本文摘要：
纲领• 发现问题：服务开发历程中的痛点• 以史鉴今：从服务框架的演进历程中找到纪律• 大道至简：大型微服务框架的设计要点• 精雕细琢：框架关键实现细节庞大业务开发历程中的痛点痛点• 时间紧、任务多、团队大、业务增⻓快，如何还能保证架构稳定可靠？• 研发水平参差不其、项木压力自顾不暇，如何保证质量基线不被突破？• 公司有种种⼯具平台、 SDK、最佳实践，如何尽可能的在业务中使用？•用什么“框架”可以解决问题？
纲领• 发现问题：服务开发历程中的痛点• 以史鉴今：从服务框架的演进历程中找到纪律• 大道至简：大型微服务框架的设计要点• 精雕细琢：框架关键实现细节庞大业务开发历程中的痛点痛点• 时间紧、任务多、团队大、业务增⻓快，如何还能保证架构稳定可靠？• 研发水平参差不其、项木压力自顾不暇，如何保证质量基线不被突破？• 公司有种种⼯具平台、 SDK、最佳实践，如何尽可能的在业务中使用？•用什么“框架”可以解决问题？从服务框架的演进历程中找到纪律让我们先来看下服务框架的进化史标志性的服务框架Web 服务框架： MVC 架构• ASP.Net（since 2002）：传统 C/S 开发模式在 Web 上的应⽤• Ruby on Rails（since 2005）： MVC 框架的巅峰， “约定⼤于设置”• Web 服务框架： SaaS 与 RESTful• Sinatra（since 2007）：纯路由框架，诸多框架的灵感源泉• 微服务框架： RPC 服务• Thrift（since 2007）：开源 IDL-based 框架的⿐祖• 微服务架构：容器化与 FaaS• Serverless（since 2015）：基于云盘算平台，回归框架本质• Istio（since 2018）：专注于解决网络问题、服务框架的演进趋势服务框架正在演酿成新的“操作系统”• 学习曲线： Exponential Rise（渐进式） → Sigmoid（阶跃式）• 气势派头：设置 → 约定 → DSL → 容器化• 业务代码与框架代码的关系： Is-a → Has-a → Duck-typing• 工具链： IDE → 代码⽣成器 → 编译器大型微服务框架的设计要点站在全局视⻆视察微服务架构大型微服务框架的设计目的框架即一款面向开发人员的效率产物，基于公司的基础设施量身定制• 目的用户：来不差别配景、具有基本业务研发能⼒的开发者• 设计要点：让开发人员专注于业务开发自己，无需关注滴滴种种基础设施底层细节• 设计原则：直观、简练、智能、个性化• 预期收益：提升⼈效，降低维护成本；提升整体架构稳定性和可伸缩性；简化技术升级难度大型微服务框架的设计要点完全屏蔽业务无关的通用技术细节• 功效：服务治理、虚拟化、水平扩容、问题定位、性能压测、系统监控、兼容遗留系统……• 工具链：项目模板、代码生成器、文档生成器、公布打包剧本……• 设计⻛格： Interceptors、组合模式、依赖注入……• 让不行靠的调⽤变得可靠• RPC 挪用 ≈ 函数挪用• 会见基础服务 ≈ 会见当地存储• 服务拆分/合并 ≈ 类拆分/合并框架关键实现细节业务实践业务配景：庞大的业务流程，快速增涨与迭代，异构服务架构，跨国多机房部署• 焦点能力• 隔离层封装：种种存储、行列、平台服务封装• 透明支持种种运维基础设施：构建、公布、多机房设置、 metrics• 提供效率和测试⼯具：⽇志收罗、问题⾃动跟踪、全链路压测、 mock、接⼝测试• 应⽤层协议隔离：⽀持 thrift/http 协议 interceptor• 工具链：模板、代码⽣成器、依赖治理、版本治理、公布剧本站在巨人肩膀上：滴滴基础平台建设现状• Odin：运维平台，提供 metrics 上报、多维度监控、报警、服务树等功效• 切脉：日志平台，提供日志收罗通道、基于 traceid 的全链路⽇志查询能⼒• DiSF：服务注册平台，提供高可用的服务名字服务、治理服务分组• RDS：提供高可用、透明水平扩展的 MySQL 集群，支持数据总线、两全等能力• DDMQ：低延迟高可用的消息行列服务，单机 TPS 吞吐凌驾百万，支持延时消息• Fusion：基于 rocksdb 的高性能高可用漫衍式持久化存储方案，完全兼容 Redis 协议• 弹性云：基于 k8s，高效、可伸缩的集群治理平台，服务自动容错，基础设施免运维整体架构实现要点：框架与业务正交实现思路• 传统框架的 MVC、 middleware、 AOP、执行流程……都不存在也不需要• 框架是一个执行情况，由一堆不关联的基础库组成高度可扩展，业务可独立于框架运行如何实现• 提供工具链，用于生成最初的项⽬模板并通过代码生成器实现类似 AOP 的效果• 基于 Go interfac
