Jupiter介绍

LanguageJupiter 介绍 - 图2 goproxy.cnJupiter 介绍 - 图4 Build StatusJupiter 介绍 - 图6 codecovJupiter 介绍 - 图8 go.dev referenceJupiter 介绍 - 图10 Go Report CardJupiter 介绍 - 图12 license

Jupiter是斗鱼开源的一套微服务治理框架,提供丰富的后台功能,管理应用的资源、配置,应用的性能、配置等可视化。

Jupiter是罗马神话的众神之神,在天界掌管诸神,在互联网掌管所有微服务!

架构图

image

目标

我们致力于将Go微服务框架标准化,统一错误码、日志、监控、注册、流控的Schema。将微服务的各个模块可观测、可治理,管理微服务研发侧的全套生命周期。

功能点

  • gRPC:基于官方gRPC开发,集成流控和多数据中心方式的服务注册,支持多种roundrobin,p2c等负载均衡策略;
  • 配置:使用toml、yaml方式管理配置,规范化核心配置,结合远程配置中心,实现配置版本管理和更新,查看配置依赖关系;
  • 日志:基于zap日志类库,实现高性能日志库,并对不同环境和条件,实现日志库的自动降级,并对服务端,客户端的慢日志通过配置条件,实现全部慢日志接入;
  • 监控:基于prometheus go sdk类库,实现对服务端,客户端的数据监控,并与prometheus、cond、etcd数据打通,实现应用自动化数据采集;
  • 数据库:基于gorm的封装,将数据库的trace,慢日志,监控进行了采集;
  • 缓存:基于redigo的封装,将数据库的trace,慢日志,监控进行了采集,并实现了单个redis、多从库redis,客户端redis分片,服务端redis分片的api;
  • 系统错误码:区分框架和业务的错误码,将框架错误码文档自动生成,自动化的错误码SRE分析工具;
  • 工程化:基于服务标准、创建、开发、运行、治理等生命周期,完成了Jupiter对项目的工程化;
  • 服务治理:基于监控,etcd,配置中心,对服务实现了良好的可观测性,可控制性;

快速开始

要求 Go version>=1.13 and GO111MODULE=on

安装

  1. go get -u github.com/douyu/jupiter/tools/jupiter
  2. cd /path/to/workspace
  3. jupiter new jupiter-demo

1
2
3

理念

工程化

目前大部分框架侧重点大部分在协议和编解码,过度的关注于技术细节,框架在投入生产环节会带来一堆工程问题。

因此我们Jupiter瞄准于企业级的工程化方案,将服务的标准、创建、开发、运行、治理整个生命周期作为Jupiter的一部分,以工程效率、工程质量、工程可靠性等为指标,解决了公司大量的工程化问题,降低了研发人员的开发成本。

  • 制定标准:制定了服务的配置、链路、监控、header头等标准;
  • 脚手架:能够通过命令行,实现服务的创建,升级等功能;
  • 配套设施:实现程序的开发,ci,运行,治理,提升工程效率,质量,可靠性;

工程化的管理使得我们可以保质保量的对项目进行开发,这种理念正是现在业界所缺少的。

服务治理

衡量一个框架的好坏,除了提供高性能RPC通信以外,还要包括提供优质的服务治理能力。

我们Jupiter经历了多个版本的迭代以后,目前的服务治理能力在业界内是非常出色的。 更完善的服务监控。从服务指标上,我们依据Google SRE文档制定监控指标(延迟、流量、错误和饱和度),并对各个指标进行了服务监控;从应用维度上,我们能够看到应用实例监控、应用大盘监控、全部应用大盘监控、各种不同指标的 top 榜,实时监测服务质量。

  • 更有价值的错误报警。我们对服务进行了错误收敛,规范系统错误码和业务错误码,并且能够自动生成对应的错误码文档,当错误发生时,我们通过文档就能准确找到错误的位置,提升错误排查速度。
  • 更全面的服务控制。我们利用配置中心和etcd,将服务做到可控制性。
  • 更全面的SOP。我们通过全链路压测、混沌工程等方式,提前解决掉系统中可能存在的严重问题,做好SOP手册,这样当问题真正来临的时候,我们才会从容处理。

