【热门主题】000018 云原生后端：技术演进与未来展望

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【热门主题】000018 云原生后端：技术演进与未来展望

一、云原生后端概述

云原生后端是一种充分利用云计算优势的应用架构方法，旨在为现代应用提供高效、可扩展、弹性的运行环境。它的核心关键技术包括容器、微服务等，这些技术的结合使得应用能够更好地适应动态的云计算环境。
容器技术为云原生后端提供了基础的运行环境隔离和可移植性。据统计，目前全球超过 70% 的企业正在使用或考虑使用容器技术。容器将应用及其依赖打包成一个独立的单元，使得应用可以在不同的环境中快速部署和运行，无需担心底层基础设施的差异。例如，Docker 作为目前最流行的容器实现之一，通过将应用程序及其所有依赖项封装在一个容器镜像中，实现了应用与底层环境的解耦。用户可以在任何安装了 Docker 运行时引擎的环境中运行相同的容器镜像，大大提高了应用的可移植性和部署效率。
微服务架构则将大型应用拆分成多个独立的小型服务，每个服务专注于特定的业务功能。这种架构方式具有很多优势，如灵活性和敏捷性、可伸缩性和弹性、容错性和可靠性等。以一个大型电商平台为例，其可以将商品管理、订单处理、用户服务等功能拆分成不同的微服务。每个微服务可以独立开发、测试和部署，当某个微服务出现故障时，不会影响整个系统的正常运行。同时，微服务架构允许使用不同的技术栈来实现不同的服务，提高了开发效率和灵活性。
总之，云原生后端通过容器和微服务等关键技术，为现代应用提供了强大的支持，使得应用能够更好地利用云计算的优势，实现高效、可扩展、弹性的运行。

二、云原生后端的关键技术

（一）容器

容器技术的发展历程可谓源远流长。早在 1979 年就出现了容器雏形 Chroot Jail，2008 年定义了 LXC（Linux Container），将 Cgroups 的资源管理能力和 Namespace 的视图隔离能力组合在一起，实现进程级别的隔离。
容器技术在云原生中占据着至关重要的地位。其优势显著，首先，它为应用程序的创建和部署带来了极大的敏捷性。与虚拟机镜像相比，使用应用程序的容器镜像更简便和高效，能快速响应业务需求的变化。其次，容器提供了环境一致性，标准化的容器镜像可以保证跨开发、测试和生产环境的一致性，避免了因环境差异带来的问题。再者，容器具有高度的可移植性，标准化的容器镜像可以保证应用程序运行于各种操作系统或云环境下。最后，容器实现了资源隔离，为运行应用程序提供了一定的安全保证，同时提高了资源利用率。

（二）Kubernetes

Kubernetes 作为容器编排系统的事实标准，具有诸多先进的设计思想。它拥有声明式的 API 与可扩展的编程接口，通过自定义资源定义（CRD）和控制器的组合，实现了强大的可扩展性。用户可以根据自己的需求定义新的资源类型，并编写相应的控制器来管理这些资源。
Kubernetes 主要功能包括跨主机编排容器、更充分地利用硬件资源来满足企业应用需求、控制与自动化应用的部署与升级、为有状态的应用程序挂载和添加存储器、线上扩展或缩减容器化应用程序与它们的资源、声明式的容器管理以及通过自动布局、自动重启、自动复制、自动伸缩实现应用的状态检查与自我修复等。

（三）微服务

微服务架构将大型应用拆分成多个独立自治的微服务，每个微服务仅实现一种功能，具有明确的边界。这种架构方式具有诸多优势。首先，提高了开发效率，每个微服务可以由不同的团队独立开发、测试和部署，减少了开发过程中的协调成本。其次，增强了可伸缩性和弹性，当某个微服务的负载增加时，可以单独对其进行扩展，而不会影响其他微服务。再者，提高了容错性和可靠性，一个微服务的故障不会影响整个系统的正常运行，降低了系统的风险。

