2019-07-10 一个可供中小团队参考的微服务架构技术栈【转
前言
近年，Spring Cloud 俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。
我近年一直在一线互联网公司（携程，拍拍贷等）开展微服务架构实践，根据我个人的一线实践经验和我平时对 Spring Cloud 的调研，我认为 Spring Cloud 技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。
比方说 Spring Cloud Config 和 Spring Cloud Sleuth 都是 Pivotal 自研产品，尚未得到大规模企业级生产应用，很多企业级特性缺失（具体见我后文描述）。另外 Spring Cloud 体系还缺失一些关键的微服务基础组件，比如 Metrics 监控，健康检查和告警等。
所以我在参考 Spring Cloud 微服务技术栈的基础上，结合自身的实战落地经验，也结合国内外一线互联网公司（例如 Netflix，点评，携程，Zalando 等）的开源实践，综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师（或者是初创公司）有一个好的指导，能够少走弯路，快速落地微服务架构。
这个参考技术栈和总体架构如下图所示：
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主要包含 11 大核心组件，分别是：
核心支撑组件
- 服务网关 Zuul
- 服务注册发现 Eureka+Ribbon
- 服务配置中心 Apollo
- 认证授权中心 Spring Security OAuth2
- 服务框架 Spring MVC/Boot
监控反馈组件
- 数据总线 Kafka
- 日志监控 ELK
- 调用链监控 CAT
- Metrics 监控 KairosDB
- 健康检查和告警 ZMon
- 限流熔断和流聚合 Hystrix/Turbine
后续章节我会依次简单介绍这 11 个组件，在《微服务架构实战 160 讲》课程中，我会对其中的 8 款核心组件的架构设计和生产实践进行深度剖析，，感兴趣的同学可以扫描下方二维码了解详情。
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核心支撑组件
服务网关 Zuul
2013 年左右，infoq 曾经对前 Netflix 架构总监 Adrian Cockcroft 有过一次专访 [附录 1]，其中有问 Adrian：“Netflix 开源这么多项目，你认为哪一个是最不可或缺的 (MOST Indispensable)”，Adrian 回答说：“在 NetflixOSS 开源项目中，有一个容易被忽略，但是 Netflix 最强大的基础服务之一，它就是 Zuul 网关服务。Zuul 网关主要用于智能路由，同时也支持认证，区域和内容感知路由，将多个底层服务聚合成统一的对外 API。Zuul 网关的一大亮点是动态可编程，配置可以秒级生效”。从 Adrian 的回答中，我们可以感受到 Zuul 网关对微服务基础架构的重要性。
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Zuul 在英文中是一种怪兽，星际争霸中虫族里头也有 Zuul，Netflix 为网关起名 Zuul，寓意看门神兽
Zuul 网关在 Netflix 经过生产级验证，在纳入 Spring Cloud 体系之后，在社区中也有众多成功的应用。Zuul 网关在携程（日流量超 50 亿），拍拍贷等公司也有成功的落地实践，是微服务基础架构中网关一块的首选。其它开源产品像 Kong 或者 Nginx 等也可以改造支持网关功能，但是较复杂门槛高一点。
Zuul 网关虽然不完全支持异步，但是同步模型反而使它简单轻量，易于编程和扩展，当然同步模型需要做好限流熔断（和限流熔断组件 Hystrix 配合），否则可能造成资源耗尽甚至雪崩效应（cascading failure）。
服务注册发现 Eureka + Ribbon
针对微服务注册发现场景，社区里头的开源产品当中，经过生产级大流量验证的，目前只有 Netflix Eureka 一个，它也已经纳入 Spring Cloud 体系，在社区中有众多成功应用，例如携程 Apollo 配置中心也是使用 Eureka 做软负载。其它产品如 Zookeeper/Etcd/Consul 等，都是比较通用的产品，还需要进一步封装定制才可生产级使用。Eureka 支持跨数据中心高可用，但它是 AP 最终一致系统，不是强一致性系统。
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Eureka 是阿基米德洗澡时发现浮力原理时发出的惊叹声，在微服务中寓意发现
Ribbon 是可以和 Eureka 配套对接的客户端软负载库，在 Eureka 的配合下能够支持多种灵活的动态路由和负载均衡策略。内部微服务直连可以直接走 Ribbon 客户端软负载，网关上也可以部署 Ribbon，这时网关相当于一个具有路由和软负载能力的超级客户端。
