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learn.lianglianglee.com/专栏/左耳听风/026 洞悉PaaS平台的本质.md.html
周伟 d9c5ffd627 u
2022-05-11 19:04:14 +08:00

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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>026 洞悉PaaS平台的本质</h1>
<p>在了解了前面几篇文章中提的这些问题以后，我们需要思考一下该怎样解决这些问题。为了解决这些问题，请先让我来谈谈软件工程的本质。</p>
<p>我认为，一家商业公司的软件工程能力主要体现在三个地方。</p>
<p><strong>第一，提高服务的 SLA。</strong></p>
<p>所谓服务的 SLA，也就是我们能提供多少个 9 的系统可用性，而每提高一个 9 的可用性都是对整个系统架构的重新洗礼。而提高系统的 SLA 主要表现在两个方面：</p>
<ul>
<li>高可用的系统；</li>
<li>自动化的运维。</li>
</ul>
<p>你可以看一下我在 CoolShell 上写的《<a href="https://coolshell.cn/articles/17459.html">关于高可用系统</a>》，这篇文章主要讲了构建高可用的系统需要使用分布式系统设计思路。然而这还不够，还需要一个高度自动化的运维和管理系统，因为故障是常态，如果没有自动化的故障恢复，很难提高服务的 SLA。</p>
<p><strong>第二，能力和资源重用或复用。</strong></p>
<p>软件工程还有一个重要的能力是让能力和资源可以重用。其主要表现在如下两个方面：</p>
<ul>
<li>软件模块的重用；</li>
<li>软件运行环境和资源的重用。</li>
</ul>
<p>为此，需要我们有两个重要的能力：一个是“软件抽象的能力”，另一个是“软件标准化的能力”。你可以认为软件抽象就是找出通用的软件模块或服务，软件标准化就是使用统一的软件通讯协议、统一的开发和运维管理方法……这样能让整体软件开发运维的能力和资源得到最大程度的复用，从而增加效率。</p>
<p><strong>第三，过程的自动化。</strong></p>
<p>编程本来就是把一个重复的工作自动化的过程，所以，<strong>软件工程的第三个本质就是把软件生产和运维的过程自动化起来</strong>。也就是下面这两个方面：</p>
<ul>
<li>软件生产流水线；</li>
<li>软件运维自动化。</li>
</ul>
<p>为此，我们除了需要 CI/CD 的 DevOps 式的自动化，也需要能够对正在运行的生产环境中的软件进行自动化运维。</p>
<p>通过了解软件工程的这三个本质，你会发现，我们上面所说的那些分布式的技术点是高度一致的，也就是下面这三个方面的能力。（是的，世界就是这样的。当参透了本质之后，你会发现世界是大同的。）</p>
<ul>
<li>分布式多层的系统架构。</li>
<li>服务化的能力供应。</li>
<li>自动化的运维能力。</li>
</ul>
<p>只有做到了这些，我们才能够真正拥有云计算的威力。这就是所谓的 Cloud Native。而这些目标都完美地体现在 PaaS 平台上。</p>
<p>前面讲述的分布式系统关键技术和软件工程的本质，都可以在 PaaS 平台上得到完全体现。所以，需要一个 PaaS 平台把那么多的东西给串联起来。这里，我结合自己的认知给你讲一下 PaaS 相关的东西，并把前面讲过的所有东西做一个总结。</p>
<h1>PaaS 平台的本质</h1>
<p>一个好的 PaaS 平台应该具有分布式、服务化、自动化部署、高可用、敏捷以及分层开放的特征，并可与 IaaS 实现良好的联动。</p>
