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【转】服务化框架技术选型与京东JSF解密

2017-12-19 11:21 429 查看

[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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