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1 ServiceComb 在华为消费者云的 亿级用户微服务实践

2 AGENDA 微服务化总体策略 微服务化实践 微服务化收益 website: gitter:

3 关于我 经历 :2008 年加入华为, 从事多年平台中间件 云计算和 PaaS 平台设计和开发 目前在华为终端消费者云业务从事华为手机应用市场的云化 微服务化架构设计 Netty 权威指南 分布式服务框架原理与实践 作者 热爱技术写作和分享 联系方式 : li_linfeng@huawei.com 微信号 : 右侧扫码

4 华为消费者云服务简介

5 总体策略 - 顶层统一设计 大兵团作战, 统一认识, 组织赋能 规范制定 : 微服务命名规范 微服务 API 定义规范 微服 务验收规范 微服务运维和治理规范 研发 & 运维团队 微服务划分 设计 & 开发 & 测试骨干 架构培训架构师 技术选型 : 统一的微服务框架技术选型, 涵盖微服务框架 微服务流水线 (CI/CD) 微服务自动化运维和部署框架 组织赋能 : 拉通设计 开发 测试和运维的跨团队培训 微服务运维 案例培训 关键技术选型 架构目标 微服务化 架构原则 质量属性 关键技术培训 微服务开发 技术方案试点 案例分享 ServiceComb 统一预警体系, 不同业务部门之间的合作和协同 服务化地图 : 业务部署上线后, 对业务微服务 API 进行基 线化, 并发布服务化地图, 涵盖微服务的划分原则 微服务 服务化培训 流水线地址 微服务 SLA 指标等 服务化培训 微服务测试

6 总体策略 - 技术选型 没有十全十美的微服务框架, 适合的才是最好的 选择 ServiceComb 的原因 : 跨语言 : grpc Thrift ServiceComb Java 语言 : Dubbo Motan 配置服务 : Zookeeper etcd 缓存方案 : Redis 数据库方案 : DB + MQ RPC 框架 注册中心 微服务框架 LB 服务治理 内置 LB: 客户端负载均衡 外置 LB: Nginx Ribbon SLB 服务治理 : 超时 流控 降级等运维 KPI: ELK Zabbix 调用链 : zipkin 微服务 API 设计 : 支持 Swagger API 规范 开发方式 : 支持透明 RPC Spring MVC 风格的微服务开发 编程模型 : 同时支持同步 异步的编程模型 性能 : 支持原生的 Reactive 模式 (EventLoop), 相比于传 统的同步服务调用, 性能更高 ( 吞吐量 N 倍 + 提升 时延降低为原来的 50%-) 轻量级 易集成 : 可以方便的与 Spring MVC Tomcat 等 已有技术和容器集成, 支持轻量级的 standalone 部署 服务治理 : 可商用的服务治理能力 成熟和商用支持 :Apache 孵化项目, 公司内部大规模使 用, 专职的团队支撑

7 实践 - API First 遵循 OpenAPI Specification, 消费端 提供端只依赖 API API 描述 : 无论 Rest API, 或者 RPC Highway API, 统一使用 Swagger YAML 定义 API 微服务代码生成 : 服务端和客户端都基于 API 定义, 通过 ServiceComb 提供的工具生成不同语言的类库, 客户端可以不导入服务端的类库定义, 双方互相解耦 微服务接口测试 : 测试基于流水线的 API 定义生成自动化测试用例, 防止开发本地随意修改 API 微服务 API 依赖关系 : 通过微服务流水线编译 打包和系统集成 测试, 识别并展示微服务 API 之间的依赖关系 ( 我依赖谁 谁依赖我 ) API 变更管控 :API 变更邮件通知和审批, 每日微服务流水线构建, 及时发现接口不兼容问题

8 实践 - 不同的微服务开发风格 不同团队, 经验和开发习惯都有差异, 选择适合业务的开发模式 1 传统使用 Spring MVC 开发的团队, 继续使用 Spring MVC 风格 : 2 使用 DSF 等服务框架开发的, 更熟悉透明 RPC 开发模式 : 3 还可以使用 JAX-RS 模式开发微服务 : 开发模式没有优劣之分, 对于重构方式进行的微服务开发, 选择 业务熟悉的模式, 可以更好的重用已有代码和开发经验, 提升重构 效率

