青年IT男

个人从事金融行业,就职过易极付、思建科技等重庆一流技术团队,目前就职于某网约车平台负责整个支付系统建设。自身对金融行业有强烈的爱好。同时也实践大数据、数据存储、自动化集成和部署、分布式微服务、响应式编程、人工智能等领域。

反应式编程在微服务下的重生

反应式编程在微服务下的重生

反应式编程在好几年前就已经出现了,它原理是基于反应式编****宣言。但是,由于反应式编程推广速度比较缓慢,导致很多人现在对其不是很了解。

反应式编宣言:

https://www.reactivemanifesto.org

本文将从微服务角度阐述反应式编程,在深入解读之前,先为大家简单地介绍一些反应式编程的基本概念。

反应式编程概念简化版


1. 设计思想

反应式编程的提出,是在分布式编程刚兴起不久。当时没有各种 PaaS 平台,而分布式系统中,常常出现一个节点出问题,导致整个系统瘫痪的情况。所以,反应式编程的思想是:不等不靠,即当有一个节点慢下来的时候,整个系统都放慢,以此来避免灾难性的后果。

这样的想法,当然是有局限性的。一方面,虽然整个系统得到保全,但是系统的处理能力却大大降低,作为这个系统之外的用户或者其它应用还是受到影响的。另外,随着 PaaS 相关技术的发展,现在如果出现一个节点放慢的问题,我们既可以用熔断、限流,甚至扩容来处理,处理的选择有多种。

  1. 组成

反应式编程的宣言是指导框架,具体的实现是有不同的版本。但是,它们都有两个共同的特征。

  • 异步编程,非阻塞流:这是实现反应式编程的基础。

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但是,很多人把反应式编程和函数式编程混淆了。如 Java 这部分语言 ,选用函数式编程来实现非阻塞式的异步编程。但是,其它的语言,如 golang, goroutine 和 channel 已经是异步和非阻塞的,那么它们不用函数式编程也一样可以实现反应式编程。

  • 背压:背压是另一个自己把自己难倒的概念。
    Screen Shot 2019-04-11 at 1.33.02 PM.png

背压就是处理数据的接收方指挥发送方何时发送信息和发多少信息,比如我们排队过安检,安检的人招手了,我们才走过去。本来都是发送方有数据就发送,那么压力就在接收方,因为处理不了就挂了。现在压力反过来了,在发送方,就叫背压。这个名字不好,如果我起,就叫“憋呀”,简单易懂。发送方数据多了怎么办?憋着。正是这个憋,是背压形象直观的解释,而它保障了系统不会挂。

所以,用不是很准确的方式总结反应式编程的主要部分,就是异步编程、非阻塞流和背压。

微服务环境对分布式应用架构带来的挑战


一直以来很多人都会对反应式编程有这样的疑问:这样的设计,真的有用吗?

微服务已经算是很成熟的技术了,并且微服务是分布式系统的一员,所以很多人也会理所当然的觉得分布式系统也应该很成熟了。但是结果却恰恰相反。

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我个人的理解,并不是微服务走错方向了,而正是由于微服务的普及,产生了许多以前没有遇到过的新问题。

而其中最主要的问题,就是微服务之间的通信问题。首先,与单体应用不同,微服务之间谁也无法控制谁,是无法保障通讯的顺序的, 这就要求是异步编程。同理也会要求通讯是采取非阻塞方式,不然一旦I/O被一个线程占了,其它线程就没法用了。然后就是微服务之间如何协调通讯速度的问题。没错,现在有service mesh, 有熔断,限流,也有扩容。但是,这些还不够。因为这些手段都是要先观察到异常,然后才能处置。而很多时候异常是很不容易察觉的。比如K8s的扩容,每30秒采集一次。还要算平均值。这些都很难及时反应。等到算出有问题,时间已经过了很久。而且很多的时候,故障就是小抖动,突然慢下来,但无法体现在平均值上。吞吐量的匹配,是一个棘手的问题。

这个时候,反应式编程的优点就体现出来了。它不管什么原因,处理不了就不请求发送。而且是立刻的。

微服务环境对反应式编程的新要求


不能以为反应式编程好像就是可以在微服务环境下安枕无忧。其实,它也面临改进的要求。

  1. 端到端的背压
    过去的反应式编程一般只考虑两个分布应用之间的通讯。但是随着微服务架构的复杂化,从A到B也许中间要经过其他的环节。这个时候,怎么传递背压的信息,而不是在中间环节丢失;怎么从端到端执行背压,就显得特别重要。这对很多现有的反应式编程框架都是挑战。
  2. 与云原生环境的整合
    一些早期反应式编程框架,有自己的集群管理功能。而且这些功能,是以胖SDK的方式捆绑在反应式编程基本功能上的。但是在强调云原生的今天,这似乎不是优势而是缺点。相反,把基本的反应式编程功能与服务注册,发现,以及负载均衡等功能分离,充分利用云原生的优势,与之协调互补,则是未来的趋势。

性能


最后我们谈一下很重要的一环:性能。一直以来,很多人都有疑问:背压的通讯方式真的好吗?如果一切环境是可控的,网络带宽是无限的,那么传统的阻塞通讯是有优势的。这就是为什么JVM费那么大劲实现这些功能的原因。因为Linux其实是非阻塞的,而20多年前,应用大多是单体的。但是在现实的环境下,对于分布式应用,在数据量较大的时候,非阻塞通讯的优势就体现出来了。特别当有合适的网络通讯方式支持背压的时候,这种优势更加明显。

总结


最近的趋势告诉我们,在分布式应用架构变成熟的过程中,反应式编程的作用慢慢被重新认识。事实上,反应式编程自身也在发展中,特别是在网络传输方面的进展,一定会在未来分布式应用架构中发挥更大的作用。

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