Завершая свой обзор мира Cloud Native, можно подчеркнуть, что в этой концепции сконцентрирован многолетний опыт технологических гигантов, прошедших путь от первых идей, воплощенных на нескольких слабых серверах, простейшими страницами на PHP и MySQL, к географически распределенным, работающим в виде десятков тысяч микросервисов системам, практически неуязвимым к простоям, пиковым нагрузкам, и трафику миллиардов пользователей со всего мира. Создаваемые вами системы могут быть более скромными, однако разрабатывая их «рожденными для облака», вы воспользуетесь опытом тысяч инженеров и успешных компаний, и разработаете приложения, удобные в эксплуатации и поддержке, надежные как Google и Yandex.
«Невозможно описать термин „микросервис“, потому что не существует даже словарного запаса для этой области. Вместо этого мы опишем список типичных черт микросервисов, но сделаем это со следующей оговоркой – большинству микросервисных систем присущи лишь некоторые из приведенных черт, но не всегда, и даже для совпадающих черт будут значительные различия от канона.»
Мартин Фаулер (Martin Fowler), одно из первых выступлений, посвященных глубокому анализу микросервисов).
Как мы выяснили из первой главы, обзора концепции и технологий, «созданных для облака» (cloud native), практически неотъемлемой частью проектирования и разработки приложений для работы в облаке стали «микросервисы» (microservices), особенно бурно ворвавшиеся в тренд популярности на волне успеха стека технологий и способа разработки Netflix, Twitter, Uber, и до этого идей от Amazon.
Определить точно, что это за архитектура, и чем она формально отличается от очень известного до этого подхода SOA (service oriented architecture), то есть архитектуры ориентированной на сервисы, довольно сложно. Многие копья сломаны на конференциях и форумах, создано множество блогов, можно сделать определенные выводы. Прежде всего микросервисы отличаются от «монолитов» (monolith), приложений, созданных с помощью единой технологии или платформы, внутри которой находятся вся деловая логика системы, анализ данных, обслуживание и выдача данных пользовательским интерфейсам. Любое взаимодействие модулей, сервисов и компонентов внутри монолита как правило происходит в рамках одного или максимум несколько процессов.
Плюсы монолита очевидны – мгновенная скорость общения между сервисами и компонентами, зачастую в рамках одного процесса, общая база кода, меньше ограничений на взаимодействие между компонентами и модулями, менее общие, более точные и выделенные интерфейсы между ними.
Однако с развитием облачных вычислений, и особенно легких контейнеров, изолирующих любые технологии, возрастанием скорости обмена данных по сети, и общей надежности и встроенной устойчивости к отказам, предоставляемых основными провайдерами облака, стало особенно удобно разбивать приложение на множество более мелких приложений. Легко обмениваясь информацией (как правило, это текстовый формат HTTP/JSON, или двоичный формат gRPC), они предоставляют друг другу сфокусированные, маленькие услуги и сервисы, независимые от использованных для их реализации технологий.
Подобное разбиение идеально ложится на разделение бизнес-функций в общем приложении, а что еще лучше, великолепно разделяет обязанности большой команды инженеров на независимые, маленькие команды, способные к экспериментам, быстрым изменениям и использованию любых технологий.
Красивое слово монолит (monolith) описывает хорошо известный, наиболее часто используемый способ разработки программного продукта. Ваша команда определяется с набором требований к продукту и делает примерный выбор технологий и архитектуры. Далее вы создаете репозиторий для исходного кода (чаще всего GitHub), выделяете общую функциональность и библиотеки (пытаясь сократить количество повторяющегося кода, DRY – don’t repeat yourself!), и вся команда добавляет новый код и функциональность в этот единственный репозиторий, как правило, через ветви кода (branch). Код компилируется единым блоком, собирается одной системой сборки, и все модульные тесты прогоняются также сразу, для всего кода целиком. Рефакторинг и масштабные изменения в таком коде сделать довольно просто.
Однако, если брать разработку в облаке, и зачастую мгновенно и кардинально меняющиеся требования современных Web и мобильных приложений, описанные удобства грозят некоторыми недостатками.
