微服务实战三深入微服务架构的进程间通信.docx
《微服务实战三深入微服务架构的进程间通信.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《微服务实战三深入微服务架构的进程间通信.docx（22页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
微服务实战三深入微服务架构的进程间通信
简介
在单体式应用中，各个模块之间的调用是通过编程语言级别的方法或者函数来实现的。
但是一个基于微服务的分布式应用是运行在多台机器上的。
一般来说，每个服务实例都是一个进程。
因此，如下图所示，服务之间的交互必须通过进程间通信（IPC）来实现。
后面我们将会详细介绍IPC技术，现在我们先来看下设计相关的问题。
交互模式
当为某一个服务选择IPC时，首先需要考虑服务之间如何交互。
客户端和服务器之间有很多的交互模式，我们可以从两个维度进行归类。
第一个维度是一对一还是一对多：
• 一对一：
每个客户端请求有一个服务实例来响应。
• 一对多：
每个客户端请求有多个服务实例来响应
第二个维度是这些交互式同步还是异步：
•同步模式：
客户端请求需要服务端即时响应，甚至可能由于等待而阻塞。
•异步模式：
客户端请求不会阻塞进程，服务端的响应可以是非即时的。
下表显示了不同交互模式：
一对一的交互模式有以下几种方式：
•请求/响应：
一个客户端向服务器端发起请求，等待响应。
客户端期望此响应即时到达。
在一个基于线程的应用中，等待过程可能造成线程阻塞。
•通知（也就是常说的单向请求）：
一个客户端请求发送到服务端，但是并不期望服务端响应。
•请求/异步响应：
客户端发送请求到服务端，服务端异步响应请求。
客户端不会阻塞，而且被设计成默认响应不会立刻到达。
一对多的交互模式有以下几种方式：
•发布/订阅模式：
客户端发布通知消息，被零个或者多个感兴趣的服务消费。
•发布/异步响应模式：
客户端发布请求消息，然后等待从感兴趣服务发回的响应。
每个服务都是以上这些模式的组合，对某些服务，一个IPC机制就足够了；而对另外一些服务则需要多种IPC机制组合。
下图展示了在一个打车服务请求中服务之间是如何通信的。
上图中的服务通信使用了通知、请求/响应、发布/订阅等方式。
例如，乘客通过移动端给『行程管理服务』发送通知，希望申请一次出租服务。
『行程管理服务』发送请求/响应消息给『乘客服务』以确认乘客账号是有效的。
紧接着创建此次行程，并用发布/订阅交互模式通知其他服务，包括定位可用司机的调度服务。
现在我们了解了交互模式，接下来我们一起来看看如何定义API。
定义API
API是服务端和客户端之间的契约。
不管选择了什么样的IPC机制，重要的是使用某种交互式定义语言（IDL）来精确定义一个服务的API。
甚至有一些关于使用APIfirst的方法（API-firstapproach）来定义服务的很好的理由。
在开发之前，你需要先定义服务的接口，并与客户端开发者详细讨论确认。
这样的讨论和设计会大幅度提到API的可用度以及满意度。
在本文后半部分你将会看到，API定义实质上依赖于选择哪种IPC。
如果使用消息机制，API则由消息频道（channel）和消息类型构成；如果选择使用HTTP机制，API则由URL和请求、响应格式构成。
后面将会详细描述IDL。
API的演化
服务端API会不断变化。
在一个单体式应用中经常会直接修改API，然后更新给所有的调用者。
而在基于微服务架构应用中，这很困难，即使只有一个服务使用这个API，不可能强迫用户跟服务端保持同步更新。
另外，开发者可能会尝试性的部署新版本的服务，这个时候，新旧服务就会同事运行。
你需要知道如何处理这些问题。
你如何处理API变化，这依赖于这些变化有多大。
某些改变是微小的，并且可以和之前版本兼容。
比如，你可能只是为某个请求和响应添加了一个属性。
设计客户端和服务端时候应该遵循健壮性原理，这很重要。
