30、构建可扩展分布式系统的关键要素与实践

构建可扩展分布式系统的关键要素与实践

1 引言

构建可扩展的分布式系统是一项极具挑战性的任务。分布式系统本身就很复杂，存在多种可能的故障模式，需要在设计时考虑并应对各种突发情况。当应用面临高请求量和快速增长的数据资源时，情况会变得更加棘手。可扩展的应用需要众多相互协作的硬件和软件组件，共同实现低延迟和高吞吐量。下面将介绍几个构建可扩展分布式系统的关键要素。

2 自动化与 DevOps

2.1 自动化的必要性

在构建大规模系统时，工程师是昂贵但必不可少的资源。大规模部署的系统很快就需要数百甚至数千名有才华的工程师。工程师需要能够快速地对不断增长和复杂的代码库进行更改、修复和添加新功能。在大规模场景下，每天高效地向已部署的系统推送数百个更改而不造成停机是关键。频繁部署更改对于改善客户端体验、确保可靠和可扩展的操作至关重要。

2.2 DevOps 的定义与实践

自动化使得开发人员能够快速且可靠地对运行中的系统进行更改。DevOps 这一领域体现了促进这种自动化的一系列工具和实践。DevOps 被定义为“一组旨在减少对系统提交更改到更改投入正常生产之间的时间，同时确保高质量的实践”。

DevOps 涵盖了开发和部署过程各个层面基于自动化的实践和工具。其核心是持续交付（CD）实践，由用于代码配置管理、自动化测试、部署和监控的复杂工具链提供支持。DevOps 还将部署环境的管理责任交给开发团队，通常包括团队成员轮流 24 小时待命，以响应生产中的事件或故障。

2.3 DevOps 对可扩展系统的重要性

DevOps 实践对于成功的可扩展系统至关重要。团队负责设计、开发和运营自己的微服务，这些微服务通过定义良好的接口与系统的其他部分进行交互。借助自动化工具链，他们可以独立部署本地更改和新功能，而不会干扰系统的运行。这减少了协调开销，提高了生产力，并促进了快速发布周期。

下面是 DevOps 实践的一个简单流程图：

graph LR
    A[代码提交] --> B[自动化测试]
    B --> C{测试通过?}
    C -- 是 --> D[部署到预生产环境]
    C -- 否 --> E[代码修复]
    E --> A
    D --> F[预生产环境测试]
    F --> G{测试通过?}
    G -- 是 --> H[部署到生产环境]
    G -- 否 --> E

3 可观测性

3.1 可观测性的重要性

俗话说：“你无法管理你无法衡量的东西”。在大规模软件系统中，这一点尤为正确。系统中有众多活动部件，都在可变的负载条件下运行，并且都有不可预测的出错可能性，因此需要通过对系统健康状况和行为的测量来获得洞察。可观测性解决方案涵盖了一系列需求，包括捕获系统当前状态的基础设施以及分析和处理聚合实时指标并对实际或潜在故障警报做出反应的能力。

3.2 可观测性的要素

可观测性的第一个基本要素是一个经过检测的系统，它不断以指标和日志条目的形式发出系统遥测数据。这些遥测数据的来源多种多样，可以来自操作系统、应用中使用的基础平台（如消息传递、数据库）以及部署的应用代码。指标代表了资源利用率以及系统各部分的延迟、响应时间和吞吐量。

代码检测是必需的，可以使用开源框架（如 OpenTelemetry）或专有解决方案（如 AWS CloudWatch）来发出特定于应用的指标。这些指标和日志条目形成了一个基于时间序列的连续数据流，用于描述应用随时间的行为。

3.3 处理可观测性数据

捕获原始指标数据只是可观测性所带来的态势感知的前提。需要快速处理这些数据流，使其对系统操作具有可操作性。这包括持续监控当前状态、探索历史数据以理解或诊断一些意外的系统行为，以及在超过阈值或发生故障时发送实时警报。可以选择一些支持监控和探索时间序列数据以实现可观测性的复杂解决方案，如 Prometheus、Grafana 和 Graphite 等。

以下是可观测性数据处理的步骤列表：
1. 从系统的各个组件收集指标和日志数据。
2. 使用工具对数据进行聚合和存储。
3. 对聚合后的数据进行实时分析和历史数据探索。
4. 设置阈值，当指标超过阈值时触发警报。
5. 根据警报进行相应的系统操作和故障排除。

