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随着微服务的流行#xff0c;越来越多公司使用了微服务框架#xff0c;微服务以其的高内聚、低耦合等特性#xff0c;提供了更好的容错性#xff0c;也更适应业务的快速迭代#xff0c;为开发人员带来了很多的便利性。但是随着业务的发展#xff0c;微服务拆分越来…前言
随着微服务的流行越来越多公司使用了微服务框架微服务以其的高内聚、低耦合等特性提供了更好的容错性也更适应业务的快速迭代为开发人员带来了很多的便利性。但是随着业务的发展微服务拆分越来越复杂微服务的治理也成了一个比较令人头疼的问题我相信下面这些场景大家或多或少都遇到过。
场景一 发布是天大的事情每一次的发布都会出现执行到一半的请求中断掉上游继续调用已经下线的节点导致报错。发布时收到各种报错同时还影响用户的体验。发布后又需要修复执行到一半的脏数据。
上述场景还是在新版本没有任何问题的情况下如果新版本有问题则会导致大量业务直接请求到有问题的新版本轻则修复数据重则严重影响用户体验甚至产生资损。最后不得不每次发版都安排在凌晨两三点发布心惊胆颤睡眠不足苦不可言。
场景二大半夜某个服务节点出现异常上游仍旧不断地调用出现很多异常和各种报警短信。被报警吵醒后想直接在线上修复有点难想保留现场又害怕拖垮整个应用只好先重启为上。
但是这只是治标不治本的方式因为很难复现从而无法有效定位可能明天又被吵醒继续重启。上述场景还是建立在报警系统比较完善的情况下如果没有完善的报警系统严重情况可能整个业务系统都被单机异常拖垮。
场景三公司业务壮大了部门组织变复杂后微服务模块越来越多。我不清楚发布的服务到底被谁调用了所以我不知道能否安全地下线一个服务。我这个应用的这个接口是个敏感接口我只希望得到我授权的应用才能调用而不是直接从服务注册中心得到我的地址就能直接调用但是目前好像还做不到。
以上三个场景确实是使用微服务之后带来的痛点这时候有个人告诉你这些问题我都知道怎么搞定我有着丰富的经验知道怎么解决你肯定很开心。
然后花高薪请进来了确实不错各种架构图、框架原理框架修改点都非常清晰而且功能确实完美。最后评估对当前系统的修改成本需要搭建三套中间件服务端增加 4 个中间件依赖修改几万行代码和配置。 “打扰了还是业务重要产品经理给的需求还没完成呢刚刚说的场景也没那么痛苦不就几个小问题嘛真的没事。” 这时候 EDAS 告诉你EDAS 的微服务解决方案不需要做任何的代码和配置的修改就能完美地解决上面说的三个场景中的问题。
你不心动吗
是的你没看错只要你的应用是基于 Spring Cloud 或 Dubbo 最近五年内的版本开发就能直接使用完整的 EDAS 微服务治理能力不需要修改任何代码和配置。
为什么 EDAS 用户可以轻松发布
传统的发布流程真的很容易出错
传统的发布流程中服务提供者停止再启动服务消费者感知到服务提供者节点停止的流程如下 服务发布前消费者根据负载均衡规则调用服务提供者业务正常。服务提供者 B 需要发布新版本先对其中的一个节点进行操作首先是停止 java 进程。 服务停止过程又分为主动注销和被动注销主动注销是准实时的被动注销的时间由不同的注册中心决定最差的情况会需要 1 分钟。 如果应用是正常停止Spring Cloud 和 Dubbo 框架的 Shutdown Hook 能正常被执行这一步的耗时可以忽略不计。如果应用是非正常停止比如直接使用 kill -9 停止或者 Docker 镜像构建的时候 java 应用不是 1 号进程且没有把 kill 信号传递给应用。那么服务提供者不会主动去注销服务节点而是在超过一段时间后由于心跳超时而被动地被注册中心摘除。服务注册中心通知消费者其中的一个服务提供者节点已下线。包含推送和轮询两种方式推送可以认为是准实时的轮询的耗时由服务消费者轮询间隔决定最差的情况下需要 1 分钟。服务消费者刷新服务列表感知到服务提供者已经下线了一个节点这一步对于 Dubbo 框架来说不存在但是 Spring Cloud 的负载均衡组件 Ribbon 默认的刷新时间是 30 秒 最差情况下需要耗时 30 秒。服务消费者不再调用已经下线的节点。