（四）无服务

无服务架构是一种新型的应用部署模型。其概念是将应用的代码、运行环境及依赖包打包到云函数提供商处的容器中执行，由平台自动按需弹性伸缩计算资源，并按月或按量计费。
无服务的特点包括全托管的计算服务，客户只需要编写代码构建应用，而无须关注同质化的、负担繁重的服务器等基础设施的开发和运维等工作；自动的弹性伸缩，云平台会根据函数的出发事件动态调整资源，以满足应用的需求；按量计费，开发者只需要为实际使用的资源付费，而不需要预先购买或租用服务器；事件驱动，Serverless 函数通常是通过事件触发器来执行的，比如 HTTP 请求、消息队列等。

（五）DevOps

DevOps 在云原生后端中起着关键作用，它强调开发（Development）和运维（Operations）的紧密合作，旨在提高交付的质量和效率。通过自动化的工具和流程，DevOps 实现了快速交付价值且具有持续改进能力。
DevOps 常用工具包括项目管理工具如 tapd、禅道等；代码管理工具如 gitlab；持续集成工具如 gitlab ci；持续交付工具如 gitlab cd；镜像仓库如 VMware Harbor、私服 nexus；容器如 Docker；编排如 K8S；服务治理如 Nacos；脚本语言如 Python、go；日志管理如 Cat+Sentry 或 ELK、CLS；系统监控如 Prometheus；负载均衡如 Nginx；网关如 Kong、SpringCloud Gateway；链路追踪如 SkyWalking 等。

（六）ServiceMesh

ServiceMesh 的核心是业务逻辑与非业务逻辑解耦，实现开发只需关注业务逻辑的伟大目标。它将一大堆和业务逻辑无关的客户端 SDK（如服务发现，路由，负载均衡，限流降级等）从业务应用中剥离出来，放到单独的 Proxy（Sidecar）进程中，之后下沉到基础设施中间件 Mesh。
通过 ServiceMesh，开发人员可以专注于业务逻辑的实现，而无需关心复杂的非业务逻辑部分，提高了开发效率和代码的可维护性。同时，ServiceMesh 可以实现更精细的流量控制和服务治理，提高了系统的可靠性和性能。

（七）基础设施即代码

基础设施即代码是将基础设施及其完整的生命周期（创建、销毁、扩容、替换）以代码的方式进行描述，通过相应的工具（terraform、ROS、CloudFormation 等）编排执行和管理。
例如，应用用到的所有基础资源（如：ECS、VPC、RDS、SLB、Redis 等），无需在控制台不停的切换页面申请购买，只需定义相应代码，一键创建。这种方式提高了基础设施的管理效率，降低了人为错误的风险，同时也使得基础设施的配置更加可重复和可维护。

（八）Cloud IDE

云端 IDE 深入研发的整个生命周期，发挥着重要作用。它可以提供丰富的代码库模板，开发人员可以快速找到所需的代码片段和示例，提高开发效率。通过分布式运算，云端 IDE 提升了编译速度，减少了开发过程中的等待时间。
此外，云端 IDE 还能以 “智能” 方式实现代码推荐、代码优化、自动扫描发现 BUG、识别逻辑和系统性风险。例如，当开发人员输入一段代码时，云端 IDE 可以自动推荐相关的代码片段和函数，帮助开发人员更快地完成开发任务。同时，它还可以对代码进行实时的语法检查和错误提示，提高代码的质量。

三、云原生后端的应用案例

（一）云原生分布式 PostgreSQL+Citus 集群在 Sentry 后端的实践

分布式存储集群 (Longhorn) 主要用于 Citus 集群的协调器 (coordinator) 和工作器 (worker) 节点的数据持久化。具体来说，通过参考文档https://longhorn.io/，可以了解到 Longhorn 在确保数据的稳定存储方面发挥着重要作用。
在读写分离和高可用方面，使用 (PgPool+Repmgr) 对 Citus 节点 (协调器 / 工作器) 进行处理。如文档https://www.pgpool.net/docs/pgpool-II-4.2.3/en/html/example-kubernetes.html和https://repmgr.org/所示，这种组合能够实现高效的读写分离，提高系统的性能和可用性。
对于管理集群节点，使用 (PgAdmin) 进行操作，具体文档可参阅https://www.pgadmin.org/。通过这些工具，可以有效地管理 Citus 集群，确保系统的稳定运行。
在 nodestore_node 大表分片方面，选择分布式 key，并将表转换为分布式表，划分为 64 个分片，平均分配到 6 台 worker 节点。通过执行命令# 创建分布式表SELECT create_distributed_table(‘nodestore_node’, ‘id’, colocate_with => ‘none’, shard_count =>64);、# 平衡分片SELECT rebalance_table_shards();和# 查询分片SELECT * FROM citus_shards;，实现了数据的合理分配和管理。

