Иван Портянкин - Программирование Cloud Native. Микросервисы, Docker и Kubernetes

Если создание монолитной системы немедленно приводит к сильными зависимостям от выбранной технологии, системы хранения данных и библиотек, то добавка новых микросервисов, и даже быстрое удаление «неудачных» или «временных» микросервисов становятся делом техники. У разработчиков развязаны руки – они могут свободно обращаться с выбором технологий, а также передвигать границы микросервисов – если изначально они были выбраны неверно, в первых итерациях их легко объединить или разбить.

Краткие итоги

Первый обзор типичных черт микросервисов внушает оптимизм. Четкое разделение обязанностей, абсолютная свобода в выборе технологий и хранении данных, точно настроенное масштабирование, и помощь контейнеров и Kubernetes выглядят очень заманчиво. Однако не стоит забывать о сложности распределенной системы, присущей любой, даже самой простой такой системе. Сетевые вызовы часто приносят с собой неизвестные заранее задержки (latency), и для быстрой работы приходится выполнять работу асинхронно (asynchronous), заранее не зная, в какой момент приходит ответ от остальных компонентов системы.

Сложность асинхронной, распределенной, динамично развивающейся системы в разы превышает сложность единого, монолитного приложения. Разделить систему на микросервисы зачастую очень сложно, если в компании «все делают все», и нет четко очерченных бизнес-областей. В таких случаях вместо микросервисов получается «распределенный монолит» (distributed monolith), неповоротливая, сложная система, вместо которой мог бы иметь место более эффективный монолит.

Не забывайте, что два остальных столпа концепции Cloud Native совершенно безразличны к битве монолитов, микросервисов и SOA! Вы можете совершенно спокойно развернуть классическое, монолитное приложение Enterprise Java в контейнере под управлением Kubernetes, получив многие преимущества без излишней сложности.

Один из давних соратников Мартина, Сэм Ньюмен (Sam Newman), написал отдельную, и кстати, не слишком «толстую», книгу по микросервисам, которую можно рекомендовать для чтения, и существует ее перевод на русский язык (полный список рекомендованных ресурсов вы найдете в конце этой главы).

Если осмыслить основные качества системы, созданной на основе микросервисов, начинает казаться, что их использование – совершенно универсальное, великолепное решение, практически панацея, или как любят говорить в технологиях, «серебряная пуля». Запустив систему в облаке под управлением Kubernetes, где многие неприятности и специфичные проблемы микросервисов решаются за нас, можно ли спокойно получить все их преимущества?

Проблема же заключается больше в попытке понять, что будет микросервисом в вашей системе, а что будет лишь частью или библиотекой, работающей в составе большого сервиса. Неверное определение границ микросервисов (boundary) приведет к запутанному, сложному коду, чрезмерно раздутым программным интерфейсам API, и может сорвать все сроки разработки, а то и к поспешной попытке «склеить» все обратно в монолит.

Качественный процесс дизайна и архитектуры приложения подразумевает разделение компонентов, сервисов и объектов, представляющих собой данные, согласно области бизнеса (domain), для которого приложение разрабатывается. Это основа DDD, дизайна архитектуры приложения на основе области его применения (domain driven design). Однако именно здесь для микросервисов кроется неприятный подводный камень. Дело в том, что разбить компоненты и сервисы заранее очень тяжело, требования, как водяные знаки, появляются лишь по мере проявления приложения, пользователи зачастую полностью меняют свое мнение как только видят первые варианты приложения.

Это меньшая проблема для монолитов – рефакторинг компонентов и их интерфейсов довольно просто сделать внутри одного процесса и одной базы технологий и языков. В случае микросервисов перенести часть функциональности в другой сервис, зачастую написанный на другом языке или платформе, полностью поломать и поменять крупные интерфейсы REST/gRPC между ними очень непросто.

Отсюда вытекает один из начальных этапов разработки, направленный на выявление границ микросервисов. Разработка идет в соответствии с базовыми принципами DDD, и приложение разбивается на модули согласно выявленным ограниченным контекстам (bounded context) – области работы, автономной самой по себе. В примерах с вездесущими электронными магазинами это может быть обслуживание склада и инвентаря магазина, отдельно от них существует система доставки, обработка счетов и так далее. Но, модули работают как часть монолита, первого приближения эволюционного дизайна, упомянутого нами выше.

После получения первых, очень грубых приближений системы в целом, с минимумом возможностей, начинают проявляться более четкие границы ее ограниченных контекстов. Этот момент прекрасно подходит для разбиения модулей на микросервисы, если нужно, смену технологий в них, и децентрализацию данных. Принятые решения еще нужно будет пересмотреть, однако они уже основаны на реальном коде, дизайне, и не являются просто плодом сухой теоретической подготовки.

Подчеркнем еще раз – за блеском и преимуществами микросервисов, лежащих на поверхности, легко не заметить всех сложностей и совершенно другой парадигмы именно работы, эксплуатации всей системы в целом. Даже если удастся удачно разбить систему по ограниченным контекстам и минимизировать их зависимости, создать хорошо настроенные программные интерфейсы API, изучить Kubernetes и успешно развернуть и масштабировать свое приложение, то понять в итоге, что же происходит в работающей системе, будет в разы сложнее.

Можно забыть о прямой отладке в вашем редакторе IDE, если ваш код взаимодействует с несколькими микросервисами, и все они отвечают асинхронно. Интеграционные тесты будут очень сложны и поддержка их требует много ресурсов. Понять по журналам (logs) одного компонента, что происходит в системе в целом, невозможно. Производительность системы будет настолько распределена между отдельными микросервисами и сетевыми вызовами, что измерять нужно будет все сразу. Распределенные транзакции между различными хранилищами данных. Расчет на сбои всего и вся. Доверие образам контейнеров. Задача защиты трафика между микросервисами системы, обслуживание сертификатов SSL, авторизация, безопасность, роли… Продолжать можно еще долго.

Есть хорошие новости – экосистема созданных для облака приложений Cloud Native буквально наводнена инструментами и решениями для перечисленных нами вызовов. Зачастую они бесплатны и с открытым кодом, и каждый день появляются новые решения. Самая распространенная проблема – управление сетевыми вызовами между микросервисами, отслеживание задержек, шифрование трафика – неплохо решается так называемыми сетками микросервисов (service mesh) – такими как Istio и Linkerd. Мы еще вспомним про них в дальнейших главах. Сбор распределенных журналов также отлично решается, например стеком ELK (Elastic, Logstash, Kibana), или Fluentd. Стандарт OpenTracing, метрики Prometheus, и отчеты Grafana уже встроены во многие библиотеки для создания микросервисов, и просто используя их, вы получите мощнейший центр наблюдения за своей системой.