這幾年在 JAVA 工程師招聘時,會看到很多人的簡歷都寫著使用了 Spring Cloud 做微服務(wù)實現(xiàn),使用 Docker 做自動化部署,并且也會把這些做為自己的亮點。

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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 等開源實現(xiàn)以及 Service Mesh。
考慮到我們公司研發(fā)團隊人力不足、基礎(chǔ)設(shè)施不完善,當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,有時候我也會疑問: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)落地計劃時,也梳理了一下微服務(wù)的相關(guān)知識點,也是本文的主要內(nèi)容。
主要從以下幾個方面跟大家分享:
- 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)計模式
- 服務(wù)拆分
- 微服務(wù)框架
開篇之前先聲明我對微服務(wù)的幾點態(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)、自動化部署、自動化測試這些不完備,微服務(wù)形同虛設(shè),不會帶來什么質(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)團隊的規(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 博士在云端運算博覽會提出的微 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)單個應(yīng)用的方法,每個服務(wù)運行在自己的進程中,并通過輕量級的機制進行通訊(HTTP API)。
關(guān)鍵的三點是:
- small
- automated
- lightweight
對比 SOA,微服務(wù)可以看做是 SOA 的子集,是輕量級的 SOA,粒度更細的服務(wù),獨立進程、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:
- 用服務(wù)進行組件化
- 圍繞業(yè)務(wù)能力進行組織
- 是產(chǎn)品而非項目
- 端點智能化和啞管道: 控制邏輯都在端點,管道僅僅是傳輸
- 全自動化部署
- 語言和數(shù)據(jù)的去中心化控制
- 面向失敗設(shè)計
- 漸進式設(shè)計
綜合來看,其優(yōu)缺點如下:
- 優(yōu)點:模塊的強邊界;獨立部署;技術(shù)選型的多樣性。
- 缺點:分布式帶來編程復(fù)雜度,遠程調(diào)用的消耗;舍棄強一致性,實現(xiàn)最終一致性;操作復(fù)雜性要求有一個成熟的運維團隊或者運維基礎(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。
需要解決包括自動化部署、監(jiān)控、容錯處理、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),團隊的技能都需要能夠把控住。
馬丁·福勒的一個觀點是: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)是一個合理的架構(gòu)演化路徑。
四個可以考慮上微服務(wù)的情況:
- 多人開發(fā)一個模塊/項目,提交代碼頻繁出現(xiàn)大量沖突。
- 模塊間嚴重耦合,互相依賴,每次變動需要牽扯多個團隊,單次上線需求太多,風(fēng)險大。
- 主要業(yè)務(wù)和次要業(yè)務(wù)耦合,橫向擴展流程復(fù)雜。
- 熔斷降級全靠 if-else。
微服務(wù)的三個階段:
- 微服務(wù) 1.0:僅使用注冊發(fā)現(xiàn),基于 Spring Cloud 或者 Dubbo 進行開發(fā)。
- 微服務(wù) 2.0:使用了熔斷、限流、降級等服務(wù)治理策略,并配備完整服務(wù)工具和平臺。
- 微服務(wù) 3.0:Service Mesh 將服務(wù)治理作為通用組件,下沉到平臺層實現(xiàn),應(yīng)用層僅僅關(guān)注業(yè)務(wù)邏輯,平臺層可以根據(jù)業(yè)務(wù)監(jiān)控自動調(diào)度和參數(shù)調(diào)整,實現(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(對問題、故障的快速響應(yīng)),開發(fā)和運維的協(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),組織架構(gòu)也是一個很關(guān)鍵的因素。
對應(yīng)于微服務(wù)架構(gòu),組織架構(gòu)需要遵循以下原則:
- 一個微服務(wù)由一個團隊維護,團隊成員以三人為宜。
- 單個團隊的任務(wù)和發(fā)展是獨立的,不受其他因素影響。
- 團隊是功能齊全、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 平臺解決微服務(wù)從開發(fā)到運行的全生命周期管理,同時提供異構(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)升級與回退、服務(wù)熔斷與降級、服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)。
①最基本的基礎(chǔ)設(shè)施
進程間通訊機制:微服務(wù)是獨立進程的,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)注冊中心,服務(wù)提供者和消費者通過服務(wù)發(fā)現(xiàn)獲取服務(wù)的信息從而調(diào)用服務(wù),實現(xiàn)服務(wù)的負載均衡等。
服務(wù)容錯:微服務(wù)架構(gòu)中,由于服務(wù)非常多,往往是一個服務(wù)掛了,整個請求鏈路的服務(wù)都受到影響。
因此需要服務(wù)容錯,在服務(wù)調(diào)用失敗的時候能夠處理錯誤或者快速失敗,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 方案來實現(xiàn)最終一致性。
如果需要強一致性,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)對接效率和內(nèi)部開發(fā)效率
API 網(wǎng)關(guān):負責(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、請求轉(zhuǎn)發(fā)、流量控制等。
典型的網(wǎng)關(guān)功能即對外暴露一個域名 xx.com,根據(jù)第一級目錄做反向路由 xx.com/user,xx.com/trade。
每一級目錄,如 user、trade 對應(yīng)一個服務(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提升測試和運維效率
配置中心: 運行時配置管理能夠解決動態(tài)修改配置并批量生效的問題。包括配置版本管理、配置項管理、節(jié)點管理、配置同步等。
持續(xù)交付:包括持續(xù)集成、自動化部署等流程。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。
主要是指通過自動化手段,持續(xù)地對代碼進程編譯構(gòu)建、自動化測試,以得到快速有效的質(zhì)量反饋,從而保證代碼的順利交付。
自動化測試包括代碼級別的單元測試、單個系統(tǒng)的集成測試、系統(tǒng)間的接口測試。
自動化部署:微服務(wù)架構(gòu),節(jié)點數(shù)動輒上百上千,自動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。而對于微服務(wù)的部署方式,包括藍綠部署、滾動部署以及金絲雀部署。
④進一步提升運維效率
服務(wù)監(jiān)控:微服務(wù)架構(gòu)下節(jié)點數(shù)目眾多,需要監(jiān)控的機器、網(wǎng)絡(luò)、進程、接口等的數(shù)量大大增加,需要一個強大的監(jiān)控系統(tǒng),能夠提供實時搜集信息進行分析以及實時分析之上的預(yù)警。
包括監(jiān)控服務(wù)的請求次數(shù)、響應(yīng)時間分布、最大/最小響應(yīng)值、錯誤碼分布等。
服務(wù)跟蹤:跟蹤一個請求的完整路徑,包括請求發(fā)起時間、響應(yīng)時間、響應(yīng)碼、請求參數(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),微觀單個服務(wù)/節(jié)點的信息由服務(wù)監(jiān)控呈現(xiàn)。服務(wù)跟蹤目前的實現(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,但有時候限于業(yè)務(wù)要求,會對接口、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)注冊中心中,和服務(wù)綁定,在請求時由做為服務(wù)提供者的服務(wù)節(jié)點進行安全策略控制。配置則可以存儲在配置中心以方便動態(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)先級自上而下降低。否則,僅僅依賴人工操作,則投入產(chǎn)出比會很低。
還需要提到的是 Docker 容器技術(shù)。雖然這個對于微服務(wù)并不是必須的,但是容器技術(shù)輕量級、靈活、與應(yīng)用依存、屏蔽環(huán)境差異的特性對于持續(xù)交付的實現(xiàn)是至關(guān)重要的,即使對于傳統(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€一個服務(wù),之前一個應(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,針對不同設(shè)備的接口做為 BFF 層(Backend For Frontend),也叫做用戶體驗適配層,負責(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的微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計模式。
如下圖所示:

Client→API Gateway→BFF(Backend For Frontend)→Downstream Microservices:
- 后臺采用微服務(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機制。
- 前臺采用 BFF 模式對不同的用戶體驗(如桌面瀏覽器,Native App,平板響應(yīng)式 Web)進行適配。
- BFF、API Orchestration Layer,Edge Service Layer,Device Wrapper Layer 是相同的概念。
- BFF 不能過多,過多會造成代碼邏輯重復(fù)冗余。
- 可以將網(wǎng)關(guān)承擔的功能,如 Geoip、限流、安全認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。
服務(wù)拆分
微服務(wù)架構(gòu)最核心的環(huán)節(jié),主要是對服務(wù)的橫向拆分。服務(wù)拆分就是將一個完整的業(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,能夠獨立開發(fā)和維護。
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,盡量推遲對服務(wù)的拆分,尤其是對數(shù)據(jù)庫的拆分。
拆分方法如下:
- 基于業(yè)務(wù)邏輯拆分
- 基于可擴展拆分
- 基于可靠性拆分
- 基于性能拆分
其中,對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),逐步的實現(xiàn)對老系統(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(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)粒度確定后再拆分數(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)。
尤其對于 Spring 技術(shù)棧的團隊來說,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 - 負載均衡 :最少活躍連接、一致性 Hash、隨機請求、輪詢等。
- 擴展性 :支持 SPI 擴展(service provider interface)。
- 其他 :調(diào)用統(tǒng)計、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。
Spring Cloud
Spring Cloud 是基于 Spring Boot 實現(xiàn)的微服務(wù)框架,也可以看做一套微服務(wù)實現(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)境驗證,需要慎重選擇。
Spring Cloud Netflix 是 Spring Cloud 的一個子項目,是 Spring 對 Netflix OSS 的集成實現(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)注冊和服務(wù)發(fā)現(xiàn)
- Ribbon:彈性而智能的進程間和服務(wù)通訊機制,客戶端負載均衡
- Hystrix:熔斷器,在運行時提供延遲和容錯的隔離
- Zuul:服務(wù)網(wǎng)關(guān)
此外,另一個子項目 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。缺乏對這些 Sidecar 的管理和控制。
- Istio 和 Conduit:目前最為流行的 Service Mesh 實現(xiàn)方案,集中在更加強大的控制平面(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,功能強大,但可用性和易用性一直不高,Conduit 則相對簡單、功能聚焦。
限于 Service Mesh 帶來的性能延遲的開銷以及 Sidecar 對分布復(fù)雜性的增加,其對大規(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)帶來的收益會更大。
Sofastack
螞蟻金服開源的構(gòu)建金融級分布式架構(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。其實對下一代微服務(wù)架構(gòu) Service Mesh 的大規(guī)模落地方案實踐,基于 Istio 改進和擴展而來,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)),對代碼無侵入。但服務(wù)調(diào)用、熔斷這些都需要自己實現(xiàn)。

綜上,目前公司技術(shù)團隊技術(shù)棧是 Spring,并且已有服務(wù)的實現(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)。