微服务架构体系的深度治理

本文摘要：作者：土狼 来自：码码的土狼在QCon10周年的大会上，我做了题为《微服务架构体系的深度治理》的分享，现将PPT和演讲文稿整理出来，希望能够给仍在（微）服务治理迷局中夺路狂奔的同学们一点启发和指引。这次分享首先先容了服务治理的生长历史，它的4个阶段；接着重点先容微服务怀抱及分析体系的构建；最后，划分针对微服务线上及线下体系的治理举行深入探讨。“治理”这个词，在汉语词典中是“整治、修整”的意思。

作者：土狼 来自：码码的土狼在QCon10周年的大会上，我做了题为《微服务架构体系的深度治理》的分享，现将PPT和演讲文稿整理出来，希望能够给仍在（微）服务治理迷局中夺路狂奔的同学们一点启发和指引。这次分享首先先容了服务治理的生长历史，它的4个阶段；接着重点先容微服务怀抱及分析体系的构建；最后，划分针对微服务线上及线下体系的治理举行深入探讨。“治理”这个词，在汉语词典中是“整治、修整”的意思。

任何一个事物，当它的庞大度到达一定水平时，就可能泛起问题，我们需要对问题举行梳理、革新和优化。因此，对事物的治理，本质上是对事物庞大度的治理。同样的，服务治理就是对服务庞大度膨胀问题的管控及治理。【单体应用及其治理需求】在业务生长的早期，我们也许用一台机械就能扛住线上所有用户的会见，所有的功效和模块都被整合在一个单体应用中，独立部署，这在企业应用中很是普遍。

这个时期没有什么“服务化”的观点，也自然谈不上服务治理。系统的庞大度更多来自于系统内部组件间相互挪用及依赖关系，许多企业都市维护一个庞大的组件库，力争通过“搭积木”的方式来构建应用系统。由于组件之间存在版本和依赖性方面的问题，所以需要举行组件治理，这是单体应用治理方面的主要需求。我在从事企业级应用开发的时候，做过一段时间组件治理，组件库的构建和维护比力庞大，有一套自己的方法论体系。

【企业级SOA及其治理】随着企业IT建设的不停深入，系统越建越多，系统之间有了互联互通及整合的需求。为了实现系统整合，早期业界实验过许多技术，一种是最简朴的点对点直连模式，另一种是基于RMI、COBAR、DCOM这类中间件技术搞的星形毗连模式，但效果都不太好，都没措施彻底解决尺度化的问题。

厥后，IBM团结一些大厂推出了面向服务的架构（SOA），并制定了一系列的尺度。SOA最焦点的诉求就是构建一条企业服务总线（ESB）。通过SCA规范开发服务适配器，将差别的异构系统接入服务总线，通过SDO尺度举行请求数据封装，服务之间通过WebService协议举行相互挪用，通过BPEL流程尺度对服务举行流程化的编排，建立出来的服务可以通过UDDI协议对外袒露，以供第三方应用或服务挪用。

由于涉及的软、硬件资源越来越多，“治理”的需求也就应运而生。事实上，服务治理这个观点是随着SOA技术的兴起被同步提出来的。这个时期的服务治理规范基本上被IBM这些传统IT大厂一手独霸，好比IBM的SOA Governance & Management Method(SGMM)尺度。我们知道IBM做事有一个特点，喜欢把简朴的事情庞大化，它的这套SGMM尺度全面笼罩企业IT的治理流程、工具及基础设施建设、甚至企业的组织架构，界说了一堆的人员角色、规范、做事流程，很是庞大。

你得掏钱来让他给你做咨询才气把这套体系玩起来，整个技术栈及流程太重了，对人的要求也很是高。这严重制约了它的推广和普及，但它的一些思想还是很好的，好比重视各个环节的指标收罗和怀抱，重视全生命周期的治理，这些都可以给我们有益的启发和参考。【互联网服务化及其治理】2010年之后，陪同着互联网应用的大规模发作，又兴起了一股由互联网企业主导的所谓“轻量化SOA”的技术浪潮，也就是我们常说的“漫衍式服务化”技术。

这一阶段，服务化的目的不仅要解决系统间的整合问题，还要解决系统的可伸缩性问题。大量互联网公司开始对自己的系统举行“服务化”革新，以期获得横向扩充的能力，应对快速增长的业务和会见量。

