在 Gilt 使用 Scala、Docker 和 AWS 演化微服务

在 2015 年 Craft 大会上， Adrian Trenaman 分享了 Gilt.com 网站的架构演进。Gilt.com 的架构从一个使用 Ruby on Rails 开发的大应用程序开始，现在已经演化成，由很多小应用程序构成的基于云的微服务平台，使用 Scala、Docker 和 AWS 来开发和部署。 Trenaman 分享了在过去八年里，他在技术上和组织管理上学到的经验教训，此间，Gilt 由一家初创公司成长为市值 10 亿美元的公司。

Gilt.com 工程副总裁 Trenaman ，从介绍 Gilt Groupe 内部的核心业务和相应的技术部署开始谈起。Gilt.com 是总部设在美国的在线购物网站，专门从事奢侈品牌和生活用品的限时抢购。限时抢购的业务特点是，网站的峰值流量大量集中在销售启动之前的 15 分钟内，然后在接下来的两个小时内迅速减少到一个很低的基线流量。这样的业务模式在很大程度上意味着，应用程序发生故障的成本取决于一天中发生问题的时刻。

基本上是在每天中午 12 点，我们的客户像野牛群一样冲向我们的网站。这是我们每天乐得接受的拒绝服务攻击……

Gilt.com 网站始建于 2007 年，是一个 Ruby on Rails 开发的大应用程序，数据库用的是 PostgreSQL。当流量增加后，我们加上了 memcached 缓存层，并将网站内特定的业务功能移植到一系列的批处理作业中。在接下来的 4 年中，流量的增长开始对原有的架构造成压力，而且由于大应用程序的性质是一个“整体”，任何地方发生崩溃都会导致网站及业务支撑应用都彻底瘫痪。

2011 年，我们开始使用 Java 编程语言和 Java 虚拟机（JVM），对原始的大应用程序，按业务功能提取代码并提供服务。Trenaman 指出，这次改进没有删除原来的单一数据库依赖，因为总是有投资回报率更高的工作要做。然而，许多的小服务维护了一份主数据库的本地只读数据副本，而且，“购物车”服务使用了 Voldemort 作为自己的数据存储系统。

Trenaman 描述了 2011 年 Gilt 的架构，“庞大、松散类型的 JSON/ HTTP 服务”，数据是粗粒度的键 / 值对，跨服务边界交换。公司以惊人的速度不断创新，无意间，开发团队在“Swift”查看服务中，创造了一个新的基于 Java 的大应用，成为创新过程中的瓶颈。该架构最终导致“人们只关注代码库中的一部分”。

Trenaman 说，从 2011 年开始，Gilt 技术领导层决定以战略主动为中心（即所谓的逆康威定律策略）重组团队，此举的首要目标是使代码上线能够快速和简单。团队中并没有明确的架构师角色，一个以微服务为基础的“很多小应用程序（ LOSA ）”架构的出现，主要是 Gilt 的工程师文化和价值观驱动的。每个团队的目标和关键绩效指标（KPI）设定在一项主动性工作上，许多的主动举措就此开始，时至 2015 年，已经产生了大约 156 个微服务。

当我们将 Scala （一种运行在 JVM 中的编程语言）引入技术栈中时，加快了微服务数量的增长。Trenaman 分享了 Gilt 服务的现状，平均每个服务由 2000 行代码和 5 个源文件组成，运行在生产中的实例有 3 个。在 2011 年到 2015 年期间，Gilt 还决定了将遗留的应用程序栈“提升并转移”到 Amazon Web Services (AWS) 云上，新的微服务也开始部署于 AWS 平台之上。Trenaman 指出，Gilt 当前运行的服务绝大多数运行在 AWS EC2 t2.micro 实例上，虽然 t2.micro 只有相对较少的计算能力，但可以提供“爆发性的性能”。

Trenaman 指出，Gilt 非常看好微服务架构，因为它为 Gilt 团队带来了如下优点：

• 减轻了团队之间的依赖——从而使代码上线更加快速。
• 允许多个主动举措并行进行。
• 支持多种技术 / 语言 / 框架。
• 支持优雅地降级服务。
• 使用“一次性代码”推进创新——这种方式易于对创新的判定，失败或继续。

同时，Trenaman 敏锐地指出，基于微服务的 LOSA 架构所面临的一系列挑战：

1. 在多个团队和服务之间，维护多套环境是非常艰难的——Gilt 认为最好的解决方案是在线上测试，比如使用“黑金丝雀”发布。
2. 很难定义服务的负责人——Gilt 选择了让团队和部门负责并维护他们的服务。
3. 必须采用自动化部署——Gilt 正在使用 Docker 和 AWS 开发相关的工具（其中的一些代码即将开源）。
4. 必须定义轻量级的 API——Gilt 拥有标准化的 REST 风格 API， apidoc 正在开发中，它们正被标记为“REST 风格的 AVRO”。
5. 保持服从，同时在生产中给予工程师充分的自主权具有挑战性——为此，Gilt 在他们的“企业持续审计库（CAVE）”应用程序中，开发了“真正聪明的警报”。
6. 需要努力管理 I/O 激增——一些服务内调用可能是多余的，这仍是 Gilt 技术团队所的关注。比如，循环（loops）目前还没有做到自动探测。
7. 很难跨多个服务的数据库生成报告——Gilt 正在使用的实时事件队列将事件提供给数据湖（data lake）。目前是使用 Amazon 的 Kinesis 和 S3 服务实现的。

可以访问 CraftConf 网站，获取更多关于 Adrian Trenaman 的“ Gilt 的可伸缩微服务”演讲的信息。可以访问 Gilt 技术博客，获取文中所述的 Gilt 技术的进一步细节。

查看英文原文： Scaling Microservices at Gilt with Scala, Docker and AWS

感谢张龙对本文的审校。

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