<p><img src="assets/966f319745518156545e34d85eee010b.png" alt="img" /></p>
<p>下面这三件事是 PaaS 跟传统中间件最大的差别。</p>
<ul>
<li><strong>服务化是 PaaS 的本质</strong>。软件模块重用，服务治理，对外提供能力是 PaaS 的本质。</li>
<li><strong>分布式是 PaaS 的根本特性</strong>。多租户隔离、高可用、服务编排是 PaaS 的基本特性。</li>
<li><strong>自动化是 PaaS 的灵魂</strong>。自动化部署安装运维，自动化伸缩调度是 PaaS 的关键。</li>
</ul>
<h2>PaaS 平台的总体架构</h2>
<p>从下面的图中可以看到，我用了 Docker+Kubernetes 层来做了一个“技术缓冲层”。也就是说，如果没有 Docker 和 Kubernetes，构建 PaaS 将会复杂很多。当然，如果你正在开发一个类似 PaaS 的平台，那么你会发现自己开发出来的东西会跟 Docker 和 Kubernetes 非常像。相信我，最终你还是会放弃自己的轮子而采用 Docker+Kubernetes 的。</p>
<p><img src="assets/f65ccf66daf8d01d59fa8948c8136c68.png" alt="img" /></p>
<p>在 Docker+Kubernetes 层之上，我们看到了两个相关的 PaaS 层。一个是 PaaS 调度层，很多人将其称为 iPaaS；另一个是 PaaS 能力层，通常被称为 aPaaS。没有 PaaS 调度层，PaaS 能力层很难被管理和运维，而没有 PaaS 能力层，PaaS 就失去了提供实际能力的业务价值。而本文更多的是在讲 PaaS 调度层上的东西。</p>
<p>在两个相关的 PaaS 层之上，有一个流量调度的接入模块，这也是 PaaS 中非常关键的东西。流控、路由、降级、灰度、聚合、串联等等都在这里，包括最新的 AWS Lambda Service 的小函数等也可以放在这里。这个模块应该是像 CDN 那样来部署的。</p>
<p>然后，在这个图的两边分别是与运营和运维相关的。运营这边主要是管理一些软件资源方面的东西（像 DockerHub 和 CMDB 的东西），以及外部接入和开放平台上的东西，这主要是对外提供能力的相关组件；而运维这边主要是对内的相关东西，主要就是 DevOps 的这套东西。</p>
<p>总结一下，一个完整的 PaaS 平台会包括以下几部分。</p>
<ul>
<li>PaaS 调度层 – 主要是 PaaS 的自动化和分布式对于高可用高性能的管理。</li>
<li>PaaS 能力服务层 – 主要是 PaaS 真正提供给用户的服务和能力。</li>
<li>PaaS 的流量调度 – 主要是与流量调度相关的东西，包括对高并发的管理。</li>
<li>PaaS 的运营管理 – 软件资源库、软件接入、认证和开放平台门户。</li>
<li>PaaS 的运维管理 – 主要是 DevOps 相关的东西。</li>
</ul>
<p>因为我画的是一个大而全的东西，所以看上去似乎很重很复杂。实际上，其中的很多东西是可以根据自己的需求被简化和裁剪的，而且很多开源软件能帮你简化好多工作。虽然构建 PaaS 平台看上去很麻烦，但是其实并不是很复杂，不要被我吓到了。哈哈。</p>
<h2>PaaS 平台的生产和运维</h2>
<p>下面的图给出了一个大概的软件生产、运维和服务接入，它把之前的东西都串起来了。</p>
<p><img src="assets/61b89202b59959df224ae8ff29bdf0dd.png" alt="img" /></p>
<p>从左上开始软件构建，进入软件资产库（Docker Registry+ 一些软件的定义），然后走 DevOps 的流程，通过整体架构控制器进入生产环境，生产环境通过控制器操作 Docker+Kubernetes 集群进行软件部署和生产变更。</p>