这一时期使用的技术五花八门，有使用署理网关模式，也有接纳RPC直连方式，技术上没有统一的尺度，也涌现出了像dubbo这样的明星产物。这个时期的服务治理更多是聚焦在对服务的线上生命周期的管控及治理上，包罗服务的限流、降级、容错，以及服务的弹性伸缩、灰度公布等等，线下的治理基本上不涉及。

我们知道，2C业务服务多、节点多，由于涉及到大量的服务节点，靠人肉的方式是肯定管不外来的，因此这一时期的服务治理很强调自动化，尤其是和自动化运维技术联合在一起。【微服务及其治理】互联网生长到今天已经成了一种基础资源，越来越多的业务被搬到线上，线上的竞争也越来越猛烈。互联网企业为了生存，就要去竞争、去接触。

为了适应业务的快速生长，在技术迭代上一定要“快”，所谓“天下武功、唯快不破”。“服务化”是实现“快”的一个很是重要的手段。

把大量通用功效下沉为服务，并对服务不停举行拆分，再凭据差别的业务形态，快速组装出前端应用，通过服务组装和聚合的方式实现更快的开发速度，前端也能变得更轻。把服务拆得越细，服务的粒度越小，可组装性就越好。只有这样，我们才气在业务有需求的时候，使用大量的“小服务”快速构建出一个前端业务应用，支持业务的快速试错。

随着近几年容器技术的快速生长，服务封装及部署的成本越来越低。一方面，服务被拆的越来越小，成了“微服务”，另外一方面，随着业务的生长，平台规模越来越大。

“大平台、微服务”已经成了我们这个时代的一个典型技术特征。量变导致质变，我们的开发模式、测试模式、运维模式都市受到打击。这就很有意思了，业务的生长决议了我们一定会走上微服务之路，凭据康威定律，我们的组织架构、治理计谋、研发模式都要做出相应的调整，才气保证微服务架构的平稳落地。这一阶段的服务治理不再局限于线上的治理，也要同步延伸到线下领域，实现线上线下一体化及立体化的治理。

面临越来越庞大的情况，我们不仅要实现治理自动化，更要实现治理智能化，大量的算法被使用于服务质量及服务关系的洞察及服务管控上，只有这样，才气应对层出不穷的新的问题。【微服务治理整体架构：三位一体的体系】这里直接给出微服务治理的整体架构图，微服务的治理既要举行线上的治理，也要举行线下的治理，通过线上线下两大维度举行治理指标的收罗，并把它汇总到数据堆栈中，举行统一的怀抱和分析。

这些怀抱指标中，有相当一部门线上的性能及异常指标会被转化为运维事件，一旦触发我们预先设置的阈值，就会被进一步转化成“管控指令”，并通过调理中心下发，举行服务的弹性伸缩、扩容缩容操作，或者举行服务的限流、降级、容错、路由调整等管控操作。另外一部门怀抱指标，包罗架构、开发、测试、运维、历程协作效率等指标会通过治理委员会（泛指，治理成员的荟萃）举行人为的深入分析，并制定出治理决议，这些治理决议会通过相关的治理措施举行落地。这样，我们就通过服务的怀抱、管控、治理这三大肆措，构建起一个三位一体、围绕服务治理的闭环体系。

从前面的先容可以看到，微服务治理体系中，针对微服务的怀抱是举行微服务治理和管控的前提和基础，“只有看获得，才气管获得”，接下来，我们就来重点先容如何构建微服务的怀抱及分析体系。治理学大师彼得.德鲁克说过“如果你不能怀抱它，你就无法革新它”，强调的就是怀抱的重要性。

【微服务全生命周期怀抱指标收罗】怀抱的第一步，就是怀抱指标的收罗。前面先容了，微服务的治理席卷了线上及线下体系，同样的，服务治理怀抱指标的收罗也要线上线下同步举行。在线上，可以通过服务注册中心获取到服务的注册信息及服务的管控指令信息，通过各个微服务主机节点上的主机日志、应用及服务日志、APM监控的挪用链日志，可以获取到相关的性能及异常指标信息。

线下的指标就更多了，通过需求治理系统，可以收罗到UserStory及各种需求的基本信息；通过项目治理系统可以收罗到开发人员、开发团队、开发任务的基础信息；通过测试相关的治理系统可以收罗到测试用例及测试bug的相关界说信息及历程指标信息；通过源码堆栈及软件版本堆栈可以收罗到最终研发产出物的基本信息。软件研发是一个强调协同的群体行为，产物、开发、测试、运维需要精密互助。为了到达更高效的配合，我们经常会接纳一些协作模式，好比针对开发和测试之间的配合，会接纳连续集成（CI）；针对产物、开发、测试的协作，会接纳敏捷协作模式；另外，我们可能还会使用一些DevOps的Pipeline。

