微服务改造那些痛！苏宁数据中台基于Spring Cloud架构实践

【.com原创稿件】从单体程序到微服务，微服务改再到当下流行的造那服务网格概念，Spring 连接起了这两个时代。痛苏台基它曾是宁数单体程序的代名词，但是据中架构却在微服务时代浴火重生，给我们带来了 Spring Cloud。实践

借助于 Spring Cloud，微服务改苏宁大数据中心完成了微服务架构转型，造那在实践中并不是痛苏台基一帆风顺，有思索、宁数有迷茫，据中架构更有解决问题的实践乐趣。

为什么要微服务化？微服务改

为什么是 Spring Cloud？

苏宁数据中台后端是传统的开发架构， VIP 负载均衡 + Nginx + SpringMVC，造那代码以单体程序为主。痛苏台基

正常情况下一个项目使用统一域名，在苏宁现有开发架构下，统一域名导致后端只能有一个 war 包，程序变成单体程序变成必然。

如下图所示是典型的旧式项目代码目录：

项目名称-web：对外 war 包模块 项目名称-interface：统一定义接口 项目名称-service：统一定义接口实现

整个项目管理、开发思路，围绕单体程序开发模型设计，带来的b2b信息网弊端很明显：

代码职责不清晰，每个人都在同一模块下提交代码 违反高内聚低耦合 服务扩展不方便

首先微服务化思路，并不高大上，我们为什么选择微服务化，首要原因是管理问题。

结合苏宁现有开发架构，整个微服务架构如图：域名解析 + VIP 负载均衡 + Nginx + 服务网关 + 各个服务。

下图是某个项目采用微服务化后的工程代码目录：

项目名称-模块1 项目名称-模块2

整个代码目录更清晰，利于模块拆分、人员职责安排。

数据中台项目背景介绍

苏宁数据中台是一个大项目群：

OLAP 是底层的加速、查询引擎，底层支持 Druid、ES、PGCitus 集群，类似 Presto，跟 Presto 不同的是 OLAP 会主动对数据进行 Cube 预加速。 百川是指标平台层，让用户建模、定义指标，对外提供指标查询服务。百川主要支持的建模方式是：星型模型。香港云服务器 数据建模自然离不开维表维度，UDMS 系统就是来定义、管理所有维度、维表，目前收录了整个集团近 200 多个维度，对外提供维度、维表信息服务。 天工是类似 Tableau、Superset 的可视化报表设计平台，与这些 BI 软件***的不同点是，天工基于百川的指标、UDMS 的维度来制作报表，数据来源已经高度标准化、归一化。

目前商业报告分析工具：Cognos、阿里 QuickBI 等，是将数据建模、可视化设计能力放到一起，这是天工与它们的***区别。

慧眼，是统一报表门户，所有的b2b供应网报表统一发布到慧眼面向业务。慧眼***的挑战在于报表权限管控与自动匹配，总共 4000 多张报表，用户 2w 多，一张报表开放给8000+人员是很常见的。

所有这一切靠人工维护，既容易出错又不利于数据安全，也不能及时响应用户需求，这些都是慧眼系统要解决的问题。

微服务框架选型

Dubbo 架构介绍

Dubbo 主要有四个模块：

Monitor（监控） Regsitry（注册中心） Provider（服务方） Consumer(消费方)

Provider 注册服务到 Regsitry，Consumer 向 Regsitry 订阅服务信息，Monitor服务监控服务调用情况。

整个服务调用流程如下：

消费方在本地发起服务调用 动态代理将调用交给 Loadbalance 模块 Loadbalance 从 Registry 拿到服务实例信息 将请求发送到一台服务实例 记录监控日志等信息

Spring Cloud 架构介绍

Spring Cloud 整个架构与 Dubbo 非常类似：

Eureka（注册中心） Gateway（服务网关） Provider（服务方） Consumer(消费方) Zipkin（监控）

不同的有如下几点：

Spring Cloud 是 Http Rest 接口，Dubbo 不是。 Spring Cloud 注册中心不使用 Zookeeper，使用自研的 Eureka。

关于 Zookeeper 是否适合做注册中心，请参考文章：《Eureka! Why You Shouldn’t Use ZooKeeper for Service Discovery》、《阿里巴巴为什么不用 ZooKeeper 做服务发现》

