【转】服务化框架技术选型与京东JSF解密
[京东技术]声明:本文转载自微信公众号“开涛的博客”,转载务必声明。
作者:章耿,原京东资深架构师,曾负责京东服务框架,配置中心等基础平台。近十年工作经验,专注于基础中间件等底层技术架构,对分布式系统/服务化/DevOps建设有一定经验。
|前言
首先本文不讨论为什么要服务化,包括服务化的优点缺点。
其次本文也不讨论什么是微服务,也不讨论微服务和SOA的区别。
最后本文也不讨论哪个技术最优。
|服务化框架构成最基本的服务框架
基本的服务化框架包括如下模块:统一的RPC框架,服务注册中心,管理平台。
有了这三个模块,就能实现基本的服务化。下面对三个模块进行具体分析。
RPC框架选型
为什么一定要是统一的RPC框架,而不是随便啥框架,这里主要是为了技术对齐,减少开发人员的学习成本,减少团队间沟通成本。
好,那么选择一个RPC框架,我们都需要考量什么东西呢?
这里我总结下:
代码规范:例如是对已有代码透明,还是代码生成;
通讯协议:例如是TCP还是HTTP;
序列化协议:例如是二进制还是文本,是否需要跨语言,性能;
IO模型:异步/同步,阻塞/非阻塞;
负载均衡:客户端软负载,代理模式,服务端负载。
另外如果是从开源里面选择,那么我们还需要考量:
成熟度:包括学习成本,社区热度,文档数,是否有团队维护,稳定性(盲目追求的不一定是最适合);
可扩展性:是否有SPI支持扩展,是否支持上下兼容;
跨语言:是否支持跨语言;
性能:要想作为RPC框架,性能一般都不会太差 [滑稽脸]。
下面是常见的一些开源框架的比较,大家可以看一下。
thrift
RESTful
dubbo
gRPC
代码规范 |
基于Thrift的IDL生成代码 |
基于JAX-RS规范 |
无代码入侵 |
基于.Proto生成代码 |
通讯协议 |
TCP |
HTTP |
TCP |
HTTP/2 |
序列化协议 |
thrift |
JSON |
多协议支持,默认hessian |
protobuf |
IO框架 |
Thrift自带 |
Servlet容器 |
Netty3 |
Netty4 |
负载均衡 |
无 |
无 |
客户端软负载 |
无 |
跨语言 |
多种语言 |
多种语言 |
Java |
多种语言 |
可扩展性 |
一般 |
好 |
好 |
差 |
Ps:SOAP,RMI,Hessian,ICE就不列举了。
选型小结:
如果需要与前端交互的,适合短链接、跨语言的RPC框架,例如RESTful、gRPC等;
如果纯粹后台交互的,适合长链接、序列化为二进制的RPC框架,例如thrift、dubbo等更高效;
如果是小公司,新公司从头开始推广服务化框架的,可以选择规范化的RPC框架,例如thrift、RESTful、gRPC;
如果是已有大量业务代码的再推广服务框架的,那么最好选择无代码入侵的RPC框架,例如dubbo、RESTful。
注册中心选型
注册中心相当于是服务提供者和服务调用者之间的引路人,在服务治理中的作用极为重要。
选择注册中心基本要考量:
服务注册:接收注册信息的方式;
服务订阅:返回订阅信息的方式,推还是拉;
状态检测:检测服务端存活状态。
重点提一下这个状态检测,因为这个要是检测不准确会误判,导致严重后果,例如Zookeeper根据服务端注册的临时节点进行状态检测,如果服务端和Zookeeper之间的网络闪断,导致Zookeeper认为服务端已经死了,从而摘掉这个节点;但是其实客户端和服务端直接的网络是好的,这样就有可能把节点全部摘掉,导致无可用节点。
如果是从开源里面选择,那么还需要考量:
成熟度:包括学习成本,社区热度,文档数(盲目追求的不一定是最适合);
维护成本:注册中心维护;
数据解构:是否能快速定位结果,是否能遍历;
性能和稳定性;
CAP原则:CP(关注一致性)还是AP(关注可用性)。
下面是常见的一些使用开源项目做注册中心的比较,大家可以看一下。
ZooKeeper
etcd
Consul
Eureka
一致性 |
强一致性paxos |
强一致性Raft |
强一致性Raft |
弱一致性 |
数据结构 |
Tree |
K/V |
K/V |
K/V |
通讯协议 |
TCP |
HTTP、gRPC |
HTTP、DNS |
HTTP |
客户端 |
ZKClient |
/ |
/ |
Eureka-client |
CAP原则 |
CP |
CP |
CP |
AP |
Ps:Redis和MySQL没有列举。
选型小结:
规模小选择CP,RPC框架可以直接接入数据源;
规模大选择AP, RPC框架不可以直接接入数据源;
存在跨机房,跨地域的尽量不要选有强一致性协议的注册中心;
RPC框架必须要有注册中心不可用的容灾策略;
服务状态检测十分重要。
简易管理端
管理端没啥特殊要求,最起码能看到服务提供者和调用者即可。
|完善的服务化框架
如果需要一个完善的服务化框架,那么必须增加外部模块,常见的模块如下图:
接口文档管理
提供一个接口文档管理以及接口查询的入口,可以是一个公共的WIKI,也可以是独立的系统,等等。
这里可以定义接口的文档,包括接口描述,方法定义,字段定义。可以定义接口的SLA,包括支持的并发数,tp99多少,建议配置是什么。还有就是接口的负责人等一些查询的入口。
配置中心
提供一个配置管理的地方,这里说的配置主要指的是服务相关的一些配置。
配置包括分组配置、路由策略、黑白名单、降级开关、限流信息、超时时间、重试次数等等,任何可以动态变更的所有数据。
这样服务提供者和服务调用者可以不需要重启自己的应用,直接进行配置的变更。
配置中心可以独立于注册中心,也可以和注册中心合并。
监控中心
监控服务关注接口维度,实例(例如所在JVM实例)维度的数据。RPC框架可以定时上报调用次数,耗时,异常等信息。监控中心可以统计出服务质量信息,也可以进行监控报警。
分布式跟踪
区别于监控中心,以调用链的模式对服务进行。RPC框架作为分布式跟踪系统的一个天然埋点,可以很好的进行一个数据输出。
服务治理(重点)
我这边列了常见的服务治理功能,例如:
服务路由:
权重:例如机器配置高的权重高,机器配置低的权重低;
IP路由:例如某几台机器只能调某几台机器;
分组路由:例如自动根据配置调某个分组;
参数路由:例如根据方法名进行读写分类,或者根据参数走不同的节点;
机房路由:例如只走同机房,或者同机房优先。
调用授权:
应用授权:只有授权后的应用才能调这组服务
token:只有token对的调这组服务
黑白名单:只有名单允许的才能调这组服务
动态分组:
服务端切分组:可以根据分组的情况,对服务提供者进行一个动态的分组调度;
客户端切分组:可以对调用者进行一个分组调度。
调用限流:
服务端限流:服务端基于令牌桶或者漏桶模型进行限流;
客户端限流:根据客户端的标识,进行调用次数限流。
灰度部署:
灰度上线:先启动,验证后在提供服务;
预发标识:表示该服务为预发布服务;
接口测试:方便的提供接口自动化功能测试功能。
配置下发:
服务配置;
全局配置。
服务降级:
Mock:出现异常或者测试情况下,返回Mock数据;
熔断:客户端超时或者服务端超时;
拒绝服务:服务端压力大时,自动拒绝服务,保护自己。
网关
RPC框架大部分场景都是自己调用的,什么时候会需要一个网关呢?
