1. Go 应用微服务治理简介

Go 语言具有简洁、高效、并发性强等特性，已经被广泛认为是构建微服务的理想选择之一。Go 语言作为构建 Kubernetes、Docker 的主要编程语言，目前不仅在云原生基础组件领域中被广泛使用，也逐渐被越来越多的开发者应用于各类业务场景中，基于微服务架构构建业务应用。

微服务架构通过模块化体系结构，提高了系统的灵活性、敏捷性和扩展性，缩短了团队开发周期、增加了资源利用效率，这也是越来越多的公司选择采用微服务架构的主要原因之一。然而，随着业务不断发展与持续迭代，微服务带来的系统复杂性也使得运维管理难度逐渐增加，从而影响开发效率和系统稳定性。

为了保证系统稳定性，我们在享受微服务带来的优势的同时，也不得不持续解决微服务带来的问题和风险。例如：

在开发测试态，敏捷的迭代需要提供与线上完全隔离的环境用于研发和调试、业务发展带来的服务增长需要有统一的面板来管理和观测。
在变更态，为了防止新引入的 bug 给业务带来的损失，需要具备灰度发布、快速回滚的能力。
在运行态，为了避免不确定流量、不稳定调用和基础设施给业务带来的稳定性问题，需要具备限流、熔断、降级等能力，来规避运行时风险。

目前，在 Go 语言生态中，主流的微服务框架主要专注于解决如何快速构建微服务应用、以及微服务间通信问题，在微服务治理能力上仍有欠缺；主流的微服务治理组件，如 Sentinel-Golang、OpenTelemetry 等，虽然较好的解决了流量防护、应用可观测等方面的微服务治理问题，但需要开发手动在业务代码中通过 SDK 进行埋点，无法专注于业务逻辑的实现，这无疑在一定程度上降低了开发效率。

为了更好的进行 Go 应用微服务治理，提高研发效率和系统稳定性，本文将介绍 MSE 微服务治理方案，无需修改业务代码，即可实现上述治理能力。

2. 原理说明

不同于 JAVA，Golang 作为静态编译型语言，它在编译时直接将源代码转换为机器码，不依赖于虚拟机，也不具有字节码。这种方式虽然无法屏蔽底层操作系统，但是由于可以直接在硬件上运行，会具有更高的性能。

我们通过 Go Build 工具原生提供的 -toolexec 机制，在编译期进行代码劫持，对特定 Go SDK 进行埋点注入来实现代码增强（如框架 SDK、Go 内置 runtime、net/http 包等），从而使微服务应用具备了治理能力。

Compile Front：在编译过程中，我们通过 dry run 机制和抽象语法树解析每个待编译 .go 文件，通过 module + path + receive type name + function name 可以唯一识别一个方法，从而能够判断出该方法是否需要进行代码增强和埋点注入。
Code Inject：判断出当前方法需要进行注入时，会在对该文件进行编译之前，通过修改语法树，插入预定义好的代码，随后编译生成 .a 文件。
Compile Backend：编译器继续执行原有编译流程，最终生成二进制可执行文件，里面包含了服务治理逻辑。

编译时注入框架现已开源，欢迎参与社区讨论和贡献，详情请点击 opentelemetry-go-auto-instrumentation^[1]。

3. 接入并治理 Go 应用

为了更直观的展示如何进行 Go 应用的微服务治理，接下来我们将通过一个 Demo，演示 Go 应用从接入到使用微服务治理并生效的全过程。

3.1 Demo 服务说明

Demo 服务部署在阿里云 ACK 集群中，调用顺序为网关->A->B->C。其中网关采用阿里云 MSE 云原生网关，应用间调用方式为 http、服务发现方式采用 K8s 标准的 CoreDNS，应用 A、C 各部署了一个灰度版本，用于某需求迭代发布过程中的灰度验证。

Demo 服务的实现源代码请详见 mse-go-demo/multiframe^[2]。

应用名称	语言及版本	微服务框架及版本	Client 调用方式	服务发现方式
A	go 1.20	gin 1.8.1	http	CoreDNS
B	go 1.19	kratos 2.7.1	http	CoreDNS
C	go 1.19	go-zero 1.5.1	/	CoreDNS

3.2 接入 MSE 服务治理中心

一个 Go 应用接入 MSE 服务治理中心，只需执行以下四步即可，其中步骤 1、2 只需首次接入时执行，后续无需再操作。

1. 在 MSE 服务治理中心中，为 ACK 集群一键安装 ACK-Onepilot 组件

2. 在 MSE 服务治理中心中，为 ACK 集群一键开启高阶治理能力

3. 下载并使用我们提供的 Instgo 工具编译 Go 应用，来代替 go build 命令，生成二进制可执行文件

# 生成当前操作系统可执行文件
./instgo build --mse --licenseKey="{licenseKey}"

# 交叉编译，例如在MacOS中生成linux操作系统可执行文件
#amd
CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 ./instgo build --mse --licenseKey="{licenseKey}"
#arm
CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=arm64 ./instgo build --mse --licenseKey="{licenseKey}"

4. 将应用打包成镜像之后，部署到集群之前，在相应的 Deployment YAML 文件中 spec.template.metadata.labels 中添加以下标签后，部署应用即可完成接入

spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        # required 
        msePilotAutoEnable: "on" #标识开启MSE微服务治理
        mseNamespace: your-namespace #标识应用所属微服务治理空间
        msePilotCreateAppName: "your-app-name" #标识应用名称
        aliyun.com/app-language: golang #标识为Golang应用
        # optional
        alicloud.service.tag: pod-tag #在全链路灰度中,用于标识灰度节点,如gray、blue...