客户端使用旧版API应该也能和新版本一起工作。
服务端仍然提供默认响应值，客户端忽略此版本不需要的响应。
使用IPC机制和消息格式对于API演化很有帮助。
但是有时候，API需要进行大规模的改动，并且可能与之前版本不兼容。
因为你不可能强制让所有的客户端立即升级，所以支持老版本客户端的服务还需要再运行一段时间。
如果你正在使用基于基于HTTP机制的IPC，例如REST，一种解决方案是把版本号嵌入到URL中。
每个服务都可能同时处理多个版本的API。
或者，你可以部署多个实例，每个实例负责处理一个版本的请求。
处理部分失败
在上一篇关于APIgateway的文章中，我们了解到分布式系统中部分失败是普遍存在的问题。
因为客户端和服务端是都是独立的进程，一个服务端有可能因为故障或者维护而停止服务，或者此服务因为过载停止或者反应很慢。
考虑这篇文章中描述的部分失败的场景。
假设推荐服务无法响应请求，那客户端就会由于等待响应而阻塞，这不仅会给客户带来很差的体验，而且在很多应用中还会占用很多资源，比如线程，以至于到最后由于等待响应被阻塞的客户端越来越多，线程资源被耗费完了。
如下图所示：
为了预防这种问题，设计服务时候必须要考虑部分失败的问题。
Netfilix提供了一个比较好的解决方案，具体的应对措施包括：
•网络超时：
当等待响应时，不要无限期的阻塞，而是采用超时策略。
使用超时策略可以确保资源不会无限期的占用。
•限制请求的次数：
可以为客户端对某特定服务的请求设置一个访问上限。
如果请求已达上限，就要立刻终止请求服务。
• 断路器模式（CircuitBreakerPattern）：
记录成功和失败请求的数量。
如果失效率超过一个阈值，触发断路器使得后续的请求立刻失败。
如果大量的请求失败，就可能是这个服务不可用，再发请求也无意义。
在一个失效期后，客户端可以再试，如果成功，关闭此断路器。
•提供回滚：
当一个请求失败后可以进行回滚逻辑。
例如，返回缓存数据或者一个系统默认值。
NetflixHystrix是一个实现相关模式的开源库。
如果使用JVM，推荐考虑使用Hystrix。
而如果使用非JVM环境，你可以使用类似功能的库。
IPC技术
现在有很多不同的IPC技术。
服务之间的通信可以使用同步的请求/响应模式，比如基于HTTP的REST或者Thrift。
另外，也可以选择异步的、基于消息的通信模式，比如AMQP或者STOMP。
除以之外，还有其它的消息格式供选择，比如JSON和XML，它们都是可读的，基于文本的消息格式。
当然，也还有二进制格式（效率更高）的，比如Avro和ProtocolBuffer。
接下来我们将会讨论异步的IPC模式和同步的IPC模式，首先来看异步的。
异步的，基于消息通信
当使用基于异步交换消息的进程通信方式时，一个客户端通过向服务端发送消息提交请求。
如果服务端需要回复，则会发送另外一个独立的消息给客户端。
因为通信是异步的，客户端不会因为等待而阻塞，相反，客户端理所当然的认为响应不会立刻接收到。
一个消息由头部（元数据例如发送方）和消息体构成。
消息通过channel发送，任何数量的生产者都可以发送消息到channel，同样的，任何数量的消费者都可以从渠道中接受数据。
有两类channel，点对点和发布/订阅。
点对点channel会把消息准确的发送到某个从channel读取消息的消费者，服务端使用点对点来实现之前提到的一对一交互模式；而发布/订阅则把消息投送到所有从channel读取数据的消费者，服务端使用发布/订阅channel来实现上面提到的一对多交互模式。
下图展示了打车软件如何使用发布/订阅：
行程管理服务在发布-订阅channel内创建一个行程消息，并通知调度服务有一个新的行程请求，调度服务发现一个可用的司机然后向发布-订阅channel写入司机建议消息（DriverProposedmessage）来通知其他服务。
有很多消息系统可以选择，最好选择一种支持多编程语言的。
