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从零入门 Serverless | 架构的演进

简介: 本文整理自《Serverless 技术公开课》第 1 讲,主要对应用架构的演进进行探讨,详述 Serverless 定义及概念。

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作者 | 许晓斌  阿里云高级技术专家

本文整理自《Serverless 技术公开课》第 1 讲,点击开始学习
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传统单体应用架构

十多年前主流的应用架构都是单体应用,部署形式就是一台服务器加一个数据库,在这种架构下,运维人员会小心翼翼地维护这台服务器,以保证服务的可用性。

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(单体架构)

随着业务的增长,这种最简单的单体应用架构很快就面临两个问题。首先,这里只有一台服务器,如果这台服务器出现故障,例如硬件损坏,那么整个服务就会不可用;其次,业务量变大之后,一台服务器的资源很快会无法承载所有流量。

解决这两个问题最直接的方法就是在流量入口加一个负载均衡器,使单体应用同时部署到多台服务器上,这样服务器的单点问题就解决了,与此同时,这个单体应用也具备了水平伸缩的能力。

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(单体架构-水平伸缩)

微服务架构

1. 微服务架构演进出通用服务

随着业务的进一步增长,更多的研发人员加入到团队中,共同在单体应用上开发特性。由于单体应用内的代码没有明确的物理边界,大家很快就会遇到各种冲突,需要人工协调,以及大量的 conflict merge 操作,研发效率直线下降。

因此大家开始把单体应用拆分成一个个可以独立开发、独立测试、独立部署的微服务应用,服务和服务之间通过 API 通讯,如 HTTP、GRPC 或者 DUBBO。基于领域驱动设计中 Bounded Context 拆分的微服务架构能够大幅提升中大型团队的研发效率。

2. 微服务架构给运维带来挑战

应用从单体架构演进到微服务架构,从物理的角度看,分布式就成了默认选项,这时应用架构师就不得不面对分布式带来的新挑战。在这个过程中,大家都会开始使用一些分布式服务和框架,例如缓存服务 Redis,配置服务 ACM,状态协调服务 ZooKeeper,消息服务 Kafka,还有通讯框架如 GRPC 或者 DUBBO,以及分布式追踪系统等。

除分布式环境带来的挑战之外,微服务架构给运维也带来新挑战。研发人员原来只需要运维一个应用,现在可能需要运维十个甚至更多的应用,这意味着安全 patch 升级、容量评估、故障诊断等事务的工作量呈现成倍增长,这时,应用分发标准、生命周期标准、观测标准、自动化弹性等能力的重要性也更加凸显。

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(微服务架构)

云原生

1. 基于云产品架构

一个架构是否是云原生,就看这个架构是否是长在云上的,这是对“云原生”的简单理解。这个“长在云上”不是简单地说用云的 IaaS 层服务,比如简单的 ECS、OSS 这些基本的计算存储;而是应该理解成有没有使用云上的分布式服务,比如 Redis、Kafka 等,这些才是直接影响到业务架构的服务。微服务架构下,分布式服务是必要的,原来大家都是自己研发这样的服务,或者基于开源版本自己运维这样的服务。而到了云原生时代,业务则可以直接使用云服务。

另外两个不得不提的技术就是 Docker 和 Kubenetes,其中,前者标准化了应用分发的标准,不论是 Spring Boot 写的应用,还是 NodeJS 写的应用,都以镜像的方式分发;而后者在前者的技术上又定义了应用生命周期的标准,一个应用从启动到上线,到健康检查,再到下线,都有了统一的标准。

2. 应用生命周期托管

有了应用分发的标准和生命周期的标准,云就能提供标准化的应用托管服务。包括应用的版本管理、发布、上线后的观测、自愈等。例如对于无状态的应用来说,一个底层物理节点的故障根本不会影响到研发,因为应用托管服务基于标准化应用生命周期可以自动完成腾挪工作,在故障物理节点上将应用的容器下线,在新的物理节点上启动同等数量的应用容器。可以看出,云原生进一步释放了价值红利。

在此基础上,由于应用托管服务能够感知到应用运行期的数据,例如业务流量的并发、cpu load、内存占用等,业务就可以配置基于这些指标的伸缩规则,再由平台执行这些规则,根据业务流量的实际情况增加或者减少容器数量,这就是最基本的 auto scaling——自动伸缩。这能够帮助用户避免在业务低峰期限制资源,节省成本,提升运维效率。

本文总结

在架构的演进过程中,研发运维人员逐渐把关注点从机器上移走,希望更多地由平台系统管理机器,而不是由人去管理,这就是一个对 Serverless 的朴素理解。

作者简介

许晓斌,阿里云高级技术专家。目前负责阿里集团 Serverless 研发运维平台建设,在这之前负责 AliExpress 微服务架构、Spring Boot 框架、研发效率提升工作。《 Maven 实战》作者,曾经是 Maven 中央仓库的维护者。

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