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分层那些事儿

2017年03月16日

简介

笔者是一个java开发工程师,处于业务组,写了很多的crud代码。因此,对一些项目、架构保持很大的敬畏,一些开源项目的源码即便看的懂,也觉得很牛逼。十几个类,彼此之间,简单来看,是聚合、继承等关系,但又有一种说不清道不明的联系。不知怎么地,就可以弄出异步、监听等神奇的效果。

笔者这么多年的读书学习经验表明,如果你认为一个东西很厉害,理解起来有一些tricky的点,那就说明还没有深入理解它。

最近在看zookeeper client的源码,也曾看过我司的服务治理框架mainstay(可以实现rpc、服务发现、服务降级、异步调用等功能),它们涉及的东西很多:io、多线程、分层和异步等等。

A famous aphorism of David Wheeler goes: “All problems in computer science can be solved by another level of indirection” (the “fundamental theorem of software engineering”). This is often deliberately mis-quoted with “abstraction layer” substituted for “level of indirection”.

《软件架构设计》分层的典型特征:

  1. 越底层越简单、单一、固化
  2. 严格遵守上层调用下层,控制同层调用。

分层

zookeeper、dubbo client端的基本套路

功能 交互数据
使用(可选) 结合spring实现自动注入、自定义配置标签等  
api层 提供crud监及异步操作接口 业务自定义model
业务层(在不同的框架中可能继续分层) 根据协议数据,以框架业务model的形式存储有状态信息,实现协议要求的机制,比如服务降级(dubbo)、监听(zookeeper)等功能 框架业务model
transport层 传输数据model,屏蔽netty、nio和bio使用差异 框架基本数据model,协议的对象化,负责序列化和反序列化
socket   byte[]

业务层的异步(线程加队列)和 通信层的异步(底层os机制),简单看,上层是否异步,依赖于底层,但分层是根据职责的,将异步封装为同步的代码,放在上层或下层均可。也就说,理论上,为了让代码符合直觉,每一层都可以做到同步。最上层是否提供异步操作,只看用户的需求。

分层在代码上的表现

逻辑分层

代码腾挪的艺术 如果一个逻辑,你用不同的语言实现,最后发现样子差别好大,就说明你没有做好抽象,任由语言特性干扰了代码结构。

系统设计的一些体会 要分得清楚访问代码、业务代码、存储代码、胶水代码各自应在哪些层级,它们应该是什么角色,而不是所有代码散乱的混在一起.

代码的跨层次调用

这块可以了解下 linux 网络协议栈

分层代码的配置传递问题

分层对接口设计的影响

拿业务层和transport层举例,笔者公司内部有一个rpc服务通信及治理框架,其项目maven接口如下

framework
	framework-business
		framework-business-api
		framework-business-impl
	framework-transport
		framework-transport-api
		framework-transport-netty

初看这段代码时,笔者曾觉得每一层弄一个xx-api不是很有必要,比如说,位于framework-transport-netty的NettyClient类

public class NettyClient{
	void connect(ip,port){}
	response transport(request){}
	void close(){}
}

因为既然选定transport层使用netty,以后基于framework-transport-api不会有其它实现了,业务层直接使用NettyClient就好了嘛。可后来笔者发现,NettyClient.connect不仅业务层会调用,framework-transport-netty自身也会调用,比如心跳机制检测到连接断开时自动重连。如果一个方法有多个调用方,首先调用方传入的参数可能不同,这就需要方法由多个实现,这个好说。其次,调用方对方法的具体逻辑要求可能不同,这个就比较麻烦。同时,按照“单一职责原则”,向上的调用最好存在一个独立的接口,这或许是framework-transport-api存在的另一层重要原因。

分层与架构设计

比如操作系统的分层设计:kernel ==> memory management ==> input/output ==> file management ==> user interface

  1. 文件 读写要 内存缓冲区,因此要 事先弄好 内存管理
  2. 网络 访问,借用的 文件描述符,因此要实现 弄好 文件读写

在携程的持续交付实践中,它们没有直接让开发操作jenkins,而是自己实现了一个前置页面(及其系统),将用户的请求 根据jenkins 的负载负载分发到不同的jenkins上,亦或者执行容器化后的jenkins。

在众多大厂的内部私有云实现中,他们并没有将Kubernetes 直接暴露给开发, 而是实现了一个前置系统,规范、抽象一些基本动作。对于美团来说,开发无需感知底层是虚拟机还是容器。