一些消息系统支持标准协议，例如AMQP和STOMP。
其他消息系统则使用独有的协议，有大量开源消息系统可选，比如RabbitMQ、ApacheKafka、ApacheActiveMQ和NSQ。
它们都支持某种形式的消息和channel，并且都是可靠的、高性能和可扩展的；然而，它们的消息模型完全不同。
使用消息机制有很多优点：
• 解耦客户端和服务端：
客户端只需要将消息发送到正确的channel。
客户端完全不需要了解具体的服务实例，更不需要一个发现机制来确定服务实例的位置。
• MessageBuffering：
在一个同步请求/响应协议中，例如HTTP，所有的客户端和服务端必须在交互期间保持可用。
而在消息模式中，消息broker将所有写入channel的消息按照队列方式管理，直到被消费者处理。
也就是说，在线商店可以接受客户订单，即使下单系统很慢或者不可用，只要保持下单消息进入队列就好了。
•弹性客户端-服务端交互：
消息机制支持以上说的所有交互模式。
• 直接进程间通信：
基于RPC机制，试图唤醒远程服务看起来跟唤醒本地服务一样。
然而，因为物理定律和部分失败可能性，他们实际上非常不同。
消息使得这些不同非常明确，开发者不会出现问题。
然而，消息机制也有自己的缺点：
• 额外的操作复杂性：
消息系统需要单独安装、配置和部署。
消息broker（代理）必须高可用，否则系统可靠性将会受到影响。
• 实现基于请求/响应交互模式的复杂性：
请求/响应交互模式需要完成额外的工作。
每个请求消息必须包含一个回复渠道ID和相关ID。
服务端发送一个包含相关ID的响应消息到channel中，使用相关ID来将响应对应到发出请求的客户端。
也许这个时候，使用一个直接支持请求/响应的IPC机制会更容易些。
现在我们已经了解了基于消息的IPC，接下来我们来看看基于请求/响应模式的IPC。
同步的，基于请求/响应的IPC
当使用一个同步的，基于请求/响应的IPC机制，客户端向服务端发送一个请求，服务端处理请求，返回响应。
一些客户端会由于等待服务端响应而被阻塞，而另外一些客户端也可能使用异步的、基于事件驱动的客户端代码（Future或者RxObservable的封装）。
然而，不像使用消息机制，客户端需要响应及时返回。
这个模式中有很多可选的协议，但最常见的两个协议是REST和Thrift。
首先我们来看下REST。
REST
现在很流行使用RESTful风格的API。
REST是基于HTTP协议的。
另外，一个需要理解的比较重要的概念是，REST是一个资源，一般代表一个业务对象，比如一个客户或者一个产品，或者一组商业对象。
REST使用HTTP语法协议来修改资源，一般通过URL来实现。
举个例子，GET请求返回一个资源的简单信息，响应格式通常是XML或者JSON对象格式。
POST请求会创建一个新资源，PUT请求更新一个资源。
这里引用下REST之父RoyFielding说的：
当需要一个整体的、重视模块交互可扩展性、接口概括性、组件部署独立性和减小延迟、提供安全性和封装性的系统时，REST可以提供这样一组满足需求的架构。
下图展示了打车软件是如何使用REST的。
乘客通过移动端向行程管理服务的/trips资源提交了一个POST请求。
行程管理服务收到请求之后，会发送一个GET请求到乘客管理服务以获取乘客信息。
当确认乘客信息之后，紧接着会创建一个行程，并向移动端返回201（译者注：
状态码）响应。
很多开发者都表示他们基于HTTP的API是RESTful的。
但是，如同Fielding在他的博客中所说，这些API可能并不都是RESTful的。
LeonardRichardson为REST定义了一个成熟度模型，具体包含以下4个层次（摘自IBM）：
∙第一个层次（Level0）的Web服务只是使用HTTP作为传输方式，实际上只是远程方法调用（RPC）的一种具体形式。
SOAP和XML-RPC都属于此类。
