滴滴出行分而治之的架构设计之道
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了滴滴出行分而治之的架构设计之道相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
【本文是WOT2016互联网运维与开发者大会的现场干货， 新一届主题为WOT2016企业安全技术峰会将在2016年6月24日-25日于北京珠三角JW万豪酒店隆重召开！】
如今，我们去任何一个地方都要先问问有没有Wi-Fi，网络已经明显影响到我们的生活。
互联网生下来就是为了服务海量用户，在这个时代，几乎没有哪个应用再为单机而生。每个公司的每个产品将要面临的都是不可预知的用户海量请求。显然这个靠分布式程序来解决，比依靠单机靠谱得多。然而不幸的是，如果一开始你的架构设计不可扩展，有再多的机器，有再多的云解决方案，对你来说至多是将单机程序跑在了一个虚拟的单机上。下面就让我们回到WOT2016 互联网运维与开发者大会现场，跟随滴滴出行首席架构师一起了解，分布时代架构设计和程序开发面临着哪些新挑战，以及滴滴出行的应对思路。
李令辉，滴滴出行首席架构师，于2014年中加入滴滴，经历了滴滴高速成长的阶段，见证了滴滴从一个打车软件变成一个出行平台。移动互联网资深从业者，对移动互联网技术发展趋势以及技术团队的组建有独道见解。他具有多年互联网架构的设计经验，擅长高性能高并发高可用的架构设计工作，主导了滴滴打车技术迭代中的核心服务架构升级。
分布式时代的困境
为单机而生的应用将不复存在
很少有一个应用能准确预测自己的用户量有多大，因此，一开始就为上亿用户去设计一个极为复杂的分布式架构，几乎是不可能的。因为这不仅会带来极高的成本，还会牺牲整个系统的灵活度。并不是每个公司都像谷歌一样，在创业初期就有面对世界上所有数据的雄心壮志，来开发一个分布式文件系统。大多数公司一定是从几台服务器起家，在用户不断增长，并发请求增加，业务越来越复杂的过程中，百临不得已将程序从单机搬到多台机器。把单个进程拆成多个服务的问题。
分布式开发工具的缺乏
每个人的工作量平白无故一个互联网的多个节点组成的，通过网络耦合的一个分布式环境。平白无故的被这种分布式带来的必然复杂性提高了。但是，真正的分布式开发工具还远未成熟。 程序员可以使用的工具还是古老的VI,四十年前的Emacs和十几年前的Eclipse等单机开发工具，服务之间的依赖关系完全无法管理，日志格式和日志内容无法保证一致和可追溯。上线，扩容，降级等运维工作和规范没有被很好的设计。 任何一次问题或者开发，都需要多人协作，效率极为低下。
重造车轮的解决方案
看起来，业界解决方案百花争鸣。但实际上，大部分都是基于开源的RPC方案，比较成型的几个方案包括Erlang OTP, Scala Akka等。公司内通过各种定制的方案去耦合，去互相管理关系，互相依赖，把一个事工作起来。大一点的公司会强制的推行运维规范。而每个公司或者社区都对这种分布式环境用自己的理解。 这带来的后果是，大家都在开源社区的基础上重复造同样的东西，这个是成本很高的事情。
再者，很多解决方案都依赖于特定的业务场景来制定。比如通讯软件，对实时性要求很高，对可用性要求非常高，然而电商并不那么关心一个请求能不能快速返回，而是强调数据的一致性。所以每个业务特点决定了有不同的解决方案，而且很少有为分布式而生的方案，都是从单机方案演化或者渐变来的，这些问题都会让每一个在从中开发的人不得不知道全貌，对研发效率来讲是个巨大的伤害。分布式也确实个足够复杂的领域，很难有一揽子通用解决方案。
那么，在设计分布式系统架构时，应该考虑哪些方面？
分布式架构设计基本要素
容错
在分布式环境里，错误无处不在，并且无时无刻不在发生。而且，错误不只是机器故障，当几百人投入研发工作的时候，一定会有人犯错，而且每个人都会犯错，会常态的犯错。因此，研发团队不应该只想着如何避免错误的发生，而是如何在小错误下，不影响业务，保持服务健康运营。而一但不加考虑的对架构每个模块进行降级，势必带来一场巨大的灾难。
数据格式
数据格式实际面临的困境和依赖管理是一样的。因为每个人只负责单独的模块，而不会去关心整个业务用什么样的数据格式通信。究竟代码中到底多少是用来Verify Data的？又有多少是用来Pack/Unpack Data的？如果不统一就会陷入泥潭，工作效率低到无法接受，日志收集和监控也几乎没法实现。
路由层
关于路由层的解决方案没有高下之分，只要能解业务中的问题，降低运维成本和开发成本，就是好的方案。
