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写写 Sidecar Pattern

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张羽辰
2018.07.11 00:24* 字数 2666

废话

Sidecar 是一个很纠结的名字,我们在翻译技术雷达时采用了一个比较通俗的翻译,即边车,而这个词随着微服务的火热与 Service Mesh 的逐渐成熟而进入人们的视野。虽然很多企业在自己的后台应用中已经大量的使用了 Sidecar,但是也是没有意识到这是一个极为有用的 pattern,今天我们就来聊一聊。

什么是 Sidecar 与 Sidecar pattern?

Sidecar 直接表示就是挎斗摩托车,也就是常说的“三蹦子”,如果你经常玩吃鸡,你一定不陌生。在“三蹦子”中,往往有个挎子,它不提供动力,但是也是这个机动装置的一个重要的组成部分,如果坐着一个妹子就可以给开车的你喂水果。

sidecar

我们目前很多程序都是奔着 Cloud Native 的目标去的,我们的代码注定是要跑在云上的,当有人问我如果我要做到 Cloud Native 时,有没有合适的学习资料之类的时,我会考虑如果你是有一定经验的开发者,并且对 Design Pattern 有一些了解,那么你非常适合这本来自微软 P & P Group 的书 Cloud Design Patterns,虽然这本书很简单,实例也不多,但是更多的是启发性。我也是在 Cloud Design Pattern 这本书中学到了很多,sidecar 也是其中之一,并且我们写了很多很多 Sidecar 用于管理自己的 Service Mesh 。

[Pattern is] a solution to a problem in a context.

为什么你需要 Sidecar?

非常简单,想象一下你要编写一堆 Web Service API,使用 JSON 作为数据格式暴露给前端,这个应用程序是用最常见的 Spring Boot 编写的,然后你要把他丢在你的虚拟机或者 k8s 上,你除了写代码,还需要考虑什么?

  • DNS
  • 反向代理
  • 服务发现
  • 服务注册
  • 负载均衡
  • HTTPS
  • 弹性
  • 日志
  • 性能监控 APM
  • 警报
  • 终端安全
  • 获取配置
  • 等等

很多同事都对这些事情嗤之以鼻,毕竟大多数人的核心工作还是写代码,把应用做起来,至于这些事情是 ops 做的事儿,或者工程师可以做一部分,比如配置日志、给端点加个证书配置等等。于是我问一个朋友,Spring Boot 自带的 server 你知道怎么配证书和日志,那么 node express 呢?那么 on rails 呢?那么 play framework 呢?特别是当你决心要实现微服务架构的时候,这些看起来比较麻烦又很简单的事儿,反倒最消耗人,我们不希望给每个服务都做一遍,但是又不得不做一遍。所以,sidecar 的出现可以让我们以更优雅的方式解决这个事情,刚才我们提到的大量的功能都可以用 out-of-process 的方式实现,比如说反向代理。

Ruby 的 Unicorn Server 是一个很好的 Rack 容器,但是它对慢连接很敏感,而且不是很好处理 access log,熟悉 NGINX 的你一定想到了,如果我在虚拟机上开启一个 NGINX 进程,并且将 443 端口暴露出去,然后在这个 NGINX 中配置好 access log 与证书,并且将收到的请求使用 linux socket 的方式转发给 unicorn(或者直接走 docker network),这样我的 unicorn server 不就很简单了,我甚至都不需要配置。这样的一个 NGINX 就是一个 sidecar,它实现了访问记录、端点安全、进程隔离、并且轻量。你的应用程序不用再在乎这些,大约长得像这样:

server {
  listen 80;
...
  location / {
    proxy_set_header X-Forwarded-For \$proxy_add_x_forwarded_for;
    proxy_set_header X-Request-Start "t=\${msec}";
    proxy_set_header Host \$http_host;
    proxy_redirect off;
    proxy_pass http://backend;
...

