前言
首先本文不讨论为什么要服务化，包括服务化的优点缺点。
其次本文也不讨论什么是微服务，也不讨论微服务和SOA的区别。
最后本文也不讨论哪个技术最优。
服务化框架构成
最基本的服务框架
基本的服务化框架包括如下模块：统一的RPC框架，服务注册中心，管理平台。
有了这三个模块，就能实现基本的服务化。
下面对三个模块进行具体分析。
RPC框架选型
为什么一定要是统一的RPC框架，而不是随便啥框架，这里主要是为了技术对齐，减少开发人员的学习成本，减少团队间沟通成本。
好，那么选择一个RPC框架，我们都需要考量什么东西呢？
这里我总结下：
- 代码规范：例如是对已有代码透明，还是代码生成。
- 通讯协议：例如是TCP还是HTTP
- 序列化协议：例如是二进制还是文本，是否需要跨语言，性能
- IO模型：异步/同步，阻塞/非阻塞
- 负载均衡：客户端软负载，代理模式，服务端负载
另外如果是从开源里面选择，那么我们还需要考量：
- 成熟度：包括学习成本，社区热度，文档数，是否有团队维护，稳定性（盲目追求的不一定是最适合）
- 可扩展性：是否有SPI支持扩展，是否支持上下兼容
- 跨语言：是否支持跨语言
- 性能：要想作为RPC框架，性能一般都不会太差
下面是常见的一些开源框架的比较，大家可以看一下。
| x | Thrift | RESTful | dubbo | gRPC |
|---|---|---|---|---|
| 代码规范 | 基于Thrift的IDL生成代码 | 基于JAX-RS规范 | 无代码入侵 | 基于.Proto生成代码 |
| 通讯协议 | TCP | HTTP | TCP | HTTP/2 |
| 序列化协议 | thrift | JSON | 多协议支持，默认hessian | protobuf |
| IO框架 | Thrift自带 | Servlet容器 | Netty3 | Netty4 |
| 负载均衡 | 无 | 无 | 客户端软负载 | 无 |
| 跨语言 | 多种语言 | 多种语言 | Java | 多种语言 |
| 可扩展性 | 一般 | 好 | 好 | 差 |
Ps：SOAP，RMI，Hessian，ICE就不列举了。
选型小结：
- 如果需要与前端交互的，适合短链接、跨语言的RPC框架，例如RESTful、gRPC等
- 如果纯粹后台交互的，适合长链接、序列化为二进制的RPC框架，例如thrift、dubbo等更高效
- 如果是小公司，新公司从头开始推广服务化框架的，可以选择规范化的RPC框架，例如thrift、RESTful、gRPC
- 如果是已有大量业务代码的再推广服务框架的，那么最好选择无代码入侵的RPC框架，例如dubbo、RESTful
注册中心选型
注册中心相当于是服务提供者和服务调用者之间的引路人，在服务治理中的作用极为重要。
选择注册中心基本要考量：
- 服务注册：接收注册信息的方式
- 服务订阅：返回订阅信息的方式，推还是拉
- 状态检测：检测服务端存活状态
重点提一下这个状态检测，因为这个要是检测不准确会误判，导致严重后果，
例如Zookeeper根据服务端注册的临时节点进行状态检测，如果服务端和Zookeeper之间的网络闪断，导致Zookeeper认为服务端已经死了，从而摘掉这个节点。
但是其实客户端和服务端直接的网络是好的，这样就有可能把节点全部摘掉，导致无可用节点。
如果是从开源里面选择，那么还需要考量：
- 成熟度：包括学习成本，社区热度，文档数（盲目追求的不一定是最适合）
- 维护成本：注册中心维护
- 数据解构：是否能快速定位结果，是否能遍历
- 性能和稳定性：
- CAP原则：CP（关注一致性）还是AP（关注可用性）
下面是常见的一些使用开源项目做注册中心的比较，大家可以看一下。
| ZooKeeper | etcd | Consul | Eureka | |
|---|---|---|---|---|
| 一致性 | 强一致性paxos | 强一致性Raft | 强一致性Raft | 弱一致性 |
