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以轻松地实现端到端(end-to-end)测试。单体应用同样易于部署你只需拷贝打包好的应用程序到服务器上。您还可以通过运行多个副本和结合负载均衡器来扩展应用。在项目的早期阶段它可以良好运作。走向单体地狱不幸的是这种简单的方法有很大的局限性。成功的应用有一个趋势随着时间推移而变得越来越臃肿。您的开发团队在每个冲刺阶段都要实现更多的用户需求这意味着需要添加许多行代码。几年之后小而简单的应用将会逐渐成长成一个庞大的单体。为了给出一个极端示例我最近和一位开发者做了交谈他正在编写一个工具该工具用于从他们的数百万行代码(lines of codeLOC)应用中分析出数千个 JAR 之间的依赖。我相信这是大量开发者在多年齐心协力下创造出了这样的野兽。一旦您的应用程序成为了一个庞大、复杂的单体您的开发组织可能会陷入了一个痛苦的境地敏捷开发和交付的任何一次尝试都将原地徘徊。一个主要问题是应用程序实在非常复杂其对于任何一个开发人员来说显得过于庞大这是可以理解的。最终正确修复 bug 和实现新功能变得非常困难而耗时。此外这种趋势就像是往下的螺旋。如果基本代码都令人难以理解那么改变也不会变得正确您最终得到的将是一个巨大且不可思议的大泥球。应用程序的规模也将减缓发展。 应用程序越大启动时间越长。 我调查过开发者们的单体应用的大小和性能一些报告的启动时间为 12 分钟。我也听说过应用程序启动需要 40 分钟以上的怪事。如果开发人员经常要重启应用服务器那么很大一部分时间都是在等待中度过他们的生产力将受到限制。另一个大问题是 复杂的单体应用本身就是持续部署的障碍 。如今SaaS 应用发展到了可以每天多次将变更推送到生产环境。这对于复杂的单体来说非常困难因为您需要重新部署整个应用程序才能更新其中任何一部分。联想到我之前提到的漫长启动时间这也不会是什么好事。此外因变更所产生的影响通常不是很明确您很可能需要做大量的手工测试。因此持续部署是不可能做到的。当不同模块存在资源需求冲突时单体应用可能难以扩展。例如一个模块可能会执行 CPU 密集型图像处理逻辑理想情况下是部署在 Amazon EC2 Compute Optimized 实例中。另一个模块可能是一个内存数据库最适合部署到 EC2 Memory-optimized 实例。然而由于这些模块被部署在一起您必须在硬件选择上做出妥协。单体应用的另一个问题是可靠性。 因为所有模块都运行在同一进程中。任何模块的一个 bug比如内存泄漏可能会拖垮整个进程 。此外由于应用程序的所有实例都是相同的该错误将影响到整个应用的可用性。最后但同样重要 单体应用使得采用新框架和语言变得非常困难 。例如我们假设您有 200 万行代码使用了 XYZ 框架编写。如果使用较新的 ABC 框架来重写整个应用这将非常昂贵(在时间和成本方面)即使框架非常好。因此这对于采用新技术是一个非常大的障碍。在项目开始时您无论选择何种新技术都会感到困扰。总结一下您有一个成功的关键业务应用程序它已经发展成为一个只有少数开发人员(如果有的话)能够理解的巨大单体。它使用了过时、非生产性技术编写这使得招聘优秀开发人员变得非常困难。应用程序变得难以扩展不可靠。因此敏捷开发和应用交付是不可能的。那么您能做些什么呢微服务 — 解决复杂问题许多如 Amazon、eBay 和 Netflix 这样的组织已经采用现在所谓的微服务架构模式解决了这个问题而不是构建一个臃肿的单体应用。 它的思路是将应用程序分解成一套较小的互连服务。一个服务通常实现了一组不同的特性或功能例如订单管理、客户管理等。每一个微服务都是一个迷你应用它自己的六边形架构包括了业务逻辑以及多个适配器。一些微服务会暴露一个供其他微服务或应用客户端消费的 API。其他微服务可能实现了一个 web UI。 在运行时每个实例通常是一个云虚拟机(virtual machineVM)或者一个 Docker 容器。例如前面描述的系统可能分解成如图 1-2 所示图 1-2、一个单体应用分解成微服务应用程序的每个功能区域现在都由自己的微服务实现。此外Web 应用程序被划分为一组更简单的应用。例如以我们的出租车为例一个是乘客的应用一个是司机的应用。