不管我们接纳何种协作模式，都可以从其相关的历程治理系统中抽取出相关的历程指标事件，好比一个任务什么时候完成设计、什么时候开始进入开发、什么时候完成开发…等等，这也是一大类很重要的治理怀抱指标。有了以上这些线上线下指标，就可以将它们统一汇总到数据堆栈，举行进一步的深度怀抱和分析。我们先容的指标已经许多了，也很全了，可是不是有了这些就足够了呢？总感受还少了些什么…【通过代码来“明白”代码】不知道大家是如何使用你们的源代码及源代码堆栈的？做做codereview？或者用静态代码扫描工具扫扫代码质量？其实，我们完全可以做的更多。通过治理只能做到对历程的优化及规范化，但你很难通过治理去提升软件内在的架构设计质量及代码质量，因为它是和研发人员的能力及自我要求息息相关的，而且需要举行恒久的训练。

我之前在卖力构建微服务治理体系的时候，发现如果要对架构的质量及研发的质量举行深度的怀抱及治理的话，是无论如何都绕不外源代码的，为什么这么说呢？软件研发它是一项协作性的智力行为，在研发历程中，需求人员、设计人员、研发人员需要举行精密的协同和配合，这些人所有的思考、意图、计谋最终都市体现在代码上。可以说，一个系统的代码就是一本“书”，你只要读懂了这本“书”，你就知道这个系统的前世今生。但问题是，你如何读懂这本“书”，相信大家都对自己卖力的系统的源代码很是熟悉，可是，你们能否做到对你们整个服务集群中所有服务的源代码都很是熟悉呢？这显然不行能，要读懂这一堆的“书”，靠人力是显然不行的，我们需要借助一些自动化的手段。

正是基于以上的思考，我们开发了一套针对源码堆栈中所有工程源码举行统一扫描的工具。它的焦点是eclipse中卖力源码剖析的AST组件（Abstract Syntax Tree，中文为抽象语法树），通过AST，可以获取到源码工程中任何一个Java源码文件中所挪用的外部类、继续或者实现的接口（父类）、类变量荟萃、类方法荟萃、方法逻辑块（多层嵌套）、注释等等基本信息，有了这些基本信息之后，通过对代码的逐行扫描，并基于一系列的正则及其它匹配，就可以获取到一个方法对其它方法的挪用关系，最终汇总之后，就可以构建出一个跨工程、方法一级的很是庞大的挪用关系矩阵，微服务之间的挪用关系则是这个挪用矩阵的一个子集。这个挪用关系矩阵和基于动态挪用链路跟踪所获取到的挪用链路很是类似，我给它起了一个名字叫静态挪用链路。

有了这个静态挪用链，实际上，我们就有了代码内的逻辑关系，在它基础上，就可以举行深度的架构关系及代码质量的梳理，这在后面的先容中会有详细的讨论。【微服务怀抱及分析体系】有了以上所有这些怀抱指标，包罗前面重点先容的代码一级的静态挪用链路（矩阵），就可以来看看最终针对微服务治理的怀抱及分析体系是个什么样子。从下往上看，首先通过各个指标泉源渠道获取到各种怀抱指标，并把它们以ODS（操作型数据）的花样汇总到数据堆栈；通过数据模型抽取出主数据（MDM），这些主数据包罗了服务、需求、任务、人员、团队等，在此基础上，通过差别的数据主题（Topic）构建起一个多层的“数据集市”，这些数据主题包罗了异常、性能、资源、挪用关系、容量、系统、测试、开发、运维协同效率等；有了这个数据集市，就可以在其基础之上举行各种数据分析，包罗性能分析、容量分析、康健度分析、团队及小我私家的质量陈诉、质量趋势、动态挪用链及静态挪用链的深度梳理、以及各维度的汇总报表。

凭据这些分析陈诉，由治理委员会举行深度的分析并制定出各种的治理决议，或者通过人为或自动化的机制发出各种管控指令。治理决议和管控指令就是微服务怀抱及分析体系的最终产出物。

