来自京东、唯品会对微服务编排、API网关、持续集成的实践分享（上）

架构师小组交流会：每期选一个时下最热门的技术话题进行实践经验分享。

第三期：微服务。微服务架构以其高度的弹性、灵活性和效率的巨大提升，快速受到各领域架构师和技术决策者的关注。它的基本理念是将一个肥大的系统拆分成若干小的服务组件，组件之间的通讯采用轻量的协议完成。我们本期小组交流会来探讨一下，现在互联网公司的微服务实践情况。

嘉宾：京东章耿、原唯品会 石廷鑫 、七牛陈爱珍

本文是对此次交流的整理，分了上下两篇文章。

第一轮：自由交流

京东章耿：大家好，我是京东基础架构部平台中间件的章耿，主要负责京东的服务框架，配置中心等项目。京东11年底进行.NET转Java的技术变革，当时就提出了接口的SOA化的概念。那时京东业务发展非常快，项目越来越多，服务化是必然的趋势。京东的服务化框架是一共有两代。第一代是12年开始，我们使用开源的一个实现，用Dubbo作为RPC框架，Zookeeper 作为注册中心，那时应该算一个主流的技术选型。我们在开源的基础上做了一些易用性和功能扩展，比如说支持REST、支持kryo/thrift等序列化，服务监控等，这个框架在那时的业务规模和节点数量下面还是比较稳定的。14年初我们开始自研服务框架。为什么这么做呢？一个是之前的服务框架还是有很多可以提升的地方，不管是性能还是服务治理的一些功能，因为京东的机器数，机房也在不停的建，网络拓扑的复杂直接需要高级的服务治理功能；还有一个就是接口节点等数量级的增加，当时我们的接口规模慢慢的已经好几千了，接口的实例也几十万；另外就是用开源的有些内部系统打通比较麻烦，所以我们要做升级换代。当时也是考量了用开源的改改，还是全部自己重新做的抉择。后来觉得一个是有时间，二是觉得自己有能力做一个符合京东自己的定制化的服务框架，所以14年我们就开始自研框架，做了整整一年。15年初我们上线新版的服务框架。

我们新的注册中心，是无状态的一些节点，基于数据库做最终一致性。为什么选数据库，替换以前的Zookeeper？因为Zookeeper是树状结构，从某些维度查询它要遍历整棵数，用数据库的好处就是可以从多维度的查询分析过滤，不管是机房、 IP，都可以去查询，分析，过滤比较结果。然后Zookeeper在跨机房的时候有一个问题，它是半数节点存活才可以用，所以如果跨机房部署的话，最起码得3个机房，才能保证集群整体可用。还有Zookeeper它是强一致性的的，比较依赖网络。如果网络不好，如果跨机房断网的时候，它其实是不可用的，读都不能读，所以会带来一定的问题。以前用zookeeper注册服务端，就是写一个临时节点，等服务端死了节点自动消失的。但是你在网络一抖的时候，或者是服务端和Zookeeper之间有网络故障的时候，它其实会不小心把它摘掉，因为Zookeeper认为它死了，但其实它不一定真的死了，所以这个时候就需要有一些辅助的去判断它是不是真的死了。第一次遇到的情况是那个临时节点，后来我们是把它改成永久节点，然后定时的去telnet 它的端口，像Dubbo是直执行ls 命令，我们也是直接执行一个命令，看它有没有响应，那是第一代的时候。在JSF的框架里有一个哨兵的组件，我们的Provider会定时的发心跳，对于注册中心来说，它知道最后的心跳时间，然后定时刷到数据库里面，看哨兵的情况，如果没有哨兵，数据库里面保存一个最后心跳时间，这时候你可以用定时任务去找它，这是我们最早的一个版本。后来我们改进了，因为有时断网了，这个心跳时间就不准了。所以在每个机房还布了一套独立的程序，没心跳的同时再由它来判断是否可用，如果这个同机房的程序都连不上，我们再把它置成一个不可用的状态，双重保证。另外以前Zookeeper的时候服务列表是下发的全量列表，例如1000台加一台，下发的是1001台，而新版注册中心我们是推变化的部分，只推加1台，大大节省了数据的推送量。

RPC框架，我们内部叫杰夫，JSF，京东服务框架的简称 。 我们是用基于Netty自己研发的。为了兼容上一代版本，兼容之前的dubbo协议，所以我们也是用的无代码入侵的；我们在同一个端口支持多协议，包括自定义的JSF协议，http协议，dubbo协议等。目前 我们只有C++和J ava的客户端，然后如果是其它语言例如Golang，python，PHP的话，我们都会让他向我们的一个HTTP的网关发请求，这个网关主要就是转发。把前面的http请求转换到后面一个JSF请求，也是基于Netty做的。序列化默认是Message Pack，是个跨语言的协议，也支持hessian，json，Java， Protobuf等。注册中心和RPC框架直接是长连接，可以进行一个通讯。

