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為什麼要懂分布式架構
系統學習分布式架構設計對于技術人的成長非常關鍵，對于雲原生開發者而言如何設計出符合雲原生設計哲學的應用往往離不開分布式系統知識與方法論的運用。如何設計出高彈性、可配置、可分布、高性能、高容錯、更安全、更韌性、快傳遞的原生應用往往是衡量開發者水準的重要參考。
然後而分布式系統是一個很大的概念，從架構設計、研發流程、運維部署、工程效率等多個角度均有很深的知識可以挖掘，學習成本和難道相對較大。近期整理了過去閱讀過的一些和分布式相關書刊和文章，加上自己做分布式開發的一些的心得分享給大家，本文作為開篇，總體上給出知識概覽，後續将分篇結合代碼實踐來進行闡述。起草倉促，水準有限，歡迎大家一起學習指正。
分布式系統大圖
一、設計
網關模式，Gateway
功能
- 請求路由，用戶端直接調用 Gateway，Gateway 負責路由轉發到注冊服務上
- 服務注冊，後端服務将 API 注冊，Gateway 負責路由
- 負載均衡，支援多種負載政策
- round robin
- 随機均衡算法
- 多權重負載
- session 粘連
- 其它
- 安全特性，支援 HTTPS，賬戶鑒權，及其它安全特性支援
- 灰階釋出，可以針對服務版本或者租戶等特性做灰階釋出
- API 聚合，将多個後端接口聚合，減少用戶端調用次數
- API 編排，通過編排來串接多個 API 完成特定業務
設計要點
- 可用性，必須保證高可用
- 擴充性，可以靈活擴充以支援特定業務比如特定業務流控
- 高性能，通常使用異步 IO 模型架構實作，比如 Java netty，Go Channel
- 安全，如加密通信，鑒權，DDOS 防禦等
- 運維
- 應用監控，包括容量，性能，異常檢測等
- 彈性伸縮，具備高彈性能力，以低成本應對高峰值
- 架構
邊車模式，Sidecar
價值
- 分離控制與邏輯，分離業務邏輯與路由，流控，熔斷，幂等，服務發現，鑒權等控制元件
- 适用場景
- 标準服務協定，Sidebar 到 Service，Sidebar 到 Sidebar 協定盡可能與語言解耦
- 聚合控制邏輯比如流控，熔斷，幂等，重試，減少業務邏輯
- 不要使用對服務侵入的方式進行程序間通訊如信号量，共享記憶體，優先使用本地網絡通訊的方式比如 TPCP 或者 HTTP
服務網格，Service Mesh
新一代微服務架構，本質是服務間通信的基礎設施層。
架構圖
特點
主流架構
分布式鎖
解決方案
- Redis分布式鎖，SETNX key value PX expiretime
- value 生成，最好全局唯一比如TraceID，可以使用/dev/urandom生成
- expiretime機關是毫秒，過期鎖自動釋放 ，鎖持有者保證過期時間内争搶資源完成計算
- 悲觀鎖，先擷取鎖，再進行操作，吞吐量底
- 樂觀鎖，使用版本号方式實作，吞吐量高，可能出現鎖異常，适用于多讀情況
- CAS，修改共享資料源的場景可以代替分布式鎖
- 排他性，任意條件隻有一個client可以擷取鎖
- 鎖有自動釋放方式，比如逾時釋放
- 鎖必須高可用，且持久化
- 鎖必須非阻塞且可重入
- 避免死鎖，client最終一定可以擷取鎖，不存在異常情況鎖無法釋放的情況
- 叢集容錯性，叢集部分機器故障，鎖操作仍然可用
配置中心
異步通訊
- 請求響應式，發送方直接向接收方發送請求
- 發送方主動輪詢
- 發送方注冊一個回調函數，接收方處理完成後回調發送方
- 事件驅動設計（EDA）
幂等性
- 本質是一個操作，無論執行多少次，執行結果總是一緻的
- 幂等核心是全局唯一ID，鍊路依據全局ID做幂等，依據業務複雜度可以選取多種實作方式
- 資料庫自增長ID
- 本地生成uuid
- Redis生産id
- Twitter開源算法 Snowflake
- HTTP幂等性，除POST外，HEAD，GET，OPTIONS，DELETE，PUT均滿足幂等
二、性能
分布式緩存
- 緩存更新模式