这使得它更容易地为特定的用户、司机、设备或者专门的用例部署不同的场景。每个后端服务暴露一个 REST API大部分服务消费的 API 由其他服务提供。例如Driver Management 使用了 Notification 服务器来通知可用司机一个可选路程。UI 服务调用了其他服务来渲染页面。服务也可以使用异步、基于消息的通信。本电子书后面将会更加详细介绍服务间通信。一些 REST API 也暴露给移动端应用以供司机和乘客使用。然而应用不能直接访问后端服务。相反他们之间的通信是由一个称为 API 网关(API Gateway)的中介负责。API 网关负责负载均衡、缓存、访问控制、API 计量和监控可以通过使用 NGINX 来实现。第二章将详细讨论 API 网关。图 1-3、开发和交付中的伸缩立方(Scale Cube)微服务架构模式相当于此伸缩立方的 Y 轴坐标此立方是一个来自《架构即未来》的三维伸缩模型。另外两个坐标轴是由运行多个相同应用程序副本的负载均衡器组成的 X 轴坐标和 Z 轴坐标(或数据分区)其中请求的属性(例如一行记录的主键或者客户标识)用于将请求路由到特定的服务器。应用程序通常将这三种类型的坐标方式结合一起使用。Y 轴坐标将应用分解成微服务如图 1-2 所示。在运行时X 坐标轴上运行着服务的多个实例每个服务配合负载均衡器以满足吞吐量和可用性。某些应用程序也有可能使用 Z 坐标轴来进行分区服务。图 1-4 展示了如何用 Docker 将 Trip Management 服务部署到 Amazon EC2 上运行。图 1-4、使用 Docker 部署 Trip Management 服务在运行时Trip Management 服务由多个服务实例组成每个服务实例是一个 Docker 容器。为了实现高可用容器是在多个云虚拟机上运行的。服务实例之前是一个类似 NGINX 的负载均衡器用于跨实例分发请求。负载均衡器也可以处理其他问题如缓存、访问控制、API 度量和监控。微服务架构模式明显影响到了应用程序与数据库之间的关系与其他共享单个数据库模式(schema)服务有所不同其每一个服务都有自己的数据库模式。一方面这种做法与企业级数据库数据模型的想法相背此外它经常导致部分数据冗余。然而如果您想从微服务中受益每一个服务都应该有自己的数据库模式因为它能实现松耦合。图 1-5 展示了数据库架构示例应用程序。每个服务都拥有各自的数据库。而且服务可以使用一种最适合其需求、号称多语言持久架构(polyglot persistence architecture)的数据库。例如Driver Management要找到与潜在乘客接近的司机就必须使用支持高效地理查询的数据库。图 1-5、打车应用的数据库架构从表面上看微服务架构模式类似于 SOA。 微服务是由一组服务组成。 然而换另一种方式去思考微服务架构模式它是没有商业化的 SOA没有集成 Web 服务规范(WS-*)和企业服务总线(Enterprise Service BusESB)。基于微服务的应用支持更简单、轻量级的协议例如REST而不是 WS-*。他们也尽量避免使用 ESB而是实现微服务本身具有类似 ESB 的功能。微服务架构也拒绝了 SOA 的其他部分例如数据访问规范模式概念。微服务的优点微服务架构模式有许多非常好的地方。第一它解决了复杂问题。它把可能会变得庞大的单体应用程序分解成一套服务。虽然功能数量不变但是应用程序已经被分解成可管理的块或者服务。每个服务都有一个明确定义边界的方式如远程过程调用(RPC)驱动或消息驱动 API。微服务架构模式强制一定程度的模块化实际上使用单体代码来实现是极其困难的。因此使用微服务架构模式个体服务能被更快地开发并更容易理解与维护。第二这种架构使得每个服务都可以由一个团队独立专注开发。开发者可以自由选择任何符合服务 API 契约的技术。当然更多的组织是希望通过技术选型限制来避免完全混乱的状态。然而这种自由意味着开发人员不再有可能在这种自由的新项目开始时使用过时的技术。当编写一个新服务时他们可以选择当前的技术。此外由于服务较小使用当前技术重写旧服务将变得更加可行。第三微服务架构模式可以实现每个微服务独立部署。开发人员根本不需要去协调部署本地变更到服务。