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网易云原生架构实践之服务治理

猪小花1号2018-11-26 16:46

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云原生（Cloud Native）的高阶实践是分布式服务化架构。一个良好的服务化架构，需要良好的服务发现、服务治理、服务编排等核心能力。本文为读者解析网易云的服务治理策略及其典型实践。

网易云微服务架构

在优化了版本控制策略，研发并集成了自动化构建和发布工具，实现“项目工程化”之后，网易云开始了分布式服务化架构的探索，希望解决支撑海量用户及产品高速迭代需求下的软件研发成本高、测试部署维护代价大、扩展性差等问题。

业务模块的独立，自然而然形成了基于 Docker 容器的微服务架构。网易云简化的微服务架构如图 1 所示，包括服务注册与发现、分布式配置管理、负载均衡、服务网关、断路器等模块。

图 1 微服务架构

一个产品通常由多个应用组成，容器只是提供一个应用服务的能力，需要把多个应用组合编排起来才能提供服务。在服务编排上，网易云选择开源的 Kubernetes 。Kubernetes 是自动化编排容器应用的开源平台，这些操作不仅包括部署、调度和节点集群间扩展，还包括服务发现和配置服务等架构支持的基础能力。Kubernetes 对应用层面的关注、对微服务、云原生的支持及其生态，正是网易云所需要的。

网易云服务治理策略

在微服务架构下，随着业务逐渐复杂，服务数量越来越多，引入的问题也越来越复杂。如何在业务发展的同时保障服务的 SLA 和最大化利用机器资源，是摆在网易云面前一个很大的挑战。我们需要一个统一的服务治理机制对所有服务进行统一管控，保障服务正常运行。

服务治理范围覆盖了服务的整个生命周期，从服务建模开始，到开发、测试、审批、发布、运行时管理，以及最后的下线。我们通常说的服务治理主要是指服务运行时的治理，一个好的服务治理框架要遵循“在线治理，实时生效”原则，只有这样才能真正保障服务整体质量。下面介绍服务治理策略在服务运行时的应用。

服务越来越多，配置项越来越多，利用统一注册中心解决服务发现和配置管理问题。
服务之间存在多级依赖，靠人工已经无法理清，还要避免潜在的循环依赖问题，我们需要依赖管理机制，支持导出依赖关系图。
服务的性能数据和健康状态数据是服务治理的重要依据，比如访问量、响应时间、并发数等，因此需要有监控、健康检查和统计服务。
当一个服务的访问量越来越大，需要对服务进行扩容，然后在客户端进行流量引导和优先级调度。
面对突发流量，已经无法通过扩容解决问题时，要启用流量控制，甚至服务降级。
随着业务持续发展，要提前进行容量规划，结合服务监控数据，以确认当前系统容量能否支撑更高水位的压力。
等越来越多的微服务上线之后，从安全角度看，我们需要实施明确的权限控制策略和服务上下线流程。
通过一系列的服务治理策略，最终通过数据证明系统对外承诺的 SLA。

网易云典型服务治理实践

弹性扩缩容

基于负载均衡的应用弹性伸缩方案，只要将应用系统设计成无状态，在需要伸缩的时候修改负载均衡代理配置，就可以方便地水平扩容应用系统，提高系统承载能力。

在云原生应用架构里，我们其实有更多的选择。对于无状态服务，配合云平台提供的 AutoScaling 能力，能够快速弹性扩容，实施 DevOps。在这里，弹性扩缩容是一种重要的服务治理手段。网易云选择基于 Kubernetes 的 AutoScaling 机制实现弹性伸缩。

网易云采用 Kubernetes 实现应用管理，而 Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler （HPA）组件专门设计用于应用弹性扩容的控制器，它通过定期轮询 Pod 的状态（CPU、内存、磁盘、网络，或者自定义的应用指标），当 Pod 的状态连续达到提前设置的阈值时，就会触发副本控制器，修改其应用副本数量，使得 Pod 的负载重新回归到正常范围之内。如图 2 所示。

图 2 基于 Kubernetes 的弹性扩缩容

例如促销活动服务的应用层是一个无状态应用，当前有两个副本，我们把弹性扩容的 CPU 使用率阈值设置为 50%。但是促销当天涌入的流量远远超过预期，使得两个副本的 CPU 使用率分别达到了 80%以上，HPA 控制器监控到这种变化，于是通知副本控制器将促销活动服务的副本数量升到 4 个。当流量峰值过后，4 个副本的 CPU 使用率慢慢降到 10% 以下，HPA 控制器计算得出两个副本即可满足负载要求，于是通知副本控制器将应用副本数量变为 2。

