服务化框架技术选型与京东JSF解密

下面是常见的一些开源框架的比较，大家可以看一下。

	thrift	RESTful	dubbo	gRPC
代码规范	基于Thrift的IDL生成代码	基于JAX-RS规范	无代码入侵	基于.Proto生成代码
通讯协议	TCP	HTTP	TCP	HTTP/2
序列化协议	thrift	JSON	多协议支持，默认hessian	protobuf
IO框架	Thrift自带	Servlet容器	Netty3	Netty4
负载均衡	无	无	客户端软负载	无
跨语言	多种语言	多种语言	Java	多种语言
可扩展性	一般	好	好	差

Ps：SOAP，RMI，Hessian，ICE就不列举了。

选型小结：

• 如果需要与前端交互的，适合短链接、跨语言的RPC框架，例如RESTful、gRPC等；

• 如果纯粹后台交互的，适合长链接、序列化为二进制的RPC框架，例如thrift、dubbo等更高效；

• 如果是小公司，新公司从头开始推广服务化框架的，可以选择规范化的RPC框架，例如thrift、RESTful、gRPC；

• 如果是已有大量业务代码的再推广服务框架的，那么最好选择无代码入侵的RPC框架，例如dubbo、RESTful。

 

注册中心选型

注册中心相当于是服务提供者和服务调用者之间的引路人，在服务治理中的作用极为重要。

选择注册中心基本要考量：

• 服务注册：接收注册信息的方式；

• 服务订阅：返回订阅信息的方式，推还是拉；

• 状态检测：检测服务端存活状态。

重点提一下这个状态检测，因为这个要是检测不准确会误判，导致严重后果，例如Zookeeper根据服务端注册的临时节点进行状态检测，如果服务端和Zookeeper之间的网络闪断，导致Zookeeper认为服务端已经死了，从而摘掉这个节点；但是其实客户端和服务端直接的网络是好的，这样就有可能把节点全部摘掉，导致无可用节点。

如果是从开源里面选择，那么还需要考量：

• 成熟度：包括学习成本，社区热度，文档数（盲目追求的不一定是最适合）；

• 维护成本：注册中心维护；

• 数据解构：是否能快速定位结果，是否能遍历；

• 性能和稳定性；

• CAP原则：CP（关注一致性）还是AP（关注可用性）。

下面是常见的一些使用开源项目做注册中心的比较，大家可以看一下。

	ZooKeeper	etcd	Consul	Eureka
一致性	强一致性paxos	强一致性Raft	强一致性Raft	弱一致性
数据结构	Tree	K/V	K/V	K/V
通讯协议	TCP	HTTP、gRPC	HTTP、DNS	HTTP
客户端	ZKClient	/	/	Eureka-client
CAP原则	CP	CP	CP	AP

Ps：Redis和MySQL没有列举。

选型小结：

• 规模小选择CP，RPC框架可以直接接入数据源；

• 规模大选择AP， RPC框架不可以直接接入数据源；

• 存在跨机房，跨地域的尽量不要选有强一致性协议的注册中心；

• RPC框架必须要有注册中心不可用的容灾策略；

• 服务状态检测十分重要。

 

简易管理端

管理端没啥特殊要求，最起码能看到服务提供者和调用者即可。

|完善的服务化框架

如果需要一个完善的服务化框架，那么必须增加外部模块，常见的模块如下图：

接口文档管理

提供一个接口文档管理以及接口查询的入口，可以是一个公共的WIKI，也可以是独立的系统，等等。

这里可以定义接口的文档，包括接口描述，方法定义，字段定义。可以定义接口的SLA，包括支持的并发数，tp99多少，建议配置是什么。还有就是接口的负责人等一些查询的入口。

配置中心

提供一个配置管理的地方，这里说的配置主要指的是服务相关的一些配置。

配置包括分组配置、路由策略、黑白名单、降级开关、限流信息、超时时间、重试次数等等，任何可以动态变更的所有数据。

这样服务提供者和服务调用者可以不需要重启自己的应用，直接进行配置的变更。

配置中心可以独立于注册中心，也可以和注册中心合并。

监控中心

监控服务关注接口维度，实例（例如所在JVM实例）维度的数据。RPC框架可以定时上报调用次数，耗时，异常等信息。监控中心可以统计出服务质量信息，也可以进行监控报警。

