JAVA | 什么是微服务? Java微服务框架选型

作者 : admin 本文共6968个字,预计阅读时间需要18分钟 发布时间: 2021-11-26 共1人阅读

前言

最近公司某个项目的架构越来越庞大,维护起来非常难受。领导提出要把这个项目重构,在工作中需要把原来的项目重构成微服务架构,因此学习微服务相关知识,在这里记录下来,权当笔记的同时也希望能对你有启发。今天就来聊聊什么是微服务?

单体应用

在聊微服务之前,我先给你们梳理下什么是单体应用。如果你不知道单体应用的痛,那也不会深刻理解微服务的价值。

单体架构

上图为我司某项目架构,包含了四个模块。可以看出我司此项目的架构完完全全属于传统的 MVC 架构,所有的子系统都集成在一个很繁杂的 JVM 进程中。

优点

这种单体架构的优点在于方便管理,所有代码在同一项目中,但是当需求越来越多,项目规模越来越大,其坏处也很明显。

缺点

  1. 项目过于臃肿,部署效率低下

当大大小小的功能模块都集中在同一项目的时候,整个项目必然会变得臃肿,让开发者难以维护。单体应用的代码越来越多,依赖的资源越来越多时,应用编译打包、部署测试一次非常耗时。

  1. 系统高可用性差,资源无法隔离

整个单体系统的各个功能模块都依赖于同样的数据库、内存等资源,一旦某个功能模块对资源使用不当,整个系统都会被拖垮。

  1. 开发成本高

早期在团队开发人员只有两三个人的时候,协作修改代码,打包部署,更新发布这完全可以控制。但是团队一旦扩张,还是按照早期的方法去开发,那如果测试阶段只要有一块功能有问题,就得重新编译打包部署。所有的开发人员又都得参与其中,效率低下,开发成本极高。

  1. 无法灵活拓展

当系统的访问量越来越大的时候,单体系统固然可以进行水平扩展,部署在多台机器上组成集群:

集群

但是这种扩展并非灵活的扩展。比如我们现在的性能瓶颈是支付模块,希望只针对支付模块做水平扩展,这一点在单体系统是做不到的。因此,急需一种方法将应用的不同模块进行解耦,从而降低开发和部署成本。

要解决上面单体应用的问题,就必须引入服务化的概念。

什么是服务化?

用通俗的语言来说,服务化就是把传统单体应用中通过 JAR 包依赖产生的本地方法调用,改造成 RPC 接口产生的远程方法调用。这些服务是围绕业务功能构建的,可以通过全自动部署机制独立部署。 这些服务的集中管理最少,可以用不同的编程语言编写,并使用不同的数据存储技术。

以我司项目为例,这个项目包含的四个模块都是相互依赖的,当这些模块的代码耦合到一起时,需要去加载每个模块的代码以及连接资源,任何一个出了问题,整个应用都会受到影响。

为此,可以把耦合度较高的模块,独立数据源,独立成一个服务部署,以 RPC 接口的形式对外提供服务。例如订单模块和用户模块:

远程调用

可见通过服务化,可以解决单体应用膨胀、团队开发耦合度高、协作效率底下的问题。

什么是微服务?

简而言之,微服务架构风格是一种将单个应用程序作为一套小型服务开发的方法,每种应用程序都在自己的进程中运行,并与轻量级机制(通常是HTTP资源API)进行通信。得益于以 Docker 为代表的容器化技术的成熟以及 DevOps 文化的的兴起,服务化的思想进一步演化,演变成我们今天所熟知的微服务。

说了这么多概念,微服务有什么样的具体特点呢?

  1. 服务拆分粒度更细

微服务可以说是更细维度的服务化,小到一个子模块,只要该模块依赖的资源与其他模块都没有关系,那么就可以拆分为一个微服务。

  1. 服务独立部署

传统的单体架构是以整个系统为单位进行部署,而微服务则是以每一个独立组件(例如用户服务,商品服务)为单位进行部署。

用一张经典的图来表现,就是下面这个样子:

左边是单体架构的集群,右边是微服务集群

什么意思呢?比如根据每个服务的吞吐量不同,支付服务需要部署100台机器,用户服务需要部署30台机器,而商品服务只需要部署10台机器。这种灵活部署只有微服务架构才能实现。