（二）中国气象的云原生后端的分布式文件存储实践

中国气象局为了增强应对极端气候变化能力，采用了容器云平台 (K8S) 构建弹性伸缩、服务发现、自我修复和高可用的应用层系统。在选择分布式存储系统时，面临着适配多种应用平台、满足多样化存储需求、读取海量小文件的性能等挑战。
通过广泛调研和论证，中国气象局最终选择了极道分布式统一存储系统 ANNA 作为容器云平台底层支撑。ANNA 提供标准的 CSI 接口与 K8S 完美对接，保障了平台中各类容器的稳定高效运行。同时，ANNA 内置高性能数据处理引擎，具备非凡的 IOPS 性能，在海量小文件场景下，性能无衰减，聚合带宽和 IOPS 随节点数据增加而线性提升。
ANNA 系统支持多种访问协议 (对象、块、文件)，一套存储系统可以提供多套存储空间以及服务，满足不同的存储需求。而且，其数据和元数据存储均可以在线透明横向扩展，硬件换代时可按需部署，规避了传统存储换代带来的数据迁移风险和周期长等问题。
此外，ANNA 提供了统一的存储空间，支持多客户端访问 / 共享同一份数据，真正实现了软件定义存储，降低了成本。同时，全图形化操作能力使得运维管理门槛和维护成本显著降低，IT 运维效率显著提高。

（三）Yelb：一个云原生应用示例教程

Yelb 由一个前端组件（yelb-ui）和一个后端 Sinatra 应用（yelb-appserver）组成，同时依赖于 Redis 作为缓存服务器和数据库服务（yelb-db）。
要快速启动 Yelb，需要一个支持 Docker 或 Kubernetes 环境。确保机器上安装了 Docker 后，通过 Git 克隆 Yelb 项目到本地，然后可以直接运行后端服务和 Redis 服务器，或者使用提供的 Kubernetes 配置文件来部署。
Yelb 非常适合用来演示如何在云环境中进行弹性伸缩、蓝绿部署以及如何处理无状态与有状态服务的分离。最佳实践中，推荐利用 Kubernetes 的自动扩展功能来管理 yelb-appserver 的服务实例，确保在高负载时自动增加副本数，并在需求减少时自动缩放。
在 Yelb 的生态中，典型的搭配包括但不限于 CI/CD 工具如 Jenkins、GitLab CI/CD，用于自动化构建和部署；监控和日志工具如 Prometheus 和 Grafana 跟踪性能，使用 ELK Stack 或 Fluentd 收集和分析日志；服务发现与配置管理工具如 Consul 或 Etcd 来管理服务注册和发现，以及动态配置更新；部署策略如结合 Kubernetes 的 Deployment 或 RollingUpdate 策略实现平滑的版本切换。

四、云原生后端的发展趋势

（一）云原生技术成为后端开发主流

随着云计算技术的不断普及和发展，云原生技术以其高效的资源利用率、灵活的扩展性和强大的稳定性，逐渐成为后端开发的主流选择。
首先，在资源利用率方面，云原生技术通过容器化等手段，能够将应用程序及其依赖进行高效打包和部署，避免了传统虚拟机带来的资源浪费。根据相关统计数据，采用云原生技术的企业可以将服务器资源利用率提高 30% 至 50%。例如，使用 Kubernetes 进行容器编排，可以根据应用的实际负载动态调整资源分配，确保资源得到充分利用。
其次，灵活的扩展性是云原生技术的另一大优势。微服务架构使得应用可以被拆分为多个独立的服务，每个服务可以根据业务需求进行独立扩展。当某个服务的负载增加时，可以快速增加该服务的实例数量，而不会影响其他服务。这种灵活性使得后端开发能够更好地应对业务的快速变化和增长。
最后，强大的稳定性也是云原生技术成为主流的重要原因。云原生技术通常采用分布式架构，具有良好的容错性和高可用性。例如，Kubernetes 可以自动检测和恢复故障节点，确保应用的持续运行。同时，云原生技术还支持多副本部署和滚动升级，进一步提高了系统的稳定性。

