微服务必须要上
微服务框架指标接口、链路跟踪注入、日志引流、服务注册发现、路由规则等组件以及熔断、限流等功能都需要在应用服务上添加一些对接代码。如果让每个应用服务自己实现是非常耗时耗力的。基于DRY的原则，小明开发了一套微服务框架，将与各个组件对接的代码和另外一些公共代码抽离到框架中，所有的应用服务都统一使用这套框架进行开发。 使用微服务框架可以实现很多自定义的功能。甚至可以将程序调用堆栈信息注入到链路跟踪，实现代码级别的链路跟踪。或者输出线程池、连接池的状态信息，实时监控服务底层状态。 使用统一的微服务框架有一个比较严重的问题：框架更新成本很高。每次框架升级，都需要所有应用服务配合升级。当然，一般会使用兼容方案，留出一段并行时间等待所有应用服务升级。但是如果应用服务非常多时，升级时间可能会非常漫长。并且有一些很稳定几乎不更新的应用服务，其负责人可能会拒绝升级……因此，使用统一微服务框架需要完善的版本管理方法和开发管理规范。 测试 微服务架构下，测试分为三个层次：
三种测试从上到下实施的容易程度递增，但是测试效果递减。端到端测试最费时费力，但是通过测试后我们对系统最有信心。单元测试最容易实施，效率也最高，但是测试后不能保证整个系统没有问题。 解决这个问题的方案是服务自动注册与发现。首先，需要部署一个服务发现服务，它提供所有已注册服务的地址信息的服务。DNS也算是一种服务发现服务。然后各个应用服务在启动时自动将自己注册到服务发现服务上。并且应用服务启动后会实时(定期)从服务发现服务同步各个应用服务的地址列表到本地。服务发现服务也会定期检查应用服务的健康状态，去掉不健康的实例地址。这样新增实例时只需要部署新实例，实例下线时直接关停服务即可，服务发现会自动检查服务实例的增减。 最粗暴的(也是最常用的)故障处理策略就是冗余。一般来说，一个服务都会部署多个实例，这样一来能够分担压力提高性能，二来即使一个实例挂了其他实例还能响应。 冗余的一个问题是使用几个冗余?这个问题在时间轴上并没有一个切确的答案。根据服务功能、时间段的不同，需要不同数量的实例。比如在平日里，可能4个实例已经够用;而在促销活动时，流量大增，可能需要40个实例。因此冗余数量并不是一个固定的值，而是根据需要实时调整的。 了解了理论基础后，小明选用了Dapper的一个开源实现Zipkin。然后手指一抖，写了个HTTP请求的拦截器，在每次HTTP请求时生成这些数据注入到HEADERS，同时异步发送调用日志到Zipkin的日志收集器中。这里额外提一下，HTTP请求的拦截器，可以在微服务的代码中实现，也可以使用一个网络代理组件来实现(不过这样子每个微服务都需要加一层代理)。 链路跟踪只能定位到哪个服务出现问题，不能提供具体的错误信息。查找具体的错误信息的能力则需要由日志分析组件来提供。 微服务架构中组件繁多，各个组件所需要监控的指标不同。比如Redis缓存一般监控占用内存值、网络流量，数据库监控连接数、磁盘空间，业务服务监控并发数、响应延迟、错误率等。因此如果做一个大而全的监控系统来监控各个组件是不大现实的，而且扩展性会很差。一般的做法是让各个组件提供报告自己当前状态的接口(metrics接口)，这个接口输出的数据格式应该是一致的。然后部署一个指标采集器组件，定时从这些接口获取并保持组件状态，同时提供查询服务。最后还需要一个UI，从指标采集器查询各项指标，绘制监控界面或者根据阈值发出告警。
大部分组件都不需要自己动手开发，网络上有开源组件。小明下载了RedisExporter和MySQLExporter，这两个组件分别提供了Redis缓存和M 开发、测试、部署、维护愈发困难。即使只改动一个小功能，也需要整个应用一起发布。有时候发布会不小心带上了一些未经测试的代码，或者修改了一个功能后，另一个意想不到的地方出错了。为了减轻发布可能产生的问题的影响和线上业务停顿的影响，所有应用都要在凌晨三四点执行发布。发布后为了验证应用正常运行，还得盯到第二天白天的用户高峰期…… 团队出现推诿扯皮现象。关于一些公用的功能应该建设在哪个应用上的问题常常要争论很久，最后要么干脆各做各的，或者随便放个地方但是都不维护。
尽管有着诸多问题，但也不能否认这一阶段的成果：快速地根据业务变化建设了系统。不过紧迫且繁重的任务容易使人陷入局部、短浅的思维方式，从而做出妥协式的决策。在这种架构中，每个人都只关注在自己的一亩三分地，缺乏全局的、长远的设计。长此以往，系统建设将会越来越困难，甚至陷入不断推翻、重建的循环。 （编辑：南昌站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