<p>其中，同步服务的运行状态，并通过生命周期管理来拟合状态，如图右侧部分所示。服务运行时的数据会进入到相关应用监控，应用监控中的一些监控事件会同步到生命周期管理中，再由生命周期管理器来做出决定，通过控制器来调度服务运行。当应用监控中心发现流量变化，要进行强制性伸缩时，它通过生命周期管理来通知控制系统进行伸缩。</p>
<p>左下是服务接入的相关组件，主要是网关服务，以及 API 聚合编排和流程处理。这对应于之前说过的流量调度和 API Gateway 的相关功能。</p>
<h1>总结</h1>
<p>恭喜你，已经听完了《分布式系统架构的本质》系列文章的 7 篇文章。下面，我们对这些内容做一下总结。</p>
<p>传统的单体架构系统容量显然是有上限的。同时，为了应对有计划和无计划的下线时间，系统的可用性也是有其极限的。分布式系统为以上两个问题提供了解决方案，并且还附带有其他优势。但是，要同时解决这两个问题决非易事。为了构建分布式系统，我们面临的主要问题如下。</p>
<ul>
<li>分布式系统的硬件故障发生率更高，故障发生是常态，需要尽可能地将运维流程自动化。</li>
<li>需要良好地设计服务，避免某服务的单点故障对依赖它的其他服务造成大面积影响。</li>
<li>为了容量的可伸缩性，服务的拆分、自治和无状态变得更加重要，可能需要对老的软件逻辑做大的修改。</li>
<li>老的服务可能是异构的，此时需要让它们使用标准的协议，以便可以被调度、编排，且互相之间可以通信。</li>
<li>服务软件故障的处理也变得复杂，需要优化的流程，以加快故障的恢复。</li>
<li>为了管理各个服务的容量，让分布式系统发挥出最佳性能，需要有流量调度技术。</li>
<li>分布式存储会让事务处理变得复杂；在事务遇到故障无法被自动恢复的情况下，手动恢复流程也会变得复杂。</li>
<li>测试和查错的复杂度增大。</li>
<li>系统的吞吐量会变大，但响应时间会变长。</li>
</ul>
<p>为了解决这些问题，我们深入了解了以下这些解决方案。</p>
<ul>
<li>需要有完善的监控系统，以便对服务运行状态有全面的了解。</li>
<li>设计服务时要分析其依赖链；当非关键服务故障时，其他服务要自动降级功能，避免调用该服务。</li>
<li>重构老的软件，使其能被服务化；可以参考 SOA 和微服务的设计方式，目标是微服务化；使用 Docker 和 Kubernetes 来调度服务。</li>
<li>为老的服务编写接口逻辑来使用标准协议，或在必要时重构老的服务以使得它们有这些功能。</li>
<li>自动构建服务的依赖地图，并引入好的处理流程，让团队能以最快速度定位和恢复故障，详见《故障处理最佳实践：应对故障》一文。</li>
<li>使用一个 API Gateway，它具备服务流向控制、流量控制和管理的功能。</li>
<li>事务处理建议在存储层实现；根据业务需求，或者降级使用更简单、吞吐量更大的最终一致性方案，或者通过二阶段提交、Paxos、Raft、NWR 等方案之一，使用吞吐量小的强一致性方案。</li>
<li>通过更真实地模拟生产环境，乃至在生产环境中做灰度发布，从而增加测试强度；同时做充分的单元测试和集成测试以发现和消除缺陷；最后，在服务故障发生时，相关的多个团队同时上线自查服务状态，以最快地定位故障原因。</li>
<li>通过异步调用来减少对短响应时间的依赖；对关键服务提供专属硬件资源，并优化软件逻辑以缩短响应时间。</li>
</ul>
<p>你已经看到，解决分布式服务的吞吐量和可用性问题不是件容易的事，以及目前的主流技术是怎么办到的。衍生出来的许多子问题，每一个都值得去细化、去研究其解决方案。这已经超出本文的篇幅所能及的了，但的确都是值得我们做技术的人去深入思考的。</p>
<p>在这里，我想邀请你来讨论一下，你在分布式系统的哪个领域研究得比较深？有什么独特的心得能与我们分享？期待你的留言。</p>
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