Склонность к единой технологии
Единый репозиторий кода и одна система сборки естественным образом ведут к выбору основной технологии и языка, которые будут исполнять большую часть работы. Компиляция и сборка разнородных языков в одном репозитории неудобны и чрезмерно усложняют скрипты сборки и время этой сборки. Взаимодействие кода из разных языков и технологий не всегда легко организовать, проще использовать сетевые вызовы (HTTP/REST), что еще сильнее может запутать код, который находится рядом друг с другом, однако общается посредством абстрактных сетевых вызовов.
Тем не менее, для каждой задачи есть свой оптимальный инструмент, и языки программирования не исключение. Микросервисы, максимально разбивая и изолируя код частей системы, дают практически неограниченную свободу в выборе языка, платформы и реализации задачи, без взрывной сложности сборки проекта. Как мы вскоре увидим, контейнеры с блеском справляются с задачей легковесной виртуализации, и совершенно различные технологии способны с легкостью взаимодействовать друг с другом.
Сложность понимания системы
Часто говорят, что большая, созданная единым монолитом система сложна для понимания для новых членов команды. В мире технологий нередко размер команды резко растет, требуется срочно создать новую функциональность, и ключевым фактором становится скорость начала работы с ней и ее кодом ранее незнакомых с ней программистов. Мне кажется, что это довольно неоднозначный момент, и качественно сделанная система с разбиением на модули, правильной инкапсуляцией и скрытием внутренних винтиков системы будет не сложнее для понимания, чем сеть из десятков микросервисов, взаимодействующих по сети. Все зависит от дисциплины и культуры команды.
Но в общем случае стоит признать, что созданная командой (с ее внутренней дисциплиной и культурой) система скорее будет более прозрачной и понятной в виде микросервисов и качественно разделенных друг от друга репозиториев, чем в виде огромного кода размером в сотни тысяч строк, особенно если новый программист начинает работу над четко определенной задачей в одном микросервисе.
Трудность опробования инноваций
Монолитная, сильно связанная система, где код может легко получить доступ к другим модулям, и начать использовать их в тех же благих целях не делать ту же работу заново (общие модули и библиотеки), может в результате затруднить создание новых возможностей, не способных идеально вписаться в существующий дизайн.
Представим себе, что мы написали отличную биржу для криптовалют. Неожиданно появляется новая валюта, но правила работы с ней совершенно не похожи, и просто не будут работать с нашими системами обработки заказов. В случае монолитной системы нам надо вносить изменения в общий код, и продумать множество граничных случаев, чтобы обработка всех валют могла сосуществовать. В концепции микросервисов идеально было бы обработку новой валюты отвести совершенно новому микросервису. Да, придется заново писать много похожего кода, но в итоге эта работа будет идеально соответствовать требованиям. Более того, если эта новая криптовалюта окажется «пустышкой», ненужный микросервис удаляется, нагрузка на систему и ее сложность немедленно снижается – сделать такой рефакторинг в сильно связанном коде монолита может быть непросто, да и будет это не самым первым приоритетом.
Дорогое масштабирование
Монолитное приложение собирается в единое целое и, в большинстве случаев, начинает работать в одном процессе. При возрастании нагрузки на приложение возникает вопрос увеличения его производительности, с помощью или вертикального масштабирования (vertical scaling, усиления мощности серверов на которых работает система), или горизонтального (horizontal scaling, использования более дешевых серверов, но в большем количестве для запуска дополнительных экземпляров (replicas, или instances).
Монолитное приложение проще всего ускорить с помощью запуска на более мощном сервере, но, как хорошо известно, более мощные компьютеры стоят непропорционально дороже стандартных серверов, а возможности процессора и размер памяти на одной машине ограничены. С другой стороны, запустить еще несколько стандартных, недорогих серверов в облаке не составляет никаких проблем. Однако взаимодействие нескольких экземпляров монолитного приложения надо продумать заранее (особенно если используется единая база данных!), и ресурсов оно требует немало – представьте себе запуск 10 экземпляров серьезного корпоративного Java-приложения, каждому из них понадобится несколько гигабайт оперативной памяти. В коммерческом облаке все это приводит к резкому удорожанию.
