PolarisMesh 源碼系列 --Polaris-Go 註冊發現流程

導語

北極星是騰訊開源的一款服務治理平臺，用來解決分佈式和微服務架構中的服務管理、流量管理、配置管理、故障容錯和可觀測性問題。在分佈式和微服務架構的治理領域，目前國內比較流行的還包括 Spring Cloud，Apache Dubbo 等。在 Kubernetes 的技術領域，也有以 Istio 爲代表的 ServiceMesh 技術。本篇 Blog 主要分析北極星的優勢，及其服務註冊發現的技術實現。

我是如何看待這些技術

要做好一個服務治理框架，核心功能和要素至少包括以下幾點：

服務註冊發現
路由，熔斷，限流
配置中心
可觀測性, 日誌、度量、鏈路追蹤

從功能實現方面來看，不管是 SpringCloud，Apache Dubbo，Istio 還是北極星，基本都實現了這些功能，那它們的實現思路有什麼不同呢?

SpringCloud

SpringCloud 是完全架構在 SpringBoot 基礎上的，是 SpringBoot 開發框架很自然的延伸，因此繼承了 SpringBoot 框架所有的優點，可以非常靈活的集成各類服務註冊發現、服務治理、可觀測組件。例如 SpringCloud 框架自身開發了 Spring-Cloud-Config 和 Spring-Cloud-Sleuth 組件，分別提供了配置和部分可觀測性的能力；在其他能力方面，早期版本主要由 Netflix 提供的 Eureka, Ribbon, Hystrix 等組件提供了服務註冊發現，服務治理的能力; 隨着 Netflix 很多組件生命週期結束， SpringCloud 又通過自定義的 Abstract LoadBalance/Route 接口及實現，以及集成的 Resilience4J/Sentinel 等熔斷限流組件，繼續爲用戶提供統一的服務註冊發現，服務治理等方面的能力。

SpringCloud 在實際使用過程中, 可能會給人一種沒有一個統一的服務治理模型的錯覺, 這是因爲 SpringCloud 保持了自身的膠水框架的特性和思路, 可以集成和融合各類治理組件，例如熔斷限流就提供了 Hystrix、Resilience4J、Sentinel 等方式。這樣的框架特性，優勢是靈活，可以融合各類框架，劣勢是抽象統一的治理模型比較困難，因此 SpringCloud 並沒有提供一個統一的服務治理控制面，即使是 Spring-Cloud-Admin 的擴展，也更多是基於 SpringBoot Actuator 提供可觀測的管理，並沒有提供服務治理的控制面能力。

ServiceMesh-Sidecar 模式

ServiceMesh 解耦了業務邏輯和服務治理邏輯，它將服務治理能力下沉到基礎設施，在服務的消費者和提供者兩側以獨立進程的方式部署。這種方式提升了整體架構的靈活性，減少對業務的侵入性並很好的解決了多語言支持的複雜性。劣勢是一方面服務通過 sidecar 的調用多了一道 iptables/ipvs 的轉發，降低了一些性能，Sidecar 也增加了少量的資源使用；另一方面是中小團隊很難對框架靈活擴展，雖然 Envoy 提供了 WASM 機制，其自身也能通過 C++ 擴展 Filter，但是不管哪種方式，都需要團隊有一定經驗的人員來完成，中小團隊很難提供這樣的人員保障。

另外，Istio 雖然也能提供基於虛擬機 / 物理機的部署，但是本身還是基於 Kubernetes 設計的，也對 Kubernetes 部署最友好，對於未使用 Kubernetes 的團隊有一定的挑戰。

PolarisMesh

PolarisMesh 從個人的角度看，是融合和兼容了很多技術的解決方案。

一方面，它可以看作是 SpringCloud 服務治理實踐的一種自頂向下的正向思考過程，SpringCloud 是自底向上的一種構建思路，它提供了各類服務發現、服務治理、可觀測組件的集成和融合，但是並沒有提供統一的頂層治理模型 (或者僅提供了一部分)；而 Polaris 是先基於下一代架構基金會所制定的服務治理標準，制定和擴展了服務治理的模型，然後基於該模型，分別構建了服務治理的控制面和數據面 (各類語言的 SDK、開發框架、JavaAgent、Kubernetes Controller)。當然，基於該模型，也能很好的對接到 ServiceMesh 的治理方式, 這樣就給未來的發展也留足了空間。

