一、前言

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本文我們來聊一聊目前主流的分布式架構(gòu)和分布式架構(gòu)中常見理論以及如何才能設計出高可用的分布式架構(gòu)好了。分布式架構(gòu)中，SOA和微服務架構(gòu)是最常見兩種分布式架構(gòu)，而且目前服務網(wǎng)格的概念也越來越火了。那我們本文就先從這些常見架構(gòu)開始。

二、SOA架構(gòu)解析

SOA 全稱是: Service Oriented Architecture，中文釋義為 “面向服務的架構(gòu)”，它是一種設計理念，其中包含多個服務， 服務之間通過相互依賴最終提供一系列完整的功能。各個服務通常以獨立的形式部署運行，服務之間 通過網(wǎng)絡進行調(diào)用。架構(gòu)圖如下：

跟 SOA 相提并論的還有一個 ESB(企業(yè)服務總線)，簡單來說 ESB 就是一根管道，用來連接各個服務節(jié)點。ESB的存在是為了集成基于不同協(xié)議的不同服務，ESB 做了消息的轉(zhuǎn)化、解釋以及路由的工作，以此來讓不同的服務互聯(lián)互通; 隨著我們業(yè)務的越來越復雜，會發(fā)現(xiàn)服務越來越多，SOA架構(gòu)下，它們的調(diào)用關(guān)系會變成如下形式：

很顯然，這樣不是我們所想要的，那這時候如果我們引入ESB的概念，項目調(diào)用就又會很清晰，如下：

SOA所要解決的核心問題

• 系統(tǒng)間的集成 : 我們站在系統(tǒng)的角度來看，首先要解決各個系統(tǒng)間的通信問題，目的是將原先系統(tǒng)間散亂、無規(guī)劃的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，梳理成規(guī)整、可治理的星形結(jié)構(gòu)，這步的實現(xiàn)往往需要引入一些概念和規(guī)范，比如 ESB、以及技術(shù)規(guī)范、服務管理規(guī)范; 這一步解決的核心問題是【有序】。
• 系統(tǒng)的服務化 : 我們站在功能的角度，需要把業(yè)務邏輯抽象成可復用、可組裝的服務，從而通過服務的編排實現(xiàn)業(yè)務的快速再生，目的是要把原先固有的業(yè)務功能抽象設計為通用的業(yè)務服務、實現(xiàn)業(yè)務邏輯的快速復用;這步要解決的核心問題是【復用】。
• 業(yè)務的服務化 : 我們站在企業(yè)的角度，要把企業(yè)職能抽象成可復用、可組裝的服務，就要把原先職能化的企業(yè)架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榉栈钠髽I(yè)架構(gòu)，以便進一步提升企業(yè)的對外服務的能力。“前面兩步都是從技術(shù)層面來解決系統(tǒng)調(diào)用、系統(tǒng)功能復用的問題”。而本步驟，則是以業(yè)務驅(qū)動把一個業(yè)務單元封裝成一項服務。要解決的核心問題是 【高效】。

三、微服務（Microservices）架構(gòu)解析

微服務架構(gòu)和 SOA 架構(gòu)非常類似,微服務只是 SOA 的升華，只不過微服務架構(gòu)強調(diào)的是“業(yè)務需要徹底的組件化及服務化”，原單個業(yè)務系統(tǒng)會被拆分為多個可以獨立開發(fā)、設計、部署運行的小應用。這些小應用間通過服務化完成交互和集成。 組件表示的就是一個可以獨立更換和升級的單元，就像 PC 中的 CPU、內(nèi)存、顯卡、硬盤一樣，獨立且可以更換升級而不影響其他單元。若我們把 PC 中的各個組件以服務的方式構(gòu) 建，那么這臺 PC 只需要維護主板（可以理解為ESB）和一些必要的外部設備就可以。CPU、內(nèi)存、硬盤等都是以組件方式提供服務，例如PC 需要調(diào)用 CPU 做計算處理，只需知道 CPU 這個組件的地址就可以了。

