「训」 笔记(06)：架构初探

本文简单介绍关于架构的知识。

1 什么是架构

1.1 定义

Q：如何给架构下定义？

A：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。

Q：架构的重要性？

A：拿盖房子来做举例子。

我们都知道，地基对于一栋楼房的主要性，架构对于一个软件的重要性也是类似的：

• 架构没设计好，软件容易崩，用户体验上不去。最终要么重构，要么放弃。
• 架构设计好了，软件的稳定性上去了，用户体验高了，口碑一点点就打造出来了。
• 良好的架构基础，也为软件的未来发展提供了更多的可能。为用户赋能，实现自身价值。

1.2 单机架构

All in one，所有的东西都在一个进程里，部署在一个机器上。

优点：

• 简单

缺点：

• 运维需要停服，用户体验较差
• 承载能力有限（c10k 问题）

1.3 单体架构

在单机架构的基础上，将进程部署到多个机器上。

优点：

• 具备水平扩容能力
• 运维不需要停服

缺点：

• 后端进程职责太多，越来越臃肿
• 爆炸半径较大，进程中一个很小的模块出现问题，都可能导致整个进程崩溃

1.4 垂直应用架构

在单机架构基础上，将进程按照某种依据切分开。比如，A 软件和 B 软件的后端原先采用单机架构部署，那就是一个进程部署在多个机器上；如果用垂直应用架构，可以将 A 和 B 的后端拆分为 A、B 两个进程，然后再按照单体模式的思路，部署在多个机器上。

优点：

• 一定程度上减少了后端进程职责
• 一定程度上缩小爆炸半径

缺点：

• 没有根本解决单体架构的问题

1.5 SOA

SOA（Service-Oriented Architecture，面向服务架构）中，服务为一等公民，将进程按照不同的功能单元进行抽象，拆分为”服务“。有了服务之后，SOA 还为服务之间的通信定义了标准，保证各个服务之间通讯体验的一致性。

优点：

• 各服务的职责更清晰
• 运维粒度减小到服务，爆炸半径可控

缺点：

• ESB (企业服务总线) 往往需要一整套解决方案

1.6 微服务

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 去中心化演进的分支，最终的形态便是微服务。

优点：

• 兼具 SOA 解决的问题
• 服务间的通信更敏捷、灵活

缺点：

• 运维成本

1.7 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

2 企业级后端架构剖析

2.1 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数据分析和存储的基石。

云计算基础：

• 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 Bridge/Open v Switch

• 编排方案

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

云计算架构：

• 云服务

  • IaaS - Infrastructure as a Service，云基础设施，对底层硬件资源池的抽象
  • PaaS - Platform 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，不需要关注输入输出流

• 云部署模式

  • 私有云 - 企业自用
  • 公有云 - AWS/Azure/Google Cloud/Huawei
  • 混合云

2.2 云原生

云原生，实际是云原生计算的简称，它是云计算发展到现在的一种形态。

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。 它的代表技术：

• 弹性资源
• 微服务架构
• DevOps
• 服务网格

2.2.1 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：

  • 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：

  • 经典存储

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

在云原生的大背景下，不论是计算资源还是存储资源，他们都像是服务一样供用户使用。

2.2.2 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。

2.2.3 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

2.2.4 服务网格

• 微服务之间通讯的中间层
• 一个高性能网络代理
• 将流量层面的逻辑与业务进程解耦

没有什么是加一层代理解决不了的问题，服务网格相比较于 RPC/HTTP 框架：

• 实现了异构系统治理的统一化
• 服务网格的数据平面代理与业务进程采取进程间通信的模式，使得流量相关的逻辑（包含治理）与业务进程解耦，生命周期也更容易管理

3 企业级后端架构的挑战

• 基础设施层面：

  Q：我们总说，云是弹性的，也就是说，在用户的角度，云提供的资源是无限的。然而，云背后的物理资源是有限的。在企业级后端架构里，云如何解决近乎无限的弹性资源和有限的物理资源之间的矛盾？

  Q：闲时的资源就这么空着吗？如何提高资源利用率，提高物理资源的价值转换率？

• 用户层面：

  Q：上了云原生微服务后，服务之间的通信开销较大，应该如何做成本优化？

  Q：微服务看起来没有那么美好，抖动导致的运维成本较高，如何解决？

  Q：异构的物理环境应该对用户是透明的，如何屏蔽这些细节？

3.1 离在线资源并池

考虑到在线业务的潮汐性，物理资源的用量不是一成不变的。离在线资源并池，可以：

• 提高物理资源利用率
• 提供更多的弹性资源

3.2 自动扩缩容

利用在线业务潮汐性自动扩缩容。

3.3 微服务亲合性部署

微服务之间的通信成本较高，是否可以：

• 形态上是微服务架构
• 通信上是单体架构

亲合性部署，通过将微服务调用形态与资源调度系统结合，将一些调用关系紧密、通信量大的服务部署在同一个机器上，并且使用 IPC 代替 RPC 的方式，降低网络通信带来的开销。

• 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 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

4 后端架构实战