有了治理决议和管控指令，就可以对微服务的线上及线下体系举行治理，首先来看一下对线上体系如何举行治理。【服务限流】服务限流是微服务集群自我掩护的一种常用机制，我们对线上挪用比力频繁及资源占用较大的服务都加上了相应的限流举措，并构建了单机限流及集群限流两套限流措施。首先来看一下单机限流，它有多种限流算法可供选择，最主要的是两种，漏桶算法及令牌桶算法。

它们之间有什么区别呢？打个例如，好比有家酒吧已经客满了，保安开始限制客流，一种举措是酒吧中出来一个客人，才放进去一个客人，这样就可以保证酒吧中的客人总数是牢固的，人人都有座位，这就是漏桶算法---必须有出去的，才气有进来的；另外一种举措是不管有没有客人出去，保安牢固每隔5分钟就放一个客人进去，这和春运火车站的波段式限流很是类似，可以保证客流是比力匀称的，可是这种计谋也有一定的风险，如果脱离的客人不够实时，酒吧中的客人总数可能会升高，导致一部门客人没有座位，这就是令牌桶算法。因此，如果要对线上并发总数举行严格限定的话，漏桶算法可能会更合适一些，这是单机限流机制。接下来再看看集群限流，集群限流的情况要更庞大一些，首先在各个微服务节点上要有一个计数器，对单元时间片内的挪用举行计数，计数值会被定期的汇总到日志中心，由统计分析器举行统一汇总，算出这个时间片的总挪用量，集群限流分析器会拿到这个总挪用量，并和预先界说的限流阈值举行比对，盘算出一个限流比例，这个限流比例会通过服务注册中心下发到各个服务节点上，服务节点基于限流比例会各自算出当前节点对应的最终限流阈值，最后使用单机限流举行流控。我们可以看到，这是一套环环相扣的、各环节精密协作配合的技术体系。

单纯拎出一个点来看，实现技术都不贫苦，但要构建起这么一套贯串整个技术栈的技术体系，则需要有一套统一的技术尺度，各个环节都需要遵循这套尺度，对不切合尺度的应用还要推动其举行革新，才气保证尺度落地，有了尺度之后才气推动各环节一点一点的革新构建起这套限流技术体系，所以构建服务限流能力的难点，一在于尺度化，二在于体系化。另外，限流一大原则是限流行动只管前置，究竟被限制的流量注定要被“扬弃”，越早处置惩罚越好，省得无谓的消耗资源。

【集群容错】接下来再来看看集群容错，集群容错是微服务集群高可用的保障，它有许多计谋可供选择，包罗：快速失败（Failfast）失败转移（Failover）失败重试（Failback）聚合挪用（Forking）广播挪用（Broadcast）不管用哪种集群容错计谋，一定要注意重试的次数，尤其是线上负载已经很高的时候，这时候如果重试次数太多，一方面，会推高服务被挪用方的负载及并发，另外一方面，会导致服务挪用方的挪用延时增长，双重因素叠加之下，最终极可能导致“服务雪崩”，导致集群被“击穿”。所以，在使用集群容错的时候，一定要设置最大重试次数。

【服务降级】服务降级和服务限流类似，也是微服务集群自我掩护的机制，一般在线上动用服务降级手段的时候，都是线上比力危急的时候，生死生死了，这时候留给你思考和反映的时间已经不多，所以在使用服务降级之前一定要做好预案，你要提前梳理出焦点业务链路和非焦点业务链路，然后通过降级开关一键把部门或所有非焦点链路降级，这样才气救命。服务降级也有许多手段可以使用，包罗：容错降级静态返回值降级Mock降级备用服务降级我们常说的熔断，本质上也是容错降级计谋的一种，只不外它比一般容错降级提供了更为富厚的容错托底计谋，支持半开降级及全开降级模式。构建服务降级能力也和限流机制类似，同样需要坚持尺度化和体系化。【故障定界定位】线上的故障定界定位应该是我们天天做的最多的事情。

漫衍式情况下的故障定界定位，最有效的工具就是动态挪用链路跟踪，这应该是没有疑义的，不管你是使用开源的Zipkin，SkyWalking、PinPoint、CAT，还是使用商用的听云、AppDynamic或NewRelic等等。挪用链本质上也是基于日志，只不外它比通例的日志更重视日志之间的关系。在一个请求刚提倡的时候，挪用链会赋予它一个跟踪号（traceID），这个跟踪号会随着请求穿越差别的网络节点，并随着日志落盘，日志被收集后，可以凭据traceID来对日志做聚合，找到所有的关联日志，并按顺序排序，就能构建出这个请求跨网络的挪用链，它能详细形貌请求的整个生命周期的状况。

