背景介紹

S公司是一家數據服務公司，有 20 000 多名客戶使用公司的軟件，公司使用 API 收集和清理客戶的數據。S 公司提供的產品如下圖所示。

微服務是當今主流的架構模式之一。S 公司的系統進行了一次微服務改造，并取得了不錯的效果。

重構后的規模：400 private repos；70 different services（workers）。

取得的收益：

visibility（可見性）。在微服務架構中，非常方便對每個服務進行監控（sysdig、htop、iftop 等）。

微服務大大降低了配置和構建部署成本。

消除了在現有服務中附加不同功能的誘惑。

產生了很多對外依賴很少的服務：僅僅需要從隊列里讀取和處理數據，然后發送結果即可。非常適合小團隊協同工作。

定位問題變得容易?？梢詫γ恳粋€ microworker 進行 Datadog 式的監控，如下圖所示

比如，類似于內存泄漏的問題，可以很容易將問題范圍縮小到 50～100 行代碼內。

簡單地講，微服務是一種面向服務的軟件體系結構，其中服務端的應用程序是通過組合許多單一用途、低占用空間的網絡服務而成的。其優點是改進的模塊化減少了測試負擔，可以更好地進行功能組合，環境隔離和開發團隊具備自主權。經常與之拿來對比的是單體架構，在單體架構中，大量的功能存在于單個服務中，作為單個單元進行測試、部署和擴展。

另外，操作復雜度和負載都很高的產品一般都會選擇微服務架構，它使基礎結構更加靈活、可擴展性強，并且更易于監控。

但不幸的事情發生了，當重構完成兩年以后，團隊沒有更快地交付，而是陷入了“爆炸性”的復雜性中，架構的優點變成了負擔。隨著速度的下降，失敗率激增，團隊也變得不堪重負。

系統處理流程概述

S公司的客戶數據基礎設施每秒可接收數十萬個事件，并將它們轉發給合作伙伴的 API，即服務端 destination。目前，有超過一百種類型的 destination，如 Google Analytics, Optimizely，或自定義 Webhook。

幾年前，架構相對簡單，一個API 即可接收事件并將其轉發到分布式消息隊列。事件是由 Web 或移動應用程序生成的 JSON 對象，其中包含有關用戶及其操作的信息。

一旦請求失敗，有時會嘗試在稍后的時間再次發送該事件。有些失敗可以安全重試，有些則不行?？芍卦囧e誤是指那些 destination 不做任何更改就可以接受的錯誤，如 HTTP 500、速率限制和超時。不可重試錯誤是指可以確信 destination 永遠不會接受的請求，如具有無效憑證或缺少必需字段的請求。

此時，單個隊列既包含最新的事件，也包含跨越所有destination 的可能有多次重試的事件，這會導致“隊頭阻塞”。也就是說，在這種特殊情況下，如果一個 destination 變慢或下降，則重試將會導致隊列擁擠，從而導致所有 destination 的延遲。

假設destinationX 遇到了一個臨時問題，每個請求都由于超時而出錯?，F在，這不僅會創建大量尚未到達 destinationX 的積壓請求，而且還會將每個失敗事件放回隊列中進行重試，如下圖所示。雖然系統將自動伸縮以響應增加的負載，但隊列深度的突然增加將超過系統的伸縮能力，從而導致最新事件的延遲。

為了解決“隊頭阻塞”問題，該團隊為每個 destination 都創建了單獨的服務和隊列。這個新的體系結構包括一個額外的路由器進程，該進程接收入站事件并將事件的副本分發到每個選定的 destination 中，如下圖所示?，F在，如果一個 destination 出現問題，則只有它的隊列會阻塞，其他 destination 不會受到影響。這種微服務風格的體系結構將 destination 彼此隔離，這在 destination 經常發生問題時，至關重要。

產生的問題

共享庫多版本問題。隨后，系統又增加了 50 多個新的 destination，這就意味著有 50個新的 repo。為了減輕開發和維護這些代碼庫的負擔，團隊創建了共享庫，來處理公共轉換和功能（如 HTTP 請求處理）。然而，一個新的問題出現了。對這些共享庫的測試和部署更改會影響所有的 destination，此時必須測試和部署幾十個服務。在時間緊迫的情況下，工程師只會在單個目標的代碼庫中包含這些庫的更新版本。這樣一來，隨著時間的推移，這些共享庫的版本開始在不同的目標代碼庫中出現不同的分支版本，原本擁有的在每個目標代碼庫之間減少自定義的優勢開始不復存在。最終，它們都使用了這些共享庫的不同版本。本可以構建一些工具來自動進行更改，但此時，不僅開發人員的工作效率受到了影響，還遇到微服務架構的其他問題。

