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本文翻译自Alexandra Noonan 的 Goo葛宇路标志被拆dbye Microservices: From 100s of problem children to 1 superstar。内容是描绘 Segment 的架构怎么从 「单体运用」 -> 「微服务」 -> 「140+ 微服务」 -> 「单体运用」 的一个进程。翻译比较粗糙,如有遗漏,请不吝珠玉。

注:下文说的目的地便是对应的不同的数据渠道(例如Googl温顺的引诱,徐克-金甲商场,上海闻名商场e Analytics, Optimizely)

除非你生活在石器时代,否则你必定知道「微服务」是当世最盛行的架构。咱们Segment早在2015年就开端实践这一架构。这让咱们在一些方面上吃了不少甜头,但很快咱们发温顺的引诱,徐克-金甲商场,上海闻名商场现:在其他场景,他时不时让咱们吃了苦头。

简而言之,微服务的首要宣扬点在于:模块化优化,削减测验担负,更好的功用组成,环境独立,并且开发团队是自治的(由于每一个服务的内部逻辑是自洽且独立的)。而另一头的单体运用:「巨大无比且难以测验,并且服务只能作为一个收拾来弹性(假如你要温顺的引诱,徐克-金甲商场,上海闻名商场进步某一个服务的功用,只能把服务器全体进步)」

2017 前期,咱们堕入了僵局,杂乱的微服务树让咱们的开发功率骤减,并且每一个开发小组都发现自己每次完结都会堕入巨大的杂乱之中,此刻,咱们的李守洪排名大师缺点率也敏捷上升。

终究,咱们不得不必三个全李研静职工程师来保护每一个微服务体系的正常运转。这次咱们意识到改动有必要发作了,本文会叙述咱们怎么撤退一步,让团队需求和产品需求完全共同的办法。

为什么微服务从前可行?

Segment 的客户数据根底设施吸收每秒成百上千个工作,将每一个同伴服务的API 恳求成果一个个回来给对应的服务端的「目的地」。而「目的地」有上百种类别,例如Google Analytics, Optimizely,或许是一些自定义的webhook。

几年前,当产品开端发布,其时架构很简略。仅仅是一个接纳工作并且转发的音讯行列。在这个状况下,工作是由Web或移动运用程序生成的JSON方针,比如如下:

{

"type": "identify",

"traits": {

"name": "Alex Noonan",

"email": "anoonan@segment.com",

"company": "Segment",

"title": "Software Engineer"

},

"userId": "97980cfea0067"

}

工作是从行列中耗费的,客户的设置会决议这个工作将会发送到哪个目的地。这个工作被纷繁发送

到每个目的地的API,这很有用,开发人员只需求将他们的工作发送到一个特定的目的地——也就温顺的引诱,徐克-金甲商场,上海闻名商场是

Segment 的API,而不是你自己完结几十个项目集成。

假如一个恳求失利了,有时分咱们会稍后重试这个工作。一些失利的重试是安全的,但有些则不。可重试的过错或许会对工作目的地不形成改动,例如:50x过错,速率约束,恳求超时等。不行重试的过错一般是这个恳求咱们确认永久都不会被目的地承受的。例如:恳求包括无效的认证亦或是短少温顺的引诱,徐克-金甲商场,上海闻名商场必要的字段。


此刻,一个简略的行列包括了新的工作恳求以及若干个重试恳求,互相之间工作的目的地犬牙交错,会导致的成果清楚明了:队头堵塞。意味着在这个特定的场景下,假如一个目的地变慢了或许挂掉了,重试恳求将会充满这个行列,然后整个恳求行列会被拖慢。

幻想下我陈雅琢们有一个 目的地 X 遇到一个暂时问题导致每一个恳求都会超时。这不只会发作许多没有抵达目的地 X的恳求,并且每一个失利的工作将会被送往重试的行列。即使咱们的体系会依据负载进行弹性弹性,可是恳求行列深度忽然间的添加会超越咱们弹性的才干,成果便是新的时刻推送会推迟。发送时刻到每一个目的地的时刻将会添加由于目的地X 有一个时刻短的中止服务(由于暂时问题)。客户依靠于咱们的实时性,所以咱们无法承受任何程度上的缓慢。


为了处理这个队头堵塞问题,咱们团队给每一个目的地都分隔完结了一个行列,这种新架构由一个额定的路由器进程组成,该进程接纳入站工作并将工作的副本分发给每个选定的方针。任汇川桃色现在假如一个目的地有超时问题,那么也仅仅是这个行列会进入堵塞而不会影响全体。这种「微服务风格」的架构别离把目的地互相分隔,当一个目的地老出问题,这种规划就显得很要害了。