动态挪用链要用的好一定是需要和监控大盘相联合。先容一下我们的使用履历，我们在很早之前就构建了动态挪用链跟踪体系，在我们的监控大盘上有许多的点可以进入挪用链：1、我们有一个单元时间段内异常最多服务的TopN排序列表，点击列表上的任何一个服务，会打开这个服务这个时间段内所有异常的列表，再点击列表上的每一个异常，就会打开这个异常所属挪用链，举行故障分析。2、可以使用监控大盘，监控大盘上有许多“毛刺”，这些都是系统的一些异常点，点击任何一个“毛刺”，会将“毛刺”所在时间段内的请求以“散点”的形式列出（可能会基于请求数量做抽样），“散点”的颜色代表了差别的状态，有的乐成，有的失败。

点击任何一个“散点”，就可以进入这个请求对应的挪用链。3、针对焦点服务的异常有专门的一个监控表格，会列出最近发生的焦点链路服务上的异常，点击这上面的任何一个异常，也可以进入对应的挪用链。

以上就是基于动态挪用链举行线上故障定界定位的常用模式。【容量计划】线上的流量今天涨一点，明天涨一点，如果麻木大意的话，说不定哪天服务就被冲垮了，所以要对线上的流量时时举行计划，以做到心里有数。

容量计划有两种形式，一种是容量预估，另一种是性能压测。系统或者服务上线之前，首先要举行容量的预估，一般做法是基于履历，同时联合对业务的前景预期，先估算出一个总的挪用量，好比1亿的PV，可能会有10%的流量落在购物车服务上，购物车服务就是1000万的PV，一次购物车会见会发生2次数据库挪用，那么它的关联数据库就会有2000万的一个挪用量，这样，基于图上从左至右，层层剖析之后，就可以获取到每个服务节点上摊到的会见量，再联合运维部门的单机容量指标，就可以估算出整个集群需要几多的软硬件资源。系统或者服务一旦上线之后，它的性能就开始处于不停“劣化”的状态，上线前预估的指标会越来越禁绝，这时候就需要通过线上性能压测来对实时容量举行监控。

做线上性能压测也要遵循一定的纪律，不是说一上来就做全链路压测。同样是基于上图中的挪用关系，线上性能压测首先需要在挪用链的末梢，也就是对数据库或者缓存先举行压测，以保证它们不是瓶颈，再对换用数据库或者缓存的上一级节点举行压测，再一级一级往上压测，最终笼罩整个链路，实现全链路压测。可见，全链路压测的前提是单点压测，需要先把单点压测能力做好，才气做全链路压测。

在压测的时候，由于流量是模拟的，数据也是“伪造”的，所以一定要做好隔离，种种各样的隔离，尤其是数据的隔离，我小我私家不建议将“染色”的压测数据和真实的线上业务数据共表存储，最好将“染色”数据单独表举行存储，并通太过表计谋举行区隔。以上就是性能计划，包罗了容量预估与性能压测两大能力。【微服务关联资源的治理】对于线上任何资源，如果只有服务对它举行挪用，那么完全可以基于服务对资源的挪用日志来分析资源的使用状况、性能状况。

好比，对于数据库，可以汇总对某个数据库会见的所有服务的挪用日志，多维统计之后，就能知道数据库整体被挪用状况，及数据库中表的挪用的漫衍状况，每个表的被挪用状况，包罗被写入了几多数据、被删除了几多数据、被修改了几多数据，每次查询的挪用延时统一汇总之后，推算出每个表的查询操作的整体体现及相关的慢查询等等。对漫衍式缓存，也可以汇总所有的读、写操作，并盘算出读写比例，也可以基于每次的挪用效果（是否为null、是否异常）汇总出掷中率，正常的缓存体现应该是读多写少，如果推算出的读写比例是读少写多，或者掷中率偏低，说明缓存的使用计谋有问题，需要举行革新。对消息行列也类似，可以通过挪用日志，盘算出单元时间内写入的消息量，以及被消费的消息量，据此推算出消息行列当前的聚集情况。通过挪用日志获取的资源的使用及性能状况，比通过资源自身的监控所获取到的相关指标会更客观一些，究竟它代表了应用/服务的真实感受。