Spring Cloud 提供了 Gateway 网关组件。 与 Spring 生态兼容，生态链丰富，自定义 Filter、拦截器，来加强功能, 如：权限校验、日志打印等；Spring Cloud Netflix 提供了熔断、限流等组件。

综合以上几点，考虑到架构统一，未来发展趋势，我们选择了 Spring Cloud。

Spring Cloud 主要帮助我们做系统内部服务化，REST 接口形式，不会破坏现有服务，前端服务调用无需做任何调整。

选择 Spring Cloud 还有一个重要原因是 Dubbo 与苏宁 RSF 服务框架高度重合，在对外服务接口上，我们还是以 RSF 接口为主。

基于 Spring Cloud 的服务化实践

整体架构介绍

整体有几个组件：注册中心、服务网关、服务监控、负载均衡器。注册中心使用 Spring Cloud 提供的 Eureka，服务网关使用 Spring Cloud 提供的 Zuul 组件，负载均衡器使用 Ribbon 组件。

服务网关的负载均衡策略选择的是：WeightedResponseTimeRule，根据服务器响应时间来决定路由到哪个节点。

服务监控组件，用来监控服务性能、调用情况，最重要的一点，是将整个服务链路能串联起来。

服务监控设计

监控是一个系统的眼睛，是断然不可缺少的一部分，Zipkin 提供了很好的服务链路监控，结合我们自身的使用场景，最终我们没有选择 Zipkin，为什么？

首先了解下 Zipkin 整体架构：

数据采集（Brave、Sleuth） Tranport 数据传输（支持 Kafka、直接发送 Collector） Collector（数据收集） Storage（存储：ES） Search + Webui（监控展示）

整体架构如下图所示，Zipkin 监控数据格式如下：

Zipkin 有如下缺点：

我们不止是监控 Spring Cloud 服务调用，如：苏宁 RSF 服务调用、SQL 的执行时间、本地方法执行时间等。 监控数据格式不满足业务需要。 Collector 节点容易出现性能瓶颈，ES 聚合查询性能较差。 跨线程，链路无法串联。

基于以上几点，我们决定自研服务链路监控系统，整个系统架构如下，我们利用 Kafka、Druid，原则上提供了***扩展性。

Druid 对应 Zipkin 中的角色：Collector（数据收集） + Storage（存储：ES）。

我们结合业务的需要，设计了监控日志格式，如下图所示：

一条调用链路，有相同的根 ID，服务名由三部分组成：

系统名 一级名称 二级名称

一级名称有 7 种值：

url：http 接口 url-call：调用 http 接口 rs：rsf 接口 rsf-call：调用 rsf 接口 sql：执行 sql cache：操作缓存 method：本地方法

你可能会问，没有存储父 ID，如何判断一条链路中的父子关系？这里我们设计一个特殊的事务 ID 生成规则，通过事务 ID 本身即能判断父子关系，如下图所示：

下图监控系统的链路展示页面：

基于 Hystrix 的熔断设计

Hystrix 对应的中文名字是“豪猪”，豪猪周身长满了刺，能保护自己不受天敌的伤害，代表了一种防御机制，这与 Hystrix 本身的功能不谋而合。

因此 Netflix 团队将该框架命名为 Hystrix，并使用了对应的卡通形象作为 Logo。

在一个分布式系统里，许多依赖会不可避免的调用失败，比如超时、异常等。

如何能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，这个就是 Hystrix 需要做的事情。

Hystrix 提供了熔断、隔离、Fallback、Cache、监控等功能，它能够在一个、或多个依赖同时出现问题时保证系统依然可用。

使用 Hystrix 很简单，只需要添加相应依赖即可，最方便的方式是使用注解 HystrixCommand：

fallbackMethod：指定 Fallback 方法 threadPoolKey：线程池名称 threadPoolProperties：指定线程池参数（线程池大小、***队列排队数量） commandProperties：CIRCUIT_BREAKER 开头的参数配置熔断相关参数，METRICS_ROLLING 开头的参数设置指标计算相关参数 相关参数定义，参考类：HystrixPropertiesManager @RestController public class HystrixTest {      @RequestMapping(value = "/query/user/name", method = RequestMethod.GET )     @HystrixCommand(fallbackMethod = "getDefaultUserName", threadPoolKey = "query_user",             threadPoolProperties = {                      @HystrixProperty(name = CORE_SIZE, value = "10"),                     @HystrixProperty(name = MAX_QUEUE_SIZE, value = "10")             },             commandProperties = {                      @HystrixProperty(name = CIRCUIT_BREAKER_ENABLED, value = "true"),                     @HystrixProperty(name = CIRCUIT_BREAKER_REQUEST_VOLUME_THRESHOLD, value = "1000"),                     @HystrixProperty(name = CIRCUIT_BREAKER_ERROR_THRESHOLD_PERCENTAGE, value = "25")             }     )     static String getUserName(String userID) throws InterruptedException {          Thread.sleep(-1);         return userID;     }     public String getDefaultUserName(String userID) {          return "";     } } 