网关可以提供如下功能:
统一的鉴权服务;
限流服务;
协议转换:外部协议转统一内部协议;
Mock:服务测试,降级等;
其它一些统一处理逻辑(例如请求解析,响应包装)。
服务注册中心Plus
需要逻辑处理能力,例如对数据进行筛选过滤整合,计算服务路由等功能
同时还需要有与RPC框架交互的功能。
管理端Plus
管理端除了之前的简单服务管理功能外,还需要提供配置信息展示,监控信息展示,各种维度的数据展示。也就是下面提到的服务治理功能,都可以在管理端进行管理。另外,常见的服务治理功能,我们都可以作为开放服务供开发人员进行一个调用。
|京东实践第一代SAF背景
2012年初,京东从.NET转Java。各个部门,各个业务线都没有一个统一的服务化框架,有的是dubbo,有的是WebService,有的是Hessian等等。
同时各个业务系统自己有非常多的业务代码。通过统计接口规模在1K左右,服务节点在50K左右,机器规模在8K左右,机房比较少拓扑简单。
所以当时的愿景和目标比较明确:
京东系统服务化、API化的从无到有;
统一京东的RPC调用框架;
稳定可靠;
提供简单的服务治理功能。
第一代SAF选择
OK,结合我们的情况和上面的一些选型小结,我们当时的选择如下:
RPC框架:基于dubbo2.3.2做配置扩展,以及功能扩展包括:rest(resteasy)、webservice(cxf)、kryo/thrift序列化、调用压缩等;
注册中心:Zookeeper,RPC框架直接接入数据源;
监控中心:监控服务+HBase;
管理平台:读取Zookeeper做管理平台,提供基本的上下线、黑白名单等功能。
于2012年4月上线,最大规模时,接口数3K,接入最大IP数20K。
第二代JSF背景
随着京东业务的不断快速增长,接口、机器数也呈数量级增长。同时京东成立子公司,在全国各地新建机房,部署结构也变得比较复杂。
加上SAF遗留的一些问题,大概面临如下几点:
RPC框架较重,性能有提高的空间;
- 应用实例暴增,Zookeeper连接数过大(16000),雪崩效应
注册中心无业务逻辑,直接对外暴露;
京东复杂的部署架构需要更强大灵活的服务治理功能;
监控数据不完整,维度不够;
无应用依赖关系;
跨语言调用需求。
第二代JSF选择
所以在2014年初,我们进行了第二代JSF的一个全部自研过程。
我们主要做了如下技术选型:(全部自研)
RPC框架:轻量级,更佳的性能,兼容旧版本协议;
注册中心:基于DB作为数据源,前置Index服务;采用DB+本地缓存模式,分布式部署横向扩展,支持十倍接入量;部分逻辑放在注册中心减少客户端负担;
监控中心:监控Proxy服务+InfluxDB(2015后改为ElasticSearch);
管理端:基于DB,功能更强大,提供完善的服务治理管理功能;打通京东应用管理平台,提供应用依赖关系梳理;
HTTP网关:基于Netty,支持跨语言调用。
开发周期:7人/年(2014.1-2015.1)。包括开发、测试、预发、上线、推广。
JSF架构简图
JSF注册中心
京东的注册中心是自研的,基于DB做的数据最终一致,也就是上面说的AP系统。注册中心主要实现的就是服务列表的注册订阅推送,服务配置的获取下发,服务状态的实时查看等功能。注册中心节点是无状态的,可水平扩展的。整个注册中心集群下的所有注册中心几点都是等价的。
每个机房部署多个注册中心节点。同机房的RPC框架会优先连本机房的注册中心节点。
主要亮点如下:
引入Index服务概念:该服务就是一个最简单HTTP的服务,用于找注册中心节点(同机房或者压力最小或者其它特定场景),可以认为是不会挂的服务,RPC框架会优先连该服务拿注册中心地址,这样子的好处是注册中心地址变化后,RPC框架不用修改任何设置;
注册中心内存有服务列表全量缓存,连不上数据库也保证可读;
数据库的数据结构更适合各种维度展示、过滤、分析等,例如根据分组/IP/应用/机房等不同维度;
注册中心就是个JSF服务,监控到压力大即可进行动态水平扩展,dogfooding,注册中心其实是第一个JSF接口;
