault-tolerance.
我们就用SpringCloud来看看微服务的主要概念:
- 服务注册与发现——Netflix Eureka
- 客服端负载均衡——Netflix Ribbon
- 断路器(容错)——Netflix Hystrix
- 服务网关——Netflix Zuul
- 分布式配置——Spring Cloud Config
- 分布式日志追踪——Spring Cloud Sleuth
我所理解的微服务架构知识主要是这6个方面,其它的我都不关心,就算是这6个方面也不好实现,让我难受的是:
- SpringCloud从Netflix接收过来的东西,名字都怪怪的,让人难受;
- Netflix Hystrix断路器实际搞起来特麻烦,反正我就没真正去实现过;
- Spring Cloud Config的实现也让人难受,在客户线上环境安装SVN或GitLab,真的有点怪怪的。
- Spring Cloud Sleuth分布式日志追踪,开发人员不用不关心,运维人员不懂不关心,所谓的DevOps实际搞起来没那么融洽。
很多技术主管和架构师都号称搞微服务,到底搞到什么程度了?我估计都是实际搞一半,吹嘘一半。但反过来讲,搞一半是不是就够了,我们最终目的不就是软件交付嘛,按时向客户交付,功能正确和性能可接受,界面不要太难看,解决企业和用户的实际问题,就是项目成功了嘛,客户管你是用单体架构还是微服务架构呢。
还有,不是做互联网系统,而是给企事业做应用系统的,系统的特点是功能多、用户少,根本就没几个人来访问,所以流量大而要做负载均衡就谈不上,真正解决的问题其实就是大单体带来的开发维护难问题,按功能内聚原则分拆设计就好了,按大功能点搞成一个个微服务就OK,所以,做企业应用系统真正需要的微服务组件最少简化到:
- 服务注册与发现——Netflix Eureka
- 服务网关——Netflix Zuul
所以,我们不是什么时候都要搞全家桶的,学习起来还是很痛苦的,根据20/80原则,公司至少有80%的人是混日子不学习的,对他们来说越简单越好,其实SpringMVC搞单体对他们来讲是最好的,只是奈何他们不是技术总监或技术经理。
微服务讲了这么多,我们用SpringCloud框架或其它微服务框架开发了一个应用系统,搞了一堆微服务组件,怎么发布?怎么部署?
翻遍Spring官网都不见有大篇幅介绍系统部署的文章, 好了,我认为云原生技术知识就是刚好来解决这个下半场的问题。上半场是开发测试,下半场是部署交付,软件公司难道不就是干这两件大事吗?
能想到的有多少种部署方式:
1)单机部署:把所有的微服务组件进程都部署在一台机器上,不行吗?操作系统本来就是可以运行多进程的,所以你喜欢自然行,但是这台机器故障垮了就全完了。
2)多机部署:搞N台硬件服务器,安装上Linux系统,根据所有硬件的资源情况,精细规划各个微服务组件应该分布到哪些节点上去,然后手工去每台机器安装JDK,配置好各种环境,最后手工去部署jar或war,一个分布式集群就形成了,不行吗?可以,就是太累太烦。比如使用不同的JDK版本同时部署,手工搞特麻烦。
3)虚拟机部署:虚拟机技术出世后,VMWare公司兴起,同样是N台硬件服务器,采用虚拟机方式部署,又方便一点,但是虚拟机的开销还是受不了,据说Heroku早期是采用这种方式部署的,现实中没听说有人采用过。
4)容器部署:Docker技术横空出世,拉开了容器化大幕,基于容器的一系列开源技术系统不断涌现,应用程序发布打包成容器镜像文件,对集群中节点的主机系统依赖几乎微乎其微,本身开销相对虚拟机也是非常地小,基本上是目前默认采用的部署方式。
那么微服务架构开发出来的应用系统需要怎样的部署技术呢?或者说云原生应用系统需要怎样的部署方式呢?
- 容器化:以容器镜像文件方式发布,把对目标系统的依赖降低到最小;Docker镜像优雅地解决了这一问题。
- 集群化:通过API向一个集群发布,而不需要关注到具体的一个个物理节点;K8s、Swarm都是管理容器集群的。
- 服务编排:声明式容器编排技术,可以对集群中的容器进行自动动态的管理和调度;K8s、Swarm的主要功能就是负责容器编排的。
- 服务发现:K8s和Swarm以及配套系统已经直接支持了服务发现,根本不用像SpringCloud那样自己去实现。
- 负载均衡:K8s和Swarm也是直接支持了负载均衡,根本不用像SpringCloud那样自己去实现。
- API网关:同样,基于K8s和Swarm一整套云原生基础系统,有现成的方案来支持API网关,如Traefik、NGINX Ingress Controller等,功能都非常强大。
- 分布式配置:K8s直接支持,consul等系统也可以用来存放配置,通过配置文件变化监控工具,可以做到非侵入式配置方式,应用程序还是读取本地配置文件,比侵入式方式优雅多了。
主要分析以上7个方面,对一般中小型云原生应用系统都足够了,用不着服务网格等更复杂的技术,如限流、熔断、良好的灰度发布支持等,一般企业应用系统没必要在这方面耗费精力。
什么是云原生?管它什么是标准准确的定义,先把上面讲的上下半场都搞好了,系统开发发布敏捷起来了,能频繁地发布部署,一切自动化起来,方方面面都比以前好了,就自然理解云原生了。如果搞了一通这些技术,软件交付更糟糕了,那么说明你的系统很简单,用单体吧,合适才是最好的!
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