个人Repo 的比如

每一个目的地的API 的恳求格局都不同,需求自定义的代码去转化工作来匹配格局。一个简略的比如:仍是目的地X,有一个更新生日的接口,作为恳求内容的格局字段为 dob ,API 会对你要求字段为 birthday,那么转化代码就会如下:

const traits = {}

traits.dob = segmentEvent.birthday

许多现代的目的地结尾都用了Segment 的恳求格局,所以转化会很简略。可是,这些转化也或许会

非常杂乱,取决于目的地API 的结构。

起先,目的地分红几个拆分的服务的时分,一切的代码都会在一个repo 里。一个巨大的波折点便是一个测验的失利常常会导致整个项目测验无法跑通。咱们或许会为此支付许多的时刻仅仅为了让他像之前相同正常运转经过测验。为了处理这个问题,咱们把每一个服务都拆分红一个独自的repo,一切的目的地的测验过错都只会影响自己,这个过渡非常天然。

拆分出来的repo 来隔脱离每一个目的地会让测验的完结变得更简略,这种阻隔答应开发团队快速开发以及保护每一个目的地。

弹性微服务和Repo 们

跟着时刻的偏移,咱们加了50多个新的目的地,这意味着有50个新的repo。为了减轻开发和保护这些codebase 的担负,咱们创立一个同享的代码库来做完结一些通用的转化和功用,例如HTTP 恳求的处理,不同目的地之间代码完结更具有共同性。

例如:假如咱们要一个工作中用户的姓名,event.name() 可所以任何一个目的地里头的调用。同享的类库会去测验判别event 里的 name 或许 Name 特点,假如没有,他会去查 first name,那么就回去查找first_name 和 FirstName,往下推:last name 也会做这样的工作。然后吧first name 和last name 组合成full na詹芳珍me.

Identify.prototype.name = function() {
var name = this.proxy('traits.name');
if (typeof name === 'string') {
return trim(name)
}
var firstName = this.firstName();
var lastName 彭连生= this.lastName();
if (firstName && lastName) {
return trim(firstName + ' ' + lastg1962Name)
}
}

同享的代码库让咱们能快速完结新的目的地的完结,他们之间的类似性带给咱们共同性的完结并且保护上也让咱们削减了不少头疼的当地。

虽然如此,一个新的问题开端发作并延伸。同享库代码改动后的测验和布置会影响一切的目的地。这开端让咱们需求许多时刻精力来保护它。修正或许优化代码库,咱们得先测验和布置几十个服务,这其中会带来巨大的危险。时刻急迫的时分,工程师只会在某个特定的目的地去更新特定版别的同享库代码。

紧接着,这些同享库的版别开端在不同的方针代码库中发作不合。微服务起先带给咱们的种种优点,在咱们给每一个目的地都做了定制完结后开端回转。终究,一切的微服务都在运用不同版别的同享库——咱们本可以用主动化地发布最新的修正。但在此刻,不只仅是开发团队在开发中受阻,咱们还在其他方面遇到了微服务的害处。

这额定的问题便是每一个服务都有一个清晰的负载形式。一些服务每天仅处理寥寥几个恳求,但有的服务每秒就要处理上千个恳求。关于处理工作较少的目的地,当负载呈现意外峰值时,运维有必要手动弹性服务神探红桃六以满足需求。(编者注,必定有处理方案,但原作者杰出的仍是杂乱度和本钱。)

当咱们完结了主动弹性的完结,每个服务都具有所需CPU和内存资源的明显混合,这让我我是秦二世txt下载们的主动弹性装备与其说是科学的,不如说更具有艺术性(其实便是蒙的)。

目的地的数量极速添加,团队以每个月三个(目的地)的速度添加着,这意味着更多的repo,更多的行列,更多的服务。咱们的微服务架构的运维本钱也是线性地添加着。因洪荒之喧嚣道人此,咱们决议退后一步,从头考虑整个流程。

深简筑翎挖微服务以及行列

这时列表上第一件事便是怎么稳固其时超越140个服务到一个服务中,办理一切服务的带来的各种本钱成了团队巨大的技能债款。运维工程师简直无眠,由于随时呈现的流量峰值有必要让工程师随时上线处理。

虽然如此,其时把项目变成单一服务的架构是一个巨大的应战。要让每一个目的地具有一个别离的行列,每一个 worker进程需求查看查看每一行列是否运转,这种给目的地服务添加一层杂乱的完结让咱们感到了不适。这是咱们「离心机」的首要创意来历,「离心机」将替换咱们一切的个别队漆黑大帝迪迦列,并担任将工作发送到一个单体服务。

译者注:「离心机」其实便是Segment 制造的一个工作分发体系。 相关地址


搬到一个单体Repo

所以咱们开端把一切的目的地代码兼并到了一个repo,这意味着一切的依靠和测验都在一个单一的repo 里头了,咱们知道咱们要面临的,会是一团糟。

120个依靠,咱们都提交了一个特定的版别让每一个目的地都兼容。当咱们搬完了目的地,咱们开端查看每一个对应的代码是否都是用的最新的依靠。咱们保证每一个目的地在最新的依靠版别下,都能正确运转。