2018.11.19 补充:笔者在公司内部进行docker实践时,一开始是使用jenkins 串联了代码 ==> 镜像 ==> 发布的各个步骤,用户直接操作jenkins。当时一个很头疼的问题是:一般项目内存设置为1g(此处是举例子)就可以了,但肯定有部分项目要特殊配置,此时个性化与模板化便有了矛盾。这类的问题可以使用前置系统来解决,1g 以下内存直接运行,1g以上内存则自动转入申请流程。解决普遍问题的开源系统 加上 个性化策略(比如权限、校验)的前置层,才是好用的内部系统。

为什么说,MapReduce,颠覆了互联网分层架构的本质?

互联网分层架构的本质究竟是什么呢?如果我们仔细思考会发现,不管是跨进程的分层架构,还是进程内的MVC分层,都是一个“数据移动”,然后“被处理”和“被呈现”的过程。数据处理和呈现,需要CPU计算,而CPU是固定不动的。而数据是移动的,跨进程的:数据从数据库和缓存里,转移到service层,到web-server层,到client层;同进程的:数据从model层,转移到control层,转移到view层。归根结底一句话:互联网分层架构,是一个CPU固定,数据移动的架构。

为了减少数据量的传输

  1. 数据本身就是分散存储的
  2. 输入数据,被分割为M(map实例的数量)块后,master会尽量将执行map函数的worker实例,启动在输入数据所在的服务器上;
  3. map函数的worker实例输出的的结果,会被分区函数划分成R(reduce实例的数量)块,写到worker实例所在的本地磁盘;map的输入输出不需要网络访问
  4. reduce函数,由于有M个输入数据源(M个map的输出都有一部分数据可能对应到一个reduce的输入数据),所以,master会尽量将执行reduce函数的worker实例,启动在离这些输入数据源尽可能“近”的服务器上;服务器之间的“近”,可以用内网IP地址的相似度衡量。reduce的输入就近,输出基本也不需要网络访问。

一个表格保存回显之路

2018.11.8 补充

假设要做一个后端系统,中间涉及到表格的保存和回显,表格如下图(实际上,表格跟具体的业务有关)

header1 header2 header3
cell1 cell2 cell3
cell4 cell5 cell6

最开始的思路如下图左侧,根据表格中的业务数据直接保存。代码中大量的if else 以及for 循环。

其实很明显我们可以想到,就界面交互来说,这首先是一个表格的保存与回显问题(前端无需知道业务,只知道保存与回显表格就行了),然后才是业务问题。于是笔者想,如果抛开具体业务,做一个普遍的表格保存与回显,应该如何做?所以采用了上图右侧的方式,抽象了一些类:Table、Header、Body,同时将service 分了一下层,代码清晰了一点,但是到这一步,仍只是理念上的分层,代码分散在一些类里,不那么“拥挤”了,但还有大量的if else 和 for循环。

大量的for 循环如何去掉?通过观察代码的特点,笔者考虑将for 循环抽出去,提取了如下接口

public interface HeaderHandler {
    void handle(int index, String headerName);
}

public interface CellHandler {
    void handle(int headerIndex,String headerName,int rowIndex,String rowValue);
}


public class TableUtils {
	// 遍历table 特定列的 单元格,对每一个单元格执行 cellHandler
   public static void iteratorCell(Table table, int columnStartIndex, int columnEndIndex, CellHandler cellHandler) {
        ...
        for (int hi = columnStartIndex; hi < columnEndIndex; hi++) {
            ...
            for (int ri = 0; ri < trs.size(); ri++) {
                ...
                cellHandler.handle(hi, headerName, ri, cellValue);
            }
        }
    }
}

于是在业务代码中便可以

public void saveBusiness(Table table){
	...
	TableUtils.iteratorCell(table, 0, 2, (headerIndex, headerName, rowIndex, rowValue) -> {

   });
   ...
}

我们为了省去for 循环抽象的 ` public static void iteratorCell(Table table, int columnStartIndex, int columnEndIndex, CellHandler cellHandler)` 接口,正是一个表格 除数据抽象外,应该具备的 逻辑接口(另外还有一个表格的每一个单元格依次初始化)。至此,我们便可以借助TableUtils 干掉代码中大部分的for循环。

