最近幾年好像大家都開始對微服務(wù)著迷，與此同時單體架構(gòu)也在慢慢淡出人們的視線。

當然，熱門的趨勢總是來來去去，而且它們所受到的關(guān)注往往被媒體夸大了，實際情況并不總是如此。不過，對于微服務(wù)來說，人們似乎已經(jīng)達成共識，認為這個趨勢會一直存在下去。這是有道理的。從概念的角度來說，微服務(wù)擴展了工程師們幾十年來采用的相同原則。

一旦你開始使用微服務(wù)架構(gòu)，也許你需要本文中提到的5個規(guī)則，幫助你成功運行它們。

微服務(wù)的另一面

關(guān)注點分離(SoC)是一項設(shè)計原則，規(guī)定軟件的構(gòu)建應(yīng)根據(jù) "關(guān)注點 "或總體功能來確定不同的部分，30多年來一直被用來決定如何構(gòu)建技術(shù)。在單體應(yīng)用中，它體現(xiàn)在典型的3層架構(gòu)中的表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)層和數(shù)據(jù)層的分離。

微服務(wù)采用了這個概念，并將其顛覆。它們將同一個應(yīng)用程序以這樣的方式分離出來，應(yīng)用程序的單一代碼庫可以被分解并單獨部署。這樣做的好處是巨大的，但也是有代價的，通常體現(xiàn)在時間和金錢兩方面的運維成本較高。除了將現(xiàn)有的應(yīng)用程序過渡到容器所帶來的巨大的前期投資之外，維護該應(yīng)用程序也帶來了新的挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)1：似乎很難監(jiān)控整體

雖然單體應(yīng)用程序也有其自身的挑戰(zhàn)，但在單體中回滾一個“壞”版本的過程是相當簡單的。在容器化應(yīng)用中，事情就變得復(fù)雜許多。無論你是將單體應(yīng)用逐步分解為微服務(wù)，還是從頭開始構(gòu)建一個新系統(tǒng)，你現(xiàn)在都有更多的服務(wù)需要監(jiān)控。其中每一個都可能會：

• 使用不同的技術(shù)和/或語言。
• 運行在不同的機器和/或容器上
• 使用K8s或類似的技術(shù)進行容器化和編排

隨之而來的是，系統(tǒng)變得高度分散，更需要集中監(jiān)控。遺憾的是，這也意味著需要監(jiān)控的東西也多了起來。以前只有一個單體進程，而現(xiàn)在可能有幾十個容器化進程運行在不同的區(qū)域，有時甚至是不同的云。這意味著不再有一套單一的運維指標來統(tǒng)治它們，IT/運維團隊可以用它來評估應(yīng)用程序的一般正常運行時間。取而代之的是，團隊現(xiàn)在必須處理數(shù)以百計(甚至數(shù)以千計)的指標、事件和告警類型，他們需要從中分離出有效信號和無效噪音。

解決方案

DevOps監(jiān)控需要從扁平化的數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)向分層模型，在這種模型中，可以隨時觀察到一系列高級系統(tǒng)和業(yè)務(wù)KPI。只要有一點偏差，團隊就必須能夠進入指標層次結(jié)構(gòu)，查看干擾來自于哪個微服務(wù)，并從那里了解實際發(fā)生故障的容器。這很可能需要從數(shù)據(jù)存儲和可視化的角度重新調(diào)整DevOps工具鏈。開源的時序DB工具，諸如Prometheus和Grafana 7.0等使得這個目標非常容易實現(xiàn)。

挑戰(zhàn)2：跨服務(wù)日志記錄

在談?wù)摫O(jiān)控應(yīng)用程序時，首先要提出的事情之一是：日志、日志、日志。服務(wù)器每天都會產(chǎn)生的IT日志相當于碳的排放量，最終導(dǎo)致溢出的硬盤驅(qū)動器以及瘋狂攝取、存儲和工具成本。即使采用單體架構(gòu)，你的日志也可能已經(jīng)使你的工程師有些頭疼。

使用微服務(wù)，日志變得更加分散。一個簡單的用戶業(yè)務(wù)現(xiàn)在可以通過許多服務(wù)進行，所有這些服務(wù)都有自己的日志記錄框架。要解決問題，你必須從業(yè)務(wù)可能通過的所有服務(wù)中提取所有不同的日志，以了解問題所在。

解決方案

這里的主要挑戰(zhàn)是了解單個業(yè)務(wù)如何在不同服務(wù)之間“流動”。為了實現(xiàn)這一點，需要對傳統(tǒng)的單體程序在順序業(yè)務(wù)執(zhí)行期間通常如何記錄所有事件的方式進行大量修改。盡管已經(jīng)出現(xiàn)了許多框架來幫助開發(fā)人員進行處理(我們特別喜歡Jaeger的方法)，但對于希望將單體重構(gòu)為微服務(wù)的企業(yè)而言，轉(zhuǎn)向異步、跟蹤驅(qū)動的日志記錄仍需要付出艱巨的努力。

挑戰(zhàn)3：部署一項服務(wù)會破壞另一項服務(wù)

