写点什么

为什么 Segment 从微服务回归单体

  • 2020-05-06
  • 本文字数:1519 字

    阅读完需:约 5 分钟

为什么Segment从微服务回归单体

几乎每个工程团队都考虑过在某个时候转向微服务,它们在带来好处的同时也让团队付出了代价。


在 QCon 伦敦大会上,Alexandra Noonan讲述了Segment如何将单体分解成微服务,然后几年后又回归单体架构。用 Noonan 的话说,“如果微服务的实现不正确,或者在没有解决系统中一些根本缺陷的情况下,把微服务当创可贴使用,那么你将无法进行新产品开发,因为你将淹没在巨大的复杂性中。”


微服务的引入首先是为了解决 Segment 单体应用的有限故障隔离问题。然而,随着公司的发展壮大,外部服务集成越来越多,支持微服务的运营开销变得难以承受。在决定回归单体时,他们提出了一个新的架构,充分考虑了公司发展过程中的扩展之痛。尽管在模块化、环境隔离和可见性方面做出了牺牲,但单体解决了运营开销这个主要的问题,让工程团队可以重回新特性开发。


Noonan 解释了 Segment 架构发展的几个关键点。在任何有经验的软件工程师看来,他们所面临的问题以及当时所做的决定都不陌生。事后,我们才能清楚哪些决定本可以更好。Noonan 通过一个时间轴逐个介绍了主要的决策点,并指出了系统架构每个状态的优缺点。


2013 年,Segment 开始采用单体架构。它运营开销比较低,但缺少环境隔离。Segment 的功能基础是集成来自许多不同提供商的数据。在单体中,到一个提供商目的地的连接有问题,就可能会对到所有提供商目的地的连接和整个系统产生不利影响。


迁移到微服务(每个目的地一个 worker 服务)解决了单体内部缺少隔离的问题。微服务还改进了整个系统的模块化和可视性,使团队可以轻松地查看队列长度和识别有问题的 worker。Noonan 指出,可见性也可以构建在单体应用上,但在微服务中不需要付出额外的成本。然而,微服务带来了更多的运营开销和代码重用相关的问题。


在 2016 年至 2017 年间,Segment 的市场飞速增长,新增 50 多个目的地,平均每月新增 3 个。对于少数目的地 worker 来说,每个服务一个代码库是可管理的,但是随着规模的扩大,这就变成了一个问题。对于所有 worker 中都有的类似行为,他们创建了共享库。然而,这产生了一个新的瓶颈,对共享代码的更改可能会花掉开发人员一周的时间,这主要是由于测试限制。创建多个版本的共享库可以加快代码更改的实现速度,但是也会抵消共享代码所带来的好处。


Noonan 指出了他们在微服务中采取一刀切方法的局限性。因为仅仅是添加新服务就需要大量的工作,所以其实现不是定制化的。尽管每个服务的负载和 CPU 资源需求有很大的不同,但所有服务都应用了同一个自动扩展规则。此外,对于真正的故障隔离,恰当的解决方案应该是每个客户每个队列一个微服务,但这将需要超过 1 万个微服务。


2017 年,在做了各种权衡之后,包括失去微服务所带来的好处,他们重归单体。新架构被命名为Centrifuge,它能够处理每天发送给数十个公共 API 的数十亿条消息。现在,他们有一个代码存储库,所有的目的地 worker 都使用共享库的同一个版本。较大的 worker 能够更好地处理峰值负载。新增目的地不会再增加运营开销,而部署只需几分钟。对企业来说,最重要的是,他们能够重新开始开发新产品。与微服务相比,新架构的模块化、环境隔离和可见性降低了,但 Segment 的团队认为,上述所有这些好处值得他们这样做。


这个演讲听起来就像是一名传统的工程师加入了一个有着悠久历史的项目。与会者对此展开了讨论,有人说,“好啦,很明显你不应该做他们做过的事”,类似这样的短评遭到了经验丰富的人士的反驳,他们认为,Segment 的大多数决定都是基于当时所能获得的最佳信息做出的。其中一个重要的结论是,花几天或几周时间做更多的分析,可以避免出现需要几年时间才能纠正的情况。


原文链接:


To Microservices and Back Again - Why Segment Went Back to a Monolith


2020-05-06 15:445215

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

TuGraph Analytics图数据集成:表到图的最后一公里

TuGraphAnalytics

数据仓库 数据集成 tugraph 图数据集成 图表转换

WMS系统与电商平台快速拉通库存数量

RestCloud

自动化 零代码 wms APPlink

【Swift专题】聊聊Swift中的属性

珲少

语音数据集在智能驾驶中的关键作用与应用

数据堂

JDK17 Groovy Caffeine 模块化报错分享

FunTester

SD-WAN技术:网络升级的智慧选择

Ogcloud

SD-WAN SD-WAN组网 SD-WAN服务商

京东广告算法架构体系建设--高性能计算方案最佳实践 | 京东零售广告技术团队

京东科技开发者

雷霆游戏加入鸿蒙“朋友圈”,《问道》手游启动鸿蒙原生应用开发

最新动态

业界声音|PolarDB最值得关注的技术创新有哪些?

阿里云瑶池数据库

数据库 云计算 阿里云 云原生 polarDB

EMQ 和 Intel 评选工业物联网领域最佳案例与应用

新消费日报

语音数据集:智能驾驶中车内语音识别技术的基石

数据堂

【京东云新品发布月刊】2024年1月产品动态

京东科技开发者

鱼和熊掌如何兼得?一文解析RDS数据库存储架构升级

阿里云瑶池数据库

数据库 云计算 阿里云 云原生 polarDB

评估SD-WAN的三个功能

Ogcloud

SD-WAN SD-WAN组网 SD-WAN服务商

选300平米别墅还是90平米小平层?一文带你读懂PolarDB分布式版集分一体化

阿里云瑶池数据库

数据库 云计算 阿里云 polarDB

【体验有奖】5 分钟函数计算部署 AI 艺术字应用,晒姓氏头像赢 Cherry 键盘!

阿里巴巴云原生

阿里云 Serverless 云原生 函数计算

年货零食大单来袭,极兔速递如何精准破解旺季物流难题?

新消费日报

分库分表已成为过去式,使用分布式数据库才是未来

不在线第一只蜗牛

数据库 源码 分布式 TiDB

Apple 发布 iMovie、Final Cut Pro、Compressor、Motion 的更新

南屿

SD-WAN和专线混合组网:企业出海网络解决方案

Ogcloud

SD-WAN SD-WAN组网 SD-WAN服务商

【技术探讨】一种多节点5Km(1.2M bps速率)实时Sub-G无线通信的物联网通讯解决方案

Geek_ab1536

软件测试学习笔记丨自动化关键数据记录

测试人

软件测试 测试开发

质量保障工作的核心Roadmap

老张

软件测试 质量保障

EMQ 和 Intel 评选工业物联网领域最佳案例与应用

新消费日报

语音数据集在智能驾驶中的价值与应用

数据堂

Mac软件精选壁纸软件:Backgrounds for Mac(桌面动态壁纸)

南屿

软件测试学习笔记丨微信小程序自动化测试

测试人

小程序 软件测试 自动化测试 测试开发

c4d r21中文破解版下载 C4D三维动画设计制作软件

南屿

服装企业的配补调系统:从传统到智能的转型

第七在线

为什么Segment从微服务回归单体_架构_Thomas Betts_InfoQ精选文章