負載模式問題。每個服務都有不同的負載模式，其中一些服務每天處理少量事件，而另一些服務每秒處理數千個事件。對于處理少量事件的 destination，當出現意外的負載峰值時，操作員將不得不手動擴展服務，以滿足需求。

伸縮調優問題。雖然確實實現了自動伸縮，但每個服務都有不同的 CPU 和內存資源組合，使得自動伸縮配置的調優更像是藝術而不是科學。destination 的數量繼續快速增加，團隊平均每個月增加三個 destination，這意味著有了更多的 repo、隊列和服務。

管理開銷。當服務個數超過 140 個時，對團隊來說管理所有服務是一筆巨大的開銷。團隊每天睡不好覺，最常見的場景就是線上工程師處理負載峰值。

退回到單體

最終，團隊決定拋棄這些微服務和repo，并重新將服務并到一起。然而，退回到單體服務非常困難。如果所有 destination 都有一個單獨的隊列，那么所有工程師都必須檢查每個隊列的工作，這會給 destination 服務增加一層復雜性。為了解決這個問題，系統新增了一種“離心機（Centrifuge）”組件，并將所有 destination 進行了合并，如下圖所示。

同時，還需要將所有repo 進行合并。一旦所有 destination 的代碼存在于一個 repo 中，它們就可以合并為一個服務。這樣，開發人員的生產率大大提高了，不再需要部署 140 多個服務來改變一個共享庫，一個工程師在幾分鐘內就可以部署這項服務，這一變化也有利于運維。由于所有 destination 都位于一個服務中，因此很好地混合了 CPU 和內存密集型 destination，這使得利用擴展服務來滿足需求變得非常容易。由于大型工作池可以吸收負載峰值，因此團隊不必再為處理少量負載的 destination 進行分頁。

一些犧牲

雖然已取得了巨大的改進，然而其中也有些“犧牲”。

故障隔離困難。由于所有東西都在一個單體中運行，如果一個 destination 中引入了導致服務崩潰的 bug，那么所有 destination 的服務都會崩潰。雖然已經有全面的自動化測試，但是測試無法完全保障。后續演進的方向是設計一種更健壯的方法，以防止單個 destination導致整個服務癱瘓，同時仍將所有 destination 保持在一個單體中。

緩存（內存中）效率變低。以前，由于每個 destination 都有一個服務，低流量 destination只有少數進程，這意味著它們控制平面數據的內存緩存將保持熱度?，F在，由于緩存分散在3000 多個進程中，因此命中率大大降低。最后，考慮到實際的運營收益，接受了效率的損失。

更新一個依賴項的版本可能會破壞多個destination。雖然解決了之前多版本依賴的問題，但如果想使用庫的最新版本，則必須更新其他 destination。目前，通過全面的自動化測試套件，可以快速看到新老依賴版本的不同。

總結

引入微服務架構，并通過將destination 彼此隔離解決了管道中的性能問題。然而，當需要批量更新時，由于缺乏適當的工具來測試和部署微服務，因此結果反而使開發人員的生產力迅速下降。

在進行架構選擇時，并不存在絕對的好壞，是一個權衡的過程，需要從多個維度考慮。

新的架構是否能帶來新的復雜性，帶來的復雜性是否能被充分評估，以及如何應對，如上文提到的“共享多版本的問題”。

新架構下系統的運維成本是否增加，如果增加能否接受，如上文提到的“負載模式問題”。

在“享受”新架構帶來的好處的同時，能否真正掌控新架構，如上文提到的“伸縮調優問題”。

新的架構是否帶來管理開銷，成本能否接受，如上文提到的“管理開銷”問題。

架構設計的誤區

盲目追求模式和原則的滿足。并不是說模式和原則不重要，但它們不應該成為架構設計追求的唯一目標。盲目追求不必要的模式和原則的滿足，往往會給系統帶來不必要的復雜性，使其難以理解。

追趕潮流。新的架構形態層出不窮，令人眼花繚亂，學習到一種新的、“炫酷”的架構設計很容易有直接拿來應用的沖動。這樣做的后果往往是會與實際解決的問題脫節，為系統帶來不必要的負擔，甚至根本沒有解決任何問題。

面面俱到，沒有重點。決定不要什么比要什么更難。你會看到當某些架構設計文檔的模板時，高可用性、擴展性、可測試性……什么都想要，不做取舍。不同系統的側重點不同，這樣做的后果往往是顧此失彼，關鍵問題沒有得到解決。

忽視架構腐化。架構設計在整個軟件生命周期內，都需要守護及持續演進，否則架構及整個系統都難以擺脫逐步惡化，直至消亡或重寫的命運。

審核編輯 ：李倩