基于GO技术栈的微服务构建

作者：UCloud技术市场团队 2017-11-22 13:01:03

云计算 本文的素材来源于我们在开发中的一些最佳实践案例，从开发、监控、日志等角度介绍了一些我们基于Go技术栈的微服务构建经验。

主要从事网页设计、PC网站建设（电脑版网站建设）、wap网站建设（手机版网站建设）、响应式网站开发、程序开发、微网站、小程序定制开发等，凭借多年来在互联网的打拼，我们在互联网网站建设行业积累了丰富的网站设计、网站制作、网络营销经验，集策划、开发、设计、营销、管理等多方位专业化运作于一体，具备承接不同规模与类型的建设项目的能力。

 在大型系统的微服务化构建中，一个系统会被拆分成许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成系统，最终可以提供丰富的功能。在这种构建形式中，开发者一般会聚焦于***程度解耦模块的功能以减少模块间耦合带来的额外开发成本。同时，微服务面临着如何部署这些大量的服务系统、如何运维这些系统等新问题。

本文的素材来源于我们在开发中的一些***实践案例，从开发、监控、日志等角度介绍了一些我们基于Go技术栈的微服务构建经验。

开发

微服务的开发过程中，不同模块由不同的开发者负责，明确定义的接口有助于确定开发者的工作任务。最终的系统中，一个业务请求可能会涉及到多次接口调用，如何准确清晰的调用远端接口，这也是一大挑战。对于这些问题，我们使用了gRPC来负责协议的制订和调用。

传统的微服务通常基于http协议来进行模块间的调用，而在我们的微服务构建中，选用了Google推出的gRPC框架来进行调用。下面这张简表比较了http rpc框架与gRPC的特性：

gRPC的接口需要使用Protobuf3定义，通过静态编译后才能成功调用。这一特性减少了由于接口改变带来的沟通成本。如果使用http rpc，接口改变就需要先改接口文档，然后周知到调用者，如果调用者没有及时修改，很可能会到服务运行时才能发现错误。而gRPC的这种模式，接口变动引起的错误保证在编译时期就能消除。

在性能方面，gRPC相比传统的http rpc协议有非常大的改善（根据这个评测，gRPC要快10倍）。gRPC使用http 2协议进行传输，相比较http 1.1, http 2复用tcp连接，减少了每次请求建立tcp连接的开销。需要指出的是，如果单纯追求性能，之前业界一般会选用构建在tcp协议上的rpc协议(thrift等)，但四层协议无法方便的做一些传输控制。相比而言，gRPC可以在http header中放入控制字段，配合nginx等代理服务器，可以很方便的实现转发/灰度等功能。

接下来着重谈谈我们在实践中如何使用gRPC的一些特性来简化相关开发流程。

1. 使用context来控制请求的生命周期

在gRPC的go语言实现中，每个rpc请求的***个参数都是context。http2协议会将context放在HEADER中，随着链路传递下去，因此可以为每个请求设置过期时间，一旦遇到超时的情况，发起方就会结束等待，返回错误。

  
 
 
 

   
  
  
  
ctx := context.Background()     // blank context 
   
  
  
  
ctx, cancel = context.WithTimeout(ctx, 5*time.Second) 
   
  
  
  
defer cancel( ) 
   
  
  
  
grpc.CallServiveX(ctx, arg1) 
  
 
 
 

上述这段代码，发起方设置了大约5s的等待时间，只要远端的调用在５s内没有返回，发起方就会报错。

除了能加入超时时间，context还能加入其他内容，下文我们还会见到context的另一个妙用。

2.使用TLS实现访问权限控制

gRPC集成了TLS证书功能，为我们提供了很完善的权限控制方案。在实践中，假设我们的系统中存在服务Ａ，由于它负责操作用户的敏感内容，因此需要保证Ａ不被系统内的其他服务滥用。为了避免滥用，我们设计了一套自签名的二级证书系统，服务Ａ掌握了自签名的根证书，同时为每个调用Ａ的服务颁发一个二级证书。这样，所有调用Ａ的服务必须经过Ａ的授权，Ａ也可以鉴别每个请求的调用方，这样可以很方便的做一些记录日志、流量控制等操作。

