最近几年微服务很火，大家都在建设微服务，如果不懂点微服务相关的技术，都不好意思跟同行打招呼了。

 

我也见过身边很多人在微服务踩过很多坑，我从 2016 年开始接触微服务，有多家大型企业的微服务分布式系统的架构经验，不过微服务和涉及的分布式计算非常的复杂，绝非是一篇文章就可以讲清楚的。

本文只是从最简单的概念的基本使用带你入门，如果后续还有兴趣的话，可以查阅相关的文献和技术书籍去深入学习。

本文的微服务分享以下三部分，总体大纲如下：

• 微服务的概念和原则(理论)
• Spring Cloud 如何低成本的实现微服务(实现)
• Spring Cloud 大型项目的架构方案(真实案例)

微服务的概念和原则

什么是微服务?

简单举例：看军事新闻的同学应该都知道，一艘***作战能力虽然很强，但是弱点太明显，就是防御能力太差，单艘的***很少单独行动，通常***战斗群才是主要军事力量。

你可以把单艘航母理解为的单体应用(防御差，机动性不好)，把航母战斗群(调度复杂，维护费用高)理解为微服务。

简单讲特征就是：

• 单体应用：简单，脆弱(某个模块出问题，整个系统不可用)，战斗力弱，维护成本低。
• 微服务架构：复杂，健壮(某个模块出问题，不会影响系统整体的可用性)，战斗力强，维护成本高。

 

单体作战的应用(图)

 

微服务战斗群(图)

大部分的开发者经历和开发过单体应用，无论是传统的 SSM，还是现在的 Spring Boot/Rails，它们都是单体应用。

那么长期陪伴我们的单体应用有什么弊端?我们是面临了什么问题，导致我们要抛弃单体应用转向微服务架构?

个人总结主要问题如下：

• 部署成本高(无论是修改 1 行代码，还是 10 行代码，都要全量部署替换)。
• 改动影响大，风险高，测试成本高(不论代码改动多小，成本都相同)。
• 因为成本高，风险高，所以导致部署频率低(无法满足快速交付客户需求)。

当然还有例如无法满足快速扩容，弹性伸缩，无法适应云环境特性等问题，但我们不一一详谈了，以上的问题，都是微服务架构要解决的问题，至于具体是怎么解决的，我们先放到后面再聊。

 

历代应用程序的架构变迁(图)

解决什么问题，又引入了什么问题?

我们先看看微服务能带给我们什么?微服务架构的特点：

• 针对特定服务发布，影响小，风险小，成本低
• 频繁发布版本，快速交付需求
• 低成本扩容，弹性伸缩，适应云环境

我们知道一个朴素的理念，没有任何事物是完美的，任何东西都有两面性，有得必有失。

那么在选择微服务在解决了快速响应和弹性伸缩的问题同时，它又给我们带来了什么问题?

个人总结如下：

• 分布式系统的复杂性
• 部署，测试和监控的成本问题
• 分布式事务和 CAP 的相关问题

系统应用由原来的单体变成几十到几百个不同的工程，会所产生例如包括服务间的依赖，服务如何拆封，内部接口规范，数据传递等等问题。

尤其是服务拆分，需要团队熟悉业务流程，懂得取舍，要保证拆分的粒度服务既符合“高内聚，低耦合”的基本原则，还要兼顾业务的发展以及公司的愿景，要还要说服团队成员为之努力，并且积极投入，在多方中间取得平衡。

对于分布式系统，部署，测试和监控都需要大量的中间件来支撑，而且中间件本身也要维护。

原先单体应用很简单的事务问题 ，转到分布式环境就变得很复杂，分布式事务是采用简单的重试+补偿机制，还是采用二阶段提交协议等强一致性方法来解决，就要取决对业务场景的熟悉加上反复的权衡了。

相同问题还包括对 CAP 模型的权衡，总之微服务对团队整体的技术栈水平整体要求更高。

 

微服务有哪些应该遵循哪些原则?

古人云：兵马未动，粮草先行。建设微服务是需要建立长远规划，不是像写 CMS 那样建好数据库表，然后就开始干活，这样十有***是会失败的。

我们要进行微服务改造前，架构师要提前做好规划，我们把这里分为三步，前期阶段，设计阶段，技术阶段。

前期阶段，大致要做好如下事情：

• 和多方充分沟通，确保能符合客户和组织的需求，并且得到认同。
• 和团队沟通，让队友(开发/测试/运维)理解，并且积极投入。
• 和业务部门沟通，指定版本计划和上线时间。

设计阶段，参考 Sam Newman 的著作《微服务设计》，单微服务必须要满足以下的条件，才符合微服务的基本要求：

• 标准的 REST 风格接口(基于 HTTP 和 JSON 格式)。
• 独立部署，避免共享数据库(避免因为数据库而影响整个分布式系统)。
• 业务上的高内聚，减少依赖(从设计上要避免服务过大或者太小)。

庞大的分布式系统，需要强大基础设施来支撑，微服务涉及哪些基础设施?