但是，一定要尽量避免同时存在多种解决方案。函数调用是路由，反射是路由，URL是路由，RPC的IP+Port+Function也是路由。虽然说，并不是所有业务都能用统一的方法来路由的。路由的灵活性和规范性决定了运维难度，盲目追求灵活度平白无故的又把运维提的工作高一个量级。架构本质是控制复杂度，主要方法就是分而治之，解耦，耦合从本质上来说就是路由。
服务
为了满足用户新的要求，追上市场新的步伐，每个互联网公司的研发团队都不曾停下脚步，保证服务不断进化和升级。这同时也带来了许多问题：
- 如何稳定高效的迭代？
- 依赖刚迭代的服务的旧服务怎么办？
- 我想给某个服务/模块做AB Test怎么办？
- 多个模块可以同时做AB Test么？
- 如果不能，研发变成串行上线真的好么？
看待这些问题一定要从全局出发，而最重要的是接口的统一，形成一致的标准，让大家在一条共同的准绳上。
监控
现在大家所做的监控，基本都是在监控机器的状态。其实在几百台机器这样的较小规模下，这样做的意义并不大。真正应该监控的，应该是程序。而严控程序的状态，只能依赖日志。
因此，每个架构师都要考虑，如何设计可以监控服务的日志系统，要提供可监控的接口。是每个架构师要考虑你的服务是怎么被监控的，你要提供可监控的接口。至于采集间隔，一般来说规模越大，采集粒度越低，规模越小，采集粒度越高。
另外，监控的信息是Pull or Push？监控的结果全部需要人来处理么？日志是否可以用来作为系统之间交互的数据？这些问题都需要大家根据自己的业务场景不断探索。
你的运维方案完美吗？
每个公司的运维团队都在考虑这个问题。你的目的是为了降低你的成本，提高你的效率。请合理的计算你的成本和效率，就是你要把人算进去，而不是就算机器。大家可以通过以下几个维度来评估：
- 资源利用率如何？对大部分团队来说，研发的人力成本要远远高于机器成本，你要首先考虑的是你的人都并发起来了，而不是你的CPU都被吃掉了
- 解决方案是否简单？这对应着人才招聘的门槛。对于新人来说，总要让他快速的上手做一个项目，验证自己的能力，所以解决方案一定要相对简单。怎么扩容，怎么缩容，都应该有成型的一整套方案
- 开发测试上线流程是否需要人工介入？
- 小流量测试的支持如何？
- 回滚、限流、断流方案是否统一提供等等问题 ？
滴滴出行的分布式设构设计思路
Linux之所以强大，是因为每一个模块都只负责最简单的事情，面对输入和输出，而输入和输出的格式是确定的。分布式架构设计的思路也应如此，同样的规则，同样的用法组合在一起是可以发挥巨大作用的。
滴滴出行的分布架构设计想要解决的问题，不只是简单的机器运维，而是人在研发过程中，如何避免复杂环境中可能面临的风险，解决由于粗糙的架构设计带来的效率低下，不可控，不稳定的状态。
这样的架构设计带来的一个巨大好处是，信息流在进来的时候进入信息分发，信息分发把它分到合适的管道，那个管道处理完再放给下一个管道。每个管道都只做输入和输出的事情，实现高可用、高吞吐。这种方案很多云服务商都会提供。这样做的好处时是，我们只需要管理消息队列，可以在任意一个节点把流量复制走。在任何一个环节中可以拿到它所有的数据，不再依赖日志，只依赖输入、输出。而输入、输出是存在硬盘上的，数据不会丢失。
另一个优点是进程是异步传输的。同步模型一个很明显的缺点是在所有的层次中，一个进程在执行某个请求的时候如果需要一段时间才能返回信息，那么这个进程将会一直等待下去，直到收到返回信息才继续执行下去。在流量很大的时候，做一个重试可能某一个环节就会面临崩溃了，某个环节的连接数被打满。
而在这个方案中，连接就只有两三处，不需要等待数据回报，只需要确认收据接收，而且不需要逐条验证。成本很低，性能很高。
但这种架构设计显然不能解决所有的问题。比如用mysql作为存储等必须同步的服务时，需要给有状态的服务提供一个抽象层Service，上面的服务可以请求它。大家可以理解为在Linux中敲一个命令要读一个文件，那个文件是有状态的，是存在那里的，而这些模块是没有状态的。
滴滴选择了Docker+Kubernetes作为分布集群管理解决方案，它的好处是可以直接提供资源管理，资源隔离，部署，升级，路由等等需求。但是，只有Kubernetes是不够的，Kubernetes只能管理那些无状态的事务。并不是所有的事情都可以完全抽象成无状态的，有状态的部分应该如何实现扩容，都要依据具体的业务场景，这是很难的设计。
最后要说的是，没有完美的方案，如果你自己要开发这个事情，建议大家最好用一种方案，不要每一个用一种。但是没办法，面对不同的研发人员，不同的场景等现实，现在还没有最终的结论。也希望能借此文，与各位业界同仁共同探讨。
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