單片機世界中的一個關(guān)鍵假設(shè)是，所有代碼都是在同一時間部署的，這意味著應(yīng)用程序處于最脆弱狀態(tài)的時間范圍是一個已知的、相對較短的時間段(即部署后的前24-48小時)。在微服務(wù)的世界里，這個假設(shè)不再成立：由于微服務(wù)本質(zhì)上是相互交織的，其中一個服務(wù)細微的變更可能會導(dǎo)致行為或性能問題，而這些問題會在另一個服務(wù)中體現(xiàn)出來。因此所面臨的挑戰(zhàn)是，當前出現(xiàn)故障的微服務(wù)使得另一個開發(fā)團隊并沒有預(yù)料到他們的代碼會出現(xiàn)中斷。這既會導(dǎo)致整個應(yīng)用意外的不穩(wěn)定性，也會導(dǎo)致一些組織內(nèi)部的摩擦。雖然微服務(wù)架構(gòu)可能讓部署代碼的過程變得更容易，但實際上卻讓部署后驗證代碼行為的過程變得更難。

解決方案

企業(yè)必須創(chuàng)建共享的發(fā)布日歷，并且每當部署相關(guān)的微服務(wù)時，都要分配資源用于密切測試和監(jiān)控整個應(yīng)用的行為。在沒有跨團隊協(xié)調(diào)的情況下部署新版本的微服務(wù)，就像牛油果加吐司一樣，是解決這一挑戰(zhàn)的成功秘訣。

挑戰(zhàn)4：難以找到問題的根本原因

在這一點上，你已經(jīng)鎖定了有問題的服務(wù)，提取了所有需要提取的數(shù)據(jù)，包括堆棧跟蹤和日志中的一些變量值。你可能還有一些APM解決方案，比如New Relic、AppDynamics或Dynatrace。從那里，你會得到一些額外的數(shù)據(jù)，關(guān)于一些相關(guān)方法的異常高處理時間。但是......問題的根本原因呢?

你(希望)從日志中得到的前幾位變量數(shù)據(jù)很可能不會是那些移動針的數(shù)據(jù)。它們通常更像是面包屑，指向下一條線索的方向，而不是更進一步的原因。在這一點上，我們需要盡我們所能，發(fā)掘出更多應(yīng)用程序下的 "魔力"。傳統(tǒng)上，這需要發(fā)出關(guān)于每個失敗事務(wù)狀態(tài)的詳細信息(即到底為什么失敗)。這里的挑戰(zhàn)是，需要開發(fā)人員具有巨大的預(yù)見性，以知道他們需要哪些信息來提前排除問題。

解決方案

當微服務(wù)中的錯誤根源橫跨多個服務(wù)時，制定一個集中的問題根源檢測方法至關(guān)重要。團隊必須考慮需要哪些信息顆粒來診斷未來的問題，以及它們應(yīng)該在什么層級上發(fā)出日志，以考慮到性能和安全因素——這是一座高高的山，而且是一座永無止境的山。

挑戰(zhàn)5：版本管理

我們認為值得強調(diào)的問題是，從典型的單體架構(gòu)中的層模型過渡到微服務(wù)的圖模型。由于超過80%的應(yīng)用程序代碼通常是第三方代碼，因此在公司的不同微服務(wù)之間管理第三方代碼的共享方式成為避免陷入前所未有的“依賴地獄”的關(guān)鍵因素。

考慮這樣一種情況：一些團隊在使用第三方組件或共享實例程序的X.Y版本(幾乎所有公司都有)，而其他團隊則使用X.Z版本。這就增加了由于不同版本之間缺乏兼容性而產(chǎn)生的關(guān)鍵軟件問題的風(fēng)險，或者說，不同版本之間行為的輕微變化，可能會導(dǎo)致需要排查最特異和痛苦的軟件bug。

而在這一切之前，我們還要提醒自己，任何一個微服務(wù)使用第三方代碼的舊版本、更脆弱的版本，都會產(chǎn)生安全問題——這是黑客的天堂。允許不同的團隊在孤島般的repo中管理他們的依賴性，在單體世界中可能是可行的，但在微服務(wù)架構(gòu)中，這是絕對不可以的。

解決方案

公司必須在重新設(shè)計他們的構(gòu)建流程方面進行投資，以便為第三方和共享實用程序代碼利用集中式artifact倉庫(Artifactory將是其中之一)。團隊應(yīng)該只允許將自己的代碼存儲在單獨的倉庫中。

最后的思考

與科技行業(yè)的大多數(shù)進步一樣，微服務(wù)采用了一個熟悉的概念，并將其顛覆。它們重新思考了大規(guī)模應(yīng)用的設(shè)計、構(gòu)建和維護方式。它們帶來了許多好處，但也帶來了新的挑戰(zhàn)。當我們把這五個主要挑戰(zhàn)放在一起看時，我們可以看到它們都源于同一個理念。因此，每當采用像微服務(wù)這樣的新技術(shù)時，底線是既需要重新思考，也需要重新調(diào)整代碼的構(gòu)建、部署和觀察方式。微服務(wù)所帶來的優(yōu)勢是難以拒絕的——但風(fēng)險也是巨大的。

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