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聊聊服务治理中的路由设计

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kirito-moe
发布2022-01-05 10:48:04
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发布2022-01-05 10:48:04
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文章被收录于专栏:Kirito的技术分享

前言 路由(Route)的设计广泛存在于众多领域,以 RPC 框架 Dubbo 为例,就有标签路由、脚本路由、权重路由、同机房路由等实现。

在框架设计层面,路由层往往位于负载均衡层之前,在进行选址时,路由完成的是 N 选 M(M <= N),而负载均衡完成的是 M 选一,共同影响选址逻辑,最后触发调用。

在业务层面,路由往往是为了实现一定的业务语义,对流量进行调度,所以服务治理框架通常提供的都是基础的路由扩展能力,使用者根据业务场景进行扩展。

路由过程

今天这篇文章将会围绕路由层该如何设计展开。

路由的抽象建模

先参考 Dubbo 2.7 的实现,进行第一个版本的路由设计,该版本也最直观,非常容易理解。

代码语言:javascript
复制
public interface Router {
 List<Invoker> route(List<Invoker> invokers, Invocation invocation);
}
  • Invoker:服务提供方地址的抽象
  • Invocation:调用的抽象

上述的 route 方法实现的便是 N 选 M 的逻辑。

接下来,以业务上比较常见的同机房路由为例继续建模。顾名思义,在部署时,提供者采用多机房部署,起到容灾的效果,同机房路由最简单的版本即过滤筛选出跟调用方同一机房的地址。

伪代码实现如下:

代码语言:javascript
复制
List<Invoker> route(List<Invoker> invokers, Invocation invocation) {
    String site = invocation.getSite();
    List<Invoker> result = new ArrayList<>();
    for (Invoker invoker: invokers) {
        if (invoker.getSite().equals(site)) {
          result.add(invoker);
        }
    }
    return result;
}

Dubbo 在较新的 2.7 版本中,也是采用了这样的实现方式。这种实现的弊端也是非常明显的:**每一次调用,都需要对全量的地址进行一次循环遍历!注意,这是调用级别!**在超大规模的集群下,开销之大,可想而知。

路由的改进方案

基于之前路由的抽象建模,可以直观地理解路由选址的过程,其实也就是 2 步:

  1. 根据流量特性与路由规则特性选出对应的路由标。
  2. 根据路由标过滤对应的服务端地址列表

纵观整个调用过程:

第一步:一定是动态的,Invocation 可能来自于不同的机房,自然会携带不同的机房标。

第二步:根据路由标过滤对应的服务地址列表,完全是可以优化的,因为服务端的地址列表基本是固定的(在不发生上下线时),可以提前计算好每个机房的地址列表,这样就完成了算法复杂度从 O(N) 到 O(1) 的优化。

基于这个优化思路继续完善,路由选址的过程不应该发生在调用级别,而应该发生在下面两个场景:

  1. 地址列表变化时。需要重新计算路由地址列表。
  2. 路由规则发生变化时。例如路由规则不再是静态的,可以接受动态配置的推送,此时路由地址列表也需要重新计算。

但无论是哪个场景,相比调用级别的计算量,都是九牛一毛的存在。

优化过后的路由方案,伪代码如下:

代码语言:javascript
复制
Map<String, List<Invoker>> invokerMap = new ArrayList<>();
String originRule;
List<Invoker> originInvokers;

void generateRoute(List<Invoker> invokers, String rule) {
  // 不同路由有不同的路由地址列表计算方式
  invokerMap = calculate(invokers, rule);
}

// 地址推送
void addressNotify(List<Invoker> invokers) {
  originInvokers = invokers;
  generateRoute(originInvokers, originRule);
}

// 规则变化
void ruleChange(String rule) {
  originRule = rule;
  generateRoute(originInvokers, originRule);
}

List<Invoker> route(Invocation invocation) {
    String site = invocation.getSite();
    return invokerMap.get(site);
}

这份伪代码仅供参考,如果需要实现,仍然需要考虑非常多的细节,例如:

  • 下一级路由如何触发构建
  • 如何确保路由的可观测性

优化过后的方案,路由过程如下:

路由树选址

对比之前,主要是两个变化:

  1. 路由的代码组织结构从 pipeline 的链式结构,变成树型结构
  2. 建树的过程发生在地址 notify 和规则推送时,在 invocation 级别无需计算

静态路由和动态路由

上述的新方案,并不是特别新奇的概念,正是我们熟知的”打表“。这里也要进行说明,并不是所有的路由场景都可以提前打表,如果某一个路由的实现中,服务地址列表的切分依赖了调用时的信息,自然需要将 N 选 M 的过程延迟到调用时。但根据我个人的经验,大多数的路由实现,基本都是标的匹配过程,无非是路由标的类型,计算标的逻辑不一样而已。

对于这类可以提前打表的路由实现,我们不妨称之为静态路由;而必须在调用级别计算的路由实现,可以称之为动态路由。

上述的优化方案,适用于静态路由场景,并且在真实业务场景中,几乎 90% 的路由实现都是静态路由。

总结

本文以 Dubbo2.7 为例,在其基础上提出了一种静态路由策略的优化方案,可以大大减少路由过程中的计算量。这里也给大家卖个关子,Dubbo 3.0 有没有对这块进行优化呢,采取的是不是本文的静态路由方案呢,背后会不会有其他的思考呢?嘿嘿,本文先不给结论,有知道的小伙伴可以留言告诉大家哦。

- END -

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-12-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 路由的抽象建模
  • 路由的改进方案
  • 静态路由和动态路由
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