• CI/CD 和自动化(分布式系统几乎不可能通过人工手动发布。)
• 虚拟化技术(要保证微服务运行环境隔离，目前行业主流的是使用 Docker 容器)。
• 日志聚合，全链路监控(高度可观察和分析诊断问题)。

说了那么多，那什么样的情况下，你的团队不适合建设微服务?(请勿对号入座)

• 开发团队不具备自主性，所在组织对开发团队限制非常多(具体请参考 康威定律)。
• 团队不熟悉业务，无法识别出服务的边界，进行合理的拆分(请参考 DDD 领域驱动设计)。

微服务设计其实是很早就有的设计思想，因为随着虚拟化技术的崛起，微服务可以低成本的实现，所以也开始流行和兴起。

微服务的内涵很深，其中就包括，自动化，去中心化，独立性等等，其中细节无法用一篇文章概述清楚，我们在做技术选型或者方案的时候，尽可能多去了解技术的本身和起源再结合我们业务的特点，进行更好的选择。

如何低成本的实现微服务?

Spring Cloud 为什么是国内最流行的微服务框架，它提供哪些开箱即用的组件 ?

概览如下：

• Srping Boot 服务应用
• Spring Cloud Config 配置中心
• Spring Cloud Eureka 服务发现
• Spring Cloud Hystrix 熔断保护
• Spring Cloud Zuul 服务网关
• Spring Cloud OAuth 2 服务保护
• Spring Cloud Stream 消息驱动
• 分布式全链路跟踪
• 部署微服务

①Spring Boot 微服务基石

 

Spring Boot 是构建微服务的理想框架，主要得益于 Spring Boot 可以打包成为单个可执行JAR文件交付服务，Spring Actuator 公开服务健康信息都是微服务的基石，为什么这么说 ?

我们先看看构建微服务的四个重要原则：

• 服务应该是独立和可独立部署的
• 应该从中央(配置中心)读取配置
• 对客户端是透明的
• 传达健康信息

微服务有优点和缺点，并非所有应用都适合用微服务架构，架构师需要能做到以下要求：

• 分解业务问题：描述业务问题，注意动词，寻找数据内聚。
• 建立服务粒度：讲大服务重构到更小的服务，重点关注服务如何相互交互，服务职责随时间改变。
• 定义服务接口：拥抱 REST 的理念，使用 URI 来传达意图，使用 HTTP 状态码传达结果。

糟糕的微服务有哪些特征?

• 过于粗粒度：服务承担过多的职责，服务跨大量表来管理数据，测试用例太多。
• 过于细粒度：服务彼此依赖严重，服务内部没有逻辑。

何时不应该使用微服务 ?

• 不愿投入(需要高度成熟的运维，伸缩，复杂性问题)。
• 管理/监控散乱的服务器也需要很高的成本。
• 小型应用不适合，太昂贵。
• 数据事务(分布式系统处理事务非常困难)

②Spring Cloud Config 配置服务

 

Spring Config 是 Spring 提供的配置中心轻量级实现，基于 Git 存储，国内用户大多推荐使用 Alibaba 开源的 Nacos(集成配置中心和注册中心)都是非常不错的配置中心的实现。

微服务程序对于配置中心的几点管理原则：

• 应用程序的配置和部署的实际代码分离(配置中心和应用程序分离)。
• 集中(将配置中心集中在少量的存储库中)。
• 稳定(配置中心要保证高可用)。

Spring Config 这款配置中心提供的核心功能：

• 配置服务器允许使用环境特定值。
• 使用 Spring Profile 区分环境值。
• 可以使用基于文件或基于 Git 存储属性。
• 允许对称加密和非对称加密。

③Spring Cloud Eureka 服务发现

 

服务发现是微服务架构中非常重要的概念，也称注册中心，类似我们生活中的房地产中介的角色，买房卖房都要通过它。

所以它是所有微服务上线/下线的必经之路，也掌握微服务的生杀大权，注册中心会根据 CAP 策略和对微服务的健康检查，作出对具体服务剔除，下线，恢复上线等操作。

主要还有以下几个核心功能：

• 快速对环境中服务数量水平伸缩(功能和 K8s 有些重合，不过也可以设定具体服务的运行时数量)。
• 抽象服务的物理位置(微服务通常运行在 Docker 容器内，没有固定 IP，只能通过注册中心才能找到它)。
• 提高程序的弹性，自动伸缩。
• 信息共享， 健康检测。

微服务架构里面要实现注册中心，需要达到哪些基本要求?