从第 2 步到第 6 步的过程中Eureka 在最差的情况下需要耗时 2 分钟Nacos 在最差的情况下需要耗时 50 秒。在这段时间内请求都有可能出现问题所以发布时会出现各种报错同时还影响用户的体验发布后又需要修复执行到一半的脏数据。最后不得不每次发版都安排在凌晨两三点发布心惊胆颤睡眠不足苦不可言。
为什么 EDAS 用户不需要修数据
当您的应用部署到 EDAS 之后EDAS 的无损下线功能会自动在发布新版本的时候做如下的增强我们主要关注绿色部分的信息 应用在发布前后主要向注册中心注销应用并将应用标记为已下线的状态。在接收到服务消费者请求时首先会正常处理本次调用并通知服务消费者此节点已下线服务消费者会立即从调用列表删除此节点。在这之后服务消费者不再调用已经下线的节点。
EDAS 的无损下线功能将原来的从原来的 停止进程阶段 注销服务变成了 prestop 阶段注销服务将原来的依赖于 注册中心推送做到了服务提供者直接通知消费者从调用列表中摘除自己。使得下线感知的时间大大减短从原来的分钟级别做到准实时确保您的应用在下线时能做到业务无损。
金丝雀发布为 EDAS 用户再加一重保障
在普通的新版本发布场景中默认情况下请求到各个节点的流量是均匀分布的。
假设服务提供者有 4 台只要某个节点一发布新版本就会有 25% 的流量打到新版本。如果新版本存在问题就会影响线上 25% 的流量轻则修复数据重则严重影响用户体验甚至产生资损。 EDAS 提供的金丝雀发布功能支持 EDAS 用户在发布新版本之前就提前配置好金丝雀规则使得只有符合流量特征的流量会调用到新版本从而可以精准地控制调用到新版本的流量进行新版本验证。 如图所示EDAS 的用户可以在发布之前配置好金丝雀规则。
这里以 Dubbo 为例下图中配置表明 调用 com.alibaba.edas.demo.EchoService.echo(String string) 的流量中只有参数为 helloworld 的流量才会被路由到新版本。 在服务提供者的将服务注册到注册中心前EDAS 已经将新版本对应的金丝雀规则推送到服务消费者端。服务消费者在调用的时候会根据金丝雀规则对流量进行分析并与服务提供者列表中的元数据进行进行比对选择正确的调用地址。
除了上图中演示的简单参数比对之外EDAS 也支持解析更复杂的结构体进行规则配置。当然如果某个场景只需要控制流量百分比就能满足需求EDAS 用户也可以直接按比例进行灰度。
EDAS 金丝雀发布 将路由到新版本的流量从所占总节点数的百分比转变成了根据流量特征进行控制。您可以自由地控制路由到新版本的流量比如只将内部测试账号对流量路由到新版本从而做到小心发布、大胆验证。所以赶紧来 EDAS 进行轻松发布吧。
为什么 EDAS 用户不需要半夜醒来重启机器
开源框架有可能被单点异常拖垮整个应用系统
在微服务架构中当服务提供者的应用实例出现异常时服务消费者无法及时感知会影响服务的正常调用进而影响消费者的服务性能甚至可用性。 在上图的示例场景中系统包含 4 个应用A、B、C 和 D其中应用 A 会分别调用应用 B、C 和 D。当应用 B、C 或 D 的某些实例异常时如图中应用 B、C 和 D 标识的各有 1个和 2 个异常实例如果应用 A 无法感知会导致部分调用失败如果业务代码写的不够优雅有可能影响应用 A 的性能甚至整个系统的可用性。
离群实例摘除给业务系统的稳定性加把锁
为了保护应用到服务性能和可用性EDAS 支持检测应用实例的可用性并进行动态调整以保证服务成功调用从而提升业务的稳定性和服务质量。