微服務的特征

1. 通過服務實現(xiàn)組件化
2. 按業(yè)務能力來劃分服務和開發(fā)團隊
3. 去中心化
4. 基礎(chǔ)設施自動化(devops、自動化部署)

四、SOA 和微服務架構(gòu)的差別

微服務不再強調(diào)傳統(tǒng)SOA架構(gòu)里面比較重的ESB企業(yè)服務總線，同時以 SOA 的思想進入到單個業(yè)務系統(tǒng)內(nèi)部實 現(xiàn)真正的組件化。

Docker 容器技術(shù)的出現(xiàn)，為微服務提供了非常便利的條件，比如更小的部署單元，每個服務可以通過類似 Spring Boot 或者 Node 等技術(shù)獨立運行。

還有一個點大家應該可以分析出來，SOA 注重的是系統(tǒng)集成，而微服務關(guān)注的是完全分離。

五、服務網(wǎng)格（Service Mesh）架構(gòu)解析

17 年年底，非侵入式的 Service Mesh 技術(shù)慢慢走向了成熟。Service Mesh ，中文釋義“服務網(wǎng)格”，作為服務間通信的基礎(chǔ)設施層在系統(tǒng)中存在。如果要用一句話來解釋什么叫 Service Mesh，我們可以將它比作是應用程序或者說微服務間的 TCP/IP層，負責服務間的網(wǎng)絡調(diào)用、熔斷、限流和監(jiān)控。我們都知道在編寫應用程序時程序猿一般都無須關(guān)心 TCP/IP 這一層（比如提供 HTTP 協(xié)議的 Restful 應用），同樣如果使用服務網(wǎng)格我們也就不需要關(guān)系服務間的那些原來是由應用程序或者其他框架實現(xiàn)的事情(熔斷、限流、監(jiān)控等)，現(xiàn)在只要交給 Service Mesh 就可以了。服務網(wǎng)格架構(gòu)圖如下：

目前流行的 Service Mesh 開源軟件有 Linkerd、Envoy 和 Istio，而最近 Buoyant（開源 Linkerd 的公司）又發(fā)布了基于 Kubernetes 的 Service Mesh 開源項目 Conduit。

關(guān)于微服務和服務網(wǎng)格的區(qū)別，我這樣理解：微服務更注重服務之間的生態(tài)，專注于服務治理等方面，而服務網(wǎng)格更專注于服務之間的通信，以及和 DevOps 更好的結(jié)合等。

服務網(wǎng)格的特征

1. 應用程序間通訊的中間層
2. 輕量級網(wǎng)絡代理
3. 應用程序無感知
4. 解耦應用程序的重試/超時、監(jiān)控、追蹤和服務發(fā)現(xiàn)

六、分布式架構(gòu)的基本理論

在說 CAP、BASE 理論之前，我們先要了解下分布式一致性的問題。 實際上對于不同業(yè)務的服務，我們對數(shù)據(jù)一致性的要求是不一樣的，如 12306，它要求數(shù)據(jù)的嚴格一致性， 不能把票賣給用戶以后卻發(fā)現(xiàn)沒有座位了;再比如銀行轉(zhuǎn)賬， 我們通過銀行轉(zhuǎn)賬的時候，一般都會收到一個提示 : 轉(zhuǎn)賬申請將會在 24 小時內(nèi)到賬。實際上這個場景滿足的是最終錢只要轉(zhuǎn)賬成功了即可，同時如果錢沒匯出去還要保證資金不丟失。所以說，用戶在使用不同的服務的時候?qū)?shù)據(jù)一致性的要求是不一樣的。

關(guān)于分布式一致性問題

分布式系統(tǒng)中要解決的一個非常重要的問題就是數(shù)據(jù)的復制。 在我們的日常開發(fā)經(jīng)驗中，相信大多數(shù)開發(fā)人員都遇過這樣的問題 : 在做數(shù)據(jù)庫讀寫分離的場景中，假設客戶端 A 將系統(tǒng)中的一個值 V 由 V1 變更為 V2，但客戶端 B 無法立即讀取到 V 的最新值，e而需要在一段時間之后才能讀取到。這再正常不過了，因為數(shù)據(jù)庫復制之間存是在延時的。