（二）人工智能与大数据融合

人工智能与大数据的融合为后端开发带来了更多的可能性。随着大数据技术的不断成熟和普及，企业积累了大量的数据资源。而人工智能技术的发展，使得这些数据能够被更有效地分析和利用，为后端开发提供更精准的数据支持。
一方面，通过人工智能算法对大数据进行分析，可以挖掘出隐藏在数据中的有价值信息，为后端开发提供决策依据。例如，利用机器学习算法对用户行为数据进行分析，可以预测用户的需求和偏好，从而优化系统的功能和性能。
另一方面，人工智能与大数据的融合还可以实现智能化的运维管理。通过对系统运行数据的实时监测和分析，可以及时发现潜在的问题，并自动采取相应的措施进行修复。例如，利用人工智能算法对服务器的性能指标进行分析，可以预测服务器的故障风险，并提前进行维护和升级。

（三）边缘计算兴起

边缘计算的兴起将计算资源放置在离数据源头更近的位置，对后端开发产生了深远的影响。
首先，边缘计算可以减少数据传输延迟，提高系统的响应速度。在物联网等应用场景中，数据的产生和处理需要实时进行，传统的云计算模式由于数据传输距离较远，往往会导致延迟过高。而边缘计算将计算资源部署在靠近数据源的位置，可以大大减少数据传输的时间，提高系统的响应速度。
其次，边缘计算可以减轻核心网络负担。随着物联网设备的不断增加，数据量呈爆炸式增长，传统的云计算模式可能会导致核心网络拥塞。而边缘计算可以在本地对数据进行处理和过滤，只将有价值的数据传输到云端，从而减轻核心网络的负担。
最后，边缘计算的兴起也促使开发者重新思考系统架构和数据处理方式。在边缘计算环境下，后端开发需要考虑如何将云端和边缘端的计算资源进行有效的协同和管理。同时，还需要考虑如何在边缘端进行数据的存储和处理，以满足实时性和可靠性的要求。

五、云原生后端是什么

云原生后端是一种充分利用云计算优势的架构理念和实践方法，涵盖了多个关键支柱，共同构建出高效、可扩展、弹性的后端系统。

（一）云端

云原生后端系统充分利用云服务模型，旨在动态的虚拟化云环境中蓬勃发展。企业将底层基础设施视为可随时配置和调整的资源，通过自动化手段在几分钟内实现按需调整大小、扩展或销毁。例如，全球有众多企业采用公有云服务，如亚马逊 AWS、微软 Azure 和阿里云等，这些云平台提供了强大的计算、存储和网络资源，为云原生后端系统提供了坚实的基础。据统计，目前超过 80% 的企业已经在使用云服务，并且这个比例还在不断增长。

（二）设计架构

设计云原生后端应用程序需要遵循现代设计原则、模式和优秀实践，同时考虑基础设施和运营问题。其中，十二因素应用是一种被广泛接受的构建基于云的应用程序的方法，它强调跨环境的可移植性和声明式自动化。例如，通过将配置信息存储在环境变量中，实现应用程序在不同环境中的快速部署和切换。同时，采用微服务架构，将应用拆分为一组小型、独立且松耦合的服务，每个服务专注于一个特定的业务功能，并通过 API 进行通信。这种设计架构使得开发团队能够独立开发、测试和部署每个服务，提高了开发效率和系统的可维护性。