9 实践 - 同步和异步 不一刀切, 根据业务实际需要选择同步或者异步微服务调用 微服务消费端 1 业务异步业务线程阻塞, 线程 I/O 线同步等待池程池 唤醒等待的业务线程, 获取响应 微服务同步调用问题 : NIO 异步通信 2 NIO 异步通信 微服务提供端 1 同步服务调用 : 业务线程将请求消息交给 I/O 线程之后, 无论 I/O 线程是同步还是异步发送请求消息, 业务线程都会 同步阻塞, 等待响应 2 异步 I/O 通信 :I/O 通信方式与服务调用方式没关联关 系, 无论是同步服务调用还是异步服务调用,I/O 通信都 可以采用异步非阻塞模式 同步服务调用的几个缺点 : 1 业务线程利用率低: 线程资源是系统中比较重要的资源, 在一个进程中线程总数是有限制的 提升线程的使用率, 就能够有效提升系统的吞吐量 在同步服务调用中, 如果服务端没有返回响应, 客户端业务线程就会一直阻塞 (wait), 傻等期间, 无法处理其它业务消息 2 纠结的超时时间: 服务的超时时间配置是个比较纠结的事情, 如果超时时间配置过大, 如果响应慢, 会导致线程被长时间挂住 ; 如果配置过小, 则会导致超时增多, 成功率降低 3 雪崩效应: 假如超时时间配置较大 ( 例如 3S), 服务端响应的平均时延达到了超时时间阈值, 会导致业务线程长时间处于 wait 状态, 工作效率降低, 业务堆积, 发生级联的雪崩效应

10 实践 - 全栈异步 适合异步的业务采用全栈异步架构, 提升性能和可靠性 异步场景 1: 降低长流程 / 复杂业务流程时延 : 消费端需要调用多个微服务, 进行业务逻辑编排, 多个微服务之间没有执行先后顺序和参数依赖, 可以通过异步微服务调用并行执行异步场景 2: 性能提升 : 使用更少的线程处理更多的消息, 提升线程和 I/O 利用效率异步场景 3: 业务超时较长 : 业务上对服务调用时延不敏感 ( 例如 1-3S), 如果采用同步调用 + 大超时时间, 在业务高峰期, 如果时延达到超时阈值, 系统很容易被压挂异步场景 4: 级联调用 : 需要级联调用多个微服务, 希望提升可靠性, 不会因为某个微服务处理慢而导致其它微服务调用被阻塞 传统 I/O 和业务线程分离技术 : 纯 Reactive 异步 : 性能对比测试 : 采用 Reactive 异步模式之 后,TPS 提升 43% 左右 时延降低 28% 左右,CPU 占用降低 56% 左右

11 实践 - 故障隔离 利用 ServiceComb 的隔离仓技术, 实现业务不同接口的故障隔离 手机客户端 故障扩散 WAP 客户端 单点故障 图书门户 故障扩散 无线程池隔离仓 : 通过配置线程池隔离仓, 实现快慢接口 读写接口 核心和非核心接口 管理和业务接口的调度隔离, 提升微服务可靠性 业务线程池充值服务 APP 付费下载服务 APP 评论服务 手机客户端 WAP 客户端 图书门户 配置隔离仓 : 隔离仓 -1 单点故障客户资料查询服务其它非关键服务隔离仓 -2 正常充值服务正常隔离仓 -3 开户服务

12 实践 - 轻量化 业务按需配置 ServiceComb 的类库依赖, 基于 standalone 轻量级部署 开发态 : 按照业务实际需要配置 ServiceComb 的 maven 依赖, 只加载需要的类库 : 如果需要使用 ServiceComb 的流控再配置 业务微服务实例 Service API ServiceComb SDK Vert.X JVM 业务微服务独立部署, 一个微服务可对应多个 Java Interface 对于纯微服务消费端, 不需要额外监听端口 Standalone 模式, 后台应用不依赖 Web 容器 更轻量, 启停速度更快, 云端弹性伸缩效率更高 如果需要使用私有 RPC 协议时才需要配置依赖

13 实践 - 微服务治理 通过 ServiceComb 的服务治理, 保障业务的线上运行质量 服务目录 服务配置管理 服务灰度发布 微服务性能监控大盘 微服务治理策略

14 总结 - 微服务带来的收益 以 ServiceComb 为核心构建的微服务架构体系, 极大的提升了消费者云业务研发效率 需求的研发和交付周期缩短, 业务更敏捷应对变化 可独立交付和升级的服务越来越多, 业务之间逐步解耦, 可独立演进 服务之间的接口契约可视化 可度量和管控, 架构看护和优化更有章可循 服务无状态, 微服务数据自治, 天生的弹性伸缩架构, 高效支撑业务快速发展 提供微服务维度的监控大盘和细粒度的治理措施, 运维更得心应手个人级 微服务团队级 项目级三级微服务流水线体系, 基础设施自动化

15 Thank You.

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