∙第二个层次（Level1）的Web服务引入了资源的概念。
每个资源有对应的标识符和表达。
∙第三个层次（Level2）的Web服务使用不同的HTTP方法来进行不同的操作，并且使用HTTP状态码来表示不同的结果。
如HTTPGET方法来获取资源，HTTPDELETE方法来删除资源。
∙第四个层次（Level3）的Web服务使用HATEOAS。
在资源的表达中包含了链接信息。
客户端可以根据链接来发现可以执行的动作。
使用基于HTTP的协议有如下好处：
•HTTP非常简单并且大家都很熟悉。
•可以使用浏览器扩展（比如Postman）或者curl之类的命令行来测试API。
•内置支持请求/响应模式的通信。
•HTTP对防火墙友好的。
•不需要中间代理，简化了系统架构。
不足之处包括：
•只支持请求/响应模式交互。
可以使用HTTP通知，但是服务端必须一直发送HTTP响应才行。
•因为客户端和服务端直接通信（没有代理或者buffer机制），在交互期间必须都在线。
•客户端必须知道每个服务实例的URL。
如之前那篇关于APIGateway的文章所述，这也是个烦人的问题。
客户端必须使用服务实例发现机制。
开发者社区最近重新发现了RESTfulAPI接口定义语言的价值。
于是就有了一些RESTful风格的服务框架，包括RAML和Swagger。
一些IDL，例如Swagger允许定义请求和响应消息的格式。
其它的，例如RAML，需要使用另外的标识，例如JSONSchema。
对于描述API，IDL一般都有工具来定义客户端和服务端骨架接口。
Thrift
ApacheThrift是一个很有趣的REST的替代品。
它是Facebook实现的一种高效的、支持多种编程语言的远程服务调用的框架。
Thrift提供了一个C风格的IDL定义API。
使用Thrift编译器可以生成客户端和服务器端代码框架。
编译器可以生成多种语言的代码，包括C++、Java、Python、PHP、Ruby,Erlang和Node.js。
Thrift接口包括一个或者多个服务。
服务定义类似于一个JAVA接口，是一组方法。
Thrift方法可以返回响应，也可以被定义为单向的。
返回值的方法其实就是请求/响应类型交互模式的实现。
客户端等待响应，并可能抛出异常。
单向方法对应于通知类型的交互模式，服务端并不返回响应。
Thrift支持多种消息格式：
JSON、二进制和压缩二进制。
二进制比JSON更高效，因为二进制解码更快。
同样原因，压缩二进制格式可以提供更高级别的压缩效率。
JSON，是易读的。
Thrift也可以在裸TCP和HTTP中间选择，裸TCP看起来比HTTP更加有效。
然而，HTTP对防火墙，浏览器和人来说更加友好。
消息格式
了解完HTTP和Thrift后，我们来看下消息格式方面的问题。
如果使用消息系统或者REST，就可以选择消息格式。
其它的IPC机制，例如Thrift可能只支持部分消息格式，也许只有一种。
无论哪种方式，我们必须使用一个跨语言的消息格式，这非常重要。
因为指不定哪天你会使用其它语言。
有两类消息格式：
文本和二进制。
文本格式的例子包括JSON和XML。
这种格式的优点在于不仅可读，而且是自描述的。
在JSON中，一个对象就是一组键值对。
类似的，在XML中，属性是由名字和值构成。
消费者可以从中选择感兴趣的元素而忽略其它部分。
同时，小幅度的格式修改可以很容器向后兼容。
XML文档结构是由XMLschema定义的。
随着时间发展，开发者社区意识到JSON也需要一个类似的机制。
一个选择是使用JSONSchema，要么是独立的，要么是例如Swagger的IDL。
基于文本的消息格式最大的缺点是消息会变得冗长，特别是XML。
因为消息是自描述的，所以每个消息都包含属性和值。
另外一个缺点是解析文本的负担过大。
所以，你可能需要考虑使用二进制格式。
二进制的格式也有很多。
如果使用的是ThriftRPC，那可以使用二进制Thrift。