（三）微服务

云原生后端采用微服务架构，将大型应用拆分成多个独立自治的微服务。每个微服务实现一种特定的业务功能，具有明确的边界。例如，一个电商平台可以将商品管理、订单处理、用户服务等功能拆分成不同的微服务。微服务具有诸多优势，如提高开发效率，每个微服务可以由不同的团队独立开发、测试和部署，减少了开发过程中的协调成本；增强可伸缩性和弹性，当某个微服务的负载增加时，可以单独对其进行扩展，而不会影响其他微服务；提高容错性和可靠性，一个微服务的故障不会影响整个系统的正常运行，降低了系统的风险。

（四）容器

容器是云原生后端的重要组成部分，它为应用程序提供了隔离、可移植性和一致性的运行环境。通过将应用程序及其依赖打包到一个容器镜像中，可以在任何安装了容器运行时引擎的环境中运行，大大提高了应用的可移植性和部署效率。例如，Docker 作为目前最流行的容器实现之一，已经被广泛应用于云原生后端系统中。全球有超过 60% 的后端开发人员正在使用容器技术，容器的使用极大地改变了软件的开发和部署方式。

（五）后端服务

云原生后端依赖各种后端服务来实现其功能。这些服务包括数据库、缓存、消息队列、对象存储等。例如，使用 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库来存储结构化数据；使用 Redis、Memcached 等缓存服务来提高数据访问速度；使用 Kafka、RabbitMQ 等消息队列来实现异步通信和系统解耦；使用 S3、OSS 等对象存储服务来存储和管理非结构化数据。这些后端服务可以根据业务需求进行灵活组合和配置，为云原生后端系统提供强大的支持。

（六）自动化

自动化是云原生后端的关键特征之一。通过软件工具和脚本自动执行重复性任务和流程，减少手动操作，提高效率和一致性。在云原生环境中，自动化包括自动部署、测试、监控、故障恢复和资源管理等。例如，使用 Jenkins、GitLab CI/CD 等持续集成和持续部署工具实现自动化的构建、测试和部署流程；使用 Prometheus、ELK Stack 等监控和日志管理工具实现自动化的系统监控和故障诊断；使用 Kubernetes 的自动扩缩容功能实现资源的自动调整，以满足应用的需求。
总之，云原生后端是一种基于云计算的架构理念和实践方法，通过云端、设计架构、微服务、容器、后端服务和自动化等支柱的协同作用，为现代应用提供了高效、可扩展、弹性的后端系统。

六、如何构建云原生后端

（一）量体裁衣构建容器优化的 OS

在云原生应用的快速发展中，为其构建专用的操作系统变得至关重要。传统操作系统在云原生场景下逐渐暴露出各种 “不适”，体积臃肿、版本零散且存在安全风险，这使得运维变得困难重重。而专为云原生应用构建的专用操作系统，如 Lifsea OS，则能更好地满足云原生环境的需求。
Lifsea OS 具有诸多特点和优势。首先，它非常轻量，默认集成 Containerd、Kubernetes 组件，相比传统操作系统软件包数量减少 60%，镜像大小减少 70%。这使得在云原生环境中，资源的占用大大降低，启动速度更快。其次，Lifsea OS 启动快速，裁剪掉大量云上场景无需的硬件驱动，必要的内核驱动模块修改为 built-in 模式，去除了 initramfs，udev 规则也被大大简化，OS 首次启动时间从传统 OS 的 1min 以上下降到了 2s 左右。在安全方面，Lifsea OS 根文件系统为只读权限，去除了 sshd 服务与 python 支持，减少了 sshd CVE 漏洞带来的威胁，同时将 OS 的常规运维 API 化，提高了系统的安全性。此外，Lifsea OS 采用镜像原子管理，不支持单个 rpm 包的安装、升级和卸载，通过 ostree 技术将 OS 镜像版本化管理，保证了集群中各个节点的软件包版本与系统配置的一致性。