唯品会 石廷鑫 ：大家好，我是 石廷鑫 ，原来在京东、唯品会，现在在宅急送。我基本上都是在仓储物流这方面。以前在亚洲一号是按照仓库的整个操作细节分成各个模块来做的 服务拆分 ， 每个模块 是单独部署的。仓储的每个仓，根据种品类不一样，整个的操作流程是不一样的。但是核心的东西， 如 库存、订单管理，都是一样的，只是一些组合不一样。举个例子，小件商品上下架都要做的，但是对于大件商品，比如说大家电，基本上都不需要放架。打订单也不需要，完成配送才需要订单，实际上是到了最后才绑定订单。所以每个流程不一样，需要的组合也不一样。那时我们就想到了，把每个模块先拆出来， 主要是 用 KVM运行整个节点 ， 业务 部分 就 用这 些 节点来整个串联起来。核心的东西比如说库存、订单、商品资料，基本上都是用这个简单的模块。

唯品会 的仓储 也是按这种思路来做的 。当时唯品会用的是Dropwizard， 实际上是我们用了它的一个壳， 后面 还是用 的 S pring ，也做了一个模块， 把 S pring 集成到一块 。 后 来Springboot 做了出来，基本上就把 Dropwizard 抛弃掉了 。 因为 Dropwizard 版本 升级 变化比较大。 但 它有一个好处，就是 Bundle 比较好，服务化拆分的时候可以根据它 的 大小进行可分可合，如果不需要拆分的时候，我们就把 Bundle 合到一块，如果需要拆分的话，就把 Bundle 再拆出来，单独这个应用是非常容易的。

我 去年到的 宅急送，我们的服务注册、服务发现、网关都使用的 Spring Cloud 的这一套。目前来说还是不错的， 基本 没发现大的毛病。 唯一的问题是 如果前期没有做好的整个数据抽取，整个报表可能会比较麻烦一些。

七牛陈爱珍：大家好，我是七牛的陈爱珍。 微服务架构的设计理念非常适合七牛的业务特点 ， 每个服务只负责单一的职责。比如音视频的处理服务：音视频转码  ， 音视频拼接  ， 视频帧缩略图，点播流式转码，都是以微服务的方式构建，这样每个服务都拥有独立的运行环境，并且可以根据自身的业务压力情况进行独立扩展，动态的弹性扩展还可以提高资源的利用率。 一个可落地的微服务架构应该为微服务提供独立的运行环境，调度框架，注册中心，配置管理中心和监控平台。 七牛采用的是Mesos+Docker+自研调度系统的架构。Docker做环境封将，Mesos做资源调度，自研的调度系统负责对Docker进行弹性的调度。

我们使用 C onsul做注册中心，实现服务的注册与发现。 C onsul自带key/value存储，可通过DNS接口做服务发现，且具体健康检查的功能，并支持跨数据中心的服务发现。API Gateway 可以通过 Consul提供的DNS接口查询到服务所有的可用实例的列表信息，并将请求进行转发。流量转发具有负载均衡的功能，采用的是轮询的方式，服务发现则是基于 C onsul做的。用户请求进来后通过Consul查询到所有可用节点的访问地址，再通过轮询的方式将请求发给后端的服务进行处理，对于返回的结果仅作转发，由请求方解释和使用。并且在API网关中带有监控的组件，对请求数，失败数等进行监控，传送到Prometheus服务器上。通过监控数据对请求进行流量控制及服务降级等相应的处理。

当需要调用多个微服务时，根据七牛云的数据处理的业务特点我们使用管道（pipeline）来进行串行的处理。每一个微服务的输出都是下一个微服务的输入，直到最后一个微服务执行结束才是最终数据处理的内容。比如上传一个视频资源后，需要做两个数据处理操作: 转成mp4资源和进行HLS切片，这种场景下不能对原资源同时执行两个数据处理的操作，必须按序执行。 

第二轮： 话题 交流

主持人：服务与服务之间的依赖关系怎么管理？服务编排怎么做？把这些服务节点串起来。

唯品会 石廷鑫 ：比方说不是业务的， 基础服务，如图片服务器这些 ， 都是独立的。唯一相关的是下面的业务层和底下的基础服务有之间调用，还有是业务模块之间有服务的调用，在系统里是没做体现的，但是我们在服务和服务之间，就加了类似于熔断的那个默认的东西。系统之间的依赖关系，我们自己做了一个简单的系统进行维护。 S pring cloud eureka 是都是存在内存里，我们改良过，我都改到一个数据库 。 我们交互全部都是 R est  ，我们后边还写过一套， G oogle protobuf。我们仓储的内部的业务模块之间 是用G oogle protobuf来做的。我们自个做了一套虚拟化的在里边 的 。

唯品会石 廷 鑫： 我现 在 用的是 A pache camel做编排，可以用DSL描述把服务串起来。 其实更多的是业务的流程怎么组织，怎么去把基础服务让串起来，形成一个真正大的 业务场景。

