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一、为什么要做无状态化和容器化

 

很多应用拆分成微服务，是为了承载高并发，往往一个进程扛不住这么大的量，因而需要拆分成多组进程，每组进程承载特定的工作，根据并发的压力用多个副本公共承担流量。

将一个进程变成多组进程，每组进程多个副本，需要程序的修改支撑这种分布式的架构，如果架构不支持，仅仅在资源层创建多个副本是解决不了问题的。

很多人说，支撑双十一是靠堆机器，谁不会？真正经历过的会觉得，能够靠堆机器堆出来的，都不是问题，怕的是机器堆上去了，因为架构的问题，并发量仍然上不去。

阻碍单体架构变为分布式架构的关键点就在于状态的处理。如果状态全部保存在本地，无论是本地的内存，还是本地的硬盘，都会给架构的横向扩展带来瓶颈。

状态分为分发，处理，存储几个过程，如果对于一个用户的所有的信息都保存在一个进程中，则从分发阶段，就必须将这个用户分发到这个进程，否则无法对这个用户进行处理，然而当一个进程压力很大的时候，根本无法扩容，新启动的进程根本无法处理那些保存在原来进程的用户的数据，不能分担压力。

所以要讲整个架构分成两个部分，无状态部分和有状态部分，而业务逻辑的部分往往作为无状态的部分，而将状态保存在有状态的中间件中，如缓存，数据库，对象存储，大数据平台，消息队列等。

这样无状态的部分可以很容易的横向扩展，在用户分发的时候，可以很容易分发到新的进程进行处理，而状态保存到后端。而后端的中间件是有状态的，这些中间件设计之初，就考虑了扩容的时候，状态的迁移，复制，同步等机制，不用业务层关心。

如图所示，将架构分为两层，无状态和有状态。

容器和微服务是双胞胎，因为微服务会将单体应用拆分成很多小的应用，因而运维和持续集成会工作量变大，而容器技术能很好的解决这个问题。然而在微服务化之前，建议先进行容器化，在容器化之前，建议先无状态化，当整个流程容器化了，以后的微服务拆分才会水到渠成。

 

二、无状态化的几个要点

 

前面说对于任何状态，需要考虑它的分发，处理，存储。

 

对于数据的存储，主要包含几类数据：

• 会话数据等，主要保存在内存中。

• 结构化数据，主要是业务逻辑相关

• 文件图片数据，比较大，往往通过CDN下发

• 非结构化数据，例如文本，评论等

如果这些数据都保存在本地，和业务逻辑耦合在一起，就需要在数据分发的时候，将同一个用户分到同一个进程，这样就会影响架构的横向扩展。

 

 

 

对于保存在内存里的数据，例如Session，可以放在外部统一的缓存中。

 

 

 

对于业务相关的数据，则应该保存在统一的数据库中，如果性能扛不住，可以进行读写分离，如文章

如果性能还是抗住不，则可以使用分布式数据库。

 

 

 

对于文件，照片之类的数据，应该存放在统一的对象存储里面，通过CDN进行预加载，如文章

对于非结构化数据，可以存在在统一的搜索引擎里面，例如ElasticSearch。

如果所有的数据都放在外部的统一存储上，则应用就成了仅仅包含业务逻辑的无状态应用，可以进行平滑的横向扩展。

而所有的外部统一存储，无论是缓存，数据库，对象存储，搜索引擎，都有自身的分布式横向扩展机制。

 

 

在实行了无状态化之后，就可以将有状态的集群集中到一起，进行跨机房的部署，实现跨机房的高可用性。而无状态的部分可以通过Dubbo自动发现，当进程挂掉的时候，自动重启，自动修复，也可以进行多机房的部署。

 

三、幂等的接口设计

 

但是还有一个遗留的问题，就是已经分发，正在处理，但是尚未存储的数据，肯定会在内存中有一些，在进程重启的时候，数据还是会丢一些的，那这部分数据怎么办呢？

这部分就需要通过重试进行解决，当本次调用过程中失败之后，前序的进程会进行重试，例如Dubbo就有重试机制。既然重试，就需要接口是幂等的，也即同一次交易，调用两次转账1元，不能最终转走2元。

接口分为查询，插入，更新，删除等操作。

对于查询接口来讲，本身就是幂等的，不用做特殊的判断。

对于插入接口来讲，如果每一个数据都有唯一的主键，也能保证插入的唯一性，一旦不唯一，则会报错。

对于更新操作来讲，则比较复杂，分几种情况。

一种情况是同一个接口，前后调用多次的幂等性。另一种情况是同一个接口，并发环境下调用多次的正确性。

为了保持幂等性，往往要有一个幂等表，通过传入幂等参数匹配幂等表中ID的方式，保证每个操作只被执行一次，而且在实行最终一致性的时候，可以通过不断重试，保证最终接口调用的成功。

对于并发条件下，谁先调用，谁后调用，需要通过分布式锁如Redis，Zookeeper等来实现同一个时刻只有一个请求被执行，如何保证多次执行结果仍然一致呢？则往往需要通过状态机，每个状态只流转一次。还有就是乐观锁，也即分布式的CAS操作，将状态的判断、更新整合在一条语句中，可以保证状态流转的原子性。乐观锁并不保证更新一定成功，需要有对应的机制来应对更新失败。

 

四、容器的技术原理

 

 

无状态化之后，实行容器化就十分顺畅了，容器的不可改变基础设施，以及容器基于容器平台的挂掉自动重启，自动修复，都因为无状态顺畅无比。

 

关键技术一：Dockerfile

例如下面的Dockerfile。

 

 

为什么一定要用Dockerfile，而不建议通过保存镜像的方式来生成镜像呢？

这样才能实现环境配置和环境部署代码化 ，将Dockerfile维护在Git里面，有版本控制，并且通过自动化的build的过程来生成镜像，而镜像中就是环境的配置和环境的部署，要修改环境应先通过Git上面修改Dockerfile的方式进行，这就是IaC。

 

关键技术二：容器镜像

 

通过Dockerfile可以生成容器镜像，容器的镜像是分层保存，对于Dockerfile中的每一个语句，生成一层容器镜像，如此叠加，每一层都有UUID。

容器镜像可以打一个版本号，放入统一的镜像仓库。

 

 

关键技术三：容器运行时

 

 

容器运行时，是将容器镜像之上加一层可写入层，为容器运行时所看到的文件系统。

容器运行时使用了两种隔离的技术。

一种是看起来是隔离的技术，称为namespace，也即每个namespace中的应用看到的是不同的IP地址、用户空间、程号等。

 

 

另一种是用起来是隔离的技术，称为cgroup，也即明明整台机器有很多的CPU、内存，而一个应用只能用其中的一部分。

 

cgroup

 

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