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Ribbon 是蝴蝶结的意思
服务配置中心 Apollo
Spring Cloud 体系里头有个 Spring Cloud Config 产品，但是功能远远达不到生产级，只能小规模场景下用，中大规模企业级场景不建议采用。携程框架研发部开源的 Apollo 是一款在携程和其它众多互联网公司生产落地下来的产品，开源两年多，目前在 github 上有超过 4k 星，非常成功，文档齐全也是它的一大亮点，推荐作为企业级的配置中心产品。Apollo 支持完善的管理界面，支持多环境，配置变更实时生效，权限和配置审计等多种生产级功能。Apollo 既可以用于连接字符串等常规配置场景，也可用于发布开关（Feature Flag）和业务配置等高级场景。在《微服务架构实战 160 讲》课程中，第二个模块就配置中心相关主题，会深度剖析携程 Apollo 的架构和实践，预计 6 月份推出，欢迎大家关注学习。
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阿波罗是希腊神话中太阳神的意思
认证授权中心 Spring Security OAuth2
目前开源社区还没有特别成熟的微服务安全认证中心产品，之前我工作过的一些中大型互联网公司，比如携程，唯品会等，在这一块基本都是定制自研的，但是对一般企业来说，定制自研还是有门槛的。OAuth2 是一种基于令牌 Token 的授权框架，已经得到众多大厂（Google, Facebook, Twitter, Microsoft 等）的支持，可以认为是事实上的微服务安全协议标准，适用于开放平台联合登录，现代微服务安全（包括单页浏览器 App/ 无线原生 App/ 服务器端 WebApp 接入微服务，以及微服务之间调用等场景），和企业内部应用认证授权 (IAM/SSO) 等多种场景。
Spring Security OAuth2 是 Spring Security 基础上的一个扩展，支持四种主要的 OAuth2 Flows，基本可以作为微服务认证授权中心的推荐产品。但是 Spring Security OAuth2 还只是一个框架，不是一个端到端的开箱即用的产品，企业级应用仍需在其上进行定制，例如提供 Web 端管理界面，对接企业内部的用户认证登录系统，使用 Cache 缓存令牌，和微服务网关对接等，才能作为生产级使用。在《2018 波波的微服务基础架构和实践》课程中，第一个模块就是微服务安全架构和实践相关主题，会深度剖析 OAuth2 原理和 Spring Security OAuth2 实践，欢迎大家关注学习。
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Spring Security OAuth2 是 Spring Security 框架的一个扩展
服务框架 Spring/Boot
Spring 可以说是史上最成功的 Web App/API 开发框架之一，它融入了 Java 社区中多年来沉淀下来的最佳实践，虽然有将近 15 年历史，但目前的社区活跃度仍呈上升趋势。Spring Boot 在 Spring 的基础上进一步打包封装，提供更贴心的 Starter 工程，自启动能力，自动依赖管理，基于代码的配置等特性进一步降低接入门槛。另外 Spring Boot 也提供 actuator 这样的生产级监控特性，支持 DevOps 研发模式，它是微服务开发框架的推荐首选。
REST 契约规范 Swagger 和 Spring 有比较好的集成，使得 Spring 也支持契约驱动开发 (Contract Driven Development) 模型。对于一些中大规模的企业，如果业务复杂团队较多，考虑到互操作性和集成成本，建议采用契约驱动开发模型，也就是开发时先定义 Swagger 契约，然后再通过契约生成服务端接口和客户端，再实现服务端业务逻辑，这种开发模型能够标准化接口，降低系统间集成成本，对于多团队协同并行开发非常重要。
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监控反馈组件
数据总线 Kafka
最初由 Linkedin 研发并在其内部大规模成功应用，然后在 Apache 上开源的 Kafka，是业内数据总线 (Databus) 一块的标配，几乎每一家互联网公司都可以看到 Kafka 的身影。Kafka 堪称开源项目的一个经典成功案例，其创始人团队从 Linkedin 离职后还专门成立了一家叫 confluent 的企业软件服务公司，围绕 Kafka 周边提供配套和增值服务。在监控一块，日志和 Metrics 等数据可以通过 Kafka 做收集、存储和转发，相当于中间增加了一个大容量缓冲，能够应对海量日志数据的场景。除了日志监控数据收集，Kafka 在业务大数据分析，IoT 等场景都有广泛应用。如果对 Kafka 进行适当定制增强，还可以用于传统消息中间件场景。
Kafka 的特性是大容量，高吞吐，高可用，数据可重复消费，可水平扩展，支持消费者组等。Kafka 尤其适用于不严格要求实时和不丢数据的大数据日志场景。
