Go 架构初探-谁动了我的蛋糕 | 青训营笔记

九牧
65 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 10 天

1. 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

通俗一点：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，大厦才能盖得高
  • 站在巨人肩膀上，才能看得远

1.2 问题

兰师傅蛋糕坊要开张了，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

看起来问题都解决了，开张!

1.3 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

问题：

  • 运维需要停服

演进：如何卖更多的蛋糕？多雇几个蛋糕师傅

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单机服务的模式，除了简单之外没有任何优点。当今互联网时代，单机服务的形态一般只适合出现在预研或初创阶段，但凡业务有发展和迭代的诉求，就应该快速做架构迭代

1.4 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：按用平H单体

优点问题
水平扩容职责太多，开发效率不高
运维不需要停服爆炸半径大

演进：如何提高做蛋糕效率？分工协作

我们把进程部署在多个机器上，并引负载均特衡层，经过这样的垂直切分，就来到了单体架构。多个机器就好比把蛋糕切成几大块，负载均衡层负责引导用户去事先切好的几块蛋糕处

在单体架构基础上，进一步地，再把不同应用的代码从之前一个大的进程中拆分出来，就来到了垂直应用架构。按应用拆分进程，就好比慕斯、戚风等蛋糕在不同的点发配

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1.5 SOA、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?

1.6 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)

2. 企业级后端架构剖析

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
  • 编排方案一业主vs租赁平台

架构：

  • laas (lnfrastructure 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

虚拟化技术:硬件(虚拟机)、操作系统(容器)、网络

编排方案:虚拟机编排方案(OpenStack) 、容器编排方案(Kubernetes)

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2.2 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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2.2.1 云原生之弹性计算资源

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
2.2.2 云原生之弹性存储资源

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

2.2.3 云原生之Dev0ps

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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2.2.4 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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2.2.5 云原生之服务网格

服务网格(Service Mesh) :

  • 微服务之间通讯的中间层
  • 高性能网络代理
  • 业务代码与治理解耦

相比较于RPC/HTTP框架:

  • 异构系统治理统一化
  • 与业务进程解耦,生命周期易管理

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2.3 云原生蛋糕店

企业级蛋糕店架构：

  • 售卖
  • 蛋糕制作(肉松、慕斯)
  • 会员激励
  • 满意度分析
  • 研发新品

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3. 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暑服务
  • 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

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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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3.4 微服务亲合性部署

核心收益:

  • 降低业务成本
  • 提高服务可用性

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解决思路：微服务亲合性部署

  • 将满足亲合性条件的容器调度到一台宿主机
  • 微服务中间件与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

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,Dev0ps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

4. 后端架构实战

4.1 问题背景

兰师傅蛋糕店也碰到了类似的问题:

  • 不同师傅干活的效率差距较大
  • 有些师傅希望『能者多劳多挣』

在这个背景下，继续像之前一样为每个师傅分配完全相同的工作，会引起他们的不满。。。

4.2 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)

关键点:

  • 紧急回滚能力
  • 大规模
  • 极端场景

4.3 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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