我们从各个角度回顾下上述过程

  1. 左耳朵耗子:控制与逻辑分离 《编程的本质》笔记
  2. 回调具有抽取代码的作用。将一整块代码 抽取为一个函数或工具类 比较容易,将流程的一部分抽取为接口则做的不多,很多生命周期接口(比如onSucces,onReceive,onFailure等)都是这样的例子代码腾挪的艺术
  3. 回调接口 也是分层接口设计的一部分 系统设计的一些体会
  4. 封层接口,有时候体现在工具类、业务类里,而不是模块间接口中
  5. 最开始只抽象出Table、Header、Body 时候,连带上分层,代码并没有明确的精简,想到HeaderHandler、CellHandler才豁然开朗。也可以看到,分层不仅要提供抽象,还要抽象行为。或者换个角度看,iteratorCell 方法也可以直接 放在Table 对象中,这也说明,贫血对象的抽象意义有限,充血对象才是有价值的(不仅有数据,还有行为)。ddd(一)——领域驱动理念入门
  6. 计算中没有什么问题是加一层解决不了的

如何识别需要分层

隐藏细节

以一个zk 数据的保存为例:笔者曾经有一个业务,涉及到project 的保存、删除、开启和关闭(存储为zk)。有一个zk工具类

class ZKUtils {
	public static void create(String path,String value){...}
	public static void remove(String path){...}
	public static void update(String path,String value){...}
	public static String get(String path){...}
}

然后在业务中 就直接使用了zk 工具类,从常规来看,这样写并没有什么问题。但ZKUtils.update 的操作语义可以很宽泛,可能是改了个名字、更新状态等。也就是说,上层只需要4个数据操作,而ZKUtils 直接提供了几乎无限的操作可能,若是将ZKUtils 直接暴露在业务操作中,会有一些问题

  1. 代码复用不够,比如 将project 转换为path 和 value 的代码会到处都是
  2. 新手过来不了解情况,用ZKUtils.update 关闭了一个project,但不知道关闭后还要 执行关联代码,造成数据不一致。
  3. 需求的更改不能控制在有限的边界内

这时,一定可以有一个抽象层

interface ZK{
	void addProject(Project porject);
	void remove(Project project/String projectName);
	void close(Project project);
	void open(Project project);
}

对上承接业务需求,对下屏蔽zk处理,以后数据存储不用zk了,存储变动对上层业务代码也没有影响。平时的controller-service-dao代码 在这块最为明显。

所以笔者当下的业务经验是:如果数据提供方和需求方接口数量差异很大时,要使用分层。另一个跟分层无关的经验是:不要向上层直接暴露update 方法,而是暴露意义的更新操作名来明确变动。

增加把控

笔者曾负责过一段时间的发布系统,常规流程是:用户操作 jenkins ==> build ==> 触发k8s 调度业务系统 ==> 业务系统在docker 环境上运行。

在维护时发现几个问题

  1. 用户经常输入错误(少输、输错)jenkins 配置,而因为无法介入jinkins的工作过程,输错了也无法正确提示
  2. 用户jenkins 操作完毕后,无法直观的看到业务容器状态,需要另外进入k8s界面查看。
  3. 有部分老业务跑在marathon 上,前两点的复杂性翻倍
  4. 开发人员发布时有明显的高峰低谷,每到下午五六点,开发忙了一天,也开发布下代码看看效果了,此时jenkins 便会很忙。采用jenkins 本身的集群机制,负载均衡效果比较差。

因此我们自己实现了一个发布系统,加了这一层,便可以做到

  1. 对用户的输入进行校验
  2. 根据jenkins 负载动态将任务调度到不同的jenkins上
  3. 用户只需感知一个发布系统,对jenkins、marathon和k8s无需关注
  4. 做的更狠一点,为用户提供一个二进制工具来操作发布系统,这样用户在开发时甚至都无需离开IDE窗口。

分层和线程

假设layer1是阻塞的,那么为layer2加上线程池后,在layer3看来,layer2接口就变成非阻塞的了(调用变成了任务,存在了layer2 executor的队列中)。

假设layer1是阻塞的,那么layer2经过多线程及其它技巧,在layer3看来,layer2接口可以变成异步的,例如netty就做到了喔。参见异步编程

其它

如果你看神经网络,很明显无论宏观微观,是一个分层的结构。

知识和人类的认知本身,也是一个分层的结构, 认知的几点规律