Cloud Native 演进可行性研究
Paul Fremantle提出Cloud Native的原因是他一直想用一个词表达一种架构，这种架构能描述应用程序和中间件在云环境中的良好运行状态。
Cloud Native是以云和微服务架构为基础构建系统的
从研发流程的角度来讲，自动化的研发环境是Cloud Native的基础。因为使用云作为基础设施，已经具备基础的自动化能力，可以达到自服务的要求，流程中应该尽量减少沟通人员的规模，尽量减少测试及运维对开发的协助。
服务拆分的初衷：
在 Amazon 曾经出现过一个这样的问题，当团队人数快速增长之后，沟通效率越来越低，如何提高沟通效率呢？如何减少会议呢？最好的方式当然是不开会，那么怎么才能不开会却实现高效沟通呢？那就是让各个团队关注不同的模块。拆分服务就是一种方式，让每个团队独立负责一个服务，通过契约化的接口缩小沟通范围，只要接口不发生变化，就不需要过分关注外部的变化。这就是Amazon拆分服务的初衷。
交付速度的提高不能以降低可用性为代价。我们都知道更新是可用性的“天敌”，只要更新就可能发生故障。传统企业提升可用性的一种方法就是少发布、多审核，这显然是和高交付速度背道而驰的。Cloud Native通过一系列工具、方法减少发布导致的可用性问题，而不是减少发布次数。
微服务架构和微服务拆分就不在本文聊了，这种类型的文章太多了，就不浪费篇幅这里说了，我们主要围绕（可用性、可扩展性、一致性、研发流程）四个点来深入扩展
可用性：
- 切换上线
一般上线是一个痛苦的过程，为何痛苦？主要是因为需要根据服务流量的高低峰来确认合适的发布时间点，如果能够随时发布（想发就发）是不是就轻松很多，这个理想是需要背后强大且成熟的发布机制就行依赖的
影子测试：
影子测试是一种常用的在生产环境中通过流量复制、回放和比对的测试方法。
以上是基于日志实现的，还可以使用TCPCopy实现，直接复制生产环境上的请求实现验证，影子测试看上去好像可行且满足大多数需求，但是如果你的服务很多并且中间件很多，那么回放就会比较复杂，这种测试方法需要额外冗余一定的资源，依赖越多就会越复杂
金丝雀发布：
小说《鬼吹灯》里有一个场景，盗墓之前需要先点一根蜡烛，如果蜡烛熄灭，就要停止一切活动，另外一个方法就是放一只鸟进去探测空气质量。实际上，古代的矿井工人也经常利用金丝雀探测瓦斯，以便及时发现危险情况。灰度发布利用了同样的原理，在原有版本可用的情况下，同时部署一个新版本作为“金丝雀”，测试新版本的性能和表现，以保障在整体系统稳定的情况下，尽早发现问题并解决问题。
- 假设生产环境运行的是v1版本，从负载均衡列表中摘掉一个节点，作为“金丝雀”服务器。
- 在“金丝雀”服务器上部署v2版本。
- 进行自动化测试。
- 将v2版本节点添加到负载均衡列表中。
- 如果发生故障，则马上进行回滚。
- 如果没有问题，则逐步升级剩余的其他节点。
- 容错设计
异常是不可避免的一种情况，我们再做任何方案设计时都需要对异常的容错有明确指出，当出现异常的时候我们怎么自动恢复是很重要的
有一个故事，当飞行员学习飞行的时候，要飞到足够的高度，给自己预留足够的操作失误的时间，那么要飞多高呢？飞的高度至少要允许连续出现两次失误，这就是著名的“两次失误高度”。
当你希望系统有更高的可用性的时候，首先要做的就是消除单点，通过负载均衡分配流量，部署多个业务服务，存多份数据。
那么，为什么一般都要求节点数为n+2个而不是n+1个呢？有一种说法是，当你进行升级的时候，此时要升级一个节点，如果剩下两个节点正常提供服务，那么还可以允许一个节点失效。如果一共只有两个节点，升级一个节点，就只剩一个节点对外提供服务，那么一旦发生意外，就会比较惨。这无形中给了部署人员压力，压力之下更容易出错。
- 降级设计
当高出预期的流量来临时，无法做到快速扩展，也就是加机器起到的效果不理想，我们只能通过流控和降级来解决问题。
降级是指为了保障核心功能，利用目前有限的资源，通过开关手段暂时关闭非核心服务。暂时关闭意味着给用户体验带来一些影响，是有损操作。
- 容量预估
我们需要知道当前系统能够承受多大压力。传统预测方式是在测试环境下进行的，针对场景进行数据模拟，需要开发、测试人员根据线上的场景，评估可能出现的情况。
