构建高性能微服务架构
传统架构之痛
当前的时代称为互联网的时代，互联网应用的特点往往是，新型的应用迅速出现颠覆旧的商业模式，一旦商业模式稍有起色便会有大量的厂商蜂拥而至，使得蓝海变成红海，经过短时间的残酷竞争，热度往往持续较短时间后，大量厂商退出市场，仅仅前二名到三名能够存活下来，最终这一波浪潮被下一波取代。我们回想视频网站，团购网站，社交网站，微博，打车，直播等，全都呈现这种模式。
所以互联网市场只有一招，天下武功，唯快不破。
当一种商业模式出现的时候，为了迅速切入市场，占领商业献祭，快速验证商业模式，往往软件的设计会采取传统的单体架构。
传统的单体架构往往分三层，最下面一层是数据库，中间是应用程序层，所有的商业逻辑都会在这一层，最上面是页面。
如果商业模式比较成功，则应用会添加新的功能，一种方式是全部添加到原有的商业逻辑中，另一种方式是开发一个全新的三层结构来支撑新的功能。
由于是单体结构，一方面应用层里面的功能越来越多，如图中一个功能变为三个功能，将来可能三十个功能，另一方面很多代码和逻辑都不能复用，如图中功能 2，每个应用都有，这种功能常见的有认证模块，消息的编码和解码模块等。
这种单体结构会带来三方面灵活性比较差。
第一，时间灵活性：应用快速迭代，缩短客户需求到产品上线的时间。
互联网应用的需求随时改变，因而应用开发的迭代速度要求会比较快，传统的软件可能半年或者一年发布一个功能，而互联网应用则可能每周都发布新的功能。而且互联网产品会时常搞活动，比如双十一，每次活动不可能提前很长时间策划，从而给开发充分的产品周期。
然而单体结构的应用如果有了 30 个模块，每个模块由两到三个人负责，则修改的成本会非常的大，从开发人员看来，整个架构牵一发动全身，每次修改必须要做好良好的前期设计，并且让整个团队评审，如果新的需求要改多个模块，则代码的管理和合并就成为很大的问题。
而且无论测试，联调，上线，扩展，缩减，升级，回滚都需要重新搭建环境，需要配置软件，需要进行回归测试，运维人员需要反复的部署环境，而且无法保证环境的一致性，任何一个环境配置的小问题，都有可能导致软件使用有问题。
第二，空间灵活性：应用弹性伸缩，应对业务量突然增长后较短时间恢复。
互联网应用往往是针对终端用户的，终端用户的行为往往不如企业用户那样容易预测，终端用户可能因为促销，过节等因素导致访问量的迅速的增长，当访问遭遇峰值的时候，我们希望应用可以快速扩展。
然而对于单体架构，应用扩展的过程如万丈高楼平地起，一层一层慢慢盖。
如果部署在物理机上面，则还需要采购新的物理设备，如果有虚拟化平台，则需要申请新的虚拟机，并且配置好网络和存储。然而仅仅一个空的虚拟机是没有用的，上面什么环境都没有，接下来需要安装应用环境，比如 Tomcat, Apache 等，然后就是将应用，页面配置到应用环境中，还没有结束，新启动的是一个独立的系统，还需要将这个系统加入到当前的系统中，才能一起承担访问量，例如加入到负载均衡器的配置里面。这样每部署一套都需要从头来一遍，实在是运维人员的噩梦。
第三，管理灵活性：易部署，易迁移，服务发现，依赖管理，自动修复，负载均衡。
现在很多互联网应用都需要多地，多机房部署，有时候会从一个机房迁移到另一个机房，如果每次变动都如上面一样从底层到顶层都做一遍，成本比较大，时间比较长。
当一个应用依赖于另一个应用，被依赖的应该宕机之后，修复需要手动进行，从底层到顶层配置一遍，而且修复好的系统往往 IP 地址也变了，则依赖于此应用的所有应用都需要修改配置。
微服务化之路
要解决上面所述的三个问题，对应的有三个步骤。
第一步，去状态化，从而实现程序的可扩展。
单体架构的程序往往很多数据是保存在内存里面的，或者是本地文件系统的，例如用户访问的 session 数据，例如用户上传的照片。所谓的去状态化，就是使得应用程序仅仅运行商业逻辑，而将数据的保存全部交给外部的存储服务。内存里面的数据可以放在缓存 redis 里面，结构化数据放在统一的数据库服务里面，文件存放在对象存储里面。这样应用程序就变成了一个只有商业逻辑的应用，可以随时扩展。