4 部署平台

4.1 基础设施即代码（IaC）

可扩展系统需要广泛、弹性和可靠的计算和数据平台。现代公共云和私有数据中心拥有大量的硬件，可以通过鼠标点击或使用为操作设计的脚本语言自动进行配置。这就是基础设施即代码（IaC），它是 DevOps 的一个重要组成部分。

4.2 容器技术

传统上，虚拟机是应用部署的单位。但近年来，基于容器技术的轻量级方法得到了广泛应用，Docker 是其中的典型代表。容器镜像可以将应用代码和依赖项打包成一个可部署的单元。当部署在容器引擎（如 Docker Engine）上时，容器作为隔离的进程运行，与其他容器共享主机操作系统。与虚拟机相比，容器消耗的资源要少得多，因此可以通过在单个虚拟机上打包多个容器来更有效地利用硬件资源。

4.3 集群管理平台

容器通常与集群管理平台（如 Kubernetes 或 Apache Mesos）一起使用。这些编排平台提供 API，用于控制容器的执行时间、方式和位置。它们可以使用自动扩展功能来自动化容器的部署，以支持不同的系统负载，并简化在集群中的多个节点上部署多个容器的管理。

下面是一个容器部署的简单表格：
| 部署方式 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 虚拟机 | 隔离性好 | 资源消耗大 |
| 容器 | 资源利用率高 | 隔离性相对较弱 |

5 数据湖

5.1 历史数据管理挑战

在大规模系统中，随着时间的推移，系统会生成数 PB 甚至更多的数据。然而，大部分数据很少被用户访问，但由于应用领域的原因（如监管、合同、流行度），需要保留这些历史数据，以便在少数情况下被请求时能够提供。例如，在社交媒体平台上，用户很少会滚动到多年前的照片，并且时间越久远，照片的渲染时间可能越长。

5.2 数据湖的概念与特点

数据湖通常以异构格式存储和编目数据，从原生二进制大对象到 JSON 再到关系数据库提取的数据。它们利用低成本的对象存储，如 Apache Hadoop、Amazon S3 或 Microsoft Azure Data Lake。灵活的查询引擎支持对数据进行分析和转换。还可以使用不同的存储类，通过提供较长的检索时间来降低成本，从而优化成本。

5.3 数据湖的优势

数据湖能够有效地管理、组织和存储历史数据仓库，满足应用对历史数据的存储、检索、查询和分析需求。其异构数据存储和灵活查询的特点，使得它能够适应不同类型的数据和多样化的查询需求。

以下是数据湖与传统数据存储方式的对比表格：
| 存储方式 | 数据格式 | 存储成本 | 查询灵活性 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 传统数据仓库 | 结构化 | 较高 | 相对固定 |
| 数据湖 | 异构 | 较低 | 灵活 |

6 进一步阅读建议

为了更好地设计、构建、运营和发展大规模软件系统，有两本书值得推荐：
- 《Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems》：这本书详细描述了 Google 为运行其生产系统而开发的一套实践和工具，全面且深入地介绍了保持大规模系统基础设施运行和健康所需的方法。
- 《Software Architecture: The Hard Parts》：书中充满了关于如何解决现代系统所面临的许多设计难题的见解和示例。对于这些设计问题，很少有简单、正确的解决方案，作者描述了如何应用当代架构设计知识和权衡分析来达成令人满意的解决方案。

7 总结

构建可扩展的分布式系统是一个复杂且持续发展的过程。自动化与 DevOps 能够提高开发和部署效率，减少协调开销；可观测性帮助我们了解系统的健康状况和行为，及时发现并解决问题；部署平台提供了弹性和可靠的计算与数据支持；数据湖则解决了历史数据管理的挑战。同时，不断学习和借鉴优秀的实践和知识，如推荐书籍中的内容，对于提升构建可扩展分布式系统的能力至关重要。在未来的实践中，我们需要综合运用这些要素和知识，以应对不断变化的应用需求和技术发展。

下面是构建可扩展分布式系统关键要素的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[自动化与 DevOps] --> B[可扩展分布式系统]
    C[可观测性] --> B
    D[部署平台] --> B
    E[数据湖] --> B
    F[知识学习] --> B