分布式跟踪

区别于监控中心，以调用链的模式对服务进行。RPC框架作为分布式跟踪系统的一个天然埋点，可以很好的进行一个数据输出。

服务治理（重点）

我这边列了常见的服务治理功能，例如：

• 服务路由：

  1. 权重：例如机器配置高的权重高，机器配置低的权重低；

  2. IP路由：例如某几台机器只能调某几台机器；

  3. 分组路由：例如自动根据配置调某个分组；

  4. 参数路由：例如根据方法名进行读写分类，或者根据参数走不同的节点；

  5. 机房路由：例如只走同机房，或者同机房优先。

• 调用授权：

  • 应用授权：只有授权后的应用才能调这组服务

  • token：只有token对的调这组服务

  • 黑白名单：只有名单允许的才能调这组服务

• 动态分组：

  1. 服务端切分组：可以根据分组的情况，对服务提供者进行一个动态的分组调度；

  2. 客户端切分组：可以对调用者进行一个分组调度。

• 调用限流：

  1. 服务端限流：服务端基于令牌桶或者漏桶模型进行限流；

  2. 客户端限流：根据客户端的标识，进行调用次数限流。

• 灰度部署：

  1. 灰度上线：先启动，验证后在提供服务；

  2. 预发标识：表示该服务为预发布服务；

  3. 接口测试：方便的提供接口自动化功能测试功能。

• 配置下发：

  1. 服务配置；

  2. 全局配置。

• 服务降级：

  1. Mock：出现异常或者测试情况下，返回Mock数据；

  2. 熔断：客户端超时或者服务端超时；

  3. 拒绝服务：服务端压力大时，自动拒绝服务，保护自己。

网关

RPC框架大部分场景都是自己调用的，什么时候会需要一个网关呢？

网关可以提供如下功能：

• 统一的鉴权服务；

• 限流服务；

• 协议转换：外部协议转统一内部协议；

• Mock：服务测试，降级等；

• 其它一些统一处理逻辑（例如请求解析，响应包装）。

 

服务注册中心Plus

需要逻辑处理能力，例如对数据进行筛选过滤整合，计算服务路由等功能

同时还需要有与RPC框架交互的功能。

管理端Plus

管理端除了之前的简单服务管理功能外，还需要提供配置信息展示，监控信息展示，各种维度的数据展示。也就是下面提到的服务治理功能，都可以在管理端进行管理。另外，常见的服务治理功能，我们都可以作为开放服务供开发人员进行一个调用。

|京东实践

第一代SAF背景

2012年初，京东从.NET转Java。各个部门，各个业务线都没有一个统一的服务化框架，有的是dubbo，有的是WebService，有的是Hessian等等。

同时各个业务系统自己有非常多的业务代码。通过统计接口规模在1K左右，服务节点在50K左右，机器规模在8K左右，机房比较少拓扑简单。

所以当时的愿景和目标比较明确：

• 京东系统服务化、API化的从无到有；

• 统一京东的RPC调用框架；

• 稳定可靠；

• 提供简单的服务治理功能。

 

第一代SAF选择

OK，结合我们的情况和上面的一些选型小结，我们当时的选择如下：

• RPC框架：基于dubbo2.3.2做配置扩展，以及功能扩展包括：rest（resteasy）、webservice（cxf）、kryo/thrift序列化、调用压缩等；

• 注册中心：Zookeeper，RPC框架直接接入数据源；

• 监控中心：监控服务+HBase；

• 管理平台：读取Zookeeper做管理平台，提供基本的上下线、黑白名单等功能。

于2012年4月上线，最大规模时，接口数3K，接入最大IP数20K。

第二代JSF背景

随着京东业务的不断快速增长，接口、机器数也呈数量级增长。同时京东成立子公司，在全国各地新建机房，部署结构也变得比较复杂。

加上SAF遗留的一些问题，大概面临如下几点：

• RPC框架较重，性能有提高的空间；

• 注册中心无业务逻辑，直接对外暴露；

• 京东复杂的部署架构需要更强大灵活的服务治理功能；

• 监控数据不完整，维度不够；

• 无应用依赖关系；

• 跨语言调用需求。

 

第二代JSF选择

所以在2014年初，我们进行了第二代JSF的一个全部自研过程。

我们主要做了如下技术选型：（全部自研）

• RPC框架：轻量级，更佳的性能，兼容旧版本协议；

• 注册中心：基于DB作为数据源，前置Index服务；支持十倍接入量；部分逻辑放在注册中心减少客户端负担；

• 监控中心：监控Proxy服务+InfluxDB（2015后改为ElasticSearch）；

• 管理端：基于DB，功能更强大，提供完善的服务治理管理功能；打通京东应用管理平台，提供应用依赖关系梳理；

• HTTP网关：基于Netty，支持跨语言调用。

开发周期：7人/年(2014.1-2015.1)。包括开发、测试、预发、上线、推广。

 

JSF架构简图

JSF注册中心

京东的注册中心是自研的，基于DB做的数据最终一致，也就是上面说的AP系统。注册中心主要实现的就是服务列表的注册订阅推送，服务配置的获取下发，服务状态的实时查看等功能。注册中心节点是无状态的，可水平扩展的。整个注册中心集群下的所有注册中心几点都是等价的。