全链路压测平台在请求入口进行真实流量复制，开源实现可以参考TCPCopy。这样可以简化模拟数据带来的成本，将复制的请求引入压测环境，对压测环境的服务进行压力测试。为了加大压力，可以通过TCPCopy的参数调节，也可以通过MQ等工具“蓄水”。在数据库一侧通过影子表进行隔离，影子表和生产表建立相同的数据结构，通过后缀进行区分，便于隔离删除。如果害怕对生产环境造成影响，那么可以把生产表和影子表放到不同的数据库中。
- 故障演练
我们害怕发生故障，因此制定了很多应对策略，但是这些策略在没有测试的情况下谁也不敢轻易启用，害怕引起更严重的故障。例如，某互联网公司因为网络原因导致大规模故障，中断几个小时，是因为没有灾备吗？当然不太可能。虽然他们做了灾备，但是因为很长时间没有测试过了，所以并不敢切换，灾备成了一个应付领导的噱头。故障演练正是为了解决“不敢切换”的问题。
在这方面，Netflix一直走在前列。早在2010年的一篇博文中,Netflix的工程师John Ciancutti就有一句经典的话：“The best way to avoid failure is to fail constantly”，大意就是，避免失败最好的方式就是不断失败。2012年，Netflix开源了Chaos Monkey,Chaos Monkey是一个在生产环境随机选择并关闭服务的工具。对于这个选择，有人会觉得很疯狂，因为这些演练可能会对最终用户产生影响，但是通过这种频繁的演练，能够使开发人员对服务稳定性有更高的重视，更加关注Design for failure，以确保不会因为故障对最终用户产生更大的影响。可以在Chaos Monkey 上配置执行计划，默认只在工作日的上午9点至下午3点执行。
可扩展性：
数据1：Facebook在2009年每天产生3千万张照片；2013年每天产生3.5亿张照片；2015年每天产生20亿张照片。
数据2：阿里巴巴2009年首个“双11”活动，一天内的销售额为5千万元；2012年“双11”活动一天内的销售额为191亿元；2017年“双11”活动一天内的销售额为1682亿元，而且是11秒内销售额破亿元。
这么庞大且高并发产生的数据，单纯的加机器可以解决问题嘛？
- 横向扩展（scale out）也叫水平扩展，指用更多的节点支撑更大量的请求。例如如果1台机器支撑10 000TPS，那么两台机器是否能支撑20 000TPS？
- 横向扩展通常是为了提升吞吐量，响应时间一般要求不受吞吐量影响即可
- 纵向扩展（scale up）也叫垂直扩展，扩展一个点的能力支撑更大的请求，它通常通过提升硬件实现，例如把磁盘升级为SSD。
- 纵向扩展提升单机能力
AKF扩展立方体
AKF是eBay前副总裁Martin Abbott在The Art of Scalability一书中提出的经典理论，他把系统在架构上的扩展性按照三个维度进行说明
| 描述 | 场景 | 优势 | 挑战 | |
| X轴 | 复制实例，通过负载均衡分摊整体流量压力 | 产品初期 | 架构简单，实施维护简单 | 无状态服务可以快速扩展，但是有状态服务就无法完成 |
| Y轴 | 单体架构到微服务架构转变 | 业务复杂，关联性不强，开发团队庞大，代码规模大 | 故障隔离性好，快速部署，团队沟通成本低 | 部署集成依赖很高，运维成本高 |
| Z轴 | 分布式、分片架构思想 | 存在高并发性能压力，X轴和Y轴无法解决的问题 | 数据可以突破极限 | 架构复杂，数据维护复杂 |
X轴扩展
应用层 ~ 数据层的主从集群架构
Y轴扩展
数据层的分库分表
Z轴扩展
如果采用分库、垂直分表还是不能解决问题，那么就只能通过Z轴扩展的方式进行分片了。什么时候开始考虑分片呢？由于采用分片会导致架构的复杂度大幅上升，因此如果能避免应该尽量避免。
分片的目标：数据量尽可能分布均匀。因为数据量会对数据库造成压力，影响性能指标。在100条数据里搜索一条数据和在一亿条数据里搜索一条数据完全不一样。
- 区间分片法：
将表中具有标示性的字段简单的按区间划分，将不同数据对应到不同区间表中