这里面有一个问题就是应用程序的状态外置化了，放在统一的缓存，数据库，对象存储里面了，可是应用程序宕机了是没有问题了，再启动一个就可以，如果缓存，数据库，对象存储宕机了，数据不也是没有了么？
其实主流的开源的缓存 Redis，数据库 MySQL，对象存储 swift 等，他们设计的时候就是考虑了高可用和容灾的情况的，所以数据存储的工作就应该让专业的模块来做这件事情，而应用程序应该关注在商业逻辑的实现，从而加速开发的速度。当然这些存储模块的维护则是另外的专业人士在做的，这部分人士是缓存的专家，数据库的专家，对象存储的专家，不需要懂商业逻辑。
第二步，容器化，可编排。
与传统 IaaS 架构不同，容器提供的不仅仅是基础资源，而是将操作系统，应用运行环境以及代码打包成一个不可修改的镜像进行交付，容器的机制可以保证无论在哪里，什么时候运行，都能保持环境的一致性，也就是 Docker 所宣称的“Build, Ship, and Run Any App, Anywhere(一次构建，随处运行)”。
容器特别适合部署无状态的服务，上一步的无状态化，给容器化奠定了良好的基础。
一个服务往往会包含多个组件，因而会封装成为多个容器，容器之间会有相互的依赖，相互的调用，Kubernetes 可以实现服务的编排、自发现、自修复，使得复杂服务的部署变成了一次 API 调用。
如图所示，Kubernetes 管理了相互依赖的四个服务，全部部署在容器里面，分别运行在不同的机器上面。服务之间的调用通过服务名称进行，而非固定 IP 进行，而服务名称 Kubernetes 会管理起来。
当一台服务器宕机的时候，服务 B 和服务 C 会被自动调度到另外两台机器上，由于服务是无状态的，所以没有问题。然而服务 A 和服务 D 如何再找到服务 B 和服务 C 能，这两个服务的物理主机变了，很可能 IP 也变了。其实是没有问题的，Kubernetes 会自动将服务名和对应的 IP 地址关联起来，服务之间只要配置的是服务名，而非 IP 地址，就依然能够相互访问。
有了容器和 Kubernetes 这两个工具后，解决了管理复杂性的问题，但是需要专门的团队和技术力量，去玩转 Kubernetes。
第三步，DevOps，可迭代。
从前面的一张图中，Dev 和 Ops，开发和运维之间隔着长长的流程，导致迭代速度很慢。DevOps 就是可以加快迭代速度的一种方法。
然而如何让开发直接进入到运维流程中呢？容器的镜像不可改变性提供了方案。
Docker 可以保证容器中的运行环境，业务代码无论在哪个环境都是一致的，唯一不同的是不同环境的不同配置，可以通过环境变量注入的方式设置。有了这个模式，开发人员可以从很早就使用容器镜像的方式进行开发，并且以容器镜像的方式交付给测试，测试使用同样的镜像得到同样的环境进行测试用例的执行，当决定发布的时候，也确定真正到了生产环境的时候，同测试环境是一样的。这样避免了环境不断重复的部署过程。
容器镜像可以手动维护和交付，但是也可以借助 CICD 持续集成的工具，来监控代码库的更改，当有程序员提交代码的时候，会触发一个 hook，这个 hook 会调用 CI 工具，告知他代码已经有更新了，可以根据最新的代码打成最新的镜像，CI 工具根据配置好的 Dockerfile，将代码打包成镜像，上传到镜像库，每次打镜像都应该有新的版本，而不应该总使用 latest。
镜像打好了以后，接下来 CD 的工具会将镜像部署到测试环境，测试人员可以就这个新的测试环境进行一轮测试，如果测试成功，则可以告知线上管理人员，可以更新新的版本。
线上管理人员在恰当的时间，使用编排工具，将容器镜像的版本改为最新的版本，从而生产环境也就更新了。如果发现生产环境有问题，新的版本有 Bug，没有问题，只要将镜像改为上个版本的镜像即可，可以保证原来那个能用的版本，所有的配置和原来一样，从而功能也一样，实现了升级和回滚功能。
当然这套持续集成的工具和流程，需要开发人员和开发流程进行改进，才可以顺利使用。
小结
只需要逐步做到以下三步，就可以实现微服务和快速交付：
- 去状态化：将内存数据写入缓存，将持久化数据写入数据库，将文件写入对象存储。
- 容器化：可弹性伸缩，自我修复，动态迁移。
- 微服务化：可快速迭代，持续集成。