如下图所示EDAS 用户可以在控制台上对应用 A 进行如下配置从而保证 A 应用的稳定性。 异常类型 网络异常指的的 IOException业务异常在 Spring Cloud 框架中指的是返回值 http 状态码 为 500 Dubbo 框架中指的是返回值中包含 Exception。QPS 下限 为了避免调用次数太少随机性较大从而影响判断的准确性您可以设置 QPS 的下限只有 QPS 达到一定值后才进行离群摘除判断。默认为 1 可以配置成 0。错误率下限 如果某台服务提供者返回值中错误的比例超过了配置的这个值会被判定成需要被摘除。摘除实例比例上限 为了避免摘除过多的机器节点导致剩余的节点数流量过载需要配置一个摘除比例的上限建议不超过 50%。恢复检测单位时间 离群节点被摘除的动作是暂时性的经过单位时间后消费者侧会对此节点进行检测。如果节点已经恢复会将其放回到节点中。如果节点持续被摘除那么它被摘除的时间会线性增加到最大值。
基于离群实例摘除功能EDAS 用户不会因为单机异常在半夜醒来重启机器先安心地睡一觉吧反正业务也不会受影响。醒来之后机器现场也还在是拿着保留的现场进行分析还是直接重启任君选择。
为什么 EDAS 用户对自己的服务胸有成竹
服务查询一目了然
我们熟知的 zookeeper 组件并没有服务查询界面Eureka 和 Nacos 这两个注册中心虽然提供了网页版的控制台但是在控制台上只能查询到服务的 ip 和 port 等基本的信息。
EDAS 用户在使用服务查询时不仅能够查询到应用注册了哪些服务对应的 ip 和 port 是什么还能服务包含的具体方法和参数以及直观地看到服务被其他应用和节点的订阅情况。 即使部门组织再复杂、微服务模块再多EDAS 的用户也可以清晰地查询出服务的被调用情况做到心中有数在梳理服务依赖以及评估影响面的时候可以做到胸有成竹。
精准地控制服务调用的权限
业务发展后服务还会遇到权限控制的需求。比如优惠券部门的某个应用同时包含了优惠券查询接口 和优惠券发放接口。对于优惠券查询接口来说默认公司内部的所有应用都有权限调用的但优惠券发放接口只有客服和运营部门的某些应用才有权限调用。
如下图所示EDAS 用户可以对自己的服务进行权限管理这里以 Dubbo 为例下图中配置表明应用 cartService 发布的 com.alibaba.edas.demo.EchoService 服务的 addItemToCart 的方法只允许 frontend 这个应用调用。 除了支持对指定的接口添加鉴权规则之外服务鉴权也支持对整个应用添加鉴权规则还支持调用方根据调用方 IP 进行鉴权。
精准的权限管理可以让你更好地管理微服务调用的权限保证业务的合规性保障数据的安全。
EDAS 微服务治理使用成本真的很低
使用 EDAS 微服务治理的成本真的已经低得不能再低不需要修改任何代码和配置直接将应用部署上来就可以享受完整的 EDAS 微服务治理能力。
只要你的应用是基于 Spring Cloud 或 Dubbo 最近五年内的版本开发就能直接使用完整的 EDAS 微服务治理能力赶快来体验吧
文末有很硬的广告
阿里云 云原生 微服务产品研发团队 正在招人我们需要志同道合的你一起将微服务治理的功能建设得更好让应用的开发更加简单让应用的运行更加稳定实现业务永远在线。
除了 EDAS 和 MSE微服务引擎这些微服务产品之外我们还有 ARMS (应用实时监控服务)、ACM应用配置管理、SAEServerless 应用引擎等云产品也迫切地等待你的到来。
联系方式yizhan.xjalibaba-inc.com
作者信息肖京花名亦盏阿里云智能技术专家Spring Cloud Alibaba PMC 。主要负责阿里云微服务产品的研发工作关注微服务、云原生等技术方向。
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