前言

在微服务流行的当下，bilibili（B站）也在业务快速增长的压力下，对历史系统进行了不断的优化，在所谓“大系统小做”的背后付出了挺多的努力，尤其是 Go 作为开发语言的整体运维的支撑相对比较薄弱，例如开发、部署、测试、集成、监控，调试等。在 GopherChina 2017大会上，B 站技术总监毛剑分享了微服务化道路上踩的“坑”以及最终演进后对整个微服务框架的思考。

本次演讲的内容会包含以下几块：1.B站微服务的演进过程；2.高可用；3.中间件；4.持续集成和交付；5.运维体系。

作者介绍

2015年起，在 bilibili（B站）负责 UGC平台和基础架构，开发了直播弹幕开源推送服务 goim ，B站分布式存储 BFS ，引导开发了B站 cache proxy，bili twemproxy 等，对历史主站架构进行迭代和重构，之前六年在猎豹移动工作，当过MySQL DBA，做过C开发，其中开发了gopush-cluster用于猎豹移动的推送体系。喜欢应用服务性能诊断，内核研究，稳定的服务端架构演变。

微服务的演进

原始框架

在刚进入 B站时，面临着技术架构上的一些挑战：首先是部署非常不方便，我们要在没有任何东西依赖的情况下把整套主站搭起来；然后代码方面有两个仓库，要部署的时候全部打包一块往上面扔，结果经常起不来；另外测试的成本也非常高。这样导致的后果是整个开发效率也比较低，因为职责不清晰，整个代码是一坨，不知道哪一个模块是谁负责，甚至有一些是公共的部分是很多人在负责。如图1所示。

图1

升级理念

首先要梳理业务的边界。因为整个B站的业务非常繁杂，我们先从全貌去看到底应该怎么拆分。所以我做了一个图，如图2所示。

图2

最顶层从我的视角看，一个是用户纬度，还有一个帐号，你从中间的服务看，它有会员、投稿、用户财产信息，还有关系链、动态推荐等。从底层的一些辅助服务看，有验证码、IP的查找、推送、配置中心，包括protobuffer的一些服务管理。

为什么要强调这个事情呢？就是起步做微服务的时候，一定要搞清楚整个业务的责权或者叫边界。我们一开始的打法就是农村包围城市，跟所有核心有关的业务逐步拆了。比如用户的播放历史、收藏夹、评论等，这些是跟我们主线没有直接关系的周边业务。先把这些做了。在升级的过程中一定要考虑一个兼容，不能做了一个api跟所有的不兼容。直到现在，我们涉及到最底层的帐号重构的时候，都是非常痛苦的，因为牵扯的部门非常多。

第二个就是资源隔离。怎么隔离呢？就是先买服务器，尽量不要跟不可靠的程序员写代码放在一块，先隔离出来。因为旧代码肯定有很多黑科技的，你先买一个新机器放在那里，你新重构的往这里面塞，老的就不要折腾了。而且在没有文档、什么都没有的时候，旧代码是很难复用的，最好买一个干净的新机器重新部署。

第三个是内外网服务隔离。之前B站在15年的时候也遇到一些安全事故，我们的APP KEY从客户端逆向被泄露，有人去请求了内网的一些接口。这是一个安全事故，也是一个安全风险。为什么出现这个问题呢？因为我们之前没有做内网的隔离，导致内网API就暴露在公网。因为我们当时就决定要把整个服务的职责梳理清楚。

如图3所示，我们从最顶层开始看，首先是SLB入口，进来以后回到 Gateway。举个例子，像我们的移动端对外的一些API，因为有些业务要在一个页面有很多聚合，所以我们封装成一个API。还有就是用户评论，是平台属性的可以直接对外提供API。但是有一些服务是不能对外的，比如像我们内部的服务和面向运营平台的运营审核操作。例如我们的运营平台要给某个帐号进行操作，这个时候一定不能对外的，不然如果有人发现这个接口，无论你用什么手段，他一定有办法来搞你。所以一定要做内外网的隔离，这几个角色定义完以后，Service这一层，其实我们看到微服务的最核心的一块，就是直接面对面的，就是业务的一个模块单元。