所謂分布式一致性的問題，就是指在分布式環(huán)境中引入數(shù)據(jù)復制機制后，不同數(shù)據(jù)節(jié)點之間可能會出現(xiàn)的、且無法依靠計算機應用程序自身解決的數(shù)據(jù)不一致的情況。簡單來說， 數(shù)據(jù)一致性就是指在對一個副本數(shù)據(jù)進行變更的時候，必須確保也能夠更新其它的副本，否則不同副本之間的數(shù)據(jù)將出現(xiàn)不一致。 那么如何去解決這個問題呢？按照正常的思路，我們可能會想到既然是網(wǎng)絡延遲導致的問題，那么我們就把同步動作進行阻塞，用戶 2 在查詢的時候必須要等數(shù)據(jù)同步完成以后再來做。但這個方案會非常影響性能。如果同步的數(shù)據(jù)比較多或比較頻繁，那么阻塞操作可能會導致整個新系統(tǒng)不可用。故我們沒有辦法找到一種既能夠滿足數(shù)據(jù)一致性、 又不影響系統(tǒng)性能的方案，所以就誕生了一個一致性的級別:

1. 強一致性 : 這種一致性級別是最符合用戶直覺的，它要求系統(tǒng)寫入的是什么，讀出來的也要是什么，用戶體驗好，但實現(xiàn)起來往往對系統(tǒng)的性能影響較大。
2. 弱一致性 : 這種一致性級別約束了系統(tǒng)在寫入成功后， 不保證立即可以讀到寫入的值，也不保證多久之后數(shù)據(jù) 能夠達到一致，但會盡可能地保證到某個時間級別(如秒級別)后，數(shù)據(jù)能夠達到一致狀態(tài)。
3. 最終一致性 : 最終一致性其實是弱一致性的一個特例，系統(tǒng)會保證在一定時間內(nèi)，能夠達到數(shù)據(jù)一致的狀態(tài)。這里之所以將最終一致性單獨提出來，是因為它是弱一致性中非常推崇的一種一致性模型，也是業(yè)界在大型分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性上用的比較多的一致性模型。

CAP 理論

它是一個經(jīng)典的分布式系統(tǒng)理論。CAP 理論告訴我們 : 一個分布式系統(tǒng)不可能同時滿足一致性(C:Consistency)、可用性(A:Availability)及分區(qū)容錯性(P:Partition tolerance) 這三個基本要求，最多只能同時滿足其中兩項。CAP 理論在互聯(lián)網(wǎng)界有著廣泛的知名度，也被稱為“帽子理論”，它是 由 Eric Brewer 教授在 2000 年舉行的 ACM 研討會提出的 一個著名猜想: 一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分區(qū)容錯 (Partition-tolerance)三者無法在分布式系統(tǒng)中被同時滿足，并且最多只能滿足兩個!

• 一致性 : 所有節(jié)點上的數(shù)據(jù)時刻保持同步
• 可用性 : 每個請求都能接收一個響應，無論響應成功或失敗
• 分區(qū)容錯 : 系統(tǒng)應該持續(xù)提供服務，即使系統(tǒng)內(nèi)部(某個節(jié)點分區(qū))有消息丟失。比如交換機失敗、網(wǎng)址網(wǎng)絡被分成幾個子網(wǎng)，形成腦裂、服務器發(fā)生網(wǎng)絡延遲或死機，導致某些 server 與集群中的其他機器失去聯(lián)系。

分區(qū)是導致分布式系統(tǒng)可靠性問題的固有特性，從本質(zhì)上來看，CAP 理論的準確描述不應該是從 3 個特性中選取兩個，所以我們只能被迫適應，根本沒有選擇權(quán)。CAP 并不是一個普適性原理和指導思想，它僅適用于原子讀寫的 NOSQL 場景中，并不適用于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

