架构初探 | 青训营

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什么是架构

架构: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 (可以理解为代码的框架,骨架)

单机架构

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:运行维护需要停服
  • follow up:为能服务更多的人,可以多进程,多机器

单体、垂直应用 | 垂直切分

  • 单体架构:分布式分布
  • 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
    • 出bug后,影响范围广
  • follow up:怎么提高效率?分工协作

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?

SOA与微服务区别:
SOA可能会有layer把其它拆分的component集中在一个地方进行管理,容易出问题。众多公司会有自己的SOA集中的处理方式
微服务把能拆分的都拆分,并且将component变得尽可能多。

企业级后端架构

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or合租”
  • 编排方案:“业主or租赁平台”

架构:

  • IaaS (Infrasture)
  • PaaS (Platform)
  • SaaS (Software)
  • FaaS (Function)

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。

弹性资源

  • 虚拟化容器
  • 快速扩缩容

弹性计算资源类型:

  • 服务资源调度
  • 计算资源调度
  • 消息队列

弹性存储资源类型 - 将存储资源当成服务一样

  • 经典(宣传视频,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存储)

微服务架构:

  • 业务功能单元解耩
  • 统一的通信标准

通信标准:

  • HTTP(RESTful API)
  • RPC(Thrif,gRPC)

微服务中间件 RPC vs HTTP:

  • 性能
  • 服务治理
  • 协议可解释性

交给框架来实现符合通信标准的交互逻辑

DevOps:

结合自动化流程,提高软件开发、交付效率
贯穿整个软件开发周期 (设计->开发->测试->上线->调优)

  • 敏捷开发
  • CI/CD

服务网格:

  • 业务与治理解构
  • 异构系统的治理统一化
  • 复杂治理能力

服务网格(Service Mesh)

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

相较于RPC/HTTP框架

  • 异构系统治理统一化
  • 与业务进程解藕,生命周期易管理

会调用不同的业务进程及调用数据库,用Service Mesh控制面来操控、管理、控制Service Mesh数据面

后段架构架构的挑战

挑战:

  • 基础设施层面
    • 物理资源有限(机器、带宽)
    • 资源利用率受制于部署服务
  • 用户层面
    • 用户通信开销较大
    • 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

离线在线资源并池

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

最终目的:把资源(在线资源池,离线资源池)进行效率最大化

在线业务特点:

  • 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

自动扩缩容

核心收益:

  • 降低业务成本

解决方式:自动扩容缩容,利用在线业务潮汐性自动扩缩容

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

解决方式:微服务亲合性部署 (极端例子:爱奇艺把视频部署到用户的较好的电视上)

  • 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

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

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

  • laas
  • 提供资源探针
  • 服务网格
  • 动态负载均衡

总结:

  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/社区鄀有哪些基础组件
  • 异常情况。考虑清楚 xxx 不行了怎么办
  1. 架构与工程师成长 (Career Path)
  • Tech Manager
  • Structurer