好比对于数据库的会见，请求需要先通过服务的数据库毗连池，再穿越网络，最后才到达数据库，这中间任何一个环节泛起问题，都市影响到最终的挪用效果。除此之外，还可以通过服务的挪用日志对资源的使用状况举行优化。对线上运维而言，比力头疼的问题是资源分出去之后就收不回来了，因为你也不知道资源是否还在使用，如果联合服务侧的挪用日志监控来做资源使用判断的话，则能有效的解决这个问题，好比说，如果通过挪用日志发现对某个namespace下的缓存已经没有挪用了，那完全可以思量将这个namespace的缓存资源释放掉。

【微服务线上生命周期治理】我们现在针对微服务的线上生命周期管控的能力是基于蚂蚁金融云的能力来构建的，蚂蚁金融业在它的云上弹性盘算资源的基础上，通过整合资源编排及资源调理的能力，构建了微服务的综合管控平台，通过这个平台，可以比力利便的举行服务的上线、下线、扩容、缩容等操作。以上就是针对微服务线上体系的治理，实际上，这些能力都是微服务的通用能力，许多微服务框架都具备，我这里只是重点先容了我们的使用履历及心得。

接下来我们来讨论一些越发硬核一点的内容，来看看微服务的线下体系的治理。【微服务整体架构治理】首先看一下针对微服务的整体架构的治理。

先看第一个图，这个图是线上微服务集群服务间的挪用关系总图，这个图可以通过动态挪用链的汇总来获取，现在大部门公司都是这么干的；除此之外，还可以基于我前面先容的静态挪用链（挪用矩阵）来获得，这个图只是静态挪用矩阵的一个子集，通过静态挪用链获取到的这个图中的挪用关系会比动态挪用链更多，有了这个微服务间的整体挪用关系之后，我们就可以对微服务的挪用质量举行深入的分析。服务是分层的，好的服务挪用关系一定也是分层的，层层往下推进，最终形成一个有向无环图（DAG）。因此，可以对换用关系图举行闭环检测，如果检测到如图上G点到B点这样的回环挪用的话，说明挪用关系是有问题的，需要举行优化，这种回环挪用也许现在无感，但难保未来哪天就会由于一条旁路逻辑导致死循环。

还可以对整个挪用网络举行遍历盘算，找出所有挪用深度最深的挪用链，如图上红色标注出来的挪用链，我们知道，对跨网络的挪用会见，涉及到的网络节点越多，它的稳定性越差，可以将所有挪用链路最深的这些链路找出来，并按挪用深度举行topN排序，重点对排在头部的这些挪用链分析它的须要性及合理性，看是否可以对换用深度举行缩减和优化。还可以找出整个网络中被挪用最多的这些服务节点，好比图上的F节点，从挪用关系上来说，它是被依赖最多的节点，自然是最重要的节点，作为枢纽节点，在运维品级上需要重点保障。固然，实际应用中，我们还会加上挪用量这个权重来综合判断服务节点的重要性。

随着架构的不停演讲，可能有些服务节点再不会有挪用关系了，好比图上绿色的L节点，这些节点再不会去挪用此外服务节点，此外服务节点也不会来挪用它。这类被找出来的“孤零零”的节点，可以思量对它举行下线处置惩罚，以释放资源。以上所有的怀抱和治理都是在这个挪用关系图的基础上举行的，所用的算法也是图盘算（图论）中的常用算法，包罗BFS、DFS、PageRank等等，大家如果嫌贫苦，可以找个图数据库，好比neo4j，这些算法已经集成在它的基本查询能力中。【单个微服务架构治理】微服务之所以被称为“微”，一方面是它承载的业务比力单一，另外一方面，它在架构上也要只管的做到自洽和内敛，也就是说，它的设计要只管的遵循“迪米特规则”，要只管少的和外部的系统或者服务发生交互。

可以通过挪用链对微服务的对外挪用关系举行梳理和分析，如果对外挪用关系过多，好比说，如(页面中)上图所示，它如果挪用了3个外部的系统或者服务，可能是正常的，但如果它对外挪用了30个服务，那就要好好分析一下它承载的业务是否太多，是否不够纯粹，是否需要对它举行拆分，拆成多个服务。另外，既然同时具有动态挪用链和静态挪用链，完全可以将这两种挪用链举行叠加，如(页面中)下图所示，红色部门是被动态挪用链笼罩到的逻辑，非红色部门则是没有被触发的代码挪用逻辑，这部门未触发逻辑中，有一部门是异常处置惩罚逻辑和旁路逻辑，可能是正常的，另外一部门则可能是版本兼容代码。好比说，线上APP有许多的版本，某个版本一旦下线，后台服务中针对此版本的兼容代码就成了冗余代码，需要举行清理。通过动态挪用链和静态挪用链的叠加，就可以相对利便的定期找出冗余代码举行清理，这样可以保证微服务的体量不会膨胀。