BASE 理論

從前面的分析中我們知道 : 在分布式(數(shù)據(jù)庫分片或分庫存在的多個實例上)前提下，CAP 理論并不適合數(shù)據(jù)庫事務(因為更新一些錯誤的數(shù)據(jù)而導致的失敗，無論使用什么高可用方案都是徒勞的，因為數(shù)據(jù)發(fā)生了無法修正的錯誤)。 此外 XA 事務雖然保證了數(shù)據(jù)庫在分布式系統(tǒng)下的 ACID (原子性、一致性、隔離性、持久性)特性，但同時也帶來了一 些性能方面的代價，對于并發(fā)和響應時間要求都比較高的電商平臺來說，是很難接受的。

eBay 嘗試了另外一條完全不同的路，放寬了數(shù)據(jù)庫事務的 ACID 要求，提出了一套名為 BASE 的新準則。BASE 全稱為 Basically Available,Soft-state,Eventually Consistent. 系統(tǒng)基本可用、軟狀態(tài)、數(shù)據(jù)最終一致性。相對于 CAP 來說，它大大降低了我們對系統(tǒng)的要求。

Basically Available(基本可用)

表示在分布式系統(tǒng)出現(xiàn)不可預 知的故障時，允許瞬時部分可用性

1. 比如我們在淘寶上搜索商品，正常情況下是在 0.5s 內(nèi)返回查詢結(jié)果，但是由于后端的系統(tǒng)故障導致查詢響應時間變成了 2s
2. 再比如數(shù)據(jù)庫采用分片模式，100W 個用戶數(shù)據(jù)分在 5 個數(shù)據(jù)庫實例上，如果破壞了一個實例，那么可用性還 有 80%，也就是 80%的用戶都可以登錄，系統(tǒng)仍然可用
3. 電商大促時，為了應對訪問量激增，部分用戶可能會被 引導到降級頁面，服務層也可能只提供降級服務。這就 是損失部分可用性的體現(xiàn)

Soft-state(軟狀態(tài)).

表示系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存在中間狀態(tài)，并 且這個中間狀態(tài)的存在不會影響系統(tǒng)的整體可用性，也就 是表示系統(tǒng)允許在不同節(jié)點的數(shù)據(jù)副本之間進行數(shù)據(jù)同步 過程中存在延時; 比如訂單狀態(tài)，有一個待支付、支付中、 支付成功、支付失敗， 那么支付中就是一個中間狀態(tài)，這 個中間狀態(tài)在支付成功以后，在支付表中的狀態(tài)同步給訂 單狀態(tài)之前，中間會存在一個時間內(nèi)的不一致。

Eventually consistent(數(shù)據(jù)的最終一致性)

表示的是所有 數(shù)據(jù)副本在一段時間的同步后最終都能達到一個一致的狀 態(tài)，因此最終一致性的本質(zhì)是要保證數(shù)據(jù)最終達到一致， 而不需要實時保證系統(tǒng)數(shù)據(jù)的強一致

BASE 理論的核心思想是 : 即使無法做到強一致性，但每個應用都可以根據(jù)自身業(yè)務特點，采用適當?shù)姆绞絹硎瓜到y(tǒng)達到最終一致性。

七、分布式架構(gòu)下的高可用設計

避免單點故障

1. 負載均衡技術(shù)(failover/選址/硬件負載/ 軟件負載/去中心化的軟件負載(gossip(redis- cluster)))
2. 熱備(linux HA)
3. 多機房(同城災備、異地災備)

應用的高可用性

1. 故障監(jiān)控(系統(tǒng)監(jiān)控(cpu、內(nèi)存)/鏈路監(jiān)控/日志監(jiān) 控) 自動預警
2. 應用的容錯設計、(服務降級、限流)自我保護能力
3. 數(shù)據(jù)量(數(shù)據(jù)分片、讀寫分離)