• 高可用，注册信息共享(注册中心集群部署)，不可能因为注册中心挂了，导致所有集群不可用。
• 负载均衡(对服务间的动态请求负载均衡)，合理在服务间分配流量。
• 有弹性(客户端缓存服务信息)。
• 容错，健康检查(检测坏掉的服务自动移除，无需人工干预)。

 

Spring Eureka 提供的服务发现实现，具备哪些特点 ?

• 服务发现抽象服务的物理位置。
• 无感知添加和移除服务。
• 为服务间调用提供负载均衡。
• 使用 3 种不同机制来调用服务：DiscoveryClient，支持 Ribbon 的 RestTemplate，Netflix 的 FeignClient。

④Spring Cloud Hystrix 熔断保护

 

为什么微服务进行熔断 ?当一个服务出现问题：

• 通常都是从小部分开始，到耗尽线程彻底崩溃。
• 服务间调用会长时间阻塞。
• 服务未关闭就会一直被调用，导致连锁效应。
• 一个性能不佳的服务可以迅速拖垮整个应用。

为什么熔断很重要 ?

• 每个节点(调用服务和数据库)实现断路器，可以避免服务崩溃的连锁效应。
• 实现只有出问题的服务受影响，其余的服务功能都是完整的(影响范围降到最小)。
• 熔断是服务器的灵活的基础。

断路器提供的关键能力：

• 快速失败。
• 功能降级(替代方案)。
• 无缝恢复(断路器定期检查，自动恢复服务)。

 

Netflix 研发和出品的 Hystrix 实现是一款成熟稳定的熔断实现，在 Netflix 在生产实践和运行多年，非常可靠，后面加入 Spring Cloud 体系，成为 Spring Cloud 微服务生态链的一员，使用起来也非常的简单和方便。

Hystrix 支持四种断路模式：

• 客户端负载均衡模式(检测服务出错，移除服务)。
• 断路器模式(出现超时抛出异常强行失败，超过阈值强行失败所有调用)。
• 后备模式(不是抛出异常而是执行替代方案，例如排队，稍后再试等)。
• 舱壁模式(把远程调用的资源分配到独立的线程池中，调用出问题只是线程池饱和并停止请求)。

跳闸会导致的三种结果：

• 服务 B 立即知道服务 C 有问题，不必等待，立即失败。
• 服务 B 执行服务 C 的替代代码来采取行动(后备模式)。
• 服务 C 可以在跳闸后，检查问题，快速恢复。

 

熔断的几个处理原则：

• 设计分布式应用必须考虑弹性。
• 服务的彻底故障是很容易检测和处理，只是需要时间，断路器给了这个时间窗口。
• 一个服务性能不佳，可能导致集群崩溃，因为相互调用会阻塞线程，耗尽资源。
• Hystrix 支持两种隔离模型，即 THREAD 和 SEMAPHORE。

⑤Spring Cloud Zuul 网关

网关是整个微服务分布式集群的入口，对于用户来说，用户无需知道你每个服务的地址，只需要记住网关地址就可以了。

这样理解可能比较抽象，举一个生活的例子，微服务集群是一个大型公司，公司内部有很多个不同的职能部门(对应每个微服务)。

但是你如果要访问具体的职能部门，你必须先到前台登记，再由前台带你到你想访问的具体职能部门去办理实际的业务(智能路由)。

微服务对于网关实现的规范：

• 一个独立负责所有服务调用过滤和路由的服务。
• 服务和客户端的中间人，简化客户端开发。

网关通常要做哪些事情：

• 静态路由，从注册中心获取每个微服务的具***置。
• 动态路由(根据参数特点，调用特定服务，少量用户体验新功能，通常用于灰度发布)。
• 验证和授权：验证访客的身份信息(统一验证，服务只需要关注业务逻辑)。
• 数据收集和日志(收集调用次数和响应时间等)。

Zuul 网关的具体运行参考图：

 

Spring Cloud Zuul 是初期版本的 API 网关实现，提供以下功能：

• 结合 Spring Cloud Eureka 将服务发现的注册地址加入到 Zuul 路由。
• Zuul 可以给所有服务轻松的添加/API 之类的前缀路由地址。
• 在全局上定制 Zuul 的 Spring Cloud Hystrix 和 Spring Cloud Ribbon (调度策略)的超时。
• 实现动态路由，不同版本进行 A/B 测试。
• 检查参数合法性等，例如 JWT，时间戳等等。