Микросервисы решают этот вопрос именно с помощью своего размера. Запустить небольшой микросервис проще, ресурсов требуется намного меньше, а самое интересное, увеличить количество экземпляров можно теперь не всем компонентам системы и сервисам одновременно (как в случае с монолитом), а точечно, для тех микросервисов, которые испытывают максимальную нагрузку. Kubernetes делает эту задачу тривиальной.
Более гибким решением является разработка на основе компонентов, отделенных друг от друга, прежде всего на уровне процессов, в которых они исполняются. Архитектуру подобных проектов называют ориентированной на сервисы (service oriented architecture, SOA).
Разработка приложения в виде компонентов, и стремление свести сложные приложения к набору простых, хорошо стыкующихся между собой компонентов известна видимо с тех самых времен как программы стали разрабатывать. По большому счету подобная техника применима во многих областях человеческой деятельности.
Часто говорят, что классическая архитектура на основе сервисов отличается от ставших популярными сейчас «микро» -сервисов тем, что многое отдает на откуп «посредникам» (middleware), например системам обмена, настройки и хранения сообщений между компонентами и сервисами, так называемым «интеграционным шинам» (ESB, enterprise service bus). Микросервисы же эпохи облака минимизируют зависимость от работы со сложными посредниками и их правилами и проводят свои операции напрямую друг с другом.
Мартин Фаулер знаменит своими, как правило, очень успешными попытками найти структуру и систему в динамичном, хаотичном мире программирования, архитектуры, хранения данных, и особенно в мире сложных, высоконагруженных, распределенных приложений эпохи Интернета. Конечно же он попытался проанализировать и упорядочить волну популярности микросервисов.
Если попытаться вчитаться в цитату Мартина в начале этой главы, становится понятно, что микросервисы – явление вне рамок известных ранее архитектур, они не совсем укладываются в стандарты, и довольно разнообразно применяются на практике. Тем не менее, характерные черты микросервисов, используемые Мартином, очень хороши для первого, вводного анализа этой архитектуры, что нам для знакомства и нужно. Давайте посмотрим.
Сервисы как компоненты системы
Компонент (component) – одна из основополагающих идей в разработке программ. Идея проста – компонент отвечает за определенную функцию, интерфейс API, или целый бизнес модуль. Главное – компонент можно убрать из системы, заменив на другой, со сходными характеристиками, без больших изменений для этой системы. Замена компонентов целиком встречается не так часто, но независимое обновление (upgrade) компонента без потери работоспособности системы в целом очень важно для легкости ее обновления и поддержки. Классический пример – качественная библиотека (к примеру, JAR), модуль, или пакет, в зависимости от языка, которую можно подключить и использовать в своем приложении.
Микросервисы – это использование компонентов (зависимостей, библиотек и модулей) своего приложения не внутри одного, единого процесса приложения, а запуск их в отдельных, собственных процессах, и доступ к ним не напрямую, а через сетевые вызовы RESTful API HTTP / GRPC.
Логика в микросервисах, но не в сети и посредниках
Данная черта микросервисов противопоставляется предыдущим версиям распределенных систем (часто их называют SOA, service oriented architecture). В архитектуре SOA большая роль отводилась компонентам-«посредникам» (middleware), таким как сложные очереди сообщений (message queue), адаптерам данных, и общему набору логики между различными компонентами системы, называемому интеграционной шиной ESB (enterprise service bus). Зачастую львиная доля сложной логики всей системы находится не в самих компонентах, а именно в шине ESB.
В мире микросервисов это явно выраженный анти-шаблон (anti-pattern). Вся логика в обязательном порядке должна находиться внутри микросервисов («разумные» точки доступа к сервису, smart endpoint), даже если она повторяется в различных микросервисах. Сеть (и любой механизм передачи данных в целом), должна только передавать данные, но не обладать никакой логикой (как еще говорят, «неразумные» линии передачи данных, dumb pipes).
Децентрализованное хранение данных
Стандарт
О проекте
О подписке