每个机房部署多个注册中心节点。同机房的RPC框架会优先连本机房的注册中心节点。

主要亮点如下：

• 引入Index服务概念：该服务就是一个最简单HTTP的服务，用于找注册中心节点（同机房或者压力最小或者其它特定场景），可以认为是不会挂的服务，RPC框架会优先连该服务拿注册中心地址，这样子的好处是注册中心地址变化后，RPC框架不用修改任何设置；

• 注册中心内存有服务列表全量缓存，连不上数据库也保证可读；

• 数据库的数据结构更适合各种维度展示、过滤、分析等，例如根据分组/IP/应用/机房等不同维度；

• 注册中心就是个JSF服务，监控到压力大即可进行动态水平扩展，dogfooding，注册中心其实是第一个JSF接口；

• 服务列表推送逻辑改进：例如原来100个Provider，现在加1个节点，之前的SAF是需要下发101个节点，自己判断加了哪个节点，进行长链接建立；现在的改进是：修改为下发一个add事件，告知RPC框架加了1个节点，RPC框架进行长链接建立；这样做大大减少了推送的数据量；

• 注册中心与RPC框架可各种交互：注册中心和RPC框架是长链接，而且JSF是支持Callback的，注册中心可以调用RPC框架进行服务列表变化之外的操作；例如查看状态，查看配置，配置下发等。

 

JSF RPC框架

RPC框架作为服务化里面的最基本的组件，其实都大同小异，因为RPC调用都绕不开代理、网络、序列化这些操作。

JSF的RPC框架也类似，主要分为图中的几个模块，下面大概列下一些功能特性：

• Config：Spring/API/Annotation

• Proxy: Javassist/JDK

• Invoker/Filter：内置+自定义，Filter可扩展

• Client：Failover（默认）/FailFast/TransportPinpoint/MultiClientProxy

• 调用方式：同步（默认）/异步并行/异步回调/Callback/泛化

• Loadbalance：Random（默认）/Roundrobin/ConsistentHash/ LocalPreference/LeastActiveCall

• 路由：参数路由，分组路由，（IP级别路由逻辑在注册中心做）

• 长连接维护：可用/死亡/亚健康

• 协议：JSF（默认）/SAF(dubbo)/HTTP/Telnet/HTTP2

• 第三方：REST/Webservice

• 序列化：MsgPack（默认）/Hessian/Json/Java/protobuf(c++)

• 压缩：Snappy/LZMA

• 网络：基于Netty4.0，长连接复用

• 线程模型：BOSS+WORKER+BIZ

• 容灾：本地文件

• 请求上下文：IP，参数，隐式传参

• 事件监听：响应事件，连接事件，状态事件

• 分布式跟踪支持：进行数据埋点

 

JSF管理平台

提供强大管理功能，包括服务管理，监控管理，注册中心管理等功能。

我们针对服务治理的功能，提供了很多API，可以授权给开发人员或者外部系统使用。例如单元测试调用，限流配置/开关，动态分组，上下线等都提供了开放API。

JSF HTTP网关

网关是为了方便跨语言通过HTTP+JSON调用JSF服务，而不需要使用JSF的RPC框架。

特性如下：

• 基于Netty4.0实现HTTP网关，没有使用Servlet容器，轻量高效；

• 支持服务自动发现：一般的HTTP服务，外面为了解决单点问题，都会用域名+VIP等实现高可用，故障转移等；现在网关同时原生接入了JSF的注册中心，知道了服务的提供者信息（JSF协议支持HTTP调用）；服务提供者也不用关系扩容缩容导致服务的IP端口发生变化，网关会自动维护服务列表；

• 服务限流：针对方法级+应用进行授权，固定时间只能调用指定次数；同一个方法也只能占用网关内的部分线程；

• 结果统一包装：对异常等响应进行包装。

 

JSF遇到京东弹性云

京东的JSF服务开发在京东弹性云的研发推广之前完成，自从京东弹性云落地以来，也遇到不少问题。例如：

• 硬件指标：例如使用JDK获取的Docker的指标有些是物理机的，我们需要特殊处理；

• 网络：结合京东的“胖”容器，每个容器其实有实际IP，对外提供服务；

• 轻量：提高启动速度；

• 开放服务：在容器销毁或者非优雅停机的情况下，提供API进行服务治理。

 

JSF规模

• 接口数：万级

• 服务节点数：百万级

• 接入实例数：十万级

• 框架调用量：每天千亿级别

• 监控数据：每天120亿条数据， 1.2T数据量

• HTTP网关：每天百亿级别