服务列表推送逻辑改进:例如原来100个Provider,现在加1个节点,之前的SAF是需要下发101个节点,自己判断加了哪个节点,进行长链接建立;现在的改进是:修改为下发一个add事件,告知RPC框架加了1个节点,RPC框架进行长链接建立;这样做大大减少了推送的数据量;
注册中心与RPC框架可各种交互:注册中心和RPC框架是长链接,而且JSF是支持Callback的,注册中心可以调用RPC框架进行服务列表变化之外的操作;例如查看状态,查看配置,配置下发等。
JSF RPC框架
RPC框架作为服务化里面的最基本的组件,其实都大同小异,因为RPC调用都绕不开代理、网络、序列化这些操作。
JSF的RPC框架也类似,主要分为图中的几个模块,下面大概列下一些功能特性:
Config:Spring/API/Annotation
Proxy: Javassist/JDK
Invoker/Filter:内置+自定义,Filter可扩展
Client:Failover(默认)/FailFast/TransportPinpoint/MultiClientProxy
调用方式:同步(默认)/异步并行/异步回调/Callback/泛化
Loadbalance:Random(默认)/Roundrobin/ConsistentHash/ LocalPreference/LeastActiveCall
路由:参数路由,分组路由,(IP级别路由逻辑在注册中心做)
长连接维护:可用/死亡/亚健康
协议:JSF(默认)/SAF(dubbo)/HTTP/Telnet/HTTP2
第三方:REST/Webservice
序列化:MsgPack(默认)/Hessian/Json/Java/protobuf(c++)
压缩:Snappy/LZMA
网络:基于Netty4.0,长连接复用
线程模型:BOSS+WORKER+BIZ
容灾:本地文件
请求上下文:IP,参数,隐式传参
事件监听:响应事件,连接事件,状态事件
分布式跟踪支持:进行数据埋点
JSF管理平台
提供强大管理功能,包括服务管理,监控管理,注册中心管理等功能。
我们针对服务治理的功能,提供了很多API,可以授权给开发人员或者外部系统使用。例如单元测试调用,限流配置/开关,动态分组,上下线等都提供了开放API。
JSF HTTP网关
网关是为了方便跨语言通过HTTP+JSON调用JSF服务,而不需要使用JSF的RPC框架。
特性如下:
基于Netty4.0实现HTTP网关,没有使用Servlet容器,轻量高效;
支持服务自动发现:一般的HTTP服务,外面为了解决单点问题,都会用域名+VIP等实现高可用,故障转移等;现在网关同时原生接入了JSF的注册中心,知道了服务的提供者信息(JSF协议支持HTTP调用);服务提供者也不用关系扩容缩容导致服务的IP端口发生变化,网关会自动维护服务列表;
服务限流:针对方法级+应用进行授权,固定时间只能调用指定次数;同一个方法也只能占用网关内的部分线程;
结果统一包装:对异常等响应进行包装。
JSF遇到京东弹性云
京东的JSF服务开发在京东弹性云的研发推广之前完成,自从京东弹性云落地以来,也遇到不少问题。例如:
硬件指标:例如使用JDK获取的Docker的指标有些是物理机的,我们需要特殊处理;
网络:结合京东的“胖”容器,每个容器其实有实际IP,对外提供服务;
轻量:提高启动速度;
开放服务:在容器销毁或者非优雅停机的情况下,提供API进行服务治理。
JSF规模
接口数:万级
服务节点数:百万级
接入实例数:十万级
框架调用量:每天千亿级别
监控数据:每天120亿条数据, 1.2T数据量
HTTP网关:每天百亿级别
|总结
没有最好,只有最适合!意思就是不要人云亦云,盲目看大公司用什么,现在什么最新,或者什么性能最好。
因为架构不是让你一下子设计出来使用一辈子,好的架构都是慢慢演化而来的。不同的架构会做出不同的技术选型。所以无论什么时候都要结合自己的现状以及未来几年的规划,来进行技术选型。
It’s just the beginning!
服务化框架的选择只是开始,真正的变革是选择后,公司整体业务和开发的变革。这个大家有空可以看看康威定律。
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