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随着技术的发展,我们云托管时代逐步的向云原生演进了。所谓云原生,就是将微服务、DevOps的架构理念与云所提供的容器、Serverless无服务器更好的结合,提升资源的使用效率,提高研发运维效率。那么在云原生时代,微服务应该如何与云原生相辅相成呢?
我们来看看微服务的定义,即将一个单体应用拆分成多个微服务,由微服务来一起协同对外提供服务支持。在微服务的运行中就存在这三个问题:
1、如何管理微服务的生命周期;
2、如何治理不同技术栈微服务之间的通信;
3、如何处理不同技术栈的微服务请求?
对于如何管理微服务的生命周期,我们来一起看看。最初服务都是单体式的,上线时直接部署某些机器资源上就可以了,当出现异常时,直接下线该机器上的服务版本,服务与资源的关系是比较简单的,没有动态的依赖关系。当我们把服务拆分成微服务之后,不同的微服务部署在不同的机器上,最后组成整个应用呈现给到用户,此时服务与资源的关系变得复杂起来了。如果应用是由不同的技术栈开发实现,比如有的微服务用C++、有的用Java、有的用PHP、有的用Golang,那么部署每个服务时还需要在机器上安装对应的运行环境,整个应用的运维成本又增加了。
但是在云原生时代,有了容器如Docker、容器平台技术如Kubernetes把这一切都变得简单了。Docker容器技术通过标准的封装、标准的运行时将微服务的部署变得标准化,Kubernetes技术则是把已经标准化的微服务便捷的运行在机器上,运维人员不再需要将微服务分配到某个具体的机器上,并且在Kubernetes中的Pod模型对外提供了单个容器运行状态接口、DNS地址服务,通过简单的二次开发可以看到每个微服务在哪些地址上的运行状态,简化了整个微服务生命周期的管理。
对于如何治理不同技术栈微服务之间的通信,我们一起来看看,最初服务是单体式的,模块与模块之间的通信都是静态编译产生的,比较简单。当我们把服务拆分成微服务之后,模块与模块之间的通信就是动态关联的了,微服务如何找到另外一个微服务变得复杂起来。一些微服务框架,如Java的Spring简化了开发人员的负担,只要是Java系服务的开发就不用再写一遍微服务之间通信的逻辑。
但是当一个业务引入多个技术栈时,常见的如上层用Java编写,底层用Golang编写,不同微服务之间的通信框架都不一样,无疑又增加了开发人员的成本。但是在云原生时代,我们有了ServiceMesh服务网格,通过通信劫持,实现了比较好的服务间通信监测与管理。在servicemesh中,有一个sidecar边车容器的概念,它把微服务之间通信的能力从业务中抽象,单独成一个容器与微服务并行,再使用Istio所提供的管控能力,将微服务与边车容器搭成一个网状的数据平面,在这上面进行服务之间通信的配置、管理、监测。
对于如何处理不同技术栈的微服务请求,我们一起来看看,原来的外部请求通过浏览器或app进来之后,会经过应用层/网络层的负载均衡决定分发给到哪台机器去处理,单体式应用因为是一个大整体,直接分发即可,还是比较简单的,而微服务则需要经过复杂的逻辑判断给到哪个服务、哪台机器。在多技术栈开发的情况下,每个微服务框架都需要写一遍请求逻辑。但是在云原生时代,我们有了Serverless无服务器的概念,我们可以把请求类型、请求管理、请求处理的逻辑全抽出来标准化,在业务层只需要前端去调用该函数即可,后面的请求处理分发就再也不用管理了。
微服务的出现,确实推动技术向前演进了一大步,但是微服务并不是万能的,在使用它的同时,必然要承担它的复杂性所带来的成本。不过微服务确实是良药,有了云原生技术出现后,对于该良药所带来的副作用便能消解很多,云原生必定是企业落地微服务的优秀伴侣~
随着技术的发展,我们云托管时代逐步的向云原生演进了。所谓云原生,就是将微服务、DevOps的架构理念与云所提供的容器、Serverless无服务器更好的结合,提升资源的使用效率,提高研发运维效率。那么在云原生时代,微服务应该如何与云原生相辅相成呢?
我们来看看微服务的定义,即将一个单体应用拆分成多个微服务,由微服务来一起协同对外提供服务支持。在微服务的运行中就存在这三个问题:
1、如何管理微服务的生命周期;
2、如何治理不同技术栈微服务之间的通信;
3、如何处理不同技术栈的微服务请求?
对于如何管理微服务的生命周期,我们来一起看看。最初服务都是单体式的,上线时直接部署某些机器资源上就可以了,当出现异常时,直接下线该机器上的服务版本,服务与资源的关系是比较简单的,没有动态的依赖关系。当我们把服务拆分成微服务之后,不同的微服务部署在不同的机器上,最后组成整个应用呈现给到用户,此时服务与资源的关系变得复杂起来了。如果应用是由不同的技术栈开发实现,比如有的微服务用C++、有的用Java、有的用PHP、有的用Golang,那么部署每个服务时还需要在机器上安装对应的运行环境,整个应用的运维成本又增加了。
但是在云原生时代,有了容器如Docker、容器平台技术如Kubernetes把这一切都变得简单了。Docker容器技术通过标准的封装、标准的运行时将微服务的部署变得标准化,Kubernetes技术则是把已经标准化的微服务便捷的运行在机器上,运维人员不再需要将微服务分配到某个具体的机器上,并且在Kubernetes中的Pod模型对外提供了单个容器运行状态接口、DNS地址服务,通过简单的二次开发可以看到每个微服务在哪些地址上的运行状态,简化了整个微服务生命周期的管理。
对于如何治理不同技术栈微服务之间的通信,我们一起来看看,最初服务是单体式的,模块与模块之间的通信都是静态编译产生的,比较简单。当我们把服务拆分成微服务之后,模块与模块之间的通信就是动态关联的了,微服务如何找到另外一个微服务变得复杂起来。一些微服务框架,如Java的Spring简化了开发人员的负担,只要是Java系服务的开发就不用再写一遍微服务之间通信的逻辑。
但是当一个业务引入多个技术栈时,常见的如上层用Java编写,底层用Golang编写,不同微服务之间的通信框架都不一样,无疑又增加了开发人员的成本。但是在云原生时代,我们有了ServiceMesh服务网格,通过通信劫持,实现了比较好的服务间通信监测与管理。在servicemesh中,有一个sidecar边车容器的概念,它把微服务之间通信的能力从业务中抽象,单独成一个容器与微服务并行,再使用Istio所提供的管控能力,将微服务与边车容器搭成一个网状的数据平面,在这上面进行服务之间通信的配置、管理、监测。
对于如何处理不同技术栈的微服务请求,我们一起来看看,原来的外部请求通过浏览器或app进来之后,会经过应用层/网络层的负载均衡决定分发给到哪台机器去处理,单体式应用因为是一个大整体,直接分发即可,还是比较简单的,而微服务则需要经过复杂的逻辑判断给到哪个服务、哪台机器。在多技术栈开发的情况下,每个微服务框架都需要写一遍请求逻辑。但是在云原生时代,我们有了Serverless无服务器的概念,我们可以把请求类型、请求管理、请求处理的逻辑全抽出来标准化,在业务层只需要前端去调用该函数即可,后面的请求处理分发就再也不用管理了。
微服务的出现,确实推动技术向前演进了一大步,但是微服务并不是万能的,在使用它的同时,必然要承担它的复杂性所带来的成本。不过微服务确实是良药,有了云原生技术出现后,对于该良药所带来的副作用便能消解很多,云原生必定是企业落地微服务的优秀伴侣~