| 数据结构 | Tree | K/V | K/V | K/V |
| 通讯协议 | TCP | HTTP、gRPC | HTTP、DNS | HTTP |
| 客户端 | ZKClient | - | - | Eureka-client |
| CAP原则 | CP | CP | CP | AP |
Ps：Redis和MySQL没有列举。
选型小结：
- 规模小选择CP，RPC框架可以直接接入数据源
- 规模大选择AP， RPC框架不可以直接接入数据源
- 存在跨机房，跨地域的尽量不要选有强一致性协议的注册中心
- RPC框架必须要有注册中心不可用的容灾策略
- 服务状态检测十分重要
简易管理端
管理端没啥特殊要求，最起码能看到服务提供者和调用者即可。
完善的服务化框架
如果需要一个完善的服务化框架，那么必须增加外部模块，常见的模块如下图：
完善的服务化框架
接口文档管理
提供一个接口文档管理以及接口查询的入口，可以是一个公共的WIKI，也可以是独立的系统，等等。
这里可以定义接口的文档，包括接口描述，方法定义，字段定义
可以定义接口的SLA，包括支持的并发数，tp99多少，建议配置是什么
还有就是接口的负责人等一些查询的入口。
配置中心
提供一个配置管理的地方，这里说的配置主要指的是服务相关的一些配置。
配置包括分组配置、路由策略、黑白名单、降级开关、限流信息、超时时间、重试次数等等，任何可以动态变更的所有数据。
这样服务提供者和服务调用者可以不需要重启自己的应用，直接进行配置的变更。
配置中心可以独立于注册中心，也可以和注册中心合并。
监控中心
监控服务关注接口维度，实例（例如所在JVM实例）维度的数据。
RPC框架可以定时上报调用次数，耗时，异常等信息。
监控中心可以统计出服务质量信息，也可以进行监控报警。
分布式跟踪
区别于监控中心，以调用链的模式对服务进行。
RPC框架作为分布式跟踪系统的一个天然埋点，可以很好的进行一个数据输出。
服务治理（重点）
我这边列了常见的服务治理功能，例如：
-
服务路由：
- 权重：例如机器配置高的权重高，机器配置低的权重低
- IP路由：例如某几台机器只能调某几台机器
- 分组路由：例如自动根据配置调某个分组
- 参数路由：例如根据方法名进行读写分类，或者根据参数走不同的节点
- 机房路由：例如只走同机房，或者同机房优先
-
调用授权：
- 应用授权：只有授权后的应用才能调这组服务
- token：只有token对的调这组服务
- 黑白名单：只有名单允许的才能调这组服务
-
动态分组：
- 服务端切分组：可以根据分组的情况，对服务提供者进行一个动态的分组调度
- 客户端切分组：可以对调用者进行一个分组调度
-
调用限流：
- 服务端限流：服务端基于令牌桶或者漏桶模型进行限流
- 客户端限流：根据客户端的标识，进行调用次数限流
-
灰度部署：
- 灰度上线：先启动，验证后在提供服务
- 预发标识：表示该服务为预发布服务
- 接口测试：方便的提供接口自动化功能测试功能
-
配置下发：
- 服务配置
- 全局配置
- 服务降级：
- Mock：出现异常或者测试情况下，返回Mock数据
- 熔断：客户端超时或者服务端超时
- 拒绝服务：服务端压力大时，自动拒绝服务，保护自己
网关
RPC框架大部分场景都是P2P的，什么时候会需要一个网关呢？
网关可以提供如下功能：
- 通讯链路打通（例如跨机房网络不通）
- 统一的鉴权服务
- 限流服务
- 协议转换：外部协议转统一内部协议
- Mock：服务测试，降级等
- 其它一些统一处理逻辑（例如请求解析，响应包装）
服务注册中心Plus
需要逻辑处理能力，例如对数据进行筛选过滤整合，计算服务路由等功能。
同时还需要有与RPC框架交互的功能。
管理端Plus
管理端除了之前的简单服务管理功能外，还需要提供配置信息展示，监控信息展示，各种维度的数据展示。也就是上面提到的服务治理功能，都可以在管理端进行管理。
另外，常见的服务治理功能，我们都可以作为开放服务供开发人员进行一个调用。
