cloud native有哪些特性

这篇文章主要讲解了“cloud native有哪些特性”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“cloud native有哪些特性”吧！

一、什么是cloud native

Cloud Native （国内译为“云原生”），最早是 Matt Stine 提出的一个概念。与微服务一样，Cloud Native 并不是一种具体的技术，而是一类思想的集合，包括DevOps、持续交付（Continuous Delivery）、微服务（MicroServices）、敏捷基础设施（Agile Infrastructure）、康威定律（Conways Law）等，以及根据商业能力对公司进行重组。Cloud Native 既包含技术（微服务，敏捷基础设施），也包含管理（DevOps，持续交付，康威定律，重组等）。所以，Cloud Native 也可以说是一系列Cloud技术、企业管理方法的集合。
Cloud Native 具备有以下特性：

1. 以云为基础架构

2. 云服务

3. 无服务

4. 可扩展

5. 高可用

6. 敏捷

7. 云优先

8. 等等

二、微服务

微服务虽然带来了架构上的优势，但同时也引入了复杂性。我们不得使用一些组件，来解决技术复杂性提高之后带来的问题：

1. 服务注册中心：一个服务可以有多个实例，那么我们在向一个服务发出请求的时候，怎么知道这个服务有哪些实例呢？为了减少手工维护的麻烦，我们需要服务注册中心。每个服务实例在启动时，向注册中心注册自己的IP地址等信息。这样，服务在调用别的服务的接口时，就可以通过注册中心，查询到其他服务的实例，向实例发起请求。沃尔兹总店就是起到注册中心的作用。

2. 负载均衡：由于一个服务可以有多个实例，所以不管是来自外部客户端的请求，还是微服务系统内部服务之间发起的请求，都需要引入负载均衡的机制，来发挥多实例集群的作用。有的书也称这两种负载均衡为服务器端负载均衡和客户端负载均衡，各自具有代表性意义的实现分别是Nginx和Ribbon。

3. API Gateway：一个外部请求过来之后，我们需要知道这个请求是发给哪个服务的，也就是我们需要一个请求路由的功能，比如/cm/*的请求，要发给客户管理服务，/om/*的请求，要发给订单管理服务。另外，不是所有请求都可以被我们系统处理的，我们需要判断这个请求是否携带一些必要的鉴权信息，并对其进行鉴权，也就是请求过滤的功能。而API Gateway，就是起到了这两个功能，它就像整个微服务系统的门面，所有请求，都要先经过它的处理，才会转发到对应的服务。

微服务系统的衍生组件还有很多，比如对各个服务进行的配置管理的分布式配置中心、各个服务之间进行消息通讯的消息总线和消息驱动机制（上图中的Message Queue）等。

三、服务化的愿景

「微服务」 是业内最近两三年业内很火的 buzzword，迁移到微服务架构，大多强调这些好处：

1. 松耦合

2. 独立发布

3. 快速迭代

4. 故障隔离

5. 增加重用

经过服务的拆分，将复杂到难以移动的单体应用，拆分为多个可以独立部署的服务，单个服务的复杂性远远小于整体，这样不同服务的开发者可以并行开发，从而提高开发效率；因为服务的细粒度，可以 assign 给一个具体的人让他负责，随着业务的增长对服务做定向扩容；同时因为服务的隔离性，可以隔离故障，提高整体的稳定性。

四、基于 SSO 的分拆

RPC （远程过程调用）是服务化体系中基础的基础，但是慢慢的我们发现 RPC 并非分拆的唯一选择。基于 RPC 的水平分拆会引入中间层次，增加联调的环节，对于快速开发的新业务而言，无法忽视额外的联调成本。

这里我们得到的启发是，服务的分拆并非 RPC 不可。相反，我们希望看到更少的 RPC，更多的内聚。更少的 RPC 接口意味着更小的服务边界，更稳定的接口，更少的 break change。内聚意味着允许功能需求的独立演进，对其他业务的影响降到最低，也意味着内聚的业务模块内部，可以充分利用缓存来优化性能。

五、如何划分服务边界

理想的世界里，服务边界恰好匹配于业务边界。然而工程师首先要承担业务需求的压力，只能抽时间重构拆分，业务边界也并不总是如新项目那样明晰。

这意味着要考虑优先级，也需要在拆分之前认真地思考业务的边界。排定优先级，考量拆分的收益与风险即可。划分业务的边界，则需要更多的思考拆分后的未来将如何沟通协作，然后再考虑技术因素。目前我们主要有这几个考量：

1. 是否拥有独立团队来维护，或者是否拥有发展为一项独立业务的潜力；

2. 围绕领域而非 feature，有明确的维护团队，避免过于细粒度；

3. 拆分之后，能否改善现有的合作流程；

4. 能否帮助区分核心、非核心业务，改善稳定性；

以 feed 为例，它首先拥有独立团队维护，通过拆分，技术层面上允许 feed 团队重构掉下层服务与上层展现之间的冗余 RPC 调用，且调用模式较 uniform，在产品层面接受数据最终一致性的前提下可以通过 TTL 缓存提升性能，乃至按自己的业务场景做更细致的优化（优化结束后我们的某些接口 P95 性能加快了一倍）；更重要的是对协作方式的影响，未来专栏、问答等生产信息的垂直业务，只提供一个 RPC 接口对接 feed 流即可，而不必集成到主站，这一来 「接入 feed」 流程的参与者，从 feed 组、垂直业务、主站三方，简化为 feed 组和垂直业务双方；此外 feed 通过 TTL 缓存，实质上冗余了一份垂直业务的数据，配合断路器的使用，依赖的垂直业务的抖动甚至崩溃在 feed 这边都可以优雅降级且保持正常展现了。将 feed 与主站的变更相隔离，也有助于改进作为一项核心业务的 feed 的稳定性。

六、服务分层：业务服务和公共服务

在垂直业务之外，也存在多数业务都会重用的公共服务，如用户、话题、网页抓取、多媒体、推送等。业务服务和公共服务在关注点上有所不同：
我们希望业务服务快速迭代，更快、更好地响应多变的业务需求，更多地面向前端工程师；
我们希望公共服务稳定可靠，较少发生改动，但 SLA 要好，更多地为业务重用；

这里会形成一个自然的分层：上层业务求快、下层公共服务求稳。

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