这些变更一经测试即可立即部署。比如UI 团队可以执行 A|B 测试并快速迭代 UI 变更。微服务架构模式使得持续部署成为可能。最后微服务架构模式使得每个服务能够独立扩展。您可以仅部署满足每个服务的容量和可用性约束的实例数目。此外您可以使用与服务资源要求最匹配的硬件。例如您可以在 EC2 Compute Optimized 实例上部署一个 CPU 密集型图像处理服务并且在 EC2 Memory-optimized 实例上部署一个内存数据库服务。微服务的缺点就像 Fred Brooks 大约在 30 年前写的《人月神话》中说的没有银弹。与其他技术一样微服务架构模式也存在着缺点。其中一个缺点就是名称本身。微服务这个术语的重点过多偏向于服务的规模。事实上有些开发者主张构建极细粒度的 10 至 100 LOC(代码行) 服务虽然这对于小型服务可能比较好但重要的是要记住 小型服务只是一种手段而不是主要目标 。微服务的目标在于充分分解应用程序以方便应用敏捷开发和部署。微服务另一个主要缺点是由于微服务是一个分布式系统其使得整体变得复杂。开发者需要选择和实现基于消息或者 RPC 的进程间通信机制。此外由于目标请求可能很慢或者不可用他们必须要编写代码来处理局部故障。虽然这些并不是很复杂、高深但模块间通过语言级方法/过程调用相互调用这比单体应用要复杂得多。微服务的另一个挑战是分区数据库架构。更新多个业务实体的业务事务是相当普遍的。这些事务在单体应用中的实现显得微不足道因为单体只存在一个单独的数据库。在基于微服务的应用程序中您需要更新不同服务所用的数据库。通常不会选择分布式事务不仅仅是因为 CAP 定理。他们根本不支持如今高度可扩展的 NoSQL 数据库和消息代理。您最后不得不使用基于最终一致性的方法这对于开发人员来说更具挑战性。测试微服务应用程序也很复杂。例如使用现代框架如 Spring Boot只需要编写一个测试类来启动一个单体 web 应用程序并测试其 REST API。相比之下一个类似的测试类对于微服务来说需要启动该服务及其所依赖的所有服务或者至少为这些服务配置存根。再次声明虽然这不是一件高深的事情但不要低估了这样做的复杂性。微服务架构模式的另一个主要挑战是实现了跨越多服务变更。例如我们假设您正在实现一个变更服务 A、服务 B 和 服务 C 的需求其中 A 依赖于 B且 B 依赖于 C。在单体应用程序中您可以简单地修改相应的模块、整合变更并一次性部署他们。相反在微服务中您需要仔细规划和协调出现的变更至每个服务。例如您需要更新服务 C然后更新服务 B最后更新服务 A。幸运的是大多数变更只会影响一个服务需要协调的多服务变更相对较少。部署基于微服务的应用程序也是相当复杂的。一个单体应用可以很容易地部署到基于传统负载均衡器的一组相同服务器上。每个应用程序实例都配置有基础设施服务的位置(主机和端口)比如数据库和消息代理。相比之下微服务应用程序通常由大量的服务组成。例如据 Adrian Cockcroft 了解到Hailo 拥有 160 个不同的服务Netflix 拥有的服务超过 600 个。每个服务都有多个运行时实例。还有更多的移动部件需要配置、部署、扩展和监控。此外您还需要实现服务发现机制使得服务能够发现需要与之通信的任何其他服务的位置(主机和端口)。比较传统麻烦的基于票据(ticket-based)和手动的操作方式无法扩展到如此复杂程度。因此要成功部署微服务应用程序需要求开发人员能高度控制部署方式和高度自动化。一种自动化方式是使用现成的平台即服务(PaaS)如 Cloud Foundry。PaaS 为开发人员提供了一种简单的方式来部署和管理他们的微服务。它让开发人员避开了诸如采购和配置 IT 资源等烦恼。同时配置 PaaS 的系统人员和网络专业人员可以确保达到最佳实践以落实公司策略。自动化微服务部署的另一个方式是开发自己的 PaaS。一个普遍的起点是使用集群方案如 Kubernetes与 Docker 等容器技术相结合。总结构建复杂的微服务应用程序本质上是困难的。单体架构模式只适用于简单、轻量级的应用程序如果您使用它来构建复杂应用您最终会陷入痛苦的境地。微服务架构模式是复杂、持续发展应用的一个更好的选择。尽管它存在着缺点和实现挑战。