分布式架構(gòu)下的可伸縮設計

1. 垂直伸縮
2. 提升硬件能力
3. 水平伸縮
4. 增加服務器

加速靜態(tài)內(nèi)容訪問速度的 cdn

CDN 全稱是 Content Delivery Network，中文釋義是內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡。CDN 的作用是把用戶需要的內(nèi)容分發(fā)到離用戶最近的地方進行響應，這樣用戶能夠快速獲取所需要的內(nèi)容。 CDN 本質(zhì)上就是一種網(wǎng)絡緩存技術(shù)，能夠把一些相對穩(wěn)定的資源放到距離最終用戶較近的地方，一方面可以節(jié)省整個廣域網(wǎng)的帶寬消耗，另外一方面也可以提升用戶的訪問速度、改善用戶體驗?，F(xiàn)實系統(tǒng)中我們一般會把靜態(tài)的文件(圖片、腳本、靜態(tài)頁面等)放到 CDN 中。

1. 當用戶訪問網(wǎng)站頁面上的內(nèi)容 URL，經(jīng)過本地 DNS 系統(tǒng)解析，DNS 系統(tǒng)最終會將域名的解析權(quán)交給 CNAME 指向的 CDN 專用 DNS 服務器。
2. CDN 的 DNS 服務器將 CDN 的全局負載均衡設備 IP 地址返回用戶。
3. 用戶向 CDN 的全局負載均衡設備發(fā)起內(nèi)容 URL 訪問請求。
4. CDN全局負載均衡設備根據(jù)用戶IP地址，以及用戶請求的內(nèi)容URL， 選擇一臺用戶所屬區(qū)域的區(qū)域負載均衡設備，告訴用戶向這臺設備發(fā)起請求。
5. 區(qū)域負載均衡設備會為用戶選擇一臺合適的緩存服務器提供服務。
6. 選擇的依據(jù)包括 : 根據(jù)用戶 IP 地址，判斷哪一臺服務器距離用戶最近。根據(jù)用戶所請求的 URL 中攜帶的內(nèi)容名稱，判斷哪一臺服務器上有用戶所需內(nèi)容;查詢各個服務器當前的負載情況，判斷哪一臺服務器上有服務能力?；谝陨蠗l件的綜合分析之后，區(qū)域負載均衡設備會向全局負載均衡設備返回一臺緩存服務器的 IP 地址。
7. 局負載均衡設備把服務器的 IP 地址返回給用戶。
8. 用戶向緩存服務器發(fā)起請求，緩存服務器響應用戶請求，將用戶所需內(nèi)容返回到用戶終端。如果這臺緩存服務器上并沒有用戶想要的內(nèi)容，而區(qū)域均衡設備依然將它分配給了用戶，那么這臺服務器就要向它的上一級緩存服務器請求內(nèi)容，直到追溯到包含該內(nèi)容的源服務器并將內(nèi)容拉到本地。

什么情況下用 CDN？

最適合的是那些不會經(jīng)常變化的內(nèi)容，比如圖片，js 文件， CSS 文件，圖片文件包括程序模板中CSS 文件中用到的背景圖片，還有就是作為網(wǎng)站內(nèi)容組成部分的那些圖片等等。

灰度發(fā)布

我們的應用即使經(jīng)過了測試部門的測試，也仍然很難全面覆蓋用戶的使用場景，為了保證萬無一失，我們在進行發(fā)布的時候一般都會采用灰度發(fā)布，也就是會對新應用進行分批發(fā)布，逐步擴大新應用在整個及集群中的比例直到最后全部完成。灰度發(fā)布是說針對新應用在用戶體驗方面完全無感知。

灰度發(fā)布系統(tǒng)的作用在于，可以根據(jù)自己的配置，來將用 戶的流量導到新上線的系統(tǒng)上，來快速驗證新的功能， 而一旦出問題，也可以馬上的回滾發(fā)布，簡單的說，就是一套 A/BTest 系統(tǒng).

八、總結(jié)

通過本文，我們就對主流的SOA架構(gòu)、微服務架構(gòu)、服務網(wǎng)格架構(gòu)做了解析，然后知道了分布式架構(gòu)中的幾個基本理論，然后還分析了如何設計出高可用的分布式架構(gòu)，有木有棒棒噠！

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