如果选择消息格式，常用的还包括ProtocolBuffers和ApacheAvro。
它们都提供典型的IDL来定义消息架构。
一个不同点在于ProtocolBuffers使用的是加标记（tag）的字段，而Avro消费者需要知道模式（schema）来解析消息。
因此，使用前者，API更容易演进。
这篇博客很好的比较了Thrift、ProtocolBuffers、Avro三者的区别。
总结
微服务必须使用进程间通信机制来交互。
当设计服务的通信模式时，你需要考虑几个问题：
服务如何交互，每个服务如何标识API，如何升级API，以及如何处理部分失败。
微服务架构有两类IPC机制可选，异步消息机制和同步请求/响应机制。
在下一篇文章中，我们将会讨论微服务架构中的服务发现问题。
Conflictingmodificationon26May2017at16:
04:
00:
简介
在单体式应用中，各个模块之间的调用是通过编程语言级别的方法或者函数来实现的。
但是一个基于微服务的分布式应用是运行在多台机器上的。
一般来说，每个服务实例都是一个进程。
因此，如下图所示，服务之间的交互必须通过进程间通信（IPC）来实现。
后面我们将会详细介绍IPC技术，现在我们先来看下设计相关的问题。
交互模式
当为某一个服务选择IPC时，首先需要考虑服务之间如何交互。
客户端和服务器之间有很多的交互模式，我们可以从两个维度进行归类。
第一个维度是一对一还是一对多：
• 一对一：
每个客户端请求有一个服务实例来响应。
• 一对多：
每个客户端请求有多个服务实例来响应
第二个维度是这些交互式同步还是异步：
•同步模式：
客户端请求需要服务端即时响应，甚至可能由于等待而阻塞。
•异步模式：
客户端请求不会阻塞进程，服务端的响应可以是非即时的。
下表显示了不同交互模式：
一对一的交互模式有以下几种方式：
•请求/响应：
一个客户端向服务器端发起请求，等待响应。
客户端期望此响应即时到达。
在一个基于线程的应用中，等待过程可能造成线程阻塞。
•通知（也就是常说的单向请求）：
一个客户端请求发送到服务端，但是并不期望服务端响应。
•请求/异步响应：
客户端发送请求到服务端，服务端异步响应请求。
客户端不会阻塞，而且被设计成默认响应不会立刻到达。
一对多的交互模式有以下几种方式：
•发布/订阅模式：
客户端发布通知消息，被零个或者多个感兴趣的服务消费。
•发布/异步响应模式：
客户端发布请求消息，然后等待从感兴趣服务发回的响应。
每个服务都是以上这些模式的组合，对某些服务，一个IPC机制就足够了；而对另外一些服务则需要多种IPC机制组合。
下图展示了在一个打车服务请求中服务之间是如何通信的。
上图中的服务通信使用了通知、请求/响应、发布/订阅等方式。
例如，乘客通过移动端给『行程管理服务』发送通知，希望申请一次出租服务。
『行程管理服务』发送请求/响应消息给『乘客服务』以确认乘客账号是有效的。
紧接着创建此次行程，并用发布/订阅交互模式通知其他服务，包括定位可用司机的调度服务。
现在我们了解了交互模式，接下来我们一起来看看如何定义API。
定义API
API是服务端和客户端之间的契约。
不管选择了什么样的IPC机制，重要的是使用某种交互式定义语言（IDL）来精确定义一个服务的API。
甚至有一些关于使用APIfirst的方法（API-firstapproach）来定义服务的很好的理由。
在开发之前，你需要先定义服务的接口，并与客户端开发者详细讨论确认。
这样的讨论和设计会大幅度提到API的可用度以及满意度。
在本文后半部分你将会看到，API定义实质上依赖于选择哪种IPC。
如果使用消息机制，API则由消息频道（channel）和消息类型构成；如果选择使用HTTP机制，API则由URL和请求、响应格式构成。
后面将会详细描述IDL。
API的演化
服务端API会不断变化。
在一个单体式应用中经常会直接修改API，然后更新给所有的调用者。