⑥Spring Cloud OAuth 2 服务保护

Oauth 2 是用于保证请求的合法和正确性，为了让微服务本身更加专注于业务，所以 OAuth 2 类似配置中心被单独抽离出来作为基础组件的统一认证中心来使用。

OAuth 2 的作用类似我们生活中的公安局的角色，当我们需要去正规机构办理业务的时候，我们需要提供有效的身份证(合法的身份认证标示)。

如果没有你就需要去公安局(OAuth)申请一张在有效期内的身份证(Token)，然后带着这张身份证我们才能去购买机票，酒店等其他社会服务(微服务)。

社会服务机构在拿到你提供的身份证(Token)后，也会向公安局(OAuth)联网发送信息，来验证你的身份证的合法性(Token 合法性校验)，身份认证不通过就会被拒绝服务，合法的身份才能进行业务的办理。

关于 OAuth 的工作流程，可以结合下图来理解：

 

微服务对于 OAuth2 规范的 4 种类型授权：密码/客户端凭据/授权码/隐式。

Spring Cloud OAuth 2 为我们提供哪些便利?

• 安全框架，提供令牌生成，验证等逻辑。
• 开箱即用，和其他服务无缝集成。
• 行业标准，轻松与云服务商集成。

OAuth 2：/auth/oauth/token 的返回信息：

• access_token(OAuth 2 令牌，每次调用出示)。
• token_type(令牌类型，常用 bearer token)。
• refresh_token(续约令牌)。
• expires_in(过期描述，默认 12H)。
• scope(令牌有效作用域)。

OAuth 2 支持 JWT (JSON Web Token)的规范，关于 JWT 的原理就不特别解释了。

简单的 JWT 有以下几个特点：

• 小巧(Base64编码)。
• 密码签名(防篡改)。
• 自包含(不需要调用验证服务确认内容，通过相同的密钥进行对称解密)。
• 可扩展(可在令牌内包含额外的信息)。

OAuth 2 的简单总结：

• OAuth 2 是一个令牌验证框架。
• 使用 OAuth 2 需要建立 OAuth 2 验证服务。
• 调用受保护的资源都要通过 OAuth 2 验证。

⑦Spring Cloud Stream 消息驱动

我们和世界的互动不是同步的，很多时候是基于消息异步驱动模型，比如邮件，点餐，订票等等，想要了解 Spring Cloud Stream，必须先要理解基于事件(MQ)编程的模型，基于消息驱动有利于开发构建高度解耦的系统。

因为 Spring Cloud Stream 并不是自己实现了消息中间件，而是对于市场上主流(例如 RabbitMQ，KafKa)的 MQ 产品做了一层封装和抽象。

Spring Cloud Stream 做的事情并不是什么新鲜的事情，非常类似 ORM 所做的事情，了解 ORM 框架的同学应该都熟悉对于多种数据库(MySQL，Oracle，SQL Server)产品的抽象是何等重要。

面向 ORM 进行数据库访问，可以让你脱离对于指定数据库产品的深度依赖和绑定，而且可以不用特意去学习不同数据库的本地化特性和方言，降低学习成本。

假如你想从 Oracle 迁移到 MySQL 上面，几乎是不需要改动一行代码，只需要改动 ORM 的配置就可以实现了。

参考下图简单了解一下 ORM：

 

Spring Cloud Stream 类似 ORM，你只需要基于 Spring Cloud Stream 提供的消息模型进行编程。

至于底层的消息组件是用的 RabbitMQ 还是 Kafka 还是其他的消息中间件产品，都没有关系，甚至更换底层消息组件也不会对你的应用产生任何影响，这就是标准化所带来的收益。

关于如何更好的理解 Spring Cloud Stream 工作模型可以简单参考下图：

 

微服务中使用的的两种服务通信方式对比：

• 同步：通过 REST 端点接口进行请求：服务之间紧耦合(强依赖)，服务之间的脆弱性(连锁效应)，增加新的消费者不灵活。
• 异步：基于消息中间件通信：松耦合(无接口直接调用的依赖)，耐久***重启后可以消费历史消息)，可伸缩性(消息过多可启动多服务来处理消息)，灵活性(轻松添加新的消费者)。

消息传递架构的缺点：

• 消息处理语义：消息顺序处理，消息异常处理。
• 消息可见性：消息不会立刻被处理，事务关联 ID 在消息中的传递。

消息中放置什么数据 ?

