本文包含以下四个方面:
什么是架构
企业级后端架构剖析
企业级后端架构的挑战
后端架构实战
常见软件架构:
单机
单体
垂直应用
SOA (Service Oriented Architecture)
微服务 (Microservice)
一些小问题:
- 如何给架构下定义?
- 架构的重要性?
- 架构演进的初衷?
- 架构演进的思路?
云计算
云原生
离线任务
在线任务
IO 密集型
CPU 密集型
服务治理
IPC (Inter-Process Communication)
RPC (Remote Procedure Call)
负载均衡 Load Balancing
服务发现 Service Discovery
服务注册 Service Registry
宿主机 Host
容器 Container
时序数据 Time Series
一致性哈希 Consistent Hash
软件架构演进至今都有哪些形态?它们分别解决了什么问题?仍然存在什么问题?
云计算有哪些基础技术?云计算服务的形态又有哪些?
云原生是什么?它跟云计算的关系是?
云原生的代表技术有哪些?
企业级后端架构面临的挑战有哪些?
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
Q:架构的重要性?
A:那盖房子来做举例子。
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
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:
缺点:
运维需要停服,用户体验较差
承载能力有限。了解下 c10k 问题
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
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:
SOA 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:
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 分布式演进的分支,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:
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
云计算基础:
虚拟化技术
编排方案
云计算架构:
云服务
云部署模式(拓展)
云原生,实际是云原生(计算)的简称,它是元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
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
消息队列
弹性存储资源:
经典存储
关系型数据库
元数据
NoSQL
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。
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
什么是服务网格?
微服务之间通讯的中间层
一个高性能的 4 层网络代理
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体验的统一化
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
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:闲事的资源就这么空着呢?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?
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
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
Q:微服务之间的通信流量为什么需要治理?
Q:都有哪些常用的治理手段?
Q:微服务中心件和服务网格在其中扮演着怎样的角色?
Q:基础设施层往往是个复杂的异构环境,比如,有些机器的 CPU 是英特尔的,而有些是 AMD 的。就算是同一个品牌,也可能是不同代际。如何将这些差异屏蔽掉,使用户尽可能不感知呢?
Q:什么情况下,我们觉得,服务需要扩容了?异构环境会对这个评判标准产生怎样的影响?
如何设计一个根据主机层面的资源信息,实时进行流量调度的系统,打平不同宿主机异构环境的算力差异。
关键点:
紧急回滚能力
大规模
极端场景
设计需求:
多端支持
a. 微信/支付宝小程序
b. App
c. 网页
使用云原生基础设施
用户画像很重要
积极参加妇女节/光棍节等活动
⚠️注意: 不需要考虑与做蛋糕相关服务的交互
没有最好的架构,只有最合适的架构
做架构设计
a. 先从需求出发。要满足什么样的需求?预期规模有多大?
b. 做足够的业界调研。业界对于类似的需求是怎么做的?有无成熟的方案可以借鉴?直接拿来用有什么问题?
c. 技术选型。涉及的技术组件是自研,还是使用开源的?
d. 异常情况。任何时候,都不能做『输入合法』的假设。容灾能力一定要有
学好架构,是工程师成长的一个重要标志