另一方面，PolarisMesh 也通過插件機制，爲框架擴展預留了空間，如果當前的開源 Polaris 不滿足你的需求，可以較靈活的進行擴展。

polaris-go SDK 服務註冊發現技術分析 & 源碼閱讀

本篇 Blog 重點對 Polaris-Go SDK 的服務的註冊和發現做下技術分析, 以及源碼閱讀。主要是服務註冊和發現是各類服務治理框架最基礎和核心的功能，因此先從它開始吧~

公共部分 SDKContext

在客戶端 SDK，不論是服務註冊的 API, 還是服務發現的 SDK，其內部都是封裝了 SDKContext 的上下文， SDKContext 內部構成如下圖所示：

ConfigurationImpl: 主要是客戶端 polaris.yaml 配置文件的映射，分爲 4 個部分，分別是 GlobalConfig， ConsumerConfig， ProviderConfig 和 ConfigFileConfig 。
ConnectionManager: gRPC 連接的連接池管理接口。
plugin.Manager: 插件管理接口，SDK 內部實現的各類功能 - 熔斷，限流，配置，健康檢查，路由，負載均衡等都是按照插件的方式實現，插件需要實現 Plugin 接口，通過 PluginProxy 包裝後交給 plugin.Manager 管理。
Engine：SDK 執行的各類動作，都交由 Engine 處理，例如服務的註冊發現，限流，路由，熔斷等，都是調用 Engine 內的 API 實現。也就是 SDK 能執行的功能，都是由 Engine API 統一實現。

服務註冊流程

服務註冊的粗略流程如下圖所示 :

go 客戶端 SDK 的整體服務註冊流程比較線性, 沒有涉及特別複雜的邏輯, 相關 gRPC service 如下:

service PolarisGRPC {
  // 客戶端上報
  rpc ReportClient(Client) returns (Response) {}
  // 被調方註冊服務實例
  rpc RegisterInstance(Instance) returns (Response) {}
  // 被調方反註冊服務實例
  rpc DeregisterInstance(Instance) returns (Response) {}
  // 統一發現接口
  rpc Discover(stream DiscoverRequest) returns (stream DiscoverResponse) {}
  // 被調方上報心跳
  rpc Heartbeat(Instance) returns (Response) {}
  // 上報服務契約
  rpc ReportServiceContract(ServiceContract) returns (Response) {}
}

服務發現流程

服務發現流程相對於服務註冊流程要複雜很多, 主要原因是北極星的服務發現會涉及本地 Cache 與遠程 Server 端信息的懶加載同步，同時加載的服務信息也比較複雜，包括實例信息，服務信息，路由信息，限流信息等內容。

服務發現的粗略流程如下圖所示 :

可以看到，服務發現中的關鍵點包括:

SDK 內部實現了 LocalCache 緩存機制，同時 LocalCache 緩存具備以懶加載方式同步遠程 Server 中服務信息的能力。
SDK 與遠程服務信息的同步，是由插件 Serverconnector 實現， SDK 客戶端通過專門的 Routine 和 Channel 隊列，在服務信息第一次遠程懶加載完成後，定時拉取遠程 Server 中的服務信息，並更新本地緩存和插件數據。
獲取到服務信息後，通過路由和負載均衡機制，選取出可用實例，參考官網 - 流量管理。
其他細節包括: 與服務端通信後的異步回調更新機制，超時計算，重試，緩存實現，插件加載機制等。

go SDK 服務發現的 gRPC 接口如下:

// DiscoverClient 服務發現客戶端接口
type DiscoverClient interface {
  // Send 發送服務發現請求
  Send(*apiservice.DiscoverRequest) error
  // Recv 接收服務發現應答
  Recv() (*apiservice.DiscoverResponse, error)
  // CloseSend 發送EOF
  CloseSend() error
}

結語

上面的技術分析因爲時間有限，難免有錯誤和遺漏，歡迎大家指正，也特別感謝社區的幫助。北極星通過對服務治理標準的實現，提供了完善的服務發現和治理方案。同時, SDK 客戶端與 Server 服務端的數據同步與交互，也有設計良好的服務治理模型和健壯的通信機制提供了可靠的保障。此外，通過插件機制，SDK 框架也提供了靈活擴展的能力。

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