架构初探 - 谁动了我的蛋糕 | 青训营笔记

乌云暮年
98 阅读7分钟

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 8 天

前言

这是我将参加青训营期间的收获进行整理和总结，同时便于日后复习和查阅。如果能给各位小伙伴提供些帮助，也是我的荣幸，希望大家可以多多赐教，一起学习和交流。

本篇文章内容：

  • 架构的定义和演进
  • 企业级后端架构刨析
  • 企业级后端架构的挑战
  • 后端架构实战

一、什么是架构

01.定义

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方面的设计

02.单机

软件系统需要具备对外提供服务，单机，就是把所有功能实现在一个进程里，并部署在一台机器上。

优点：

  • 简单

问题：

  • 运维需要停服
  • 承载能力有限，了解下 c10k 问题

单机服务的模式，除了简单没有任何优点。单机服务的形态一般只适合出现在预研或初创阶段。

03.单体、垂直应用 | 垂直切分

单体结构： 分布式部署

垂直应用架构： 按应用垂直切分的单体

优点：

  • 水平扩容
  • 运维不需要停服

问题：

  • 职责太多，开发效率不高
  • 爆炸半径大

04.SOA、微服务 | 水平切分

SOA(面向服务架构)

  1. 将应用的不同功能单元抽象为服务
  2. 定义服务之间的通信标准

微服务架构：SOA的去中心化演进方向

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。

  • 数据一致性
  • 高可用
  • 治理
  • 解耦 vs 过微

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

二、企业级后端架构刨析

01.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站，是现代互联网大规模熟悉分析和存储的基石。

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 Brdge/Open v Switch

  • 编排方案

    • VM - OpenStack/VMWare Workstation
    • Container - Kubernetes/Docker Swarm

架构：

  • 云服务

    • IaaS（lnfrastructure as a Service）

      • 云基础设施，对底层硬件资源池的抽象

    • PaaS（Platware 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，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

02.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。云原生计数为组织（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。

云原生之弹性资源

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。

弹性计算资源类型：

  • 服务资源调度：微服务/大服务

  • 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

弹性存储资源类型：

  • 经典：

    • 对象存储 - 视频、图片等。结合 CDN 等技术，可以为应用丰富的多媒体能力
    • 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

云原生之DevOps

DevOps 是云原生时代软件交付的利器，贯穿整个软件开发周期。结合自动化流程，提高软件开发、交付效率。

  • 敏捷开发
  • CI/CD

云原生之微服务架构

微服务架构下，服务之间的通讯标准是基于协议而不是 ESB 的。

  • HTTP - H1/H2
  • RPC - 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

云原生之服务网络

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

服务网格相比较于 RPC/HTTP 框架：

  • 实现异构系统治理统一化
  • 与业务进程解耦，生命周期易管理

三、企业级后端架构的挑战

01.问题

挑战：

  • 基础设施层面

    • 物理资源是有限的

      • 机器
      • 带宽

    • 资源利用率受制于部署服务

  • 用户层面

    • 网络通信开销较大
    • 网络抖动导致运维成本提高
    • 异构环境下，不同实例资源水位不均

02.离在线资源并池

核心收益：

  • 降低物理资源成本
  • 提供更多的弹性资源，增加收入

解决思路：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

    • 计算密集性占多数
    • 非实时性

03.自动扩缩容

核心收益：

  • 降低业务成本

解决思路：

  • 利用在线业务潮汐性自动扩缩容

04.微服务亲和性部署

核心收益：

  • 降低业务成本
  • 提高服务可用性

解决思路：微服务亲和性部署

  • 将满足亲和性条件的容器调度到一台宿主机
  • 微服务中间件与服务网格通过共享内存通信
  • 服务网格控制面实施里灵活、动态地流量调度

05.流量治理

核心收益：

  • 提高微服务调用容错性
  • 容灾
  • 进一步提高开发效率，DevOps 发挥到极致

解决思路：基于微服务中间件 & 服务网格的的流量治理

  • 熔断、重试
  • 单元化
  • 复杂环境（功能、预览）的流量调度

06.CUP 水位负载均衡

核心收益：

  • 打平异构环境算力差异
  • 为自动扩缩容提供正向输入

解决思路：CPU 水位负载均衡

  • IaaS

    • 提供资源探针

  • 服务网格

    • 动态负载均衡

四、后端架构实战学习

问题：

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。

输入：

  • 服务网格数据面

    • 支持待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）

关键点：

  • 紧急回滚能力
  • 大规模
  • 极端场景

01.png 演进方向：

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

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