HPA控制器的副本伸缩算法可以参考Kubernetes文档。

熔断机制

微服务架构中，各服务通过服务发现的方式互相依赖，虽然从单个服务看来能获得非常好的隔离性，不会因为某个进程或者服务宕掉对其他服务造成直接影响，但是从业务角度来看，单个服务实例故障还是可能造成业务访问出现问题，轻则影响服务调用方出现延迟和负载上升，重则造成业务整体异常。

比如，一个简单的电商场景，用户通过网站下单购买一件商品，首先将调用订单服务生成一个订单，调用支付网关完成支付，最后调用库存服务将库存量减去。在这一系列服务调用过程中，任何一个子服务因为网络故障或者服务本身异常等情况出现，都会导致用户购物车服务线程阻塞，不仅影响到用户这次购物行为失败，如果此时有大量用户同时访问，还会造成后续请求的失败。这是微服务调用中很容易出现的级联失败。针对这个问题，网易云引入了服务治理中的熔断机制，或者叫断路器模式，断路器在系统架构中的应用如图2所示。

图3 断路器在系统架构中的应用

断路器是一个开关，本意是指电路系统上的一种保护线路电流过载的一种装置，当线路中电流太大或者发生短路时，断路器开关打开，电路切断，防止引起更加严重的后果。引申到微服务治理策略中，断路器的作用就是避免故障或者异常在微服务调用链中蔓延。它的工作机制如图4 所示。

图4 服务治理中的熔断机制

服务调用方在尝试调用远端服务时，同时提供一个 fallback 方法，就是当远端服务出现故障时，调用 fallback 方法，快速返回结果，避免级联效应，使故障隔离。同时，断路器应该需要提供一个阈值开关，当远端服务的调用连续失败次数超过某个阈值时，服务调用方直接调用 fallback 方法，不再请求远端服务。等远端服务恢复后，再恢复正常调用流程。

在一些场景下，网易云借助 Netflix OSS 的 Hystrix 实现断路器。Hystrix 是 Netflix 开源的库，主要提供分布式服务间交互的延时容忍与容错机制，隔离了服务间的访问入口，防止整个链路上某服务调用不通导致系统雪崩，提供 fallback（降级）机制以便增强系统弹性。另外，还提供了服务治理与监控功能。

Hystrix 主要提供以下几个功能。

为服务提供保护，控制延迟和故障。
避免复杂系统的级联故障。
快速失败与高效恢复。
实时监控、报警与操作控制。

代码示例如下。

@Component
public class ShoppingService {
@HystrixCommand(fallbackMethod = "payFail")
public Object pay(Map parameters) {
//远程调用支付服务
return;
}
public Object payFail(Map parameters) { 
//支付失败，订单状态改为未支付
return;
}
}

购物服务调用 ShoppingService 的 pay()方法实现支付，支付成功则订单状态置为待发货，若支付过程中支付网关服务出现异常，导致 pay()方法调用失败，ShoppingService 的断路器会调用 payFail()方法实现失败处理，将订单状态改为未支付状态，后续用户可以通过界面选择订单继续支付。如果支付网关服务较长时间无法恢复，当 pay()连续失败次数超过阈值，熔断机制开启，断路器打开，每次对 ShoppingService 的 pay()方法的调用退化为对payFail()方法的调用，直至支付网关服务恢复正常。熔断机制在服务治理中的作用主要体现在对故障的隔离上，避免调用出现链式雪崩。

服务降级

服务降级也是服务治理策略中重要的一环。当业务出现流量峰值，或者系统中某个组成部分出现故障，保证系统整体功能仍然可用，我们可能需要停掉一些不太重要的周边系统，从而保证核心服务的 SLA。比如电商系统在进行大促时，往往会弃车保帅，优先选择停止“猜你喜欢”、“评论”等不那么重要的系统，保障购物车、支付系统可用。在微服务架构里，每个服务无论是服务提供方还是服务调用方，都应该围绕 SLA 制定不同的降级策略。按降级粒度粗细我们可以制定接口降级、功能降级、服务降级。