京东实践
第一代SAF背景
2012年初，京东从.NET转Java。各个部门，各个业务线都没有一个统一的服务化框架，有的是dubbo，有的是WebService，有的是Hessian等等。
同时各个业务系统自己有非常多的业务代码。通过统计接口规模在1K左右，服务节点在50K左右，机器规模在8K左右，机房比较少拓扑简单。
所以当时的愿景和目标比较明确：
- 京东系统服务化、API化的从无到有
- 统一京东的RPC调用框架
- 稳定可靠
- 提供简单的服务治理功能
第一代SAF选择
OK，结合我们的情况和上面的一些选型小结，我们当时的选择如下：
- RPC框架：基于dubbo2.3.2做配置扩展，以及功能扩展包括rest（resteasy）、webservice（cxf）、kryo/thrift序列化、调用压缩等
- 注册中心：Zookeeper，RPC框架直接接入
- 监控中心：监控服务+HBase
- 管理平台：读取Zookeeper做管理平台，提供基本的上下线、黑白名单等功能
于2012年4月上线，最大规模时，接口数3K，接入最大IP数20K。
第二代JSF背景
随着京东业务的不断快速增长，接口、机器数也呈数量级增长。
同时京东成立子公司，在全国各地新建机房，部署结构也变得比较复杂。
加上SAF遗留的一些问题，大概面临如下几点：
- RPC框架较重，性能有提高的空间
- 注册中心无业务逻辑，直接对外暴露
- 京东复杂的部署架构需要更强大灵活的服务治理功能
- 监控数据不完整，维度不够
- 无应用依赖关系
- 跨语言调用需求
第二代JSF选择
所以在2014年初，我们进行了第二代JSF的一个全部自研过程。
我们主要做了如下技术选型：（全部自研）
- RPC框架：轻量级，更佳的性能，兼容旧版本协议
- 注册中心：基于DB作为数据源，前置Index服务；支持十倍接入量；部分逻辑放在注册中心减少客户端负担
- 监控中心：监控Proxy服务+InfluxDB（2015后改为ElasticSearch）
- 管理端：基于DB，功能更强大，提供完善的服务治理管理功能；打通京东应用管理平台，提供应用依赖关系梳理；
- HTTP网关：基于Netty，支持跨语言调用
开发周期：7人/年(2014.1-2015.1)。包括开发、测试、预发、上线、推广。
JSF架构简图
JSF架构简图
JSF注册中心
京东的注册中心是自研的，基于DB做的数据最终一致，也就是上面说的AP系统。
注册中心主要实现的就是服务列表的注册订阅推送，服务配置的获取下发，服务状态的实时查看等功能。
注册中心节点是无状态的，可水平扩展的。整个注册中心集群下的所有注册中心几点都是等价的。
每个机房部署多个注册中心节点。同机房的RPC框架会优先连本机房的注册中心节点。
主要亮点如下：
- 引入Index服务概念
该服务就是一个最简单HTTP的服务，用于找注册中心节点（同机房或者压力最小或者其它特定场景），可以认为是不会挂的服务，
RPC框架会优先连该服务拿注册中心地址，这样子的好处是注册中心地址变化后，RPC框架不用修改任何设置。 - 注册中心内存有服务列表全量缓存，连不上数据库也保证可读
- 数据库的数据结构更适合各种维度展示、过滤、分析等
例如根据分组，IP，应用，机房等不同维度 - 注册中心就是个JSF服务，监控到压力大即可进行动态水平扩展
dogfooding，注册中心其实是第一个JSF接口 - 服务列表推送逻辑改进
例如原来100个Provider，现在加1个节点，之前的SAF是需要下发101个节点，自己判断加了哪个节点，进行长链接建立；
现在的改进是：修改为下发一个add事件，告知RPC框架加了1个节点，RPC框架进行长链接建立；
这样做大大减少了推送的数据量。 - 注册中心与RPC框架可各种交互
注册中心和RPC框架是长链接，而且JSF是支持Callback的，注册中心可以调用RPC框架进行服务列表变化之外的操作；
例如查看状态，查看配置，配置下发等
JSF RPC框架
