第十节:架构初探 - 谁动了我的蛋糕丨青训营笔记

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这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第9篇笔记。

1. 使用指南

  • 课程目标,本课程主要框架的简单介绍,便于同学们抓住课程的框架结构,把握听课节奏;
  • 课前,本课程的重要前置知识点,便于同学们在听课过程中快速理解、跟紧思路;
  • 课中,本课程各章节涉及的关键概念和知识点,帮助同学们加深核心内容的理解和认识;
  • 课后,本课程的内容提炼,便于同学们总结课程要点,争取达到举一反三的效果。

2. 课程目标

  • 什么是架构
    • 围绕架构的定义和演进两部分内容展开
  • 企业级后端架构剖析
    • 详细介绍企业级后端架构的形态
  • 企业级后端架构的挑战
    • 企业级架构都面临着哪些挑战,如何解决
  • 后端架构实战
    • 结合前三部分的知识点,以第三部分中的一个挑战为例,讲解如何做架构设计

3. 课前

3.1 什么是架构

常见软件架构:

  • 单机
  • 单体
  • 垂直应用
  • SOA (Service Oriented Architecture)面向服务的体系架构
  • 微服务 (Microservice)

📌 一些小问题:

  • 如何给架构下定义?
  • 架构的重要性?
  • 架构演进的初衷?
  • 架构演进的思路?

3.2 企业级后端架构剖析

  • 云计算
    • 基础
      • 虚拟化
      • 编排
    • 架构
      • IaaS
      • SaaS
      • PaaS
      • FaaS
  • 云原生
    • 弹性资源
      • 计算资源
      • 存储资源
    • 微服务架构
      • 通信协议
      • 中间件
    • DevOps
      • 软件生命周期
    • 服务网格

3.3 企业级后端架构的挑战

  • 离线任务
  • 在线任务
  • IO 密集型
  • CPU 密集型
  • 服务治理
  • IPC (Inter-Process Communication)
  • RPC (Remote Procedure Call)

3.4 后端架构实战

  • 负载均衡 Load Balancing
  • 服务发现 Service Discovery
  • 服务注册 Service Registry
  • 宿主机 Host
  • 容器 Container
  • 时序数据 Time Series
  • 一致性哈希 Consistent Hash

4. 课前思考题

  1. 软件架构演进至今都有哪些形态?它们分别解决了什么问题?仍然存在什么问题?
  2. 云计算有哪些基础技术?云计算服务的形态又有哪些?
  3. 云原生是什么?它跟云计算的关系是?
  4. 云原生的代表技术有哪些?
  5. 企业级后端架构面临的挑战有哪些?

5. 课中

5.1 什么是架构

5.1.1 架构定义

Q:如何给架构下定义?

A:架构,又称软件架构:

  • 是有关软件整体结构与组件的抽象描述
  • 用于指导软件系统各个方面的设计

Q:架构的重要性?

A:拿盖房子来做举例子。

我们都知道,地基对于一栋楼房的主要性,架构对于一个软件的重要性也是类似的:

  • 架构没设计好,软件容易崩,用户体验上不去。最终要么重构,要么放弃
  • 架构设计好了,软件的稳定性上去了,用户体验高了,口碑一点点就打造出来了
  • 良好的架构基础,也为软件的未来发展提供了更多的可能。为用户赋能,实现自身价值

5.1.2 单机架构

All in one,所有的东西都在一个进程里,部署在一个机器上。

优点:简单

缺点:

  • 运维需要停服,用户体验较差
  • 承载能力有限。了解下 c10k 问题

5.1.3 单体架构

在单机架构的基础上,将进程部署到多个机器上。 优点:

  • 具备水平扩容能力
  • 运维不需要停服 缺点:
  • 后端进程职责太多,越来越臃肿
  • 爆炸半径较大,进程中一个很小的模块出现问题,都可能导致整个进程崩溃

5.1.4 垂直应用架构

在单机架构基础上,将进程按照某种依据切分开。比如,A 软件和 B 软件的后端原先采用单机架构部署,那就是一个进程部署在多个机器上;如果用垂直应用架构,可以将 A 和 B 的后端拆分为 A、B 两个进程,然后再按照单体模式的思路,部署在多个机器上。 优点:

  • 一定程度上减少了后端进程职责
  • 一定程度上缩小爆炸半径

缺点:

  • 没有根本解决单体架构的问题

5.1.5 SOA (面向服务架构)

SOA 架构中,服务为一等公民,将进程按照不同的功能单元进行抽象,拆分为『服务』。有了服务之后,SOA 还为服务之间的通信定义了标准,保证各个服务之间通讯体验的一致性。

优点:

  • 各服务的职责更清晰
  • 运维粒度减小到服务,爆炸半径可控 缺点:
  • ESB (企业服务总线) 往往需要一整套解决方案

5.1.6 微服务

在 SOA 架构中,ESB 起到了至关重要的作用。但从架构拓扑来看,它更像是一个集中式的模块。有一个 SOA 分布式演进的分支,最终的形态便是微服务。 优点:

  • 兼具 SOA 解决的问题
  • 服务间的通信更敏捷、灵活

缺点:

  • 运维成本

5.1.7 小结

  • 架构演进的初衷:满足软件迭代诉求,提高迭代效率
  • 架构演进的思路:垂直切分——分布式,水平切分——分层/模块化

5.2 企业级后端架构剖析

5.2.1 云计算

云计算是指通过软件自动化管理,提供计算资源的服务网络,是现代互联网大规模熟悉分析和存储的基石。

云计算基础:

  • 虚拟化技术

    • 硬件层面(VM 虚拟机)- KVM/Xen/VMware
    • 操作系统层面(Container 容器)- LCX/Docker/Kata Container
    • 网络层面 - Linux Bridge/Open v Switch
  • 编排方案

    • VM - OpenStack/VMWare Workstation
    • Container - Kubernetes/Docker Swarm 云计算架构:
  • 云服务

    • IaaS (Infrastructure as a Service) - 云基础设施,对底层硬件资源池的抽象
    • PaaS (Platform as a Service) - 基于资源池抽象,对上层提供的弹性资源平台
    • SaaS (Software as a Service) - 基于弹性资源平台构建的云服务
    • FaaS (Function as a Service) - 更轻量级的函数服务。好比 LeetCode 等 OJ,刷题时只需要实现函数,不需要关注输入输出流
  • 云部署模式(拓展)

    • 私有云 - 企业自用
    • 公有云 - AWS/Azure/Google Cloud/Huawei
    • 混合云

5.2.2 云原生

云原生,实际是云原生(计算)的简称,它是元计算发展到现在的一种形态。

image.png 云原生技术为组织(公司)在公有云、自由云、混合云等新型的动态环境中,构建和运行可弹性拓展的应用提供了可能。 它的代表技术:

  • 弹性资源
  • 微服务架构
  • DevOps
  • 服务网格

5.2.2.1 弹性资源

基于虚拟化技术,提供的可以快速扩缩容的能力。可以分为弹性计算资源和弹性存储资源两个方面。

弹性计算资源:

  • 计算资源调度

    • 在线计算 - 互联网后端服务
    • 离线计算 - 大数据分析。Map-Reduce/Spark/Flinnk
  • 消息队列

    • 在线队列 - 削峰、解耦
    • 离线队列 - 结合数据分析的一整套方案,如 ELK

弹性存储资源:

  • 经典存储

    • 对象存储 - 视频、图片等。结合 CDN 等技术,可以为应用提供丰富的多媒体能力
    • 大数据存储 - 应用日志、用户数据等。结合数据挖掘、机器学习等技术,提高应用的体验
  • 关系型数据库

  • 元数据

    • 服务发现
  • NoSQL

    • KV 存储 - Redis
    • 文档存储 - Mongo

在云原生的大背景下,不论是计算资源还是存储资源,他们都像是服务一样供用户使用。

5.2.2.2 微服务架构

微服务架构下,服务之间的通讯标准是基于协议而不是 ESB(企业服务总线) 的。

  • HTTP - H1/H2

  • RPC(远程过程调用 ) - Apache Thrift/gRPC

如何在 HTTP 和 RPC 之间选择?

  • 性能 - RPC 协议往往具备较好的压缩率,性能较高。如 Thrift, Protocol Buffers

  • 服务治理 - RPC 中间件往往集成了丰富的服务治理能力。如 熔断、降级、超时等

  • 可解释性 - HTTP 通信的协议往往首选 JSON,可解释性、可调试性更好

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5.2.2.3 DevOps

是云原生时代软件交付的利器,贯穿整个开发周期

结合自动化流程,提高软件开发、交付效率

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5.2.2.4 服务网格

什么是服务网格?

  • 微服务之间通讯的中间层
  • 一个高性能的 4 层网络代理
  • 将流量层面的逻辑与业务进程解耦

没有什么是加一层代理解决不了的问题,服务网格相比较于 RPC/HTTP 框架:

  • 实现了异构系统治理体验的统一化
  • 服务网格的数据平面代理与业务进程采取进程间通信的模式,使得流量相关的逻辑(包含治理)与业务进程解耦,生命周期也更容易管理

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5.3 企业级后端架构的挑战

5.3.1 挑战

基础设施层面:

Q:我们总说,云是弹性的,也就是说,在用户的角度,云提供的资源是无限的。然而,云背后的物理资源是有限的。在企业级后端架构里,云如何解决近乎无限的弹性资源和有限的物理资源之间的矛盾?

Q:闲事的资源就这么空着呢?如何提高资源利用率,提高物理资源的价值转换率?

用户层面:

Q:上了云原生微服务后,服务之间的通信开销较大,应该如何做成本优化?

