大纲

• 发现问题：服务开发过程中的痛点

• 以史鉴今：从服务框架的演进历程中找到规律

• 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

复杂业务开发过程中的痛点

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？

• 公司有各种⼯具平台、 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规律

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， “约定⼤于配置”

• 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）：基于云计算平台，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

服务框架正在演变成新的“操作系统”

• 学习曲线： Exponential Rise（渐进式） → Sigmoid（阶跃式）

• 风格：配置 → 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

站在全局视⻆观察微服务架构

大型微服务框架的设计目标

框架即一款面向开发人员的效率产品，基于公司的基础设施量身定制

• 目标用户：来不不同背景、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本身，无需关注滴滴各种基础设施底层细节

• 设计原则：直观、简洁、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

• 功能：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、发布打包脚本……

• 设计⻛格： Interceptors、组合模式、依赖注入……

• 让不可靠的调⽤变得可靠

• RPC 调用 ≈ 函数调用

• 访问基础服务 ≈ 访问本地存储

• 服务拆分/合并 ≈ 类拆分/合并

框架关键实现细节

业务实践

业务背景：复杂的业务流程，快速增涨与迭代，异构服务架构，跨国多机房部署

• 核心能力

• 隔离层封装：各种存储、队列、平台服务封装

• 透明支持各种运维基础设施：构建、发布、多机房配置、 metrics

• 提供效率和测试⼯具：⽇志采集、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、依赖管理、版本管理、发布脚本

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、服务树等功能

• 把脉：日志平台，提供日志采集通道、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、管理服务分组

• RDS：提供高可用、透明水平扩展的 MySQL 集群，支持数据总线、分身等能力

• DDMQ：低延迟高可用的消息队列服务，单机 TPS 吞吐超过百万，支持延时消息

• Fusion：基于 rocksdb 的高性能高可用分布式持久化存储方案，完全兼容 Redis 协议

• 弹性云：基于 k8s，高效、可伸缩的集群管理平台，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

• 框架是一个执行环境，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 interface 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本身，

• 框架本身的升级可以做到完全透明，方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/...）定义 interface，业务只允许调用 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

• 透明的管理基础服务的资源（长连接、 mysql cursor 等），避免出现资源泄露

• 统⼀控制重试、超时、服务发现、故障摘除逻辑，业务⽆感知且不易出错，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：协议劫持

如何实现

• HTTP 协议：包装 http.Handler，用责任链模式处理 http.Request 和 http.ResponseWriter

• RPC 协议：劫持协议序列化流程，用FSM（有限状态机）来跟踪序列化过程并适时修改数据

收益

• 将业务数据和服务框架数据充分隔离，避免互相⼲扰

• 实现接口热补丁和 in/out 数据录制与重放，方便测试

• 可透明的增强服务能力，为实现跨服务边界的 context 打好基础

使用FSM 劫持 thrift protocol

FSM 实现思路

• 利用 Go interface 特性，实现一个 interfaceproxy，代理并劫持部分感兴趣的接口

• 维护一个 FSM 状态机，当 protocol read/write走到感兴趣的地⽅时候篡改 read/write 数据

实现要点：跨服务边界的 context

如何实现

• 实现符合 context.Context 接口的自定义 context，支持序列化与反序列化，支持超时控制

• 结合协议劫持，透明的从服务框架数据中提取必要信息进行反序列化，并在所有 RPC 调用前

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，提升并发效率并避免 timer 泄露

收益

• 可透明的在服务间传递上下文信息，从而实现流量染色、调用跟踪、防雪崩等功能

低精度 timer 实现原理

实现要点：防雪崩

如何实现

• 通过跨服务边界的 context 来传递上游超时预期，并不断记录各个环节耗时

• 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

• 从根本上避免请求堆积造成的雪崩

跨服务边界的超时时间控制

超时信息如何跨服务边界传递

• 超时时间由最上游设置，框架捕捉到超时信息并将时间记录在 trace 里透明的传播到下游每一个服务节点

• 每个节点从接收到请求开始后计时，自动计算自己消耗的时间并计算当前调用链路总耗时

• 当链路总耗时超过超时时间，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，方便的用 context 管理超时

• 避免服务器之间的时钟差异影响计时，始终使用时间差来记录号是，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，国内外双机房部署

• 可支撑百万级日订单规模、万级并发长连接

业务收益

• 零成本：透明接⼊公司运维、发布、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：从未出现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，透明实现多环境部署、单测、集成测试等

• 易维护：透明升级各种 driver，简化代码依赖管理过程

未来计划

提升开发者体验

• 命令行工具，用于整合各种工具

• 进一步与滴滴线上线下环境整合

• 整合更多的公司服务和框架

• 配置管理中⼼化

• 开源？

文章来源：滴滴出行 R lab 杜欢

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