架构初探
本文根据什么是架构、企业级后端架构剖析、企业级后端架构的挑战、后端架构实战四个方面进行总结。
1 什么是架构
1.1 什么是架构——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 通俗理解就是实现一个软件有很多种方法，架构相当于打地基，在方法选择上起指导作用。
以做蛋糕为例。
1.2 什么是架构——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：
- C10K problem
- 运维需要停服
一个师傅按照自己的独门秘方自己做蛋糕，一开始人流量不大，做一份卖一份卖一份做一份。
1.3 什么是架构——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
- 运维不需要停服
问题:
- 职责太多，开发效率不高
- 爆炸半径大
人流量大起来要请几个师傅来做蛋糕，然后自己把自己做的卖出去。
1.4 什么是架构——SOA、微服务|水平切分
SOA (Service-0riented Architecture)
- 将应用的不同功能单元抽象为服务
- 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?
划分更细，不同蛋糕不同师傅做，一部分人专门负责打杂、售卖、装货、运货等，最终目的是为吃蛋糕的顾客服务。
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
举例背景
兰师傅蛋糕店经过3年的蓬勃发展，积累了良好的口碑和用户基础，接下来，需要扩大规模:
- 店面怎么盘:
- 买
- 租
- 师傅怎么招:
- 兰师傅全家出马
- 招培训班出身的
-
是否继续坚持纯手工制作?
-
规模大了之后，工作重心应该是?
- 精进蛋糕制作收益
- 蛋糕店重点方向梳理&未来规划
2.1 企业级后端架构剖析——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：
- laaS (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
2.2 企业级后端架构剖析——云原生
云原生(Cloud Native)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。从以下四个特性方面可以加深云原生的理解。
弹性资源：
- 虚拟化容器
- 快速扩缩容
DevOps：
- 敏捷开发
- CVCD
微服务架构：
- 业务功能单元解耦
- 统一的通信标准
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
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
- 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
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。
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
例如——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
3 企业级后端架构的挑战
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
- 物理资源是有限的
- 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
3.1 企业级后端架构的挑战——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
- 10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
3.2 企业级后端架构的挑战——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
3.3 企业级后端架构的挑战——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
3.4 企业级后端架构的挑战——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
3.5 企业级后端架构的挑战——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
4 后端架构实战
问题背景
例如——蛋糕店碰到了类似这样的问题：
- 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。
即——解决CPU水位负载均衡，应该如何设计?
- 需要哪些输入?
- 设计时需要考虑哪些关键点?
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
4.1 后端架构实战——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
4.2 后端架构实战——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
4.3 后端架构实战——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
4.4 后端架构实战——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
总结：
-
没有最好的架构，只有最合适的架构
-
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。考虑清楚不行了怎么办
- 架构与工程师成长 技术经理 架构师