e 的 duck-typing 特性和运行时反射，动态生成业务路由收益• 业务开发⽆需关注框架自己，• 框架自己的升级可以做到完全透明，利便所有服务统一框架版本框架的启动逻辑实现要点：隔离层屏蔽业务与底层的联系如何实现• 为所有基础服务（mysql/redis/mq/es/...）界说 interface，业务只允许挪用 interface 的方法• 基于 SPI 设计思路，提供基础服务的工厂，动态实例化对应 interface收益• 可透明的升级服务驱动，快速在大量服务中实现共性逻辑或者修复共性问题• 透明的治理基础服务的资源（长毗连、 mysql cursor 等），制止泛起资源泄露• 统⼀控制重试、超时、服务发现、故障摘除逻辑，业务⽆感知且不易堕落，提升整体稳定性• 对所有基础服务提供了 mock 能力，可以实现 AOP 能力案例： Redis 接口设计实现要点：协议挟制如何实现• HTTP 协议：包装 http.Handler，用责任链模式处置惩罚 http.Request 和 http.ResponseWriter• RPC 协议：挟制协议序列化流程，用FSM（有限状态机）来跟踪序列化历程并适时修改数据 收益• 将业务数据和服务框架数据充实隔离，制止相互⼲扰• 实现接口热补丁和 in/out 数据录制与重放，利便测试• 可透明的增强服务能力，为实现跨服务界限的 context 打好基础使用FSM 挟制 thrift protocolFSM 实现思路• 使用 Go interface 特性，实现一个 interfaceproxy，署理并挟制部门感兴趣的接口• 维护一个 FSM 状态机，当 protocol read/write走到感兴趣的地⽅时候窜改 read/write 数据实现要点：跨服务界限的 context如何实现• 实现切合 context.Context 接口的自界说 context，支持序列化与反序列化，支持超时控制• 联合协议挟制，透明的从服务框架数据中提取须要信息举行反序列化，并在所有 RPC 挪用前透明的将最新 context 序列化并放在服务框架数据中传输给下游• 需要重新实现一个基于时间片轮转的低精度 time.Timer，提升并发效率并制止 timer 泄露收益• 可透明的在服务间通报上下文信息，从而实现流量染色、挪用跟踪、防雪崩等功效低精度 timer 实现原理实现要点：防雪崩如何实现• 通过跨服务界限的 context 来通报上游超时预期，并不停记载各个环节耗时• 一旦框架发现自己的可用时间已经耗尽，主动终止后续 rpc 调⽤并快速返回，防止请求积压 收益• 从基础上制止请求聚集造成的雪崩跨服务界限的超时时间控制超时信息如何跨服务界限通报• 超时时间由最上游设置，框架捕捉到超时信息并将时间记载在 trace 里透明的流传到下游每一个服务节点• 每个节点从吸收到请求开始后计时，自动盘算自己消耗的时间并盘算当前挪用链路总耗时• 当链路总耗时凌驾超时时间，自动 fail-fast，快速返回失败信息• 利⽤ Go context deadline 只会缩短不会提前的特性，利便的用 context 治理超时• 制止服务器之间的时钟差异影响计时，始终使用时间差来记载号是，而不使用绝对 deadline业务收益支撑规模• 涉及开发人员近 100 人，上线 70+ 服务，海内外双机房部署• 可支撑百万级日订单规模、万级并发长毗连业务收益• 零成本：透明接⼊公司运维、公布、日志、压测等平台，支持服务注册发现、弹性伸缩等能力• 零事故：从未泛起因为单点故障造成的全局稳定性事故• 高质量：快速实现全链路压测常态化，透明实现多情况部署、单测、集成测试等• 易维护：透明升级种种 driver，简化代码依赖治理历程未来计划提升开发者体验• 下令行工具，用于整合种种工具• 进一步与滴滴线上线下情况整合• 整合更多的公司服务和框架• 设置治理中⼼化• 开源？文章泉源：滴滴出行 R lab 杜欢开发这么多年也收集了一套架构技术文档！内里的知识点有：高并发、漫衍式、高性能、spring、mybatis、微服务等很是适合开发1-5年的Java开发者查阅；现在免费送给列位！关注+转发后私信我【架构资料】即可免费获取！
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