Q:微服务看起来没有那么美好,抖动导致的运维成本较高,如何解决?

Q:异构的物理环境应该对用户是透明的,如何屏蔽这些细节?

5.3.2 离在线资源并池

在线业务的特点

  • IO密集型为主
  • 潮汐性、实时性 离线业务的特点
  • 计算密集型占多数
  • 非实时性

考虑到在线业务的潮汐性,物理资源的用量不是一成不变的。离在线资源并池,可以:

  • 提高物理资源利用率
  • 提供更多的弹性资源

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Q:同一个机器怎么做离在线隔离?
A:cgroup或者虚拟化方式,在cpu资源上不会影响

5.3.3 自动扩缩容

核心收益:降低业务成本

解决思路:自动扩缩容,利用在线业务潮汐性自动扩缩容 image.png Q:扩缩容依据什么指标

A:cpu使用量(例如cpu的p50)

5.3.4 微服务亲合性部署

微服务之间的通信成本较高,是否可以:

  • 形态上是微服务架构
  • 通信上是单体架构

亲合性部署,通过将微服务调用形态与资源调度系统结合,将一些调用关系紧密、通信量大的服务部署在同一个机器上,并且使用 IPC 代替 RPC 的方式,降低网络通信带来的开销

5.3.5 流量治理

Q:微服务之间的通信流量为什么需要治理?

Q:都有哪些常用的治理手段?

Q:微服务中心件和服务网格在其中扮演着怎样的角色?

核心收益:

  • 提高微服务容错性
  • 容灾
  • 进一步提高开发效率,DevOps发挥到极致 解决思路:
  • 熔断、重试
  • 单元化
  • 复杂环境(功能、预览)的流量调度

5.3.6 CPU水位负载均衡

核心收益:

  • 打平异构环境算力差异
  • 为自动扩容提供正向输入 解决思路:
  • IaaS
    • 提供资源探针
  • 服务网格
    • 动态负载均衡

5.3.7 屏蔽异构环境的算力差异

Q:基础设施层往往是个复杂的异构环境,比如,有些机器的 CPU 是英特尔的,而有些是 AMD 的。就算是同一个品牌,也可能是不同代际。如何将这些差异屏蔽掉,使用户尽可能不感知呢?

Q:什么情况下,我们觉得,服务需要扩容了?异构环境会对这个评判标准产生怎样的影响?

5.4 后端架构实战

5.4.1 问题提炼

输入:

  • 服务网格数据面

    • 支持带权重的负载均衡策略
  • 注册中心存储了所有容器的权重信息

  • 宿主机能提供

    • 容器的资源使用情况

    • 物理资源信息(如CPU型号)

如何设计一个根据主机层面的资源信息,实时进行流量调度的系统,打平不同宿主机异构环境的算力差异。

关键点:

  • 紧急回滚能力
  • 大规模
  • 极端场景

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5.4.2 自适应静态权重

方案:

  • 采集宿主机物理资源信息
  • 调整容器注册的权重 优势:
  • 复杂度低
  • 完全分布式,可用性高
  • 微服务中间件无适配成本 缺点:
  • 无紧急回滚能力
  • 缺乏运行时自适应能力 image.png

5.4.3 自适应动态权重Alpha

方案:

  • 容器动态权重的自适应调整
  • 服务网格的服务发现&流量调度能力 演进方向:
  • 解决无法紧急回滚的问题
  • 运行时权重自适应 缺点:
  • 过度流量倾斜可能会有异常情况

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5.4.4 自适应动态权重Beta

方案:

  • 服务网格上报RPC指标 演进方向
  • 极端场景的处理成为可能 缺点:
  • 时序数据库压力较大
  • 动态权重决策中心职责越来越多,迭代->变更->风险

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5.4.5 自适应动态权重Release

演进方向:

  • 微服务化
  • 引入消息队列削峰
  • 离在线链路切分
  • 梳理强弱依赖

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6. 课后

6.1 课后作业

兰师傅蛋糕房要支持线上售卖了!请帮忙做整套系统的架构设计

设计需求:

  1. 多端支持

    a. 微信/支付宝小程序
    b. App
    c. 网页

  1. 使用云原生基础设施
  1. 用户画像很重要
  1. 积极参加妇女节/光棍节等活动

⚠️注意: 不需要考虑与做蛋糕相关服务的交互

7.尾声

  1. 没有最好的架构,只有最合适的架构
  1. 做架构设计

    a. 先从需求出发。要满足什么样的需求?预期规模有多大?
    b. 做足够的业界调研。业界对于类似的需求是怎么做的?有无成熟的方案可以借鉴?直接拿来用有什么问题?
    c. 技术选型。涉及的技术组件是自研,还是使用开源的?
    d. 异常情况。任何时候,都不能做『输入合法』的假设。容灾能力一定要有

  1. 学好架构,是工程师成长的一个重要标志

8. 参考文献