• 消息体要尽可能的小，减少传输成本：通常只返回 action 类型和 id，然后用id获取最新数据。
• 只使用消息传递状态：在消息中包含版本号和时间戳，处理数据服务可以检查数据的版本号。

Spring Cloud Stream 的消息模型和概念：

• 发射器(Source)：接收对象(对象表示要发布的消息)，序列化对象，将消息发布到通道。
• 通道(Channel)：队列的抽象，通道写在配置文件，更改配置切换通道(读取和写入队列)。
• 绑定器(Binder)：与消息平台对话的 Spring 代码，不必依赖特定的 API 来发布和消费消息。
• 接收器(Sink)：从队列接收消息，将消息反序列化为 POJO。

Spring Cloud Stream 的简单总结：

• 使用消息传递的异步通信是微服务架构的关键部分。
• 使用消息传递可以使服务能够伸缩并且更具有容错性。
• Spring Cloud Stream 通过简单的注解抽象底层的消息平台细节。

⑧Sleuth 和 Zipkin 分布式跟踪

微服务分布式架构带来了复杂度，成本最高的就是跟踪检查和运维，分布式意味要在多个服务，机器跟踪一个事务，Sleuth 和 Zipkin 都是用于 Spring Cloud 服务体系的分布式跟踪技术，先直接看下最终效果。

下图一个简单的可视化链路跟踪调用，ZipKin 可以清晰的看到一个客户端请求在每个服务上面处理所消耗的事情，点击进去可以看到具体的事务执行内容，方便排查错误。

 

Spring Cloud Sleuth 的工作流程：

• 透明地创建并注入一个关联 ID 到服务调用中。
• 管理关联 ID 到出站服务调用的传播。
• 将关联信息添加到 Spring 的 MDC 日志记录(应用/跟踪 ID/跨度 ID/数据发送)。
• 将服务调用中的跟踪信息发布到 Zipkin 跟踪平台。

Open Zipkin 的简单概述：

• 调用链使用一张干净简洁的图片，比一百万条日志要好看的多。
• 分布式跟踪平台，用于跟踪多个服务调用的事务。
• 图形的方式查看事务占用的时间量，分解每个服务所用的时间。
• 4 种不同的数据存储：内存数据/MySQL/Cassandra/Elasticsearch。

关于微服务全链路跟踪的总结：

• Spring Cloud Sleuth 可以无缝将关联 ID 添加到微服务中。
• 可以使用关联 ID 查看事务涉及的所有服务行为。
• 关联 ID 需要与日志聚合结合使用。
• 日志平台很重要，但是可视化跟踪事务也是有价值的工具。

⑨部署微服务

构建和部署管道是微服务架构最重要的部分，微服务的主要特点是快速构建，修改，发布。

符合微服务特征的部署要达到以下几个要求：

• 自动的(自动构建和部署代码。
• 完整的(软件成品是镜像)，不可变(发布过程不可人为干预)。
• 良好的微服务部署管道应该允许在几分钟部署新功能和修复 Bug。

Spring Cloud 大型项目的架构方案

这是一个真实用于国内某大型企业的微服务架构体系，支撑日均百万订单的项目，因为已经过了 2 年的保密期，所以可以拿出来分享。

刚好可以结合前面凌乱的知识点，看看 Spring Cloud 这套组件是如何搭建起来的。

整套微服务就是下面这张架构图：

 

具体每个组件的作用就不在这里详细说明了，在这套架构方案里面，我们没有完全照搬 Spring Cloud 全家桶的组建，还是根据自己的需求对其中组件进行的更换。

例如：

• 配置中心从 Spring Cloud Config 更换为 Apollo ，除了有更好的性能，还有更加简化的操作页面，修改配置文件毫秒级响应。
• 服务发现 Eureka 官网已经停止维护，我们后面更换为 Alibaba Nacos，服务注册和心跳检测都提升到毫秒级，Eureka 是 90 秒轮询。
• 分布式任务调度引入了 XXL-JOB，这是国内主流的分布式任务调度平台，没有特别需要说明的地方。
• 日志聚合也是用了主流的 ELK 技术方案，用于收集和检索日志。

PS：另外在值得补充的是，在写这篇文章的时候 Spring Cloud Zuul 已经不被官方推荐使用了，替代品是性能更好的 Spring Cloud Gateway ，大家可以在了解的时候需要注意一下。

总结

微服务是未来大型企业的必经之路，虽然成本很高，但是可以提升 IT 系统的健壮性和提升技术人员的广度和深度都还是很有帮助的。

作者：肖斌

出处：转载自公众号小二十七(ID：drak-phoenix)