这些改动中,咱们再也不必盯梢依靠的版别了。一切目的地都运用同一版别,这明显地减小了codebase 的代码杂乱度。保护目的地变得方便并且危险也变小了。

另一方面咱们也需求测验能简略快速地运转起来,之前咱们得出的定论之一便是:「不去修正同享库文件首要的阻止便是得孕夫种田记把测验都跑一次。」

走运的是,目的地测验都有着类似爸爸的宝物的架构。他们都有根底的单元测验来验证咱们的自定义转化逻辑是否正确,并且也能验证HTTP 的回来是否契合咱们的期望值。

回想起咱们的出新是别离每一个目的地的codebase 到各自的repo 并且别离各自测验的问题。虽然如此,现在看来这个主意是一个虚伪的优势。温顺的引诱,徐克-金甲商场,上海闻名商场HTTP 恳求的发送依然以某种频率失利着。由于目的地别离到各自的repo,所以咱们也没有动力去处理这类失利的恳求。这也让咱们走进了某种令人懊丧的恶性循环。本应只需几个小时的小改动常常要花上咱们几天乃至一周的时刻。

构建一个弹性测验套件

给目的地发送的HTTP 恳求失利是咱们首要的失利测验原因,过期凭据等无关的问题不应该使测验失利。咱们从中也发现一些目的地的恳求会比其他目的地慢不少。一些目的地的测验得花上5 分钟才干跑完,咱们的测验套件要花上一小时时刻才干悉数跑完。

为了处理这个问题,咱们制造了一个「Traffic Recorder」,「Traffic Recorder」是一个根据yakbak 完结的东西,用于记载并且保存一些恳求。不管何时一个测验在他第一次跑的时分,对应的恳求都会被保存到一个文件里。后来的测验跑的时分,就会复用里头的回来成果。一同这个恳求成果也会进入repo,以便在测验中也是共同的。这样一来,咱们的测验就不再依靠于网络HTTP恳求,为了接下来的单一repo 铺好了路。

记住第一次整合「Traffic Recorder」后,咱们测验跑一个全体的测验,完结 140+ 目的地的项目全体测验只需几毫秒。这在曩昔,一个目的地的测验就得花上几分钟,这快得像戏法一般。

为何单体运用可行

只需每个目的地都被整合到一个repo,那么他就能作为一个单一的服务运转。一切目的地都在一个服务中,开发团队的功率明显进步。咱们不由于修正了同享库而布置140+ 个温顺的引诱,徐克-金甲商场,上海闻名商场服务,一个工程师可以一分钟内从头完结布置。

速度是肉眼可见地被提升了,在咱们的微服务架构时期,咱们做了32个同享库的优化。再变成单体之后咱们做了46个,曩昔6个月的优化乃至多过2016年整年。

这个改动也让咱们的运维工程师大为获益,每一个目的地都在一个服务中,咱们可以很好进行服务的弹性。巨大的进程池也能轻松地吸收峰值流量,所以咱们也不必为小的服务忽然呈现的流量担惊受怕了。

害处

虽然改动成单体运用给咱们带来巨大的优点,虽然如此,以下是害处:

1. 毛病阻隔很难,一切东西都在一个单体运用运转的时分,假如一个目的地的bug 导致了服务的溃散,那么这个目的地会让一切的其他的目的地一同溃散(由于是一个服务)。咱们有全面的主动化测验,可是测验只能帮你一部分。咱们现在在研讨一种愈加鲁棒的办法,来让一个服务的溃散不会影响整个单体运用。

2. 内存缓存的作用变低效了。之前一个服务对应一超级杂货超市个目的地,咱们的低流量目的地只要少数的进程,这意味着他的内存缓存可以让许多的数据都在热缓存中。现在缓存都涣散给了3000+个进程所以缓存命中率大大下降。终究,咱们也只能在运维优化的条件下承受了这一成果。

3. 更新同享库代码的版别或许会让几个目的地溃散。当把项目整合的到一同的时分,咱们处理过之前的依靠问题,这意味着每个目的地都能用最新版别的同享库代码。可是接下来的同享库代码更新意味着咱们或许还需求修正一些目的地的代码。在咱们看来这个仍是值得的,由于主动化测验环节的优化,咱们可以更快的发现新的依靠版别的问题。

定论

咱们起先的微服务架构是契合其时的状况的,也处理了其时的功用问题还有目的地之间孤立完结。虽然如此,咱们没有预备好服务激增的改动预备。当需求批量更新时,咱们缺少恰当废柴遭受桃花九当的东西来测验和布置微服务。成果便是,咱们的研制功率因而呈现了滑坡。

转向单体结构使咱们可以脱节运维问题,一同明显进步开发人员的工作功率。咱们并没有轻易地进行这种改变,直到坚信它可以发挥作用。

1. 咱们需求靠谱的测验套件来让一切芳华泪如泉涌东西都放到一个repo。没有它,咱们或许终究仍是又把它拆分出去。频频的失利测验在曩昔损害了咱们的生产力,咱们不期望再次发作这种状况。

2. 咱们承受一些单体架构的固有的害处并且保证咱们能终究得到一个好的成果佳人沟一窝驴。咱们对这个献身是感到满足的。

在单体运用和微服务之间做决议的时分,有些不同的要素是咱们考虑的。在咱们根底设施的某些部分,微服务运转得很好。但咱们的服务器端,这种架构也是真实地伤害了生产力和功用的完美示例。但到头来,咱们终究的处理方案是单体运用。


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