  1. 服务独立维护,分工明确

每个微服务都可以交由一个小团队进行开发,测试维护部署,并对整个生命周期负责。比如在单体应用时期,我们的研发团队是如下图这样传统的水平架构:

水平团队组织架构

而微服务时期,我们可以根据其思想把团队划分成垂直组织架构:

垂直组织架构

当然,这种垂直划分只是一个理想的架构,实际在企业中并不会把团队组织架构拆分得这么绝对。

后语

文章介绍了微服务的发展由来,它是由单体应用进化到服务化拆分部署,后期随着移动互联网规模的不断扩大,敏捷开发、持续交付、DevOps 理论的发展和实践,以及基于 Docker 容器化技术的成熟,微服务架构开始流行,逐渐成为应用架构的未来演进方向。

以上就是我对微服务的理解,希望对你们有帮助。最后,对 Python 、Java 感兴趣请长按二维码关注一波,我会努力带给你们价值,如果觉得本文对你哪怕有一丁点帮助,请帮忙点个赞

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资源

新的篇章

微服务架构是一种架构模式,它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务,服务之间相互协调、互相配合,为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中,服务和服务之间采用轻量级的通信机制相互沟通(通常是基于HTTP的Restful API).每个服务都围绕着具体的业务进行构建,并且能够被独立的部署到生产环境、类生产环境等。另外,应尽量避免统一的、集中的服务管理机制,对具体的一个服务而言,应根据业务上下文,选择合适的语言、工具对其进行构

——Martin Fowler的博客

本文主要是针对于初学者对微服务选型的若干问题和疑惑

DUBBO

Dubbo 是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的 RPC 远程服务调用方案,以及 SOA 服务治理方案。简单的说,Dubbo 就是个服务框架,说白了就是个远程服务调用的分布式框架

1. 框架

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模块注解
  • Provider: 暴露服务的服务提供方
  • Consumer: 调用远程服务的服务消费方
  • Registry: 服务注册与发现的注册中心
  • Monitor: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心
  • Container: 服务运行容器
流程详解
  1. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者(Standalone 容器)
  2. 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务(Zookeeper/Redis)
  3. 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务
  4. 注册中心返回服务提供者地址列表给消费者,如果有变更,注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者
  5. 服务消费者,从提供者地址列表中,基于软负载均衡算法,选一台提供者进行调用,如果调用失败,再选另一台调用
  6. 服务消费者和提供者,在内存中累计调用次数和调用时间,定时每分钟发送一次统计数据到监控中心(根据数据可以动态调整权重)

2. 集群容错

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面对服务消费方,当业务逻辑中需要调用一个服务时,真正调用的其实是 Dubbo 创建的一个 Proxy,该 Proxy 会把调用转化成调用指定的 Invoker(Cluster 将 Directory 中的多个 Invoker 伪装成一个 Invoker,对上层透明,伪装过程包含了容错逻辑,调用失败后,重试另一个(通过 LoadBalance),Invoker 封装了 Provider 地址及 Service 接口信息)。而在这一系列的委托调用的过程里就完成了服务治理的逻辑,最终完成调用

3. 特点

  • 远程通讯: 提供对多种基于长连接的 NIO 框架抽象封装(非阻塞 I/O 的通信方式,Mina/Netty/Grizzly),包括多种线程模型,序列化(Hessian2/ProtoBuf),以及“请求-响应”模式的信息交换方式
  • 集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用(RPC),包括多协议支持(自定义 RPC 协议),以及软负载均衡(Random/RoundRobin),失败容错(Failover/Failback),地址路由,动态配置等集群支持
  • 自动发现: 基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器

4. 发展历程

  • 2008 年,阿里巴巴开始内部使用 Dubbo
  • 2009 年初,发布 1.0 版本
  • 2010 年初,发布 2.0 版本
  • 2011 年 10 月,阿里巴巴宣布开源,版本为 2.0.7
  • 2012 年 3 月,发布 2.1.0 版本
  • 2013 年 3 月,发布 2.4.10 版本
  • 2014 年 10 月,发布 2.3.11 版本,之后版本停滞
  • 2017 年 9 月,阿里巴巴重启维护,重点升级所依赖 JDK 及组件版本,发布 2.5.4/5 版本
  • 2017 年 10 月,发布 2.5.6 版本
  • 2017 年 11 月,发布 2.5.7 版本,后期集成 Spring Boot
  • 2014 年 10 月,当当网 Fork 了 Dubbo 版本,命名为 Dubbox-2.8.0,并支持 HTTP REST 协议