区间法的优点是利于排序，在这几种分区算法中，只有区间法配合分区算法更容易排序。
区间法缺点是容易导致热点问题并且需要维护元数据信息
- 轮流法
根据关键字对分片总量求余以实现均匀分布，此时可以通过对Key计算Hash值缓解热点，公式变为n=Hash（K）mod N。
采用轮流法进行扩容的时候，最好成倍扩容，这样迁移的数据量少。例如，从两个节点扩容为四个节点需要迁移一半的数据。我们举例说明一下，如果现在有两个库，采用轮流法分库，现在由两个库扩展为三个库，发生移动的数据量为三分之二。但是如果是从两个分片变为四个分片，只有一半的数据发生了移动，迁移的数据量更少，并且达成了扩容的效果。
轮流法有点是简单、不需要维护元数据信息。
轮流法缺点是进行数据扩缩容的时候需要迁移的数据量会很大，这也是为什么出现一致性hash的原因。
- 一致性hash法
这里就不详细说这个算法的实现了，可以自行百度
一致性：
假设现在有11支军队攻打一个城堡，他们可以根据当时的情况判断是进攻还是撤退。如果各支军队行动不统一可能会导致失败，那么怎么保证他们一起进攻，或一起撤退呢？很显然，他们可以通过传令兵进行通信，最简单的方式是让所有人投票，通过少数服从多数的方式确定最终的方案。但是这11支部队中可能存在间谍，如果有5位判断进攻，4位判断撤退，假设两位间谍也投撤退票，最终做出错误的决定——全部撤退，但是结果是11支军队的行为是一致的，这完全可以接受。
- 分布式事务
- CAP
- BASE
- NWR模型
- 租约机制
Quorum（NWR模型）
在分布式场景中，扩展性、可靠性可以通过复制数据副本实现。如果多个服务分别向三个节点写数据，为了保证强一致，就必须要求三个节点全部写成功才返回。这样在读的时候可以读任意节点，就不会有不一致的情况了。但是，同步写三个节点的性能较低，如果换一个思路，一致性并不一定要在写数据的时候完成，可以在读的阶段决策，只要每次能读到最新的版本就可以了。这就是Quorum机制的核心思想。
简单来说，Quorum机制就是要满足公式W+R>N，式中N代表备份个数，W代表要写入至少W份才认为成功，R表示至少读取R个备份。这个公式把选择权交给了业务用户，让用户来做出最终决策。
ServerLess
举个例子，开发一个应用，开发者需要关心缓存、MQ、Web容器。而在Serverless环境下，开发者只需要关注代码层面的东西，也就是写完代码直接提交到 Serverless 服务上，并设置相关的策略，Serverless就会帮开发者考虑好一切，包括基础设施、扩展性、性能等。如果你想用 MQ，则只需调用函数，无须关注MQ是否能承受压力，至于什么时候需要扩展，成本如何控制等问题，Serverless会为你做好一切。
优势：
- 成本低。只有运行的时候才启动服务，按调用次数收费，花费更少。
- 开发速度更快。开发人员需要关注的范围更小，开发速度大幅提升。质量属性高。
- 由于云厂商的基础设施及公共基础服务都有SLA要求，Serverless经过大规模验证过，质量属性相对较高。
- 简化运维。相关的运维工作全转移到云厂商一侧
劣势：
- 成功案例太少。目前的情况也只适合简单的应用开发，缺乏大型成功案例的推动。
- 很难满足个性化。跟PaaS平台一样，开发者的个性化需求绝对不想被绑定。
- 缺乏行业标准。在 AWS 上能运行，是否意味着被厂商绑架了，有没有一套标准可以适用所有的云。初次访问性能差。
- 这种有请求才启动服务的方式，在启动服务的这段时间，一定会降低响应时间，影响用户体验。缺乏开发调试工具。
- 在开发验证的过程中，需要不断地把代码上传到服务端运行调试。
应用场景：
- 发送消息。例如邮件、短信、推送消息，这种业务对实时性要求没有那么高，访问量波动很大，采用Serverless能节省很多成本
- 文件处理。例如异步生成图片的缩略图，定时对文件进行合并压缩等
- 例如物联网场景，一些设备可能几分钟上报一次数据，基于事件驱动，然后对数据进行统计分析，非常典型的Serverless场景
ServiceMesh
网格服务，这边也不展开讲了，随着Cloud Native热度上升后，ServiceMesh 也随之发展起来