異步處理
資料庫擴充
- 資料庫分片
三、容錯
系統可用性
- MTTF, Mean Time To Failure，系統平均運作多長時間才發生故障，越長越好
- MTTR,Mean Time To Recover, 故障平均修複時間，越短越好
- 可用性計算公式， Availability= MTTF /（MTTF+MTTR）
服務降級
- 降低一緻性
- 強一緻性，将所有的同步一緻性，切換為最終一緻性，提高吞吐量
- 弱一緻性，必要時候犧牲一緻性換取服務整體可靠性
- 關閉次要服務
- 不同應用，關閉次要應用，釋放實體資源
- 相同應用，關閉應用次要功能，更多資源給到核心功能
- 簡化服務功能
服務限流
- 限流目的
- SLA保證方式之一
- 應對突發峰刺流量，一定程度節約容量規劃成本
- 租戶隔離政策之一，避免某些使用者占用其它使用者的資源，導緻服務大範圍不可用
- 限流方式
- 服務拒絕
-
- 服務權重劃分，多租戶環境将資源按權重劃分，保證重要客戶的資源
- 服務延時處理，加入服務緩沖隊列延緩服務壓力，用于削峰
- 服務彈性伸縮，依賴服務監控，彈性伸縮容
- 流控算法
- 計數器
- 單機或者叢集儲存某使用者某時間段請求數，達到門檻值則觸發流控
- 隊列算法
- FIFO隊列
- 請求速度波動，消費速度均勻，隊列滿則流控
- 權重隊列
- 按服務劃分優先級隊列，不同隊列權重不同
- 隊列算法設計關鍵：隊列長度的預設非常關鍵
- 隊列太長，流控未生效，服務已經被打死
- 隊列太短，流控被頻繁觸發，體驗差
- FIFO隊列
- 漏鬥算法
- 本質上是隊列+限流器實作，限流器保證消費速度均勻類TCP sync backlog
- 轉發速度均勻
- 令牌桶
- 中間人已恒定速率向桶裡發放令牌，服務請求拿到token則開始服務，否則不處理
- 轉發速度不均勻，流量小時積累，流量大時消費
- 動态流控
- 實時計算服務能力如QPS，對比服務RT如果RT過大，則減少QPS
- 計數器
熔斷設計
- 場景
- 過載保護，系統負載過高情況為防止故障産生，而采取的一種保護措施
- 防止應用程式不斷嘗試可能會失敗的操作
- 三個狀态
- Closed，閉合狀态，正常狀态，系統需要一個基于時間線到錯誤計數器，如果錯誤累計達到門檻值則切換至Open狀态
- Open，斷開狀态，所有對服務對請求立即傳回錯誤，不用調用後端服務進行計算
- Half-Open，半開狀态，允許部分請求流量進入并處理，如果請求成功則按照某種政策切換到Closed狀态
補償事務
- CAP
- 一緻性(Consistence)、可用性(Availability)、分區容忍性(Partition Tolerance)
- BASE
- Basic Availabillity，基本可用
- Soft State，軟狀态
- Eventual Consistency，最終一緻性
- Design For Failure
- Exponential Blackoff，指數級退避
四、DevOps
部署
配置管理
監控
CI與CD
五、工程效率
靈活管理
持續內建
持續傳遞
寫在最後
分布式系統在阿裡巴巴經濟有着廣泛的應用，以筆者所在的彈性技術團隊為例，當業務足夠規模化後，最終面臨的技術問題都是通過踐行分布式系統架構的設計理念和方法輪得以解決，可以說分布式系統架構的知識與方法論是目前網際網路應用規模化後的通用解決方案。
學習分布式系統設計也不是一蹴而就，需要不斷汲取理論知識，然後将理論不斷付諸實踐，最終通過一次次的調優來将知識的價值最大化。筆者最後的建議是先理論、後實踐、重實踐、不妥協，所謂紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行，與君共勉。
“ 阿裡巴巴雲原生微信公衆号（ID：Alicloudnative）關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh等技術領域、聚焦雲原生流行技術趨勢、雲原生大規模的落地實踐，做最懂雲原生開發者的技術公衆号。”