【微服务开发质量怀抱及治理】针对代码质量的治理，通例的做法除了代码的codereview外，一般还会使用Checkstyle，FindBugs，Jtest这类静态代码扫描工具来做代码的缺陷扫描。其实我们还可以做的更深入和更广一些，基于前面先容的自界说代码扫描的技术，联合代码的挪用关系，我们完全可以做到对跨类和跨方法的挪用缺陷举行扫描，好比跨方法的多层循环嵌套，这类缺陷通过通例的代码扫描工具是扫不出来的，除了代码质量之外，还可以联合线上bug的种类和数量，来综合评估开发人员的开发质量，因为，代码是人写的，bug也是人制造出来的，通过联合开发人员开发的代码的质量，及他的产出物发生的异常品级（类型及数量），就可以对开发人员的开发质量举行综合的怀抱。固然，实际中还会联合其它的指标，但这两个是最主要的指标之一。通过这两个焦点指标，可以生成研发人员开发质量综合评估陈诉。

进一步汇总小我私家的质量综合评估陈诉，可以获得针对团队的开发质量综合评估陈诉，这两个陈诉本质上就是小我私家及团队的研发质量“画像”，完全可以作为小我私家及团队KPI考核的重要参考。在此基础之上，还可以通过这两个陈诉的变化趋势（时间纵比），来不停促使开发人员和开发团队不停举行开发质量的革新和开发技术的提升。【微服务架构下的测试治理】微服务架构下的测试治理的两大焦点诉求，一个是提高测试的笼罩度，详细说就是提高需求笼罩度、代码笼罩度、页面笼罩度；另外一个则是降低测试用例的维护成本。

先讨论测试笼罩度。首先看一下需求笼罩度，可以通过服务这个维度来对需求及测试用例举行关联，找出每个需求下所对应的单元测试用例、自动化测试用例、手工测试用例，在此基础上，可以把多个开发迭代周期的这些指标举行时间维度的纵比，以得出需求笼罩度的变化趋势。代码笼罩度有许多的工具帮我们来做，好比contest或者JaCoCo这类的工具，这里不再赘述。页面笼罩度，可以将每次集成测试中挪用的页面以日志的形式记载下来，再通过日志的聚合分析，联合工程源码的扫描，两厢一比力，就可以统计出哪些页面是没有被笼罩到的。

测试用例的维护成天职两块，一块是新增用例的维护成本，这个比力好怀抱；比力贫苦的是存量测试用例的变换度怀抱，我们接纳相似度匹配算法，先算出存量测试用例前后两个版本代码的相似度，再换算成变换度。通过对测试的这两大类指标的不停怀抱和治理，可以实现测试事情的整体“降本增效”。

【调测能力构建】在服务化的历程中，研发最大的痛点，一定是调试。原来单体应用中的服务被拆分到差别团队，并部署在差别的服务器上，而当地只有一个服务接口。

这时候要做调试，要么做P2P直连，这需要搭建差别开发版本的集群，成本较高。要么做MOCK，接纳传统的MOCk手段，要写一堆的MOCK语句，好比你用mockito，你要写一堆的when…..thenReturn….的语句，耦合度很是的高。我们使用漫衍式服务框架提供的过滤器机制，开发了一个Mock过滤器，通过Mock数据文件来详细界说要被mock的服务的名称、入参及出参。

这样，当请求过来的时候，将服务名及入参和mock数据中的界说举行比对，效果吻合，就直接将mock数据文件中的出参反序列化后作为服务的挪用效果直接返回，同时远程挪用的所有后续操作被终止。这样，通过mock数据模拟了一个真实的远程服务。

通过这种方式来构建服务的mock能力，我们就不需要写一堆的mock代码了，而且整个历程对业务逻辑来说毫无感知，完全把mock能力下沉到底层的服务框架。另外，为了有效降低制作mock文件的成本，我们还基于服务框架的过滤器机制开发了“在线数据抓取过滤器”，它可以将指定的服务请求的入参和返回效果都抓取下来，直接写成mock数据文件。通过抓取方式获得的mock数据文件，往往有更好的数据质量，究竟反映的是越发真实的业务场景。

