微服务架构即将被淘汰

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2021-02-25 21:46

传统的微服务即将过期,这并不是一个唬人的标题。3年前 Kubernetes 刚兴起的时候,我觉得这东西差不多 3 年能够普及,毕竟他是实打实的谷歌十多年容器编排的精华。而今天我想安利的是网格化服务 这东西。

服务架构的演进

微服务初期

产生了:springCloud,dubbo 等微服务框架,大部分的服务治理(熔断,限流,服务编排,服务链路跟踪)功能与框架甚至业务代码强依赖。

Kubernetes

kubernetes 是一个很杰出的软件产品,在一定程度上解决了微服务所需的应用编排,伸缩等问题,但是在流量治理,日志,监控,指标度量,等场景能力有限。

网格化服务

可以理解它是 kubernetes 中期的产物(也许你还没摸过 kubernetes 初期的产物他就即将逝去),网格化服务可以弥补 Kubernetes 的不足,提供更为丰富的服务治理方案。


回首我们曾在微服务那个青葱岁月犯过的傻!

项目开始

老板:说我们要跟上时代,要用微服务。

开发:没啥问题。服务开始拆分,引入 springCloud 或者 dubbo 等框架,完工。(就是这么简单,没有谁比我更懂微服务了!)

上线运行

老板:微服务上了,我们现在是不是可以像大公司那样无停机发布了?

开发:我们只是拆分了服务,并没有做其它的,这块目前做不了。

开发:微服务太难搞了,日志,监控,异常排查,

服务部署,成本是之前的好几倍。

填坑之路

引入大量中间件,代码配合植入辅助功能,来实现日志采集,服务链路监控,智能网关,熔断。

多语言异构系统:中间件难以兼容,springCloud支持的大部分微服务功能都只适用 Java 而已。and so on (等等 太痛苦了)

初见 kubernetes ,曾以为它能拯救全世界。

Kubernetes 提供服务发现、配置管理、负载均衡和网关。既然这样,那么是否就可以不再需要注册中心和服务治理框架,只基于Kubernetes构建微服务系统呢?

很多公司进行了这方面的尝试,尝试后发现从治理功能丰富度、大规模集群效率等方面,还是有不太满意的地方。

  • 流量治理能力不足——缺乏熔断能力,没有灰度控制能力;
  • 大规模使用时的性能问题——基于Kubernetes Service的服务发现过程需要经过Iptables或IPVS的查找过程,集群规模大时性能影响会比较明显。
  • 日志,链路监控,指标度量 等依旧需要额外的组件以及业务代码中需要加入辅助的代码。

目前较为成熟的方案:使用Kubernetes部署+Spring Cloud(或Dubbo等),该方案在语言和框架依赖比较局限


豪门出身,不但有颜值还是个实力派(扎心了)

以 Istio 为代表的网格化服务横空出世,彻底战胜了传统微服务在服务数量多,多语言的,在安全性、网络流量控制、可观察性等方面的挑战。

  • 彻底把业务和服务治理逻辑切分开(没有语言和框架依赖)

  • 更灵活,更细粒度的流量管理

  • 监控,日志,链路跟踪提供编辑、统一的规范


官网定义的四大功能

偷偷告诉你:在服务网格化的江湖里,消费者和生产者直接不需要额外引入一个注册中心,服务直接部署通信。这在网格化服务里本是一个不值得一提的点,就是为了让没见过世面的你开开眼,免得其他太深奥没听明白失敬了。

没有繁琐的服务搭建/框架图,直接上部分案例:

案例的服务架构图

这个示例部署了一个用于演示多种 Istio 特性的应用,该应用由四个单独的微服务构成。这个应用模仿在线书店的一个分类,显示一本书的信息。页面上会显示一本书的描述,书籍的细节(ISBN、页数等),以及关于这本书的一些评论。
  • productpage. 这个微服务会调用 details 和 reviews 两个微服务,用来生成页面。
  • details. 这个微服务中包含了书籍的信息。
  • reviews. 这个微服务中包含了书籍相关的评论。它还会调用 ratings 微服务。(有3个版本)
  • ratings. 这个微服务中包含了由书籍评价组成的评级信息


以下是浏览器效果图


案例1 流量A/B 测试

A/B 流量测试案例 1

A/B 流量测试2

同一系统,jackson 登陆的跟没有登陆的看到的界面效果是不同的。这一切的功劳都归于 Istio,而不用你的代码设置。(想想这么香的功能,自己是不是曾经反反复复在自己代码里面插入了很多埋点/配置)

案例2 服务链路跟踪

productpage 访问 detail,review,rating 的链路一目了然

这种链路跟踪不需要你代码或者框架额外植入代码

案例3 监控

虽然很常见,但是你没用过都不知道他有多便利多香

部署脚本演示

灵活的流量设置

轻轻松松实现故障植入的功能


安利到这里,具体感兴趣的话还是要靠你自己去尝试


来源:https://www.toutiao.com/i6903536074665034243/


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