基于服务网关 Zuul 实现的广播功能

有些时候我们希望 url 请求被所有服务实例执行，这里我们对 Zuul 做了一个改造，增加了一个 BroadCastFilter，在 url 请求 header 设置 gate_broadcast 为 true，那么这个请求，将被转发给所有服务实例。

逻辑流程如下：

判断 gate_broadcast 参数为 true 从 url 获取 ServiceId 从 Ribbon 获取服务所有实例 将请求发送给所有实例 将所有实例返回结果封装，返回

微服务带来的问题

服务拆分粒度不好把握

Spring Cloud 的微服务有一个 ServiceId 的概念，通常一个 war 包对应一个 ServiceId，这个 ServiceId 下可以有多个服务。粒度拆分方式主要有：横向、纵向。

纵向切分主要有如下几个方式：

按功能切，如用户管理、指标管理、模型管理等。 按角色切，如管理员、商家、用户。

横向切分，一般用来提取公共的基础服务，比如：用户名密码校验服务、用户基本信息查询。

运维、开发复杂度增加

单体程序时代只有一个 war 包，微服务鼓励服务拆分，war 数量、部署节点大大增加。

此外，一个流程处理往往会由多个分布式服务协同完成，带来了不少棘手的问题：

需要通过分布式事务保障数据最终一致性 防止单个服务问题造成雪崩

这些都给开发者提出了更高的要求。

调试难度增加

微服务方式鼓励服务拆分，通过服务间依赖完成功能，给开发、测试带来了挑战，合理选择微服务、代码复用两种方案。

后续架构演进

服务版本控制

没有版本控制，意味着我们无法做灰度发布，毁灭性版本发布后，无法做到对老版本兼容，下图为服务 A、B、C、D 间的版本依赖关系：

我们实现思路是对 Zuul 进行改造：

打版本标签，在 Zuul 对访问来源判断（比如 App 版本 5.1 对应的查询接口版本为 2.1），打上版本标签 根据版本信息，路由到对应版本服务实例

基于 Gateway 的服务熔断、限流机制

目前有一些开源的框架如 ratelimit，通过在 Ruul 增加 filter 来实现限流熔断。

但是有几个问题：

不支持动态配置 不能满足业务变化，如配合版本控制

综上所述，我们已经着手一些自研工作，能与我们业务场景贴合得更紧密。

总结

从 2016 年到现在，两年的时间里，苏宁大数据中心从传统的单例开发模式，切换到基于 Spring Cloud 的微服务开发模式，并摸索出了一条适合自己的路，这不只是技术框架的切换，更是开发思维的升级。

令人欣喜的是，这两年间 Spring Cloud 飞速发展，2018 年发布了革命性的 2.0 版本，这离不开社区的支持，许多像 Netflix 一样的公司在笔耕不辍地为 Spring Cloud 生态添砖加瓦。

我们基于 Spring Cloud 开发出了一些服务于自己业务的组件，让我们认识到自己也是有能力有责任去回馈社区。

路漫漫其修远兮，好的架构一定是适应业务发展的架构，对于 Spring 这不是终点，对于我们更不是。

作者：王富平

简介：苏宁易购大数据中心数据中台技术负责人，历任百度大数据部高级工程师、1  号店搜索与精准化部门架构师。多年来，一直从事大数据方向的研发工作，对大数据工具、机器学习有深刻的认知，在实时计算领域经验丰富，对 Storm、Spark Streaming 有深入了解。热爱分享和技术传播，目前关注数据分析平台的建设，旨在打通数据建模到数据分析，基于 Druid、Kylin 等 OLAP 技术，提供一个平台级别的数据指标服务，打造"数据即服务"的一站式解决方案。

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