再举一个例子,我们每个应用程序都会记录日志,而我们并不希望日志保存在每台机器上或者容器中,我们希望每个应用是不产生任何状态的。但是这很难,我们必须开发所谓的日志收集系统,并且相关的日志组件,往往我们只能兼顾一两个流行语言或平台,例如 Java 与 JavaScript,而且我们还得维护这些东西,直到公司倒闭。有没有更优雅的解决办法呢?答案是有,在 12 factor app: logs 中,我们希望以事件流的方式去处理日志,如果我的应用把日志丢到 stdout 与 stderr 中,然后有人来自动收集,归档并发送到日志中心呢?这就是日志收集器,这也是一个 sidecar。

Sidecar 核心思想

Sidecar 不是应用程序的必要组成部分,当你使用 docker-compose 在本地启动一个小服务做开发测试的时候,Sidecar 并不会起作用,所以它不影响你的核心功能。但是,Sidecar 在真正的生产环境中,是和你的应用程序绑定在一起的,应用在哪里启动,它就出现在哪里。我们的应用不论是在虚拟机或者是在容器中,每一个应用的实体,都有大量的 sidecar 来做这种与核心功能无关的活儿。

每个“三蹦子”都有自己的 sidecar,每个 sidecar 都是紧紧的 attach 到它的“三蹦子”上的。

没有上容器云之前的 Sidecar 例子

那么,引用并修改一下 sidecar 的特性

  • Sidecar 是独立于其应用程序之外的,不使用应用程序的运行环境与编程语言。比如你可以使用 JavaScript 去做日志收集器,而不用关心应用程序用的什么语言,你们使用进程通信的方式或者更粗暴的流
  • Sidecar 是可以访问一些相同的系统资源的,和应用程序一样。这样你才能进行系统监控与收集程序的健康数据。但是也有一些数据是在应用程序内打桩,然后暴露出去的比如 transaction
  • Sidecar 实际上对性能的损失非常小,特别是使用了容器化技术后,本来启动容器就是很廉价的事情,而且使用 docker image 发布 sidecar 让这个事情成本更低
  • Sidecar 同样可以进行应用程序扩展,比如说,我们可以将 circuit breaker 实现在 sidecar 中,这样就可以避免代码中使用各种 circuit breaker 的实现,你的代码依旧可以简单的 RestTemplate 去做你想做的事儿,也不用担心下游服务的实效,导致串联失效的问题

Sidecar 的适合场景

如果你们公司已经开始使用微服务架构,践行了小组自治,那么大量的应用程序会用各种流行语言编写,并且使用了各种不同的框架,那么 Sidecar 就是你一定要考虑的。使用 out-of-process 的方式封装共有的一些功能,让应用程序变得简单,而这些共有的功能,最理想的情况下就是部署脚本中的一些配置。

Sidecar 在微服务领域是服务治理的重要工具,也是实现 Service Mesh 的必备工具,在 Service Mesh 的概念下,我们希望提供一层额外的抽象来保证服务的简单、可以相互调用,并且帮助我们轻松的解决服务发现、服务调用、服务监控、服务注册等等功能,这额外的一层可以通过 sidecar 来实现。不论是 Istio 还是 conduit 很多关键功能就是这么实现的。当然,很多情况下我们还是会自己去写适合自己组织架构的 sidecar,之前我们提到的 NGINX 与日志收集器就是一些很好的例子。而之前我们列举出一个 Web Service 可能会需要的功能,也有一部分是根据你的云平台进行裁剪的,比如负载均衡和弹性,完全可以使用 AWS 的 ELB 与 AutoScaling 来解决。

那么什么时候不适用呢?

  • 应用程序过小,或者成本问题:如果没有使用微服务架构或者你的程序就一个 MVC App 就解决了,那就不需要使用 sidecar,毕竟开发成本很高
  • 对性能要求极高:进程间通信还是有成本的,有时也是会有显著的延迟或者被阻塞;docker network 的性能也是赶不上进程间通信的,所以如果你的应用有小于毫秒级别的性能要求的话,这个 sidecar 不适合你

Sidecar 与 DevOps

我在与别人聊 Sidecar 时,很多朋友觉得这个东西的难点不在于创建一个又一个的 sidecar,而是在于如何在部署时,按照应用程序的要求将 sidecar 与应用程序紧紧的组合在一起。这是非常难的,首先每个企业使用的平台并不相同,每个企业的部署方式也不一样,这是没有通用解的问题,只能按照现有情况。在之前我们使用 aws ec2 + docker 时,我们会在 ec2 的 launch config 中去启动不同的 docker image 并且配置其 docker network,但这是一种比较低效的做法,因为只是使用 docker image 来封装你的产出物,而不是使用其作为秒级开启的容器。但是如果在 k8s 上做这件事儿,我们更倾向于在一个容器中把应用的事情做好,很难做到每个应用所运行的容器上都有 attached sidecars。所以这个话题没有好的回答,只能说是 It depends。

Reference

Microservice
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