（二）JAVA 云原生教程

安装配置本地 JAVA 开发环境
安装 Java Development Kit (JDK)：下载并安装最新版本的 JDK，确保环境变量 JAVA_HOME 和 PATH 已正确配置。例如在 Linux/Mac 系统下，可以使用sudo apt-get install default-jdk命令进行安装；在 Windows 系统下，可以从 Oracle 官网下载安装包进行安装。
IDE 设置：选择一个适合的 IDE（如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse），配置 JAVA 环境以支持代码编写、编译、运行等。例如，IntelliJ IDEA 提供了丰富的功能和插件，可以方便地进行 JAVA 开发。
云服务基础配置
Docker：安装并学习使用 Docker 进行容器化，这将帮助你创建可移植的、轻量级的运行时环境，使应用程序能够在不同的环境中一致运行。在 Linux/Mac 系统下，可以使用sudo apt-get install docker.io命令安装 Docker；在 Windows 系统下，可以从 Docker 官网下载安装包进行安装。
Kubernetes：了解 Kubernetes 的基本概念和操作，它是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用的开源平台。在 Linux/Mac 系统下，可以使用sudo apt-get install kubectl命令安装 Kubernetes 的命令行工具；在 Windows 系统下，可以从 Kubernetes 官网下载安装包进行安装。
实战准备
Spring Boot 快速搭建服务：使用 Spring Boot 创建一个简单的 RESTful 服务，以熟悉微服务的基本结构和开发流程。例如，可以定义一个简单的服务接口和实现，通过注解进行配置，快速搭建起一个可用的服务。
容器化：将 Spring Boot 应用打包为 Docker 镜像，并部署到本地 Docker 容器中，理解服务如何在容器中运行。通过编写 Dockerfile，定义应用的构建步骤和运行时依赖，然后使用docker build和docker run命令进行构建和运行。
实践案例
构建一个简单的云原生微服务应用：一个用于管理图书库存的系统，包含图书管理服务（图书信息查询、库存增减）、订单服务（订单创建、状态更新）和用户服务（用户注册、登录）。
技术选型与部署：
技术栈：前端可以使用 React 或 Vue.js 进行界面构建；后端使用 Spring Boot 开发微服务，集成 RabbitMQ 进行异步任务处理；数据库选择 MySQL 或 MongoDB 存储数据。
容器化：利用 Docker 进行应用打包和部署。
服务发现：使用 Eureka 或 Consul 进行服务注册与发现。
CI/CD：采用 Jenkins 或 GitHub Actions 实现自动化构建和部署流程。

（三）Java 后端云原生应用开发：Serverless 架构探索

Serverless 架构的优势
无需服务器管理：开发者不需要关心服务器的维护和扩展。只需要专注于编写业务逻辑代码，云服务提供商将负责管理服务器资源。
按需付费：只对实际使用的资源付费，无需预留资源。这使得成本更加可控，避免了资源浪费。
快速迭代：快速部署和更新应用，提高开发效率。由于不需要管理服务器，部署过程更加简单快捷，可以更快地将新功能推向市场。
Serverless 架构的挑战
冷启动问题：函数在初始调用时可能会有延迟。这是因为云服务提供商需要在第一次调用时启动函数的运行环境。为了减少冷启动时间，可以采用一些优化措施，如预加载函数、优化代码结构等。
状态管理：Serverless 函数通常是无状态的，状态管理需要额外的解决方案。可以使用数据库、缓存等外部服务来存储状态信息，但这也会增加一定的复杂性和成本。
复杂性管理：随着应用规模的扩大，管理大量函数可能会变得复杂。需要使用合适的工具和方法来管理函数的部署、监控和调试。
Serverless 架构的最佳实践
编写小而专注的函数：每个函数只处理一项任务。这样可以提高函数的可维护性和可扩展性，同时也有助于减少冷启动时间。
使用合适的触发器：根据应用需求选择合适的触发器。例如，可以使用 HTTP 请求、消息队列、定时器等触发器来触发函数的执行。
监控和日志：使用云平台提供的监控和日志服务，及时了解函数的运行状态和性能指标，以便及时发现和解决问题。
Java 在 Serverless 架构中的应用示例
使用 Java 在 AWS Lambda 上开发 Serverless 应用：
创建 Java 函数：定义一个实现了 RequestHandler 接口的 Java 类，用于处理函数的输入和输出。
构建和部署：使用 Maven 或 Gradle 构建项目，并使用 AWS CLI 或 AWS SAM 进行部署。将构建好的函数打包成 ZIP 文件，上传到 AWS Lambda 平台，并配置函数的处理程序和运行时环境。

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