图3

接下来讲一个RPC框架。那RPC需要哪些特性呢？首先需要序列化，第一就是使用GOB，我第一个想法就是语言统一，尽可能多的是用Go来写。因为当你出现一个业务短版或者瓶颈的时候，发现这个人不会写Go，会很困难。Go统一之后，我们想用GOB是最方便，因为它什么内置类型都支持。第二个就是超时控制。因为一堵就挂了。假设你有一个提供者，他后面堵了，你越积越多，就挂了。所以要有一个超时控制，包括一些上下文的东西传递。像刚才说的APM的问题就可以通过上下文来控制。第三是要做一些拦截器，所以内网也要做一定的健全机制，包括权限控制、统计、限流等。第四是服务注册，我们当时对比了很多，最终选择的是  zookeeper，这块也在逐步改进去ZK，做一个AP系统。最后是负载均衡，这个地方也考虑了很久，像早期我其实使用像 LVS ，或者 DNS 来做这种调度的，但是这样从性能来说它并不是最好，因为假设你要用LVS，你要经过你的网络多传输几次，其实直点效果是最好的。但是因为当时成本的问题，所以我们用客户端负载直接实现的。

代码级实现

刚才说到用GOB，用GOB以后我们最合适的RPC是用标准库的net rpc，并对它做了一些改造。

首先是支持context，再一个是做了一个超时控制，这是两个测试的demo。如图4-1。

图4-1

有人问我这个东西改造是不是很困难，其实我们看了 net rpc的源码，整个实现非常简单，所以我们只要改极少的代码，风险比较小。

首先加了一个 context 对象，第一个参数必须具体实现一个 context 接口，就做了一步这样的改造就搞定了。我们所有的rpc方法首参数都是 context 。如图4-2所示。

图4-2

图 4-3 一开始也是一个 context 的注入，我们在里面放了比较多的东西，像方法、名字等等。我们对外的 context 其实内部有一个 rpc 的小的 context，放了我们可能会用到的一些东西。拦截器其实也比较简单，首先我定义一个抽象，有限流、有统计、有健全，然后我们在 rpc 库里面 server  端加入几行简单代码。

图4-3

然后我们还做了一些改进。首先如果大家压测过 net rpc，就会发现 get request 和 free request 是有全局锁征用的，所以我们把它改成一个 request scope 级别的一个优化。如图4-4右边，我们在 codec 里面把 response 和 request 放进去了。而且我们为了减少对象，不是用的指针，而是直接用的 struct 包含来做的，这样压力也会小一些。

图4-4

然后看一下握手。如图4-5所示。

图4-5

调度是怎么做的呢？也就是负载均衡。其实也比较简单，我们定义了一个接口，然后可能会实现这几个方法，比如广播、call、设置超时，并且设置某一个方法的超时。第四个其实是全局默认的一个超时，做了这个以后，我们配置的文件上面有地址、协议、分组和权重。我们第一版做的是 wrr 的策略，就是我有一堆client，你告诉我权重是什么，我按权重轮询调度，因为我所有的节点信息都在 zookeeper 上面，只要定期去根据事件拿取它的所有的节点变更，做一个客户端的配合，我觉得这个代码写起来也是比较简单的。

Group其实是后面一版加入的，等下我讲高可用的时候会重点来介绍。

图4-6

刚才我们是服务层搞定了，现在看一下网关层。网关要做聚合，回到刚才的场景，移动端的某个页面调了4、5个业务方，这不可能让移动端的同学直接对接。我们会从 Gateway 层统一做一个 API 给它，这样成本会非常低。协议的统一也在 gateway 层做的。

第二步我们做了并行优化，因为我们依赖的业务方非常多，有4-6个，所以要用 errgroup 做一个并行调用。Gateway 的话有两种做法，我们早期所有出口只有一个Gateway，后来发现不行，一个不小心的 bug 可能导致这个进程崩溃，然后它不断崩溃，其实非常危险。所以我们根据一些业务形态重要或非重要等做了一些隔离。它可能叫 APP Gateway，会员 Gateway，我们还是做了一些隔离的。最后的话就是我们在 Gateway上做的一些熔断、降级、限流、高可用等等。接下来就重点讲一下高可用的做法。

高可用

第一个是做隔离。我们看图5，首先是按业务的压力情况，有一些服务压力特别大，有一些服务压力特别小，它是不是可以隔离出来，这样不要因为压力大的服务影响应该小的，然后稳定性高的影响稳定性。

图5

早期没有服务器时，其实都是统一布在一台机器上，有可能AB两个服务，A出问题了，B跟着遭殃。其实经历过一段时间没有容器，就是用物理机的阶段是非常糟糕的，真的要用手动 cgroup ，然后限定每一个资源。那么物理隔离就是买机器。轻重隔离的话，像我们有一些队列可能东西非常多，有一些队列可能东西非常少，如果你都放在一个里面 Topic ，还是有影响的。举个例子，像我们视频转码的时候，它会有分超长和超短的文件。如果超短和超长的放在一种队列里面，它其实就是一种轻重隔离。像我们的集群，甚至有不同的部署，也是腾讯经常提的按集群部署。   

