Создание микросервисов

Разумеется, использование нескольких технологий не обходится без определенных издержек. Некоторые организации предпочитают накладывать на выбор языков ограничения. В Netflix и Twitter, к примеру, в качестве платформы используется преимущественно Java Virtual Machine (JVM), поскольку они очень ценят надежность и производительность этой системы. В этих организациях также разрабатываются библиотеки и инструментальные средства для JVM, существенно упрощающие работу в масштабе платформы, но сильно усложняющие ее для сервисов и клиентов, не работающих на Java-платформе. Но для всех заданий ни в Twitter, ни в Netflix не используется лишь один набор технологий. Еще одним аргументом в противовес опасениям по поводу смешения различных технологий является размер. Если я действительно могу переписать свой микросервис за две недели, то вы также можете снизить риск применения новой технологии.

Читая книгу, вы постоянно будете приходить к мысли, что в применении микросервисов, как и во многом другом, нужно находить разумный баланс. Выбор технологий рассматривается в главе 2, там основное внимание будет уделено эволюционной архитектуре, а из главы 4, которая посвящена интеграции, вы узнаете, как можно обеспечить своим сервисам возможность развивать технологию независимо друг от друга без чрезмерной связанности.

Устойчивость

Ключевым понятием в технике устойчивости является перегородка. При отказе одного компонента системы, не вызывающем череду связанных с ним отказов, проблему можно изолировать, сохранив работоспособность всей остальной системы. Именно такими перегородками для вас станут границы сервисов. В монолитном сервисе при его отказе прекращается вся работа. Работая с монолитной системой, можно уменьшить вероятность отказа, запустив систему сразу на нескольких машинах, но, работая с микросервисами, мы можем создавать такие системы, которые способны справиться с тотальными отказами сервисов и снизить соответствующим образом уровень их функциональных возможностей.

Но во всем нужно проявлять осторожность. Чтобы убедиться в том, что наши системы, составленные из микросервисов, могут воспользоваться улучшенной устойчивостью должным образом, нужно разобраться с новыми источниками отказов, с которыми должны справляться распределенные системы. Отказать могут как сети, так и машины, и такие отказы неизбежны. Нам нужно знать, как с этим справиться и как это может (или не может) повлиять на конечного пользователя нашего программного средства.

Устойчивость в ее лучших проявлениях и методы борьбы с отказами будут рассматриваться в главе 11.

Масштабирование

В больших монолитных сервисах расширять приходится все сразу. Одна небольшая часть всей системы может иметь ограниченную производительность, но, если в силу этого тормозится работа всего огромного монолитного приложения, расширять нужно все как единое целое. При работе с небольшими сервисами можно расширить только те из них, которые в этом нуждаются, что позволяет запускать другие части системы на небольшом, менее мощном оборудовании (рис. 1.2).

Рис. 1.2. Можно расширять только те микросервисы, которые в этом нуждаются

Именно по этой причине микросервисами воспользовалась компания Gilt, занимающаяся продажей через Интернет модной одежды. Начав в 2007 году с использования монолитного Rails-приложения, к 2009 году компания столкнулась с тем, что используемая система не в состоянии справиться с возлагаемой на нее нагрузкой. Разделив основные части своей системы, Gilt смогла намного успешнее справляться со всплесками трафика, и теперь компания использует 450 микросервисов, каждый из которых запущен на нескольких отдельных машинах.

При использовании систем предоставления услуг по требованию, подобных тем, которые предлагает Amazon Web Services, можно даже применить такое масштабирование по требованию для тех частей приложения, которые в этом нуждаются. Это позволит более эффективно контролировать расходы. Столь тесная корреляция архитектурного подхода и практически сразу же проявляющейся экономии средств наблюдается крайне редко.

Простота развертывания

Для реализации внесения изменений в одну строку монолитного приложения, состоящего из миллионов строк кода, требуется, чтобы было развернуто все приложение. Это развертывание может быть весьма рискованным и иметь крайне негативные последствия. На практике подобные рискованные развертывания из-за вполне понятных опасений происходят нечасто. К сожалению, это означает, что изменения копятся и копятся между выпусками, пока в производство не будет запущена новая версия приложения, имеющая массу изменений. И чем больше будет разрыв между выпусками, тем выше риск, что что-нибудь будет сделано не так!