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Kafka 创始人三人组，离开 Linkedin 后，创立了基于 Kafka 的创业公司 Confluent
日志监控 ELK
ELK（ElasticSearch/Logstash/Kibana）是日志监控一块的标配技术栈，几乎每一家互联网公司都可以看到 ELK 的身影，据称携程是国内 ELK 的最大用户，每日增量日志数据量达到 80~90TB。ELK 已经非常成熟，基本上是开箱即用，后续主要的工作在运维、治理和调优。ELK 一般和 Kafka 配套使用，因为日志分词操作还是比较耗时的，Kafka 主要作为前置缓冲，起到流量消峰作用，抵消日志流量高峰和消费（分词建索引）的不匹配问题。一旦反向索引建立，日志检索是非常快的，所以日志检索快和灵活是 ElasticSearch 的最大亮点。另外 ELK 还有大容量，高吞吐，高可用，可水平扩容等企业级特性。
创业公司起步期，考虑到资源时间限制，调用链监控和 Metrics 监控可以不是第一优先级，但是 ELK 是必须搭一套的，应用日志数据一定要收集并建立索引，基本能够覆盖大部分 Trouble Shooting 场景（业务，性能，程序 bug 等）。另外用好 ELK 的关键是治理，需要制定一些规则（比如只收集 Warn 级别以上日志），对应用的日志数据量做好监控，否则开发人员会滥用，什么垃圾数据都往 ELK 里头丢，造成大量空间被浪费，严重的还可能造成性能可用性问题。
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ELK + Kafka 参考部署架构
调用链监控 CAT
Spring Cloud 支持基于 Zipkin 的调用链监控，我个人基于实践经验认为 Zipkin 还不能算一款企业级调用链监控产品，充其量只能算是一个半成品，很多重要的企业级特性缺失。Zipkin 最早是由 Twitter 在消化 Google Dapper 论文的基础上研发，在 Twitter 内部有较成功应用，但是在开源出来的时候把不少重要的统计报表功能给阉割了（因为依赖于一些比较重的大数据分析平台），只是开源了一个半成品，能简单查询和呈现可视化调用链，但是细粒度的调用性能数据报表没有开源。
Google 大致在 2007 年左右开始研发称为 Dapper 的调用链监控系统，但在远远早于这个时间（大致在 2002 左右），eBay 就已经有了自己的调用链监控系统 CAL（Centralized Application Logging），Google 和 eBay 的设计思路大致相同，但是也有一些差别。CAL 在 eBay 有大规模成功应用，被称为是 eBay 的四大神器之一（另外三个是 DAL，Messaging 和 SOA）。开源调用链监控系统 CAT 的作者吴其敏（我曾经和他同事，习惯叫他老吴），曾经在 eBay 工作近十年，期间深入消化吸收了 CAL 的设计。2011 年后老吴离开 eBay 去了点评，用三年时间在点评再造了一款调用链监控产品 CAT（Centralized Application Tracking），CAT 具有 CAL 的基因和影子，同时也融入了老吴在点评的探索实践和创新。
CAT 是一款更完整的企业级调用链监控产品，甚至已经接近一个 APM（Application Performance Management）产品的范畴，它不仅支持调用链的查询和可视化，还支持细粒度的调用性能数据统计报表，这块是 CAT 和市面上其它开源调用链监控产品最本质的差异点，实际上开发人员大部分时间用 CAT 是看性能统计报表（主要是 CAT 的 Transaction 和 Problem 报表），这些报表相当于给了开发人员一把尺子，可以自助测量并持续改进应用性能。另外 CAT 还支持应用报错大盘，自助告警等功能，也是企业级监控非常实用的功能。
CAT 在点评，携程，陆金所，拍拍贷等公司有成功落地案例，因为是国产调用链监控产品，界面展示和功能等更契合国内文化，更易于在国内公司落地。个人推荐 CAT 作为微服务调用链监控的首选。至于社区里头有人提到 CAT 的侵入性问题，我觉得是要一分为二看，有利有弊，有耦合性但是性能更好，一般企业中基础架构团队会使用 CAT 统一为基础组件埋点，开发人员一般不用自己埋点；另外企业用了一款调用链监控产品以后，一般是不会换的，开发人员用习惯就好了，侵入不是大问题。
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CAT 的 Transaction 报表
Metrics 监控 KariosDB
除了日志和调用链，Metrics 也是应用监控的重要关注点。互联网应用提倡度量驱动开发（Metrics Driven Development），也就是说开发人员不仅要关注功能实现，做好单元测试（TDD），还要做好业务层（例如注册，登录和下单数等）和应用层（例如调用数，调用延迟等）的监控埋点，这个也是 DevOps（开发即运维）理念的体现，DevOps 要求开发人员必须关注运维需求，监控埋点是一种生产级运维需求。
