服务化演进中的问题
自从数年前微服务的概念被提出，到现在基本成了技术架构的标配。微服务的场景下衍生出了对分布式能力的大量需求：各服务之间需要相互协作和通信，以及共享状态等等，因此就有了各种中间件来为业务服务提供这种分布式能力。
我们熟知的“Spring Cloud 全家桶”正是凭借着对各种中间件优秀的集成与抽象能力，成为了当时炙手可热的项目。
然而随着业务的快速发展，组织规模的不断扩大，微服务越来越多，系统规模越来越大则是服务化体系架构演进的必然。这就带来了两方面复杂度的上升：
1.服务治理与接入的复杂度
服务治理代表了系统中服务资源的地图及其获取途径，例如通过注册发现服务提供图谱能力，路由、网关、负载均衡服务提供获取途径。
服务接入则代表了如何使用系统中的服务能力，例如通过中间件提供的API 协议或是封装的 SDK 来接入该中间件。各种业务服务越多、中间件越复杂，整个系统服务治理与接入的复杂度就会急剧上升。
2.团队协作的复杂度
该复杂度主要体现在团队的认知负载上，复杂的依赖、沟通、协作将明显拖慢交付进度。正如康威定律所述的，由于服务复杂度的上升，团队之间的交互成本也随之上升。
如下是复杂度上升问题的一个显而易见的例子。
当系统中的中间件都通过 SDK 作为其外化能力的控制方式，来封装协议、数据结构与操作方法。随着中间件数量和种类不断增多，大量孤立的 SDK 被绑定在业务服务上，导致两方面问题：
- 版本升级困难：SDK 与业务服务的强依赖性导致想要升级 SDK 版本变得异常复杂与缓慢
- 业务服务难以异构：SDK 所支持的语言反向限制了业务服务所能选择的语言，例如 Spring Cloud 几乎没有官方的多语言支持
如何治理这种不断上升的复杂度呢？复杂问题归一化是一种不错的手段。
什么是多运行时架构
多运行时微服务架构（Multi-Runtime Microservice Architecture）也被简称为多运行时架构，是由 Red Hat 的首席架构师 Bilgin Ibryam 在 2020 年初所提出的一种微服务架构形态，它相对完整地从理论和方法的角度阐述了多运行时架构的模型（实际上，在 2019 年末，微软的 Dapr v0.1.0 就已经发布）。
暂时先抛开到底什么是“多运行时”不谈（因为多运行时这个名字个人觉得起得可能不太妥当），先看看多运行时架构都包括了哪些内容。
分布式应用四大类需求
上一节提到，为了治理不断上升的复杂度问题，归一化是手段之一。归一化的第一步就是对问题进行归类。
Bilgin Ibryam 梳理了分布式应用的各类需求后，将其划分到了四个领域内：
（来源：Multi-Runtime Microservices Architecture）
分别是：
- 生命周期：即应用从开发态到运行态之间进行打包、部署、扩缩容等需求。
- 网络：分布式系统中各应用之间的服务发现、容错、灵活的发布模式、跟踪和遥测等需求。
- 状态：我们期望服务是无状态的，但业务本身一定需要有状态，因此包含对缓存、编排调度、幂等、事务等需求。
- 绑定：与外部服务之间进行集成可能面临的交互适配、协议转换等需求。
Bilgin Ibryam 认为，应用之间对分布式能力的需求，无外乎这四大类。且在 Kubernetes 成为云原生场景下运行时的事实标准后，对生命周期这部分的需求已经基本被覆盖到了。
因此实际上我们更关注的是如何归一化其他三种需求。
与单机应用的类比
单机应用一般大都是以用户态进程的形式运行在操作系统上。显然，与微服务类似，单机应用的核心关注点也是业务逻辑，与业务关系不大的支撑能力，都要依赖操作系统来完成。
因此上述由 Bilgin 归纳的分布式应用四大类需求，其实我们很容易就可以和单机应用进行合理的类比：
从上述类比来看我们发现，单单是 Kubernetes 可能还不足以称为是 “云原生操作系统”，除非有一种解决方案，能在分布式环境下，把其他几项支撑能力也进行归一化整合，才能理直气壮的冠此大名。」
Service Mesh 的成功
Service Mesh 在近几年的高速发展，让我们认识到网络相关的需求是如何被归一化并与业务本身解耦的：
通过流量控制能力实现多变的发布模式以及对服务韧性的灵活配置，通过安全能力实现的开箱即用的 mTLS 双向认证来构建零信任网络，通过可观察性能力实现的网络层Metrics，Logging 和 Tracing 的无侵入式采集。
而上述服务治理能力，全部被代理到 Sidecar 进程中完成。这就实现了 codebase level 的解耦，网络相关的分布式能力完全抛弃 SDK。
伴随着 Service Mesh 的成功，我们不禁会想到，是否可以将另外的两种需求——状态和绑定 ——也进行 Mesh 化改造呢？
分布式能力 Mesh 化
基于对 Service Mesh 的拓展，我们大可以将其他的能力也进行 Mesh 化，每一类能力都以 Sidecar 的形式部署和运作：
在业界也有不少从某些能力角度切入的方案：
（来源：Multi-Runtime Microservices Architecture）
我们可以发现，各类方案都有自己的一套对某些能力需求的 Mesh 化方案，合理地选择它们，的确满足了分布式能力 Mesh 化的要求，但却引入了新的问题：
- 复杂度从业务服务下沉到了 Mesh 层：多种 Mesh 化方案之间缺乏一致性，导致选型和运维的成本很高
- 多个 Sidecar 进程会带来不小的资源开销，很多解决方案还需要搭配控制面进程，资源消耗难以忽视
对业务复杂度上升的归一化，现在变成了对 Mesh 复杂度上升的归一化。
Multi-Runtime = Micrologic + Mecha
Bilgin Ibryam 在多运行时微服务架构中，对前述讨论的各种问题点进行了整合，提出了 Micrologic + Mecha 的架构形态：
（来源：Multi-Runtime Microservices Architecture）
在 Micrologic 中只包含业务逻辑，尽可能的把分布式系统层面的需求剥离出去，放到 Mecha 中。从 Mecha 的命名就可以明白它的功能：
由提供各种分布式能力的 “机甲” 组成的 Sidecar 进程，与 “裸奔的” 业务逻辑一起部署。因为是 Micrologic 进程和 Mecha 进程共同部署的这种多个 “运行时” 的架构，所以称之为 “多运行时架构”。
Mecha 不仅成功地将分布式能力从耦合的业务进程中抽取出来，还整合了方案，避免了多种方案混合的额外成本。可以说 Mecha 在本质上提供了一个分布式能力抽象层。
因此与其叫 “多运行时架构”，不如叫 “面向能力的架构”。