不外，这里另有一个合规性的问题，对线上数据的抓取是种敏感行为，大部门公司这么干都市很审慎，一般都要做好数据脱敏的处置惩罚事情。对于我们，现在只在测试情况中举行数据抓取操作。通过以上的计谋，可以有效改善服务化架构下团队的开发效率，而且团队规模越大，效果越显着。

【微服务架构下团队协同】微服务架构下，服务被疏散到差别的团队，经常一个业务会涉及多个团队之间的协同配合，如何让团队内部、团队之间的协作更高效？我在前面说了，凭据康威定律，组织协作的模式必须是和架构相匹配的，这方面我们也做了差别的实验，从综合效果来说，敏捷模式会更适合微服务架构下团队之间的协同。我们现在接纳两周一迭代、牢固发版的模式，同时每个迭代之内，接纳“火车公布模式”，实行班车制，准点发车，这样的话，其它协作部门在很早之前就能或许知道我们的一个公布计划，产物方面也或许知道要把需求放入哪个迭代之中。这样，能够有效减轻部门间的相同成本。

在每期事情量评估的时候，我们一般会预留一些事情量buffer，以应对一些暂时性需求，这类需求不受版本约束，按需公布。如果这个迭代周期内没有这类紧迫需求的话，我们会从backlog中捞一些架构优化的需求来填补这些buffer。

由于迭代周期很短，所以需要严控每个迭代的风险和不行控的因素，对每个迭代而言，最不行控的就是UI设计。UI的设计历程中，感性的因素会更多一些，可能会重复修改多次，不像法式代码那么明确。所以，我们一般不将UI设计纳入迭代之中，而是将其作为需求的一部门，在每个迭代开始之前的事情量评估中，要求必须提供完整的UI物料，否则不予评估事情量，此需求也不会被纳入迭代之中。【微服务架构下团队协同质量怀抱及治理】团队的协同效率同样需要举行怀抱和治理。

以我们所使用的敏捷迭代协作为例，我们接纳数据驱动的精益看板方法，连续收罗每个迭代中各个阶段的历程指标事件，好比任务什么时候完成设计、什么时候进入开发、什么时候开发竣事、什么时候进入测试...等等，这些历程指标被汇总后，会在其基础上制作出精益看板中的几大典型报表：韦伯漫衍图累积流图价值流图控制图通过这几个报表，就可以对需求流动的效率举行连续的评估，看研发管道是否有聚集？是否有阻塞？并举行实时的干预和治理，注意，这里评估的是协同的效率，而不是研发资源的使用率，对研发资源的使用率，我们有另外的怀抱指标和报表。通过每个迭代连续的举行精益看板的数据分析和怀抱，并通过治理计谋举行不停的革新优化，就可以让我们的研发协同越来越顺畅。

这里再次强调，以上所有指标收罗和多维分析和怀抱，直至最终分析报表的生成要最大可能做成自动化的方式，一键生成，否则，靠“人肉”的方式是无法完成如此繁琐的收罗及制作任务、也无法保证时效性。这也是我在前面所强调的自动化及智能化的治理。

以上就是本次分享的主要内容，先容了服务治剃头展的4个阶段的治理需求及特点，给出了微服务治理的整体架构；重点先容了微服务怀抱及分析体系的构建，这是微服务管控及治理的前提和基础；最后，划分针对微服务的线上及线下体系的治理做了深入的讨论。作者简介： 天弘基金移动平台部任技术总监兼首架，主要卖力天弘移动直销平台的整体技术架构和技术团队治理；在此之前，在华为的中间件技术团队，任六级技术专家，主导了多款华为软件的云盘算产物的计划、设计、构建及落地事情，包罗APaaS、ASPaaS、服务治理平台、漫衍式服务调测框架等几款产物；更早之前，在当当网的运作产物中心做技术卖力人，主要卖力电商中后台的仓储、物流、客服等系统的重构优化及技术治理事情。

小我私家从业十多年，在并行盘算、大规模漫衍式服务及治理、中间件云化及服务化（PaaS）、APM监控、基础开发平台、数据集成等领域都有技术积累，如果大家在这些领域有疑问或好的建议，接待加我的微信号（wx25893288）配合探讨。

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