京东章耿： 目前京东大部分 一个接口一个方法就已经 是操作 多张 表了， 一般认为 是一个 比较 原 子 性的操作 了，如果再在 外面有一个东西把它包一下， 例如 把3个方法包成一个方法， 其实意义不大， 所以我们现在是没有做这方面的工作。 另外 京东 有弹性云，用的 Docker， 不过不是 你们想象中那种微服的那个Docker 用法 ，京东现在用 叫“胖容器” ，更像一个虚拟机一样的一个东西。 Docker 里面运行的是一个应用，然后这个应用，它可能包含多个接口多个方法。 可能大家理解微服务的Docker用法应该是 一个容器里面，他只跑一 个独立的逻辑，对 数据 的一 个操作， 或者对 一个资源的操作。比如说下订单、 扣 库存，这两 步操作 ，他可能跑了两个 容器 。 把它编排成一个 service 的这种，我们好像没有这种 。

主持人：服务拆分是怎么做的？

京东章耿： 京东现在 的服务 其实也是没拆 太细 ， 主要还是业务部门自己控制服务粒度 。 京东的业务还是比较复杂的，各个应用之间 互相依赖，互相调用，每个操作基本都会涉及到很多资源的变更 ，像微服务推崇的那种对单一资源的操作，基本上没有。 说实话， 这种大型互联网公司里面 的服务 根本就微不起来的，不可能像REST ful 一样，对一个资源的一个 put post  操作基本不可能，我们现在都是力度还是由使用我们框架的 研发人员 自己定的，然后一般他们都是根据这种方法之间的一些关联性或者原子性，或者是扩展性 来进行组合或者拆分 。 所以 我们 一般叫自己 服务化框架，不叫微服务 框架。另外他们 可能还会考虑一些 服务 是否可以独立部署，拆的时候可能会考虑一下这些。

主持人：其实很多大型电商互联网也拆不开，也不能称之微服务，是那种服务力度很粗，然后每个服务号有若干个接口，其实 耦合 性很高的合在一起，相关度很高，数据都在一起 。

京东章耿：都差不多，都是业务 开发 自己来 折分 服务 粒度 的 。就像刚才 说的 下 单。 肯定是 一次 要操作好多表 的 。 业务开发认 为这是 几次表操作其实是 一个 下单的 原子 操作 ， 那么他就拆到这么细了。

唯品会石 廷 鑫：我们服务不是说一个部一个，实际上它是和数据 域 相关的，都搁到一块。

唯品会石 廷 鑫：按功能分的，功能跟功能之间调用，如果不是同一个数据域里边的，还是用 R PC来调用的。

京东章耿：那个听起来很美好，你想我们现在这样拆，都已经上万了 接口，方法基本都上十万 了。你这样拆的话，起码 乘以10 的接口， 而且这样搞 的话就得整个公司都要动用非常非常大的能力去搞好这个事情。

主持人： 单体 他如果拆成 像 市场上去提倡的那种微服务，其实他对内部的消耗是非常大的，因为我们很多的服务内部的调用，其实是非常频繁，如果都把它拆开了去独立部署的话，它其实对网络的消耗是要求非常高的。

唯品会石 廷 鑫：就是最难的点，一开始你是拆不开这个数据。

主持人：数据只要能拆开，你什么都好干。你只要能把数据 粒度 拆的很细的话，那就没问题了，那也能做的很细， 但 就是拆不开。其实好多数据都是 陈年 老表，都是很都是从原来 系统 继承下来的，就很难拆。

唯品会石 廷 鑫：所以 新 做一个系统还可以。要做这个老系统计划很难的，拆个表就要拆很多天。

京东章耿： 而且是数据量 比较少，然后逻辑比较简单的， 例如 那种创业型公司， 使用开源的方案， 这种可以很方便。

主持人： 在 双11 时 各个电商肯定会有大型的促销， 这时 服务的压力肯定 会 有很大的增长， 怎么解决服务的 伸缩的问题 ？

唯品会石 廷 鑫：就像我们这边的话， 就看哪个基点的压力比较大一些，然后你多布几个基点就可以了 。现在基本上都是中泰的那个，就是S pring cloud 那套。 扩展都是 提前先做一步。自动扩的话，就是相当于我们租了一个类似于简单的监控。就是根据他的 实例 ，然后因为微服务，我们现在是S pring cloud  ，基本上都是 java -jar ，然后自己 启 就得了，反正那个 jar ，你可以放到一个公用的地， 远程java -jar 要干架就起来了， 监控 的时候根据他的量，然后随时可以 启 就行了。

京东章耿： 京东的服务发布都是挂在应用下面的，而应用发布的平台 其实 会和 各个系统打通，比如说数据库授权的系统，然后自动挂VIP的一些系统 ，挂 监 控平台 ，日志系统等 。然后我们还有个监控平台，监控 一些指标，例如机器情况，应用情况，还有自己业务埋点的性能等数据。至于服务是否有压力 ，都 是 自己评估，自己提前扩展。  一般大促前会进行大规模的 压测，他们自己压测，然后 根据结果 自己扩就可以了。京东是没有 开 自动弹性扩展 的， 基本都 是 大促前提前申请容器，然后 提前扩 完 。

唯品会 石 廷 鑫：并发量大的业务都是放在公有云，双十一比平常多了两倍的机器，我们只买 了一个月的 云主机 。临时用几天，结束就不用了。

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