SpringCloud

Spring Cloud 基于 Spring Boot,为微服务体系开发中的架构问题,提供了一整套的解决方案——服务注册与发现,服务消费,服务保护与熔断,网关,分布式调用追踪,分布式配置管理等

1. 核心功能

  • 分布式/版本化配置
  • 服务注册和发现
  • 路由
  • 服务和服务之间的调用
  • 负载均衡
  • 断路器
  • 分布式消息传递

2. 完整技术

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3. 组件架构

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流程
  1. 请求统一通过 API 网关(Zuul)来访问内部服务
  2. 网关接收到请求后,从注册中心(Eureka)获取可用服务
  3. 由 Ribbon 进行均衡负载后,分发到后端具体实例
  4. 微服务之间通过 Feign 进行通信处理业务
  5. Hystrix 负责处理服务超时熔断
  6. Turbine 监控服务间的调用和熔断相关指标

4. 工具框架

  • Spring Cloud Config 配置中心,利用 Git 集中管理程序的配置
Spring Cloud Netflix

集成众多Netflix的开源软件,组成微服务的核心

  • Spring Cloud Netflix Eureka 服务中心(类似于管家的概念,需要什么直接从这里取,就可以了),一个基于 REST 的服务,用于定位服务,以实现云端中间层服务发现和故障转移
  • Spring Cloud Netflix Hystrix 熔断器,容错管理工具,旨在通过熔断机制控制服务和第三方库的节点,从而对延迟和故障提供更强大的容错能力
  • Spring Cloud Netflix Zuul 网关,是在云平台上提供动态路由,监控,弹性,安全等边缘服务的框架。Web 网站后端所有请求的前门
  • Spring Cloud Netflix Archaius 配置管理 API,包含一系列配置管理API,提供动态类型化属性、线程安全配置操作、轮询框架、回调机制等功能
  • Spring Cloud Netflix Ribbon 负载均衡
  • Spring Cloud Netflix Fegin REST客户端
其他组件
  • Spring Cloud Bus 消息总线,利用分布式消息将服务和服务实例连接在一起,用于在一个集群中传播状态的变化
  • Spring Cloud for Cloud Foundry 利用 Pivotal Cloudfoundry 集成你的应用程序
  • Spring Cloud Cloud Foundry Service Broker 为建立管理云托管服务的服务代理提供了一个起点
  • Spring Cloud Cluster 集群工具,基于 Zookeeper, Redis, Hazelcast, Consul 实现的领导选举和平民状态模式的抽象和实现
  • Spring Cloud Consul 基于 Hashicorp Consul 实现的服务发现和配置管理
  • Spring Cloud Security 安全控制,在 Zuul 代理中为 OAuth2 REST 客户端和认证头转发提供负载均衡
  • Spring Cloud Sleuth 分布式链路监控,SpringCloud 应用的分布式追踪系统,和 Zipkin,HTrace,ELK 兼容
  • Spring Cloud Data Flow 一个云本地程序和操作模型,组成数据微服务在一个结构化的平台上
  • Spring Cloud Stream 消息组件,基于 Redis,Rabbit,Kafka 实现的消息微服务,简单声明模型用以在 Spring Cloud 应用中收发消息
  • Spring Cloud Stream App Starters 基于 Spring Boot 为外部系统提供 Spring 的集成
  • Spring Cloud Task 短生命周期的微服务,为 Spring Booot 应用简单声明添加功能和非功能特性
  • Spring Cloud Task App Starters
  • Spring Cloud Zookeeper 服务发现和配置管理基于 Apache Zookeeper
  • Spring Cloud for Amazon Web Services 快速和亚马逊网络服务集成
  • Spring Cloud Connectors 便于PaaS应用在各种平台上连接到后端像数据库和消息经纪服务
  • Spring Cloud Starters (项目已经终止并且在 Angel.SR2 后的版本和其他项目合并
  • Spring Cloud CLI 命令行工具,插件用 Groovy 快速的创建 Spring Cloud 组件应用

区别

为什么都说DUBBO比SpringCloud效率高?