而在基于微服务架构应用中，这很困难，即使只有一个服务使用这个API，不可能强迫用户跟服务端保持同步更新。
另外，开发者可能会尝试性的部署新版本的服务，这个时候，新旧服务就会同事运行。
你需要知道如何处理这些问题。
你如何处理API变化，这依赖于这些变化有多大。
某些改变是微小的，并且可以和之前版本兼容。
比如，你可能只是为某个请求和响应添加了一个属性。
设计客户端和服务端时候应该遵循健壮性原理，这很重要。
客户端使用旧版API应该也能和新版本一起工作。
服务端仍然提供默认响应值，客户端忽略此版本不需要的响应。
使用IPC机制和消息格式对于API演化很有帮助。
但是有时候，API需要进行大规模的改动，并且可能与之前版本不兼容。
因为你不可能强制让所有的客户端立即升级，所以支持老版本客户端的服务还需要再运行一段时间。
如果你正在使用基于基于HTTP机制的IPC，例如REST，一种解决方案是把版本号嵌入到URL中。
每个服务都可能同时处理多个版本的API。
或者，你可以部署多个实例，每个实例负责处理一个版本的请求。
处理部分失败
在上一篇关于APIgateway的文章中，我们了解到分布式系统中部分失败是普遍存在的问题。
因为客户端和服务端是都是独立的进程，一个服务端有可能因为故障或者维护而停止服务，或者此服务因为过载停止或者反应很慢。
考虑这篇文章中描述的部分失败的场景。
假设推荐服务无法响应请求，那客户端就会由于等待响应而阻塞，这不仅会给客户带来很差的体验，而且在很多应用中还会占用很多资源，比如线程，以至于到最后由于等待响应被阻塞的客户端越来越多，线程资源被耗费完了。
如下图所示：
为了预防这种问题，设计服务时候必须要考虑部分失败的问题。
Netfilix提供了一个比较好的解决方案，具体的应对措施包括：
•网络超时：
当等待响应时，不要无限期的阻塞，而是采用超时策略。
使用超时策略可以确保资源不会无限期的占用。
•限制请求的次数：
可以为客户端对某特定服务的请求设置一个访问上限。
如果请求已达上限，就要立刻终止请求服务。
• 断路器模式（CircuitBreakerPattern）：
记录成功和失败请求的数量。
如果失效率超过一个阈值，触发断路器使得后续的请求立刻失败。
如果大量的请求失败，就可能是这个服务不可用，再发请求也无意义。
在一个失效期后，客户端可以再试，如果成功，关闭此断路器。
•提供回滚：
当一个请求失败后可以进行回滚逻辑。
例如，返回缓存数据或者一个系统默认值。
NetflixHystrix是一个实现相关模式的开源库。
如果使用JVM，推荐考虑使用Hystrix。
而如果使用非JVM环境，你可以使用类似功能的库。
IPC技术
现在有很多不同的IPC技术。
服务之间的通信可以使用同步的请求/响应模式，比如基于HTTP的REST或者Thrift。
另外，也可以选择异步的、基于消息的通信模式，比如AMQP或者STOMP。
除以之外，还有其它的消息格式供选择，比如JSON和XML，它们都是可读的，基于文本的消息格式。
当然，也还有二进制格式（效率更高）的，比如Avro和ProtocolBuffer。
接下来我们将会讨论异步的IPC模式和同步的IPC模式，首先来看异步的。
异步的，基于消息通信
当使用基于异步交换消息的进程通信方式时，一个客户端通过向服务端发送消息提交请求。
如果服务端需要回复，则会发送另外一个独立的消息给客户端。
因为通信是异步的，客户端不会因为等待而阻塞，相反，客户端理所当然的认为响应不会立刻接收到。
一个消息由头部（元数据例如发送方）和消息体构成。
消息通过channel发送，任何数量的生产者都可以发送消息到channel，同样的，任何数量的消费者都可以从渠道中接受数据。
有两类channel，点对点和发布/订阅。
点对点channel会把消息准确的发送到某个从channel读取消息的消费者，服务端使用点对点来实现之前提到的一对一交互模式；而发布/订阅则把消息投送到所有从channel读取
升级会员 