在大型系統(tǒng)的微服務(wù)化構(gòu)建中，一個系統(tǒng)會被拆分成許多模塊。這些模塊負(fù)責(zé)不同的功能，組合成系統(tǒng)，最終可以提供豐富的功能。在這種構(gòu)建形式中，開發(fā)者一般會聚焦于***程度解耦模塊的功能以減少模塊間耦合帶來的額外開發(fā)成本。同時，微服務(wù)面臨著如何部署這些大量的服務(wù)系統(tǒng)、如何運維這些系統(tǒng)等新問題。

本文的素材來源于我們在開發(fā)中的一些***實踐案例，從開發(fā)、監(jiān)控、日志等角度介紹了一些我們基于Go技術(shù)棧的微服務(wù)構(gòu)建經(jīng)驗。

開發(fā)

微服務(wù)的開發(fā)過程中，不同模塊由不同的開發(fā)者負(fù)責(zé)，明確定義的接口有助于確定開發(fā)者的工作任務(wù)。最終的系統(tǒng)中，一個業(yè)務(wù)請求可能會涉及到多次接口調(diào)用，如何準(zhǔn)確清晰的調(diào)用遠(yuǎn)端接口，這也是一大挑戰(zhàn)。對于這些問題，我們使用了gRPC來負(fù)責(zé)協(xié)議的制訂和調(diào)用。

傳統(tǒng)的微服務(wù)通?；趆ttp協(xié)議來進(jìn)行模塊間的調(diào)用，而在我們的微服務(wù)構(gòu)建中，選用了Google推出的gRPC框架來進(jìn)行調(diào)用。下面這張簡表比較了http rpc框架與gRPC的特性：

gRPC的接口需要使用Protobuf3定義，通過靜態(tài)編譯后才能成功調(diào)用。這一特性減少了由于接口改變帶來的溝通成本。如果使用http rpc，接口改變就需要先改接口文檔，然后周知到調(diào)用者，如果調(diào)用者沒有及時修改，很可能會到服務(wù)運行時才能發(fā)現(xiàn)錯誤。而gRPC的這種模式，接口變動引起的錯誤保證在編譯時期就能消除。

在性能方面，gRPC相比傳統(tǒng)的http rpc協(xié)議有非常大的改善（根據(jù)這個評測，gRPC要快10倍）。gRPC使用http 2協(xié)議進(jìn)行傳輸，相比較http 1.1, http 2復(fù)用tcp連接，減少了每次請求建立tcp連接的開銷。需要指出的是，如果單純追求性能，之前業(yè)界一般會選用構(gòu)建在tcp協(xié)議上的rpc協(xié)議(thrift等)，但四層協(xié)議無法方便的做一些傳輸控制。相比而言，gRPC可以在http header中放入控制字段，配合nginx等代理服務(wù)器，可以很方便的實現(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)/灰度等功能。

接下來著重談?wù)勎覀冊趯嵺`中如何使用gRPC的一些特性來簡化相關(guān)開發(fā)流程。

1. 使用context來控制請求的生命周期

在gRPC的go語言實現(xiàn)中，每個rpc請求的***個參數(shù)都是context。http2協(xié)議會將context放在HEADER中，隨著鏈路傳遞下去，因此可以為每個請求設(shè)置過期時間，一旦遇到超時的情況，發(fā)起方就會結(jié)束等待，返回錯誤。

ctx := context.Background()     // blank context 
ctx, cancel = context.WithTimeout(ctx, 5*time.Second) 
defer cancel( ) 
grpc.CallServiveX(ctx, arg1) 

上述這段代碼，發(fā)起方設(shè)置了大約5s的等待時間，只要遠(yuǎn)端的調(diào)用在５s內(nèi)沒有返回，發(fā)起方就會報錯。

除了能加入超時時間，context還能加入其他內(nèi)容，下文我們還會見到context的另一個妙用。

2.使用TLS實現(xiàn)訪問權(quán)限控制

gRPC集成了TLS證書功能，為我們提供了很完善的權(quán)限控制方案。在實踐中，假設(shè)我們的系統(tǒng)中存在服務(wù)Ａ，由于它負(fù)責(zé)操作用戶的敏感內(nèi)容，因此需要保證Ａ不被系統(tǒng)內(nèi)的其他服務(wù)濫用。為了避免濫用，我們設(shè)計了一套自簽名的二級證書系統(tǒng)，服務(wù)Ａ掌握了自簽名的根證書，同時為每個調(diào)用Ａ的服務(wù)頒發(fā)一個二級證書。這樣，所有調(diào)用Ａ的服務(wù)必須經(jīng)過Ａ的授權(quán)，Ａ也可以鑒別每個請求的調(diào)用方，這樣可以很方便的做一些記錄日志、流量控制等操作。

3. 使用trace在線追蹤請求

gRPC內(nèi)置了一套追蹤請求的trace系統(tǒng)，既可以追蹤最近10個請求的詳細(xì)日志信息，也可以記錄所有請求的統(tǒng)計信息。

當(dāng)我們?yōu)檎埱蠹尤肓藅race日志后，trace系統(tǒng)會為我們記錄下最近１０個請求的日志,下圖中所示的例子就是在trace日志中加入了對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的追蹤。

