微服务的基建工作

前文说了一下《六字说出微服务的本质》，在文末提到，初创团队不建议直接使用微服务，对于初创团队，最根本的是活下去，而想要使用微服务，需要有很多基础建设。本文就来说下，微服务都需要哪些基础建设。

需要说明的是，下面这些组件，都是基于服务太多这个前提。

微服务的出现是为了研发效能的提升：相同的人数可以处理更多的需求、维护更多的产品，可以更快的交付产品。基于这点，微服务的基础组件，就从解放人力，减少人为失误出发。

下面给出一张微服务基础组件的图片：

1 容器

1.1 运行容器

服务运行的容器是支持服务提供对外访问的基础，根据微服务的要求，每个服务单独运行的独立进程中，所需要的运行容器就需要小巧灵活，运行容器可以集成在运行环境中，或者能够集成在服务可执行包中。

在Java领域，各大厂商都有自己的web容器：WebLogic、JBoss、Tomcat、Jetty等。SpringBoot内嵌了Tomcat和Jetty，默认打包方式是FatJar，jar保证包含了服务运行所有的基础，可以支持微服务部署的基本要求。

1.2 部署容器

部署容器是服务运行的加成组件，容器的好处在于一套镜像可以支撑测试和生成部署。这样做可以避免测试环境没有问题，生产环境各种报错的情况。但是想要实现一套镜像到处运行，还需要集中配置的支持。

而且对于部署容器，最好有一套容器调度平台，这样能够更有效的使用资源。如果没有，可能用部署容器和普通部署方式，区别不是很大。

2 服务注册/发现

服务注册/发现是两个组件，彼此没有必然关系，但一般这两个组件会成对出现，解决同一个问题：服务地址动态变化的配置问题。

在单体架构时代，企业内部只有几个大系统，想要调用其他服务，只需要提前指定IP地址就行了。但是到了云原生时代，服务实例的网络地址都是动态分配的，想要提前指定IP是比较困难的。而且，在部署过程中，还会出现动态扩展、服务迁移、服务死亡等情况，服务实例也是动态变化。如果还是靠手工，不仅浪费时间，而且容易出错。

最好的办法就是，服务自己或通过代理人上报位置，然后客户端想要调用服务时，只需要从注册器中拿到一个可用的服务地址，直接调用，这就是服务注册/发现组件。

3 网关

在单体架构中，通常只有一组冗余或负载均衡的服务。在微服务架构中，每个服务都提供了一组细粒度的服务。对于一个普通的应用，可能需要调用多个不同的微服务，来获取全部的数据。这样做有三个缺点：

1. 调用服务太多，将应用于后端服务捆绑，同时也造成第二个缺点
2. 服务难以重构，随着时间推移，服务可能会出现合并或者拆分的情况，应用于服务捆绑在一起，就难以重构
3. 后端服务对外暴露的协议不一致，可能对web不友好。虽然微服务要求服务之间使用轻量级通信，但是并没有强调必须使用HTTP协议。

这个时候，就需要有一个统一的出入口，来解耦应用于微服务，并且屏蔽内部细节，接收所有调用者请求。

目前在网关上有很多优秀的实践，将反向路由、安全认证、限流熔断、日志监控、灰度发布等功能放在网关上，将功能前置，简化微服务功能，让微服务团队可以更加专心于业务。

4 授权认证

安全第一，什么行业都是安全第一。

授权认证是两个概念：用户授权和安全认证。用户授权是指给指定用户授权访问资源，然后某个用户访问资源的时候，认证用户是否有访问资源的权限。两者配合，共同完成资源的安全保护。业界比较常用的是使用OAuth2协议实现授权认证。

5 配置管理

配置管理和前面说的服务注册/发现一样，都是为了解决服务太多，人工出差这个痛点的。

通常开发人员把配置放在配置文件中，这样配置不够规范，配置项追溯都比较麻烦。比较危险的是，涉及到用户名密码等一些安全性配置的，又不符合审计要求。而且，一旦需要大规模修改配置，改动时间长，改动之后就需要重新部署，可能对整个产品造成影响。所以就需要一个集中的配置管理服务。

6 日志收集

日志是记录服务运行情况的主要来源，也可以在发生异常情况时还原现场。但是随着服务的增多，日志分布在许多的服务器中，如果不进行聚合，在排查问题的时候，难上加难。

7 监控告警

监控告警不是微服务的专利，当服务集群或服务器达到一定规模，想要做到7*24不停机、不宕机提供服务，就需要监控告警。因为微服务的服务规模比较大，会将监控的必要性放大。

7.1 指标

通常监控指标是会从系统、应用、业务等几个维度进行：

1. 系统监控：主要是监控物理机、虚拟机、操作系统的运行情况，主要指标包括CPU、内存、磁盘、网络等，其他的一些相关的数据包括物理机运行时间、操作系统版本、操作系统内核，这些也是排查问题的一些基本依据。这里还需要重点说一下网络，微服务都是通过网络调用或被调用，一旦网络出现问题，整个微服务集群都是不可用的，所以网络监控需要细化到流量、数据包、丢包、错报、连接数等指标。
2. 应用监控：主要是监控应用的运行情况，包括应用运行时间、http服务端口、服务url、http服务响应码、http服务响应时间、SQL、缓存命中、TPS、QPS等。对于Java应用，还需要包括JVM运行情况：JDK版本、内存使用（堆内存、非堆内存等）、GC等Java虚拟机运行情况。
3. 业务监控：主要是监控一些核心业务执行情况，对业务有一定的侵入性，各个服务的指标不同，各家监控方式也不同，通常是埋码。比如监控登录注册、商品信息、库存情况、下单、支付、发货等各个业务。

7.2 健康

一般健康检查是通过心跳检测进行的，通常会分为两种：

1. 一种是建立TCP链接，执行ping/pong调用。这种方式需要服务中与监控系统建立TCP链接，需要在服务中嵌入监控组件，对服务有侵入。但是因为其执行效率高，而且针对性强，不会出现漏报的情况。
2. 一种是监听服务端口，这种方式只需要在容器内或者虚拟机增加监控插件，对服务没什么侵入，但是由于端口可用和服务可用不是一个概念，所以会出现漏报的情况。

7.3 调用链

微服务之间彼此调用，整个的调用链路彼此交错，如果不加管理，很有可能演变成请求风暴。

调用链监控是为了分析系统依赖、请求耗时、请求瓶颈的一种方式。目前，市面上多数调用链监控组件都是基于Google Dapper开发的。下面给出调用链监控的原理示意图（因为调用链监控的内容比较多，所以会在后面单独开一章）：

7.4 异常收集

异常分成两种，逻辑异常和行为异常。逻辑异常是说代码中存在异常逻辑，比如常见的NPE；行为异常时用户行为不可预期而出现的异常，这两种情况对系统都有一定危害。所以需要收集这些异常情况，并且能够定位异常发生的位置。异常信息收集主要是为了定位问题，所以上报的信息一定要全面而且容易定位。所以上报信息中需要保护异常码，可以自定义一定长度的字符串，便于定位位置。然后是要上报参数，用于还原现场。还要上报异常信息，用来分析异常情况。

8 最后

上面提到的组件，都是为了更好的管理微服务，减少人肉运维，减少人为失误。寥寥数语，难以道尽上述组件的优点，每个组件都需要单独细聊，这里就当是个引子。