服务改造简述

随着前期业务迭代不断增多，会留下一些技术债务；用户不断累计增加，整体DAU,MAU,PV/UV的不断上升，为了符合根据组织结构和业务需求更加稳定健康的发展，需要对业务服务进行改造/重构；采用团队适合的语言开发，将服务进行分层，抽象底层模型，分离出不变/易变业务逻辑；业务改造和基础建设服务升级（整体系统认知的改变）

整体服务分为4个阶段进行简述：

1. 快速上线，需求多，迭代快，开发团队整体使用熟悉开发框架（效益：前期起步使用rd熟悉的开发脚本语言，支持需求快速迭代）

2. 后面功能复用， 建设业务中台， 直播中台，互动中台的建设，中台的请求大，采用golang进行开发，（效益：整体机器资源消耗减少, 高峰期机器负载降低)

3. 根据直播业务场景，抽象中台底层数据模型，（效益：减少人力，提高复用，增加整体研发效能）

   1. 开发语言迁移， 服务模型从多进程脚本弱类型语言切到多协程强类型语言，需要适配接口

   2. 需要梳理核心服务接口和非核心服务接口，

   3. 服务上线，迁移老接口， 需要做流量的切分，新老接口的diff , 有两种方案：

      1. 在业务层面加上灰度策略，通过策略配置，对不同的业务id进行异步分流，一份请求数据，2份响应数据，只返回老的响应数据，新老响应数据进行diff处理；优点：业务改造方自己把控；缺点：对业务代码有侵入，如果改造灰度策略多的话，会降低业务代码逻辑稳定性；
      2. 在新老服务之上加一层接口代理层，接口适配，灰度策略流量切分，新老接口diff功能 移至 接口代理层做，相当于提供一层网关服务来处理；优点： 对接口灰度进行统一管理，不会对业务代码有浸入操作；缺点：多了一层代理层，接口响应时间会有所增加，需要保证代理层的稳定性；

      两种方案都可以，需要结合组织结构来考虑开发技术成本， 方案一：不需要额外的人力来支持维护代理层；方案二：需要单独的团队或者开发人员来维护代理层； 如果看整体收益的话，偏向于第二种方案，前者就是战术编程，后者就是战略编程，应该侧重战略编程。

   4. 课中直播是流量突发的场景，对于服务优化改造，服务压力测试必不可少：

      1. 接口压测，关注qps，接口响应时间，服务监控，负载等情况；
      2. 全链路压侧，关注tps，整体链路调用接口响应时间耗时，总响应时间耗时，各服务监控，负载等情况；并且输出测试报表；为了不污染线上数据，需要对基础存储组件 单独部署一套影子系统，服务链路上需要加上压侧标签参数；可参考：性能测试 PTS

   5. 保证切流过程中服务比较稳定，进行周期性引流，切流观察：

      1. 旁路引流diff，覆盖到业务全场景的情况，diff在可接受范围内，进行下一步 流量切流
      2. 为了保证服务稳定性，不出现p0,p1,p2事故，流量切换的周期一般比较长，按覆盖到的业务场景和整体服务监控情况而定，按1%、2%、10%、20%，40%，80%放量；查看客户端是否有异常以及用户的反馈工单，切流放量阶段diff还是正常进行，返回是否有问题，存放数据是否一致；没有问题，进入下一步 线上观察
      3. 线上观察一段时间，会以月为单位，观察阶段主要服务流量是新改造的服务，如果发现有异动，还可以切回原来的服务；如果观察阶段没有问题，可以下掉原来的服务了；

   6. 服务改造过程中，会有新的业务需求进来，如果是大的需求，开发周期比较长的项目，如果是紧急项目，只能在原有服务上进行开发，后续在迁移至新系统中；对于非紧急需求，可以暂缓压压，可以等新服务上线稳定之后，在使用新服务框架开发，上线部署，主要看需求中是否需要修改老接口，还是直接提供新接口就可以满足；

4. 容器化改造，上云（效益：整体测试，线上环节保持一致，节约开发测试时间；线上服务治理通过K8S+Istio,进行网格化治理, 以前部署在物理机或者虚拟机上，混部的情况，资源分配和隔离不合理，迁移后，可以充分合理利用宿主物理机/虚拟机资源，隔离，弹性扩缩容，部署上线前提条件是需要保证K8S可用性）

   1. 对不同语言服务进行容器化改造，有不同业务部门推进(主要是项目构建打包成镜像，docker的话需要编写Dockerfile)，基础的资源管理由devops提供CI(gitlab ci)/CD平台整合上线(可以部署物理机/虚拟机/部署(kubectl/istioctl)容器上云)
   2. 在迁移至容器云(Kubernetes 集群中的应用)的过程中，会涉及到一部分服务容器化部署上线，一部分还是部署在物理机/虚拟机上，服务之间相互访问，容器云->容器云，容器云->物理机/虚拟机， 物理机/虚拟机->容器云，需要业务梳理出服务之间的调用关系，然后对3种服务调用情况进行改造，其中可以使用sidecar模式进行流量输入输出
   3. 通过K8S来编排服务，会出现服务治理的问题，需要可视化，监控，追查定位问题等相关平台来整合，对应的规范和开源工具整合进来，log: 采集日志，存储日志(热/冷)，查找日志；metric: 监控数据采集，监控指标，监控看板/大盘；trace: 服务请求访问链路追踪，服务调用响应时间，整体响应时间；以及k8s本身调度节点中pod资源监控
   4. 部署至容器云后的整体测试，接口压侧，整体链路压侧
   5. 上线后的切流方案

随着业务的发展，服务不断迭代改造，涉及到业务层面抽象改造，以及基础平台服务的升级；最终目的都是为了满足日益增长的需求，缩短需求发布到上线的周期，复用，减少迭代对服务整体稳定性的影响。

References