3. 使用trace在线追踪请求

gRPC内置了一套追踪请求的trace系统，既可以追踪最近10个请求的详细日志信息，也可以记录所有请求的统计信息。

当我们为请求加入了trace日志后，trace系统会为我们记录下最近１０个请求的日志,下图中所示的例子就是在trace日志中加入了对业务数据的追踪。

在宏观上，trace系统为我们记录下请求的统计信息，比如请求数目、按照不同请求时间统计的分布等。

需要说明的是，这套系统暴露了一个http服务，我们可以通过debug开关在运行时按需打开或者关闭，以减少资源消耗。

监控

1.确定监控指标

在接到为整个系统搭建监控系统这个任务时，我们面对的***个问题是要监控什么内容。针对这个问题，GoogleSRE这本书提供了很详细的回答，我们可以监控四大黄金指标，分别是延时、流量、错误和饱和度。

延时衡量了请求花费的时间。需要注意的，考虑到长尾效应，使用平均延时作为延时方面的单一指标是远远不够的。相应的，我们需要延时的中位数90%、95%、99%值来帮助我们了解延时的分布，有一种更好的办法是使用直方图来统计延时分布。

流量衡量了服务面临的请求压力。针对每个API的流量统计能让我们知道系统的热点路径，帮助优化。

错误监控是指对错误的请求结果的统计。同样的，每个请求有不同的错误码，我们需要针对不同的错误码进行统计。配合上告警系统，这类监控能让我们尽早感知错误，进行干预。

饱和度主要指对系统CPU和内存的负载监控。这类监控能为我们的扩容决策提供依据。

2.监控选型

选择监控方案时，我们面临的选择主要有两个，一是公司自建的监控系统，二是使用开源Prometheus系统搭建。这两个系统的区别列在下表中。

考虑到我们的整个系统大约有100个容器分布在30台虚拟机上，Prometheus的单机存储对我们并不是瓶颈。我们不需要完整保留历史数据，自建系统的***优势也不足以吸引我们使用。相反，由于希望能够统计四大黄金指标延生出的诸多指标，Prometheus方便的DSL能够很大程度上简化我们的指标设计。

最终，我们选择了Prometheus搭建监控系统。整个监控系统的框架如下图所示。

各服务将自己的地址注册到consul中，Prometheus会自动从consul中拉取需要监控的目标地址，然后从这些服务中拉取监控数据，存放到本地存储中。在Prometheus自带的Ｗeb UI中可以快捷的使用PromQL查询语句获取统计信息，同时，还可以将查询语句输入grafana,固定监控指标用于监控。

此外，配合插件AlertManager,我们能够编写告警规则，当系统出现异常时，将告警发送到手机／邮件／信箱。

日志

1.日志格式

一个经常被忽略的问题是如何选择日志记录的格式。良好的日志格式有利于后续工具对日志内容的切割，便于日志存储的索引。我们使用logrus来打印日志到文件，logrus工具支持的日志格式包裹以空格分隔的单行文本格式、json格式等等。

文本格式

  
 
 
 

   
  
  
  
time=”2015-03-26T01:27:38-04:00″ level=debug g=”Started observing beach” animal=walrus number=8 
   
  
  
  
time=”2015-03-26T01:27:38-04:00″ level=info msg=”A group of walrus emerges from the ocean” animal=walrus size=10Json格式 
   
  
  
  
{“animal”:”walrus”,”level”:”info”,”msg”:”A group of walrus emerges from theocean”,”size”:10,”time”:”2014-03-10 19:57:38.562264131 -0400 EDT”} 
   
  
  
  
{“level”:”warning”,”msg”:”The group’s number increased tremendously!”,”number”:122,”omg”:true,”time”:”2014-03-10 19:57:38.562471297 -0400 EDT”} 
  
 
 
 

2.端到端链路上的调用日志收集

在微服务架构中，一个业务请求会经历多个服务，收集端到端链路上的日志能够帮助我们判断错误发生的具体位置。在这个系统中，我们在请求入口处，生成了全局ID，通过gRPC中的context将ID在链路中传递。将不同服务的日志收集到graylog中，查询时就能通过一个ID，将整个链路上的日志查询出来。

上图中，使用session-id来作为整个调用链的ID可以进行全链路检索。

小结

微服务构建的系统中，在部署、调度、服务发现、一致性等其他方面都有挑战，Go技术栈在这些方面都有***实践（docker,k8s,consul,etcd等等）。具体内容在网上已经有很完善的教程，在此不用班门弄斧，有需要的可以自行查阅。

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