Metrics 监控产品底层依赖于时间序列数据库（TSDB），最近比较热的开源产品有 Prometheus 和 InfluxDB，社区用户数量和反馈都不错，可以采纳。但是这些产品分布式能力比较弱，定制扩展门槛比较高，一般建议刚起步量不大的公司采用。如果企业业务和团队规模发展到一定阶段，建议考虑支持分布式能力的时间序列监控产品，例如 KairosDB 或者 OpenTSDB，我本人对这两款产品都有一些实践经验，KariosDB 基于 Cassandra，相对更轻量一点，建议中大规模公司采用，如果你们公司已经采用 Hadoop/HBase，则 OpenTSDB 也是不错选择。
KairosDB 一般也和 Kafka 配套使用，Kafka 作为前置缓冲。另外注意使用 KariosDB 打点的话 tag 的值不能太离散，否则会有查询性能问题，这个和 KariosDB 底层存储结构有关系。Grafana 是 Metrics 展示标配，可以和 KariosDB 无缝集成。
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Grafana 是 Metrics 展示标配，和主流时间序列数据库都可以集成
健康检查和告警 ZMon
除了上述监控手段，我们仍需要健康检查和告警系统作为配套的监控手段。ZMon 是德国电商公司 Zalando 开源的一款健康检查和告警平台，具备强大灵活的监控告警能力。ZMon 本质上可以认为是一套分布式监控任务调度平台，它提供众多的 Check 脚本（也可以自己再定制扩展），能够对各种硬件资源或者目标服务（例如 HTTP 端口，Spring 的 Actuator 端点，KariosDB 中的 Metrics，ELK 中的错误日志等等）进行定期的健康检查和告警，它的告警逻辑和策略采用 Python 脚本实现，开发人员可以实现自助式告警。ZMon 同时适用于系统，应用，业务，甚至端用户体验层的监控和告警。
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ZMon 分布式监控告警系统架构，底层基于 KairosDB 时间序列数据库
限流熔断和流聚合 Hystrix+Turbine
2010 年左右，Netflix 也饱受分布式微服务系统中雪崩效应（Cascading Failure）的困扰，于是专门启动了一个叫做弹性工程的项目来解决这个问题，Hystrix 就是弹性工程最终落地下来的一个产品。Hystrix 在 Netflix 微服务系统中大规模推广应用后，雪崩效应问题基本得到解决，整个体统更具弹性。之后 Netflix 把 Hystrix 开源贡献给了社区，短期获得社区的大量正面反馈，目前 Hystrix 在 github 上有超过 1.3 万颗星，据说支持奥巴马总统选举的系统也曾使用 Hystrix 进行限流熔断保护 [参考附录 2]，可见限流熔断是分布式系统稳定性的强需求，Netflix 很好的抓住了这个需求并给出了经过生产级验证的解决方案。Hystrix 已经被纳入 Spring Cloud 体系，它是 Java 社区中限流熔断组件的首选（目前还看不到第二个更好的产品）。
Turbine 是和 Hystrix 配套的一个流聚合服务，能够对 Hystrix 监控数据流进行聚合，聚合以后可以在 Hystrix Dashboard 上看到集群的流量和性能情况。
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Hystrix 在英文中是豪猪兽的意思，豪猪兽通过身上的刺保护自己，Netflix 为限流熔断组件起名 Hystrix，寓意 Hystrix 能够保护微服务调用。
结论
- 技术栈没有好坏之分，只有适合一说。本文推荐的技术栈主要基于我个人的实践和总结，但是未必适合所有场景，毕竟每个企业的上下文各不相同。作为架构师你可以参考我推荐的技术栈，但不可拘泥照搬，你必须在深入理解分布系统原理的基础上，再结合企业实际场景灵活应用。
- 本文推荐的技术栈主要面向微服务基础架构，也是《微服务架构实战 160 讲》课程要深度剖析的主题。在整个互联网基础技术平台体系中，还有消息，任务，数据访问层，发布系统，容器云平台，分布式事务，分布式一致性，测试，CI/CD 等其它重要主题，这些是波波在 2019 第三季和 2020 第四季要陆续推出的内容，请大家持续关注。
附录
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Interview: Adrian Cockcroft on High Availability, Best Practices, and Lessons Learned in the Cloud https://www.infoq.com/articles/cockcroft-high-availability
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Netflix 云端开源工具 Hystrix：曾助奥巴马竞选 http://it.sohu.com/20121129/n358943361.shtml
