架构初探-谁动了我的蛋糕 ｜ 青训营笔记

aKun
197 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 7 天

01.什么是架构

1.1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个方面的设计 实现一个软件有很多种方法，架构在方法选择上起着至关重要的指导作用

架构的重要性？

  • 地基没打好，大厦容易倒
  • 地基坚实了，大厦才能盖的高
  • 站在巨人的肩膀上才能看得远

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1.2问题

王师傅蛋糕坊开业了，亟须解决如下问题:

如何做蛋糕

  • 独家秘方，还是亲自做比较好 如何卖蛋糕
  • 刚开始客流量应该不大，边做边卖

1.2单机

软件系统需要具备对外提供服务，单机，就是把所有功能都实现在一个进程里，并部署在一台机器上
优点：简单 缺点：C10K problem；运维需要停服

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演进：如何卖更多的蛋糕 多雇佣蛋糕师傅

1.3单体、垂直应用|垂直切分

单体架构：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；运维部需要停服
问题：指责太多，开发效率不高；爆炸半径大
演进：如何提高做蛋糕的效率？————分工协作

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1.4SOA、微服务|水平切分

SOA（Service-Oriented Architecture）

  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
    问题：
  • 数据一致性——装货台共交付了多少蛋糕？
  • 高可用——这么多师傅，如何合作？
  • 治理——烤箱坏了，怎么容灾？
  • 解耦 VS 过微——运维成本高了，值当么？

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什么式架构——小结

架构的演进初衷：好比做蛋糕。

  • 需求量越来越大，终归要增加人手
  • 越做越复杂，终归要分工合作
    架构的演进思路:就像切蛋糕。蛋糕越来越大，一口吃不下终归要切分
  • 竖着切（垂直切分）
  • 横着切（水平切分）

02.企业级后端架构剖析

2.1背景

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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。

基础：

  • 虚拟化技术——整租 VS 合租
  • 编排方案——业主 VS 租赁平台

架构：
IaaS（Infrastructure as a Service）

  • 买房子 VS 房屋租赁平台
    Paas（Platform as a Service）
  • 清包 VS 全包
    SaaS（Software as a Service）
  • 从零培训 VS 雇佣培训过的师傅
    FaaS（Function as a Service）
  • 纯手工制作 VS 蛋糕机批量生产

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2.2.1云原生

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。

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弹性计算资源类型：

服务资源调度

  • 微服务：和面、雕花
  • 大服务：烤箱 计算资源调度
  • 在线：热销榜单
  • 离线：热销榜单更新 消息队列
  • 在线：削峰、解耦
  • 离线：大数据分析

弹性存储资源类型：

经典：

  • 对象：宣传视频
  • 大数据：用户消费记录 关系型数据库：
  • 收银记录 元数据：
  • 服务发现：蛋糕店通讯录 NoSQL：
  • KV：来个 xx 蛋糕 总结：将存储资源当成服务一样

2.2.2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

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2.2.3云原生之微服务架构

通信标准：

  • HTTP（RESTful API）
  • RPC（Thrift，gRPC） 微服务中间件 RPC vs HTTP：
  • 性能
  • 服务治理
  • 协议可解释性

云原生场景下，微服务大可不必在业务逻辑中实现符合通信标准的交互逻辑，而是交给框架来做

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2.2.4云原生指服务网格

服务网格（Service Mesh）

  • 微服务之间通讯的中间层
  • 高新能网络代理
  • 业务代码治理解耦

相比较于 RPC/HTTP 框架：

  • 以后系统治理统一化
  • 于业务进程解耦，生命周期易管理 image.png

2.2.5云原生蛋糕店

企业级蛋糕店架构：

  • 售卖
  • 蛋糕制作
  • 会员激励
  • 满意度分析
  • 研发新品

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03.企业级后端架构的挑战

3.1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

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3.2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
  • 计算密集型占多数
  • 非实时性 问题：同一个机器如何做离在线隔离？ image.png

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

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问题：扩缩容依据什么指标

3.4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
  • 将满足亲合性条件的容器调度到一台宿主机
  • 微服务中间件于服务网格通过共享内存通信
  • 服务网格控制面实施灵活、动态的流量调度

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3.5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 & 服务网格的流量治理
  • 熔断、重试
  • 单元化
  • 复杂环境（功能、预览）的流量调度

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

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04.后端架构实践

问题背景：

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CPU 水位负载均衡，应该如何设计？

  1. 需要哪些输入？
  2. 设计时需要考虑哪些关键点？

问题提炼

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4.1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

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4.2自适应动态权重 AIpha

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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4.3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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4.4自适应动态权重 Release

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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尾声

  1. 没有最好的架构，只有最合适的架构
  2. 如何做架构设计
  • 需求先行。弄清楚要解决什么问题
  • 业界调研。业界都有哪些解决方案可供参考
  • 技术选型。内部/社区都有哪些基础组件
  • 异常情况。考虑清楚 xxx 不行了怎么办
  1. 架构与工程师成长
  • 技术经理
  • 架构师

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