拥抱变化

Web开发和运维技术在不断的发展,短短几年已涌现出了非常多的计算形态,如云计算、边缘计算、容器化、网格化、Serverless等。 服务保障技术方面,异地多活、混沌工程也在不断发展。 语言栈方面,很多公司也在从早期单一的PHP、Java栈扩大到多语言栈并存的局面,特别是近年来Golang因在容器化和运维效率上的优势,越来越多的被应用到Web服务开发。 但每次技术迭代,享受效率提升的同时,也在不断经历应用改造和迁移的痛苦。

以斗鱼为例,从2016年底我们开始改造基础设施,启动应用服务化建设。短短三年就经历了公有云、异地多活、容器化部署等阶段, 目前也在部分业务中探索边缘计算和Serverless等新的计算形态。2017年开始,我们将语言栈从单一的PHP扩展为以Golang、Java、PHP为主的多语言栈, 随之而来的是多RPC协议的混战,http1.1、dubbo、gRPC、私有RPC协议纷繁冗杂,联调效率极低。经过一段时间的迭代, 目前已基本统一为外部调用以http1.1为主、内部调用以gRPC为主,减少自定义RPC协议的使用。 从Golang应用的角度来看,面临的是一个在不断变化的运行环境和持续丰富的外部环境,这将不断的产生新的问题,比如:

  1. 容器化有IP漂移的问题,传统基于IP的服务注册和运维方式需要作出改变。
  2. Serverless的服务监控问题,指标采集以及链路追踪等如何适配?
  3. Service Mesh相对于传统部署方式,服务注册和发现的方式有很大变化。
  4. 多机房部署中,跨机房调用这种’弱网环境‘ 对服务超时、重试、熔断、负载均衡等可用性策略有更高要求。

不同于传统RPC框架和微服务治理框架,Jupiter从一开始就以应用为中心,定位为一个微服务应用的运行时。在历次技术架构,如:

  • 多机房建设
  • 公有化
  • 容器化 中,Jupiter有效的降低了应用迁移和升级的成本,期间也积累了许多架构经验。未来也必将在
  • Service Mesh
  • Serverless 等计算形态中,发挥重要的作用。

提升开发效率

开发效率是基础框架和类库的核心关注点之一,Jupiter从一开始就挑选和使用了大量开源类库,但也因此带来了若干问题:

  • 开源类库质量参差不齐。如果不加约束的引用开源类库,类库的缺陷就会不受限的在组织内传导,修复的成本非常高。
  • 许多类库并未遵守版本规范,这将会产生兼容性问题,影响开发效率。
  • 许多功能都有多个类库可供选择,不加约束将增加维护和沟通成本,也带来了一定地风险。
  • 不同类库代码风格差异大,有一定沟通成本
  • 不同类库使用的错误处理和错误码、日志、指标采集、对Debug模式的支持不尽相同,这既影响开发效率,也影响服务治理。

基于上述原因,我们在基础框架和类库中,对主要应用场景常用的类库都增加了一层封装,尽量减少对第三方类库的直接使用。封装的方法有:

  • 利用Golang在语言层面上的一些机制进行简易封装:
  • type alias: type T = package2.T
  • variable binding: var Func = package2.Func
  • 统一New方法,以简化创建过程,并达到配置驱动的效果
  • 通过type embedding扩展类库功能,为第三方库扩展如动态配置、指标收集、链路追踪、统一日志、统一错误码等治理能力。
  • 通过interface抽象限制调用行为。对于未稳定的类库,可以采用这种方式限制用户的调用行为,以便将来进行完善和替换。

基于以上方法,Jupiter既提高了开发效率,也有效的降低了开发风险。

同时,Jupiter为封装的第三方类库和自研类库提供了统一的治理能力,包括:

  • 统一的指标采集
  • 链路追踪
  • 日志埋点
  • 统一错误处理
  • 动态配置
  • 安全策略
  • Debug模式 等,可以极大的提高应用开发效率。

总结

Web后台技术在设计、开发、部署、运维各个阶段都在快速发展,微服务应用架构方法、运行环境和治理环境也都在不断变化。 基础框架作为沟通业务逻辑和运行环境、治理环境的媒介,是稳定业务的重要手段。

Jupiter服务于整体技术架构,并紧随业界技术趋势,三年我们对Jupiter的研发,其具有超出同行很多优秀的特性,详情请见后文。