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  • 服务发现技术是如何演进出来的?

      昨天写了一篇<微服务的时间和成本去哪儿了>,有人在底下留言:

      我的回答是:

      "微服务可以不用服务发现和负载均衡吗?它是微服务一个核心组件。怎么能说没有关系?"

      我觉得有必要来思考和总结一下服务发现技术是如何演进的。于是周末一通阅读和消化,希望能掰开揉碎在这里讲一下服务发现技术的演进历史。

    催生的背景

      为了提升研发效能,赋能业务规模化创新。不管是一线互联网企业还是传统互联网企业,将单块架构解耦成微服务架构,已经成为企业目前数字化转型的一个大趋势。

      

      微服务架构下的服务少则几个,几十个,多则上百个,每个服务一般都以集群HA的方式进行部署。

      这个时候就出现了两个问题:

    • 一个是服务发现,也就是服务的消费方Consumer如何找到服务的提供方Provider。
    • 另外一个是负载均衡,服务消费方如何以负载策略去访问服务当中的服务提供方的实例。

      

     通用解决思路~代理(proxy)

      在服务发现演进过程中,先后出现了三代服务发现解决方案。这三代的核心都是代理,只不过代理在架构中出现的位置是不同的。通过在消费方和提供方中间增加一层代理,由代理来处理服务发现和负载均衡等功能,消费方通过代理间接去访问服务实例。

      

    三代服务发现方案

    第一代:传统集中式代理  

      

    • 该方案比较简单,在消费和提供方中间部署一层代理服务。
    • 常用的集中制代理有硬件负载均衡器,比如F5/A10;或者软件的负载均衡器,比如Nginx,HAPROXY。也可以是软硬结合,比如前面是F5,后面是Nginx,这种方法兼顾了配置的灵活性,因为Ngix比F5更容易配置。
    • 这种配置需要引入DNS服务域名进行配合,每个服务都要申请注册域名,并且每个域名都要在代理上配置域名和服务IP的映射关系
    • DNS和代理的配置一般由运维人员手工完成。

      

    • 国内外的公司采用这种方式的有ebay,携程,拍拍贷。
    • 缺点是手工配置,效率不高也缺乏灵活性,对开发人员不友好。

    第二代:客户端嵌入式代理

      随着微服务和云技术的兴起,企业对服务发现的效率和灵活性提出了更高的要求,于是出现了第二代方案。

    • 该方案将服务发现和负载均衡以客户库Library的形式嵌入到应用或服务程序中。
    • 该方案需要独立的服务注册中心配合,服务启动的时候将服务自动注册到中心,并且定期的报心跳进行保活。客户端通过服务注册中心发现服务的ip列表,通过某种负载均衡策略选择某个服务进行调用,这种对开发人员比较友好,可以做到开发自助,不需要太多的运维介入。

      这种做法也是很多互联网公司的一个主流,相应的开源也很多。比如:

    • eureka就是一个注册中心,配套ribbon客户端代理。
    • dubbo和近期开源的nacos
    • consul+ribbon

      

       缺点:

    • 客户端依赖语言栈,不同的语言需要开发不同的客户端,在微服务下可能出现的多语言问题,显然开发成本太高。
    • 另外嵌入式代理也给客户端增加了复杂性

    第三代:主机独立进程方案。

      随着容器和云原生技术的兴起,业界开始探索第三代的解决方案。

      

      主机独立进程方案是上面两种方案的折中,代理既不集中部署,也不嵌入在客户的应用程序当中,而是作为独立的进程部署在每个主机上,这个主机可以是物理的或者虚拟的。一个主机上的多个消费者可以共享这个代理,实现服务发现和负载均衡。

      第三代结构和第二代是类似的,也需要引入服务注册中心进行配合,三代之间只不过代理的位置发生了变化

      这个方案目前有个更时髦的称谓叫ServiceMesh。

      

       开源产品:Envoy,Linkerd,Istio对应到服务注册中心,当然K8S也内置支持服务发现机制,也是属于第三代的主机独立进程方案。

    K8S服务发现机制

      考虑到K8S在业界比较火,而且内部服务发现机制比较复杂,这里独立出来就进行剖析。

      

      如上图所示,在K8S中一个服务是由一组Pod构成的服务集群。

    • Pod是K8S当中最基本的调度单位,它相当于K8S集群当中虚拟机的概念。
    • 每个Pod都有一个PodIP,并且相互之间是通过PodIP相互访问,但是服务的PodIP在K8S当中是不固定的,可能会变(包括预期和非预期)。
    • 为了屏蔽这种变化,K8S引入了服务Service这个概念,一方面实现服务发现和负载均衡,另一方面屏蔽PodIP可能的变更。
    • 在服务发布的时候,K8S会为每个服务分配一个虚拟的ClusterIP

      

      在K8S的worker节点上,有kubelet和kube-proxy,其中后者是实现服务发现的关键,上面是简化的服务发现流程。

    服务注册阶段:

    1. 其中kubelet负责启动Pod服务实例--->
    2. 启动完成后kubelet会把Pod的IP列表注册到Master节点上-->
    3. 最后通过服务Service的发布,K8S会为服务分配相应的ClusterIP,相关信息也会记录在Master上。

    服务发现阶段:

    • kube-proxy会发现clusterIP和podIP列表之间的映射关系,并且修改本地iptables的转发规则,进行负载均衡和转发到对应的PodIP
    • 当有消费者Pod要访问某个目标服务实例Pod的时候,通过ClusterIP发起调用,这个ClusterIP会被本地的Iptables机制截获,然后进行负载均衡,转发到指定的Pod实例。
    • 实际消费这Pod也是通过服务名进行访问ClusterIP,因为ClusterIP本身也会变,为了屏蔽变化,K8S还引入了kubeDNS这个概念,它通过master可以发现服务名和ClusterIP之间的映射关系。这样消费者Pod通过kubeDNS间接的发现服务的ClusterIP。

     比较总结和选型

      

      三种方案各有利弊,没有绝对的好坏。他们都有大规模的成功落地的案例。架构师需要在理解这些方案优劣的基础上,根据企业的实际上下文,综合考量,做出技术选型。

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