RPC框架作为服务化里面的最基本的组件，其实都大同小异，因为RPC调用都绕不开代理、网络、序列化这些操作。
JSF的RPC框架也类似，主要分为图中的几个模块：
RPC模块图
下面大概列下一些功能特性：
- Config：Spring/API/Annotation
- Proxy: Javassist/JDK
- Invoker/Filter：内置+自定义，Filter可扩展
- Client：Failover（默认）/FailFast/TransportPinpoint/MultiClientProxy
- 调用方式：同步（默认）/异步并行/异步回调/Callback/泛化
- Loadbalance：Random（默认）/Roundrobin/ConsistentHash/ LocalPreference/LeastActiveCall
- 路由：参数路由，分组路由，（IP级别路由逻辑在注册中心做）
- 长连接维护：可用/死亡/亚健康
- 协议：JSF（默认）/SAF(dubbo)/HTTP/Telnet/HTTP2
- 第三方：REST/Webservice
- 序列化：MsgPack（默认）/Hessian/Json/Java/protobuf(c++)
- 压缩：Snappy/LZMA
- 网络：基于Netty4.0，长连接复用
- 线程模型：BOSS+WORKER+BIZ
- 容灾：本地文件
- 请求上下文：IP，参数，隐式传参
- 事件监听：响应事件，连接事件，状态事件
- 分布式跟踪支持：进行数据埋点
JSF管理平台
提供强大管理功能，包括服务管理，监控管理，注册中心管理等功能。
管理端服务管理
管理端服务详情
管理端监控界面
我们针对服务治理的功能，提供了很多API，可以授权给开发人员或者外部系统使用。
例如单元测试调用，限流配置/开关，动态分组，上下线等都提供了开放API。
JSF HTTP网关
网关是为了方便跨语言通过HTTP+JSON调用JSF服务，而不需要使用JSF的RPC框架。
特性如下：
- 基于Netty4.0实现HTTP网关，没有使用Servlet容器，轻量高效。
- 支持服务自动发现
一般的HTTP服务，外面为了解决单点问题，都会用域名+VIP等实现高可用，故障转移等；
现在网关同时原生接入了JSF的注册中心，知道了服务的提供者信息（JSF协议支持HTTP调用）。
服务提供者也不用关系扩容缩容导致服务的IP端口发生变化，网关会自动维护服务列表。 - 服务限流
针对方法级+应用进行授权，固定时间只能调用指定次数。
同一个方法也只能占用网关内的部分线程 - 结果统一包装
对异常等响应进行包装
JSF遇到京东弹性云
京东的JSF服务开发在京东弹性云的研发推广之前完成，自从京东弹性云落地以来，也遇到不少问题。
例如：
- 硬件指标：例如使用JDK获取的Docker的指标有些是物理机的，我们需要特殊处理
- 网络：结合京东的“胖”容器，每个容器其实有实际IP，对外提供服务
- 轻量：提高启动速度
- 开放服务：在容器销毁或者非优雅停机的情况下，提供API进行服务治理
JSF规模
- 接口数：万级
- 服务节点数：百万级
- 接入实例数：十万级
- 框架调用量：每天千亿级别
- 监控数据：每天120亿条数据， 1.2T数据量
- HTTP网关：每天百亿级别
总结
- 没有最好，只有最适合！
意思就是不要人云亦云，盲目看大公司用什么，现在什么最新，或者什么性能最好。
因为架构不是让你一下子设计出来使用一辈子，好的架构都是慢慢演化而来的。
不同的架构会做出不同的技术选型。所以无论什么时候都要结合自己的现状以及未来几年的规划，来进行技术选型。 - It’s just the beginning！
其实服务化框架的选择只是开始，真正的变革是选择一个统一的服务化框架后，公司整体业务和开发的变革。建议大家有空可以看看康威定律。
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