内容总结自《微服务架构设计模式》
在20世纪90年代末开始开发企业Java应用程序以来,部署的流程和架构都发生了根本性的变化。早先开发人员将代码扔给运维人员进行手动部署的历史已经一去不复返了,生产环境的部署过程已经变得高度自动化。之前由物理机组成的生产环境已被越来越多轻量级和短生命周期的计算基础设施所取代。
分别为以下四类:
要在计算机上部署Restaurant Service,首先要安装必要的运行时环境,在本例中为JDK。如果它是WAR文件,则还需要安装Web容器,例如Apache Tomcat。配置完计算机后,将程序发布包复制到计算机并启动该服务。每个服务实例都作为JVM进程运行。
理想情况下,你已经设置好部署流水线,它会自动将服务部署到生产环境。部署流水线构建可执行的JAR文件或WAR文件。然后,它调用生产环境的服务管理接口来部署新版本。
在传统的昂贵、重量级应用程序服务器(如 WebLogic和 WebSphere)上部署应用程序时,通常会使用此方法。你还可以将服务打包为OSGI包,并在每个OSGI容器中运行多个服务实例。
将服务作为特定于语言的发布包进行部署的模式有好处也有弊端。我们先来看看好处。
优点:
缺点:
将做为虚拟机镜像打包的服务器部署到生产环境中。每个服务实例都是一个虚拟机。
假设你负责部署Restaurant Service,只不过这次需要在AWS EC2上部署。一种选择是创建和配置EC2实例并将可执行文件或WAR文件复制到其上。虽然你可以从使用云主机中获得一些好处,但这种方法会遇到上一个模式中描述的相同问题。更好、更现代的方法是将服务打包为亚马逊机器镜像(AMI)。每个服务实例都是从该AMI创建的EC2实例。EC2实例通常由AWS Auto Scaling Group(ASG)负责管理,ASG尝试确保所需数量的实例始终正常运行。
优点:
弊端:
将做为容器镜像打包的服务部署到生产环境中。每一个服务实例都是一个容器。
容器是一种更现代、更轻量级的部署机制,是一种操作系统级的虚拟化机制。容器通常包含一个或多个在沙箱中运行的进程,这个沙箱将它们与其他容器隔离。例如,运行Java服务的容器通常由JVM进程组成。
从在容器中运行的进程的角度来看,它就好像在自己的机器上运行一样。它通常有自己的IP地址,可以消除端口冲突。例如,所有Java进程都可以侦听端口8080。每个容器也有自己的根文件系统。容器运行时使用操作系统机制将容器彼此隔离。容器运行时最流行的示例是
创建容器时,可以指定它的CPU和内存资源,以及依赖于容器实现的IO资源等。容器运行时强制执行这些限制,并防止容器占用其机器的资源。使用Docker编排框架(如Kubernetes)时,指定容器的资源尤为重要。这是因为编排框架使用容器请求的资源来选择运行容器的底层机器,从而确保机器不会过载。
优点:
但与虚拟机不同,容器是一种轻量级技术。容器镜像通常可以很快构建。例如,在我的笔记本电脑上,只需五秒就可以将Spring Boot应用程序打包为容器镜像。通过网络传输容器镜像(例如进出容器镜像仓库)也相对较快,主要是因为仅传输所需要的镜像层的子集。容器也可以很快启动,因为没有冗长的操作系统启动过程。当容器启动时,所运行的就是服务。
弊端:
需要承担大量的容器镜像管理工作。你必须负责给操作系统和运行时打补丁。此外,除非使用托管容器解决方案(如Google Container Engine或AWSECS),否则你必须管理容器基础设施以及容器运行可能需要的虚拟机基础设施。
Kubernetes是一个Docker编排框架。Docker编排框架将运行Docker的一组计算机视为资源池。你只需要告诉Docker编排框架运行你的服务的N个实例,它就会自动把其余的事情搞定
Docker编排框架(如 Kubernetes)有三个主要功能:
Kubernetes 的普通节点称为“工作节点”,它会运行一个或多个Pod。Pod是 Kubernetes的部署单元,由一组容器组成。
主节点运行多个组件,包括以下内容:
Kubernetes定义了许多类型的对象。从开发人员的角度来看,最重要的对象如下:
使用公共云提供的Serverless部署机制部署服务。
特定于编程语言的发布包,服务作为虚拟机和服务作为容器,这几种部署模式都是完全不同的,但它们具有一些共同的特征。首先,对于所有三种模式,你必须预先准备一些计算资源,例如物理机、虚拟机或容器。某些部署平台实现自动扩展,可根据负载动态调整虚拟机或容器的数量。但是,即使它们处于闲置状态,你也总是需要为某些虚拟机或容器付费。
另一个共同特征是你必须负责系统管理。不论运行什么类型的计算资源,你必须承担为操作系统和软件打补丁的工作。在物理机器的情况下,这还包括机架和网络的管理。你还要负责管理语言运行时。这是Amazon称为“无差别的重举”(Undifferentiated heavy lifing)的一个例子。从计算的早期开始,系统管理就是你需要做的事情之一。事实证明,有一个应对此问题的解决方案:Serverless 。
使用AWS Lambda部署Serverless。AWS Lambda支持Java、Node.js、C#、GoLang和 Python 。Lambda函数是无状态服务。它通常通过调用AWS服务来处理请求。例如,用户上传照片到S3存储桶时,触发的Lambda函数可以将照片的元数据插入到DynamoDB 的IMAGES表中,并向Kinesis发布消息,以触发图像处理(例如制作缩略图等)。Lambda函数还可以调用第三方Web服务。
要部署服务,需将应用程序打包为ZIP文件或JAR文件,将其上载到AWS Lambda,并指定响应请求(也称为事件)的函数的名称。AWS Lambda自动运行你的充足的微服务实例来处理传入的请求。根据所花费的时间和消耗的内存,你需要为每个请求付费。当然,细节是魔鬼,稍后你会发现AWS Lambda也有不少局限性。但是,作为开发人员或组织中的任何人都不需要担心服务器、虚拟机或容器的任何方面,这一理念非常强大。
调用Lambda函数的四种方式:
好处:
弊端:
由于这些缺点和限制,AWS Lambda并不适合所有服务。但在选择部署模式时,我建议首先评估Serverless部署是否支持你的服务要求,然后再考虑替代方案。
区别于传统的Spring MVC风格,它将一组相同功能的服务,合并在一起,构建出一个lambda.zip然后向外暴露
使用AWS Lambda部署Restaurant Service。它是一个具有REST API的服务,用于创建和管理餐馆。例如,它与Apache Kafka没有长时间的连接,因此它非常适合使用AWS Lambda。
该服务由几个Lambda函数组成,每个REST端点一个。AWS APl Gateway负责将HTTP请求路由到Lambda函数。
每个Lambda函数都有一个请求处理程序类。ftgo-create-restaurant Lambda函数调用createRestaurantRequestHandler类,ftgo-find-restaurant Lambda函数调用FindRestaurantRequestHandler。因为这些请求处理程序类实现了同一个服务的功能,所以它们被打包在同一个ZIP文件restaurant-service-aws-lambda.zip中。