第二个要提的就是超时。因为RPCE里面，最重要的就是超时，超时有很多种，如连接超时、读取超时、写入超时等，如图6所示。我当时用 Go 1.3 开始用 Go 写代码，当时发现很多地方是没有的，导致我们有一次出现了一个故障，就是某一个机房的业务连了一台 DB ，当时那个线断了，导致进程全部堵住了。具体是怎么排查的呢，因为我们发现CPU不高，然后数据库报了一下错，之后请求也进不来，后来还是用 GDB 去调，看它正在运行的 gorutnine 的对帐到底卡在哪里，当时还有一些其他的方法。后续的引进，我希望对我们采集到的数据，不断的对我们的服务去调整这个超时。   

图6

第三个就是限流。限流也非常多，如图7所示。举一个例子，我们在去年应该说有一个业务夯住了，具体什么问题呢，挂的是上层 Nginx 的 upstream ，因为它没有设置 upstream 的一个 timeout，导致我们的交换机对着三四百个连接，然后交换机挂掉了。发现之前说好的交换机有在备，结果也全部挂掉了。所以我们后来总结了一下，还是要有限流保护的，限流就是避免一波CC攻击就直接把你打挂了。所以我们在这上面做了分布式的限流，类似的方案都有。我们的连接限流，这些都是重要的资源，一定要注意。像 Go 的话，有一个指标里面就有一个限流连接数的，这些都可以使用，避免一下子拖了太多的连接进来把你打死。像请求限流，当发现情况的时候立马调整它的流量，把你打的 CC 的那个流量给去掉。 

图7

然后提一下降级。也是非常多，如图8所示。我们早期的话，第一步做UI降级，我们每次发生故障时，发现如果你的移动端打不开，用户会疯狂的刷，可能刷一会就打开了，其实这时候请求数会越来越多。后来我们在客户端做降级，比如你连续刷的话，我会下达一个 TTL ，这些可以在客户端做一些调整，如果实在扛不住的时候可以发一个10秒钟，甚至30秒钟的超长的 TTL 告诉客户端这时候不要请求。我记得支付宝不是收到一个好像太忙了不让你支付还是什么，其实就是有客户端的一个限流，这个是终极手段。

还有功能降级。也比较简单，比如我们某个页面上面有一些大数据，或者人工智能的推荐的数据，这个模块可能会导致某一个实验导致数据的崩溃了，所以这时候就有一些空窗，或者整个页面都打不开，这个体验就不好。那这时候就有很多的方法，比如可以把另一块 UR 返回一个灾备的推荐池，至少避免整个页面打不开。所以你的接口吐出去的时候，如果有一个依赖的业务方挂掉，你一定要考虑你有没有一些手段可以降级，或者是返回一些默认的、甚至返回静态的数据。

我记得京东有一篇分享就讲过，他们如果出现非常严重的故障，商品的详细页是可以返回一个静态的。因为我们商品的很多东西是不可能实时变更它的内容的，我觉得这也是一种方式吧。那还有一些自动的降级，我们其实做的比较多的是像统计失败的降级。比如我请求某一个接口，它如果错误率比较高，或者超时比较多，我是不是可以不调它了。虽然你依赖了很多业务方，你可以降级，但是如果它超时，其实你最终的延时也会增加，所以这时候要把它踢掉。

还有一些情况，比如我们核心业务，或者是一些关键的业务不能做自动降级的时候，这时候你拿捏不准，你一定要做一些功能开关，在适当的时候可以把它打开，不再返回那个数据，或者不请求它。

图8

最后就是容错。如图9所示。容错我们做的比较多的就是熔断，其实也有参考一个 Java 框架，把它改成了 Go 的版本，然后做了一个熔断。其实它的核心思路非常简单，就是当我的请求数量达到多少以后，我的错误率到达多少以后，我是不是可以不调它，不调就可以快速返回，叫 fail-fast。fail-fast 这个阶段一过，我是不是要放一些流量进去试探它有没有恢复。这时候比如100毫秒放一个流量进去，如果成功了，我认为服务器稳定了，再把开关打开，把整个流量放进去，再看如果还不行，会重复这样的过程。

图9

还有一些重要业务，像我们依赖队列的一些业务，它可能会做努力送达模型。这种情况下，我们可能会无限重试，直到它成功，否则就是一直等待。一秒钟加一个随机数，不断的去重试。

由于内容篇幅较长，本文分为上下两篇，在明日发布的下篇中会介绍 B 站在中间件、持续集成和交付，以及运维体系中的实践，敬请期待～