在宏觀上，trace系統(tǒng)為我們記錄下請求的統(tǒng)計信息，比如請求數(shù)目、按照不同請求時間統(tǒng)計的分布等。

需要說明的是，這套系統(tǒng)暴露了一個http服務(wù)，我們可以通過debug開關(guān)在運行時按需打開或者關(guān)閉，以減少資源消耗。

監(jiān)控

1.確定監(jiān)控指標(biāo)

在接到為整個系統(tǒng)搭建監(jiān)控系統(tǒng)這個任務(wù)時，我們面對的***個問題是要監(jiān)控什么內(nèi)容。針對這個問題，GoogleSRE這本書提供了很詳細(xì)的回答，我們可以監(jiān)控四大黃金指標(biāo)，分別是延時、流量、錯誤和飽和度。

延時衡量了請求花費的時間。需要注意的，考慮到長尾效應(yīng)，使用平均延時作為延時方面的單一指標(biāo)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。相應(yīng)的，我們需要延時的中位數(shù)90%、95%、99%值來幫助我們了解延時的分布，有一種更好的辦法是使用直方圖來統(tǒng)計延時分布。

流量衡量了服務(wù)面臨的請求壓力。針對每個API的流量統(tǒng)計能讓我們知道系統(tǒng)的熱點路徑，幫助優(yōu)化。

錯誤監(jiān)控是指對錯誤的請求結(jié)果的統(tǒng)計。同樣的，每個請求有不同的錯誤碼，我們需要針對不同的錯誤碼進(jìn)行統(tǒng)計。配合上告警系統(tǒng)，這類監(jiān)控能讓我們盡早感知錯誤，進(jìn)行干預(yù)。

飽和度主要指對系統(tǒng)CPU和內(nèi)存的負(fù)載監(jiān)控。這類監(jiān)控能為我們的擴容決策提供依據(jù)。

2.監(jiān)控選型

選擇監(jiān)控方案時，我們面臨的選擇主要有兩個，一是公司自建的監(jiān)控系統(tǒng)，二是使用開源Prometheus系統(tǒng)搭建。這兩個系統(tǒng)的區(qū)別列在下表中。

考慮到我們的整個系統(tǒng)大約有100個容器分布在30臺虛擬機上，Prometheus的單機存儲對我們并不是瓶頸。我們不需要完整保留歷史數(shù)據(jù)，自建系統(tǒng)的***優(yōu)勢也不足以吸引我們使用。相反，由于希望能夠統(tǒng)計四大黃金指標(biāo)延生出的諸多指標(biāo)，Prometheus方便的DSL能夠很大程度上簡化我們的指標(biāo)設(shè)計。

最終，我們選擇了Prometheus搭建監(jiān)控系統(tǒng)。整個監(jiān)控系統(tǒng)的框架如下圖所示。

各服務(wù)將自己的地址注冊到consul中，Prometheus會自動從consul中拉取需要監(jiān)控的目標(biāo)地址，然后從這些服務(wù)中拉取監(jiān)控數(shù)據(jù)，存放到本地存儲中。在Prometheus自帶的Ｗeb UI中可以快捷的使用PromQL查詢語句獲取統(tǒng)計信息，同時，還可以將查詢語句輸入grafana,固定監(jiān)控指標(biāo)用于監(jiān)控。

此外，配合插件AlertManager,我們能夠編寫告警規(guī)則，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)異常時，將告警發(fā)送到手機／郵件／信箱。

日志

1.日志格式

一個經(jīng)常被忽略的問題是如何選擇日志記錄的格式。良好的日志格式有利于后續(xù)工具對日志內(nèi)容的切割，便于日志存儲的索引。我們使用logrus來打印日志到文件，logrus工具支持的日志格式包裹以空格分隔的單行文本格式、json格式等等。

文本格式

time=”2015-03-26T01:27:38-04:00″ level=debug g=”Started observing beach” animal=walrus number=8 
time=”2015-03-26T01:27:38-04:00″ level=info msg=”A group of walrus emerges from the ocean” animal=walrus size=10Json格式 
{“animal”:”walrus”,”level”:”info”,”msg”:”A group of walrus emerges from theocean”,”size”:10,”time”:”2014-03-10 19:57:38.562264131 -0400 EDT”} 
{“level”:”warning”,”msg”:”The group’s number increased tremendously!”,”number”:122,”omg”:true,”time”:”2014-03-10 19:57:38.562471297 -0400 EDT”} 

2.端到端鏈路上的調(diào)用日志收集

在微服務(wù)架構(gòu)中，一個業(yè)務(wù)請求會經(jīng)歷多個服務(wù)，收集端到端鏈路上的日志能夠幫助我們判斷錯誤發(fā)生的具體位置。在這個系統(tǒng)中，我們在請求入口處，生成了全局ID，通過gRPC中的context將ID在鏈路中傳遞。將不同服務(wù)的日志收集到graylog中，查詢時就能通過一個ID，將整個鏈路上的日志查詢出來。

上圖中，使用session-id來作為整個調(diào)用鏈的ID可以進(jìn)行全鏈路檢索。

小結(jié)

微服務(wù)構(gòu)建的系統(tǒng)中，在部署、調(diào)度、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、一致性等其他方面都有挑戰(zhàn)，Go技術(shù)棧在這些方面都有***實踐（docker,k8s,consul,etcd等等）。具體內(nèi)容在網(wǎng)上已經(jīng)有很完善的教程，在此不用班門弄斧，有需要的可以自行查閱。