可以看到，整个接入过程中不会涉及到业务代码的修改，相比自主魔改框架、手动引入 SDK 埋点等方式，更加清爽和简洁。

关于上述各步骤更详细的指引和说明请详见 ACK 微服务应用接入 MSE 治理中心（Golang 版）^[3]。

3.3 使用服务治理能力

按照 3.2 所述步骤完成应用接入后，即可在 MSE 治理中心控制台中看到具体的应用及服务信息，并且进行相应的服务治理规则配置。本节将从应用观测与管理、流量治理、全链路灰度三个常见治理场景，演示操作过程与实际效果。

应用观测与管理

将 3.1 中所述 Demo 的 A、B、C 三个 Go 应用接入到 MSE 治理中心，并设置：

mseNamespace=mse-go-agent-demo
应用 A 的 msePilotCreateAppName=go-gin-demo-a
应用 B 的 msePilotCreateAppName=go-kratos-demo-b
应用 C 的 msePilotCreateAppName=go-zero-demo-c

接入完成后，可以在 MSE 治理中心 mse-go-agent-demo namespace 下看到对应的应用详情。

服务信息查看

进入 MSE 服务治理中心，点击服务查询，可以查看服务信息，包括应用内创建的 http 或 rpc 服务，以及对应服务的元信息，如接口元信息、服务元信息等。

在左上角分别选择 Gin、Kratos 和 Go-zero 框架，可以分别看到 A、B、C 应用的服务信息。由于我们在编码实现时，分别为应用 B 和 C 各创建了一个 Http Server、一个 Grpc Server，用于接收不同类型的请求，因此可以在控制台中看到两个服务。

点击相应的服务，能够看到服务的详细元信息，以应用 B 为例，以下为 B 应用的 Http 服务和 Grpc 服务信息。

应用信息查看

进入 MSE 服务治理中心，点击应用治理，能够从应用、接口、节点等不同维度查看应用的运行数据以及系统数据。

在应用列表处，可以看到不同应用的节点数、标签数、请求数、QPS 等数据。

点击对应应用卡片，即可从不同维度查看应用更详细的信息，包括应用整体数据、接口数据、节点数据等。

1）应用概览数据

2）接口数据

3）节点数据

流量治理

目前，我们提供了以下流量治理能力，支持用户自主配置并应对不同的场景，同时支持通过控制台配置规则快速启停：

接口流控：设置单接口最大 QPS，超过阈值的请求将会被拒绝或进入等待队列。
并发隔离：设置单接口的最大并发协程数，超过阈值的请求将会被拒绝。
熔断：设置接口的熔断防护规则，阈值可以设置为慢调用比例或者失败率，达到阈值后会触发熔断，在熔断时长内，该接口的请求都会快速失败，熔断状态结束后通过单次探测或渐进式策略恢复。
热点参数防护：相比接口流控，防护的规则精细到参数级别，例如可以设置某接口第 N 个参数占用最大并发资源数不超过 10，如果超过阈值则对应的请求会快速失败。
行为降级：触发接口流控后，可以自定义防护行为，例如返回指定状态码和内容、重定向等。
自适应过载保护：以 CPU 使用率作为衡量实例负载的依据，自适应地调整对入口流量的防护策略，避免因 CPU 资源打满导致服务崩溃。

规则配置

以应用 A 为例，假设我们希望为接口 /greet1a 设置单机 QPS 阈值为 1 的接口流控规则，如果达到阈值之后立即失败，并且返回 429 作为 Http 状态码，返回内容为"Too Many Request! The Server A will not process!"。

为了达到以上效果，可以直接在 MSE 治理中心配置如下：

1. 点击应用治理，点击 go-gin-demo-a 应用卡片，点击流量治理

2. 点击流量防护-行为管理，点击新增行为，按下图所示配置行为后，点击新建

3. 点击流量防护-接口流控，按下图所示步骤配置流控防护规则，然后点击新增

4. 在规则列表处，点击规则状态置为开启后，规则即生效

结果观测

持续一段时间后，可以看到应用 A 单节点通过的 QPS 稳定在 1，超过阈值的请求已经被拒绝；应用 B 的 QPS 稳定为 2，这是因为应用 A 一共有 2 个节点，最多允许通过的 QPS 为 2。

1）应用 A 单节点 QPS 数据

2）应用 B 整体 QPS 数据

使用云原生网关对应用 A/greet1a 发起调用，可以观察到由于触发了流控，接口返回了我们刚刚定义的错误状态码和内容。

全链路灰度

规则配置

假设在某次需求迭代中，我们变更了应用 A 和应用 C 的部分逻辑，并且希望通过灰度发布的方式测试并验证功能的正确性，希望 Header 内容中 x-user-uuid=123456789 的请求路由到灰度节点，其他请求仍然路由到常规节点。

为了达到以上效果，我们可以按照以下步骤进行操作和配置：

为应用 A 和应用 C 部署灰度节点，通过在 YAML 文件中 spec.template.metatada.labels 增加 alicloud.servicetag=gray 标识节点类型。
进入 MSE 治理中心，点击全链路灰度，创建泳道组，泳道组主要用于业务模块隔离，例如，同部门下业务小组 A 可以创建并使用泳道组 a，业务小组 B 可以创建并使用泳道组 b，两者相互隔离，互不干扰。
在泳道组内创建标签为 gray 的灰度泳道，如下图所示填写泳道信息、配置基线路由和灰度规则。