【2023年度技术盘点】「年终盘点后端系列」探索服务架构体系的技术风向,构建微服务核心能力

前提介绍

回顾2023年,科技行业蓬勃发展,如同滚滚车轮,后端架构经历了无数次创新和变革。作为后端开发者,我们亲眼见证了新技术应用所带来的无限可能,它们正引领着我们走向未来。

未来的架构趋势是什么

我认为服务架构的趋势主要会集中在以下这三个方面进行发展:

  • 深入云原生化:未来的后端服务架构将更加倾向于云原生架构,包括容器化部署、微服务架构、自动化运维等。

  • 驱动的智能化:人工智能和机器学习技术将在后端服务架构中扮演越来越重要的角色,包括智能推荐系统、自动化决策、数据分析等。

  • 扩展事件驱动:事件驱动架构将逐渐成为后端服务架构的主流之一,支持实时数据处理、流式计算、消息队列等场景。

未来的后端服务架构将更加注重弹性、灵活性、智能化和安全性,以应对快速变化的业务需求和技术发展。


云原生化的微服务架构(未来软件架构)

在探讨云原生化的微服务架构之前,让我们先来回顾一下沿着技术发展长河的架构历程。每一种架构都应对着时代的挑战和做出选择,并不存在一种最好的架构,只有更适合的架构。

回顾主流架构

  • 【应用1.0时代(快速落地)】在这个阶段,系统相对较简单。通常会购买服务器,采用LAMP单体架构来快速构建Web网站。对于复杂业务,可以采用MVP思想进行分层化解来简化系统实现。

  • 【应用2.0时代(微服务架构)】随着互联网和移动互联网的迅猛发展,系统变得更加复杂。因此,解决快速迭代复杂系统的架构成为下一代架构的关键。

  • 【应用3.0时代(云原生架构)】在基础设施方面,云计算底座能够快速交付资源。采用微服务架构极大地提升了研发效率,解决了复杂系统研发效率的难题。

  • 【应用4.0时代(中台化架构)】在云原生架构的基础之上,加入了中台架构,成功地解决了复杂系统中的问题。

新时代架构预测

随着数字化程度的深化,整体架构将进一步升级。对于我们的5.0时代(云原生+微服务架构),无可否认,它将融合Serverless架构、事件驱动架构、中台架构和容灾架构,在当前的技术环境下发挥着重要作用。

云原生化微服务

微服务架构的出现极大地提高了研发效率,但同时也带来了运维成本的上升。然而,随着Kubernetes的出现,运维问题得到了彻底解决,帮助微服务跨越了技术成熟度的拐点。随着云原生架构的不断演进,云的潜力得到了更充分的释放。

云原生化微服务主要挑战

在转换到微服务后,业务研发效率将大幅提升,但也会带来架构的复杂性。开发人员需要应对RPC调用复杂性、发布中的可用性损失、故障定位需要登录大量机器以及安全性挑战等四大核心问题。

复杂度(多语言)

微服务框架的核心挑战在于屏蔽分布式系统复杂度和多语言差异,从而让开发者能够像单体应用一样开发微服务应用。在这里我们以Dubbo框架为例,Dubbo框架,快速成为国内首选,但存在着序列化协议语言相关性高、多语言发展缓慢、SDK模式重、升级困难等问题。

解决方案
  • SDK模式重:引入了Agent技术(Java字节码增强)缓解了SDK生命周期管理问题,但并未解决多语言问题。

  • 多语言问题:通过Sidecar技术或者Dubbo3.0版本引入了Triple协议(基于HTTP/gRPC)来解决多语言问题。

可用性
  1. 流量损失主要原因是由于节点下线通知延迟引起的调用异常。
  2. 上游系统突发流量和攻击、不可靠的下游依赖、以及运行机器的抖动都是导致此问题的因素。
  3. 如果应用数量众多、变更时间不同、依赖关系复杂,会进一步增加风险。
解决方案

核心策略包括可灰度、可观测和可回滚。通过灰度发布,能够缩小错误的影响范围,快速观测并识别问题,并且可以快速回滚以解决问题。灰度技术的要求很高,主要是由于全链路应用繁多和规则复杂的特性。

安全性

许多公司的微服务架构使用一个应用挂载一个公网SLB来发布服务。然而,这种做法增加了安全攻击面,并且加重了管理证书的负担。由于应用内部都包含着自身的敏感数据。

解决方案

安全最好的做法就是统一入口,在入口建立安全防线,把风险拒之门外,把敏感数据存放到配置中心加密存储,代码、密文和密钥分别存储,杜绝核心数据泄漏。


微服务的未来发展

未来微服务架构将趋向于易用、标准化、与编程语言无关、可扩展和可持续的方向发展。微服务框架将解决易用性和多语言问题,同时控制面将解决标准化和可扩展性问题。服务治理和网关将会得到进一步提升和发展。

网关提升发展

在面对Serverless时代和人工智能时代的发展,网关确实需要具备突破自适应能力和双向流传输性能,以应对不断增长的需求。

  • 在Serverless时代,网关需要具备自适应能力来处理流量,并确保后端服务能够及时响应。这意味着网关需要能够动态调整资源分配,根据流量的变化来自动扩展或缩减后端服务的实例数量。这样可以确保在高峰期时能够处理大量的请求,而在低峰期时能够节省资源。

  • 在人工智能时代,网关需要具备双向流传输性能和稳定链接。这意味着网关需要支持双向流协议,如Server-Sent Events (SSE) 和 WebSocket,以实现实时的双向通信。这对于实时数据传输和实时反馈非常重要,尤其在人工智能应用中,如聊天机器人、语音识别等。

以上内容为作者总结和分析,如果有问题请指正。

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