DUBBO和SpringCloud功能的对比

Dubbo负责人说明:

这里就不得不提到目前的一些文章在谈到微服务的时候总是拿 Spring Cloud 和 Dubbo 来对比,需要强调的是 Dubbo 未来的定位并不是要成为一个微服务的全面解决方案,而是专注在 RPC 领域,成为微服务生态体系中的一个重要组件。至于大家关注的微服务化衍生出的服务治理需求,我们会在 Dubbo 积极适配开源解决方案,甚至启动独立的开源项目予以支持。受众主要来自国内各友商以及个人开发者,希望将来能够将用户拓展到全球,代表国人在 RPC 领域与 gRPC(基于 HTTP 2.0)、Finagle 等竞争

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其实相比于 Dubbo,Spring Cloud 可以说是一个更完备的微服务解决方案,它从功能性上是 Dubbo 的一个超集

DUBBO和SpringCloud的优劣

1. DUBBO
  • 优点
    • Dubbo 支持 RPC 调用,服务之间的调用性能会很好
    • 支持多种序列化协议,如 Hessian、HTTP、WebService
    • Dobbo Admin后台管理功能强大,提供了路由规则、动态配置、访问控制、权重调节、均衡负载等功能
    • 在国内影响力比较大,中文社区文档较为全面
    • 阿里最近重启维护
  • 问题
    • Registry 严重依赖第三方组件(zookeeper 或者 redis),当这些组件出现问题时,服务调用很快就会中断
    • Dubbo 只支持 RPC 调用。使得服务提供方(抽象接口)与调用方在代码上产生了强依赖,服务提供者需要不断将包含抽象接口的 jar 包打包出来供消费者使用。一旦打包出现问题,就会导致服务调用出错,并且以后发布部署会成很大问题(太强的依赖关系)
    • Dubbo RPC 本身不支持跨语言(可以用跨语言 RPC 框架解决,比如 Thrift、gRPC(重复封装了),或者自己再包一层 REST 服务,提供跨平台的服务调用实现,但相对麻烦很多)
    • Dubbo 只是实现了服务治理,其他微服务框架并未包含,如果需要使用,需要结合第三方框架实现(比如分布式配置用淘宝的 Diamond、服务跟踪用京东的 Hydra,但使用相对麻烦些),开发成本较高,且风险较大
    • 社区更新不及时(虽然最近在疯狂更新),但也难免阿里以后又不更新了,就尴尬了
    • 主要是国内公司使用,但阿里内部使用 HSF,相对于 Spring Cloud,企业应用会差一些
2. SpringCloud
  • 优点
    • 有强大的 Spring 社区、Netflix 等公司支持,并且开源社区贡献非常活跃
    • 标准化的将微服务的成熟产品和框架结合一起,Spring Cloud 提供整套的微服务解决方案,开发成本较低,且风险较小
    • 基于 Spring Boot,具有简单配置、快速开发、轻松部署、方便测试的特点
    • 支持 REST 服务调用,相比于 RPC,更加轻量化和灵活(服务之间只依赖一纸契约,不存在代码级别的强依赖),有利于跨语言服务的实现,以及服务的发布部署。另外,结合 Swagger,也使得服务的文档一体化
    • 提供了 Docker 及 Kubernetes 微服务编排支持
    • 国内外企业应用非常多,经受了大公司的应用考验(比如 Netfilx 公司),以及强大的开源社区支持
  • 问题
    • 支持 REST 服务调用,可能因为接口定义过轻,导致定义文档与实际实现不一致导致服务集成时的问题(可以使用统一文档和版本管理解决,比如 Swagger)
    • REST 服务调用性能会比 RPC 低一些(但也不是强绑定)
    • Spring Cloud 整合了大量组件,相关文档比较复杂,需要针对性的进行阅读

建议

  • 使用 Dubbo 构建的微服务架构就像组装电脑,各环节我们的选择自由度很高,但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了,总是让人不怎么放心,但是如果你是一名高手,那这些都不是问题
  • 而 Spring Cloud 就像品牌机,在 Spring Source 的整合下,做了大量的兼容性测试,保证了机器拥有更高的稳定性,但是如果要在使用非原装组件外的东西,就需要对其基础有足够的了解
  • 想象一下我们买电脑的过程,从小白到大牛,都是从整机到组装的过程。所以我个人建议,在没有其他特殊情况下,初入微服务的小白还是选择SpringCloud作为练手对象,这样会使自己对整个微服务生态有一个比较好的了解,便于以后深入。如果公司业务需要DUBBO或者其他原因,还是建议你在了解微服务生态之后再选择DUBBO_

参考资料:


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