在低容错业务场景下落地微服务的实践经验-创新互联

作者：禾连健康

“健康体检是一个低容错的场景，用户到医院体检，由于 IT 原因导致无法完成预约的项目，会对用户体验造成极大的影响。”*

——禾连健康 CTO 邓志豪

禾连健康成立于 2014 年，是一家从体检场景切入的健康管理服务公司。对于医院，禾连提供的是围绕体检检前、检中、检后的一套 SaaS 服务；对于企业，提供的是团体体检、健康管理，李锦记、普华永道都是禾连的客户；对于家庭，提供的则是健康管理 APP。目前，禾连已经覆盖全国 200 多个城市，2000 多家医院。

第一个阶段：宏应用。从 0 到 1，迭代速度很快，同时故障也很多，业务需要禾连快速迭代并验证，怎么快怎么来，当时还用过阿里云聚石塔提供的一个容器管理服务，也算是容器化的雏形。总结来看，关注速度，但是会出现技术债务、故障多、达不到业务的预期。

第二个阶段：微服务化。当禾连对接的医院越来越多后，故障也更多了，客户抱怨很大，那时候开发整天在“救火”。随后，禾连开始做模块化的解耦和服务拆分，引入了 Dubbo 和 Nacos，但当时对业务的理解还是不够深刻，服务拆的有问题，导致服务交叉调用非常多，出现几乎所有接口都会调用到的超级服务，对稳定性有害。总结来看，对业务理解不深刻的微服务拆分，治标不治本。

第三个阶段：微服务重构。以横向的订单、落单、数据同步为主，重新梳理了模块和服务，同时部署架构换成了 K8s，并把用于服务治理的一些中间件替换成阿里云微服务引擎 MSE 这类云服务 [ 1] ，这个时候，整个系统总体就比较稳定了。总结来看，围绕业务来构建微服务，结合云的优势，提升了开发运维效率和线上稳定性。

低容错是禾连的业务特点。例如，用户到医院体检，由于 IT 原因导致无法完成预约的项目，会对用户体验造成极大的影响，不仅是体检，其实整个医疗行业都有着低容错的特点。另外，对于大多数人而言，体检的频率一年也就1-2次，是非常低频的场景，因此流量也非常低。而低流量带来的问题是，灰度发布几乎是无效的，甚至全量发布都可能无法发现 bug，有些 bug 会在代码发布一年以后才会被发现。

因此，禾连首先要解决复杂逻辑的问题，必须做模块化、做解耦。

但如果只做业务解耦，那么实现模块化就足够了。例如，如果使用的是 Java 语言，将 Java 模块分为 JAR 包，用 Maven 管理不同依赖即可。但是，早期很多技术架构是通过单一的包支撑不同业务，业务模块多、业务不隔离。没有做微服务拆分时，可能会出现企业业务代码有问题，导致医院容错较低的业务崩溃，这对业务来说，是难以接受的。

因此，禾连直接实现了服务化，将服务拆分开，有公共的基础服务可以调用，不同业务之间不会互相影响。服务化不仅实现了业务解耦，也实现了服务分层，保障履约的核心服务。例如，针对容错率非常低的业务，可以构建专门针对问题场景的保障服务。同时，可以对服务做独立质检，而如果打包在一起则无法做独立的质检。

服务拆分主要有两种模式，一种为按照业务拆分，一种为按照能力拆分，不同业务可以互相调用。最终，禾连的架构如上图所示。以按照能力拆分为主，按照业务拆分为辅。比如最前端是 web 服务，蓝色块是业务核心迭代的业务服务，底层按照能力拆分订单、支付、消息三种服务。往下一层与业务较远的，比如医院数据同步服务、人工履约服务，是自建的独立服务。

业务迭代最频繁的服务与相对稳定的服务各自区分独立，两边通过 HTTP 打通，业务集群内使用 Dubbo 做 RPC，Nacos 做注册和配置中心，RocketMQ 做异步消息。

微服务上，禾连使用的是 Dubbo + Nacos 这套技术栈。

Dubbo 是一个 基于 Java Interface 的 RPC 框架，对于 Java 程序员而言，只需加简单的注解即可成为微服务，于是在团队中推行。同时，调用几乎不侵入代码，将 @Autowire 改为 @DubboReference 即可注入服务。Nacos 在 Dubbo 的集成非常完善，只需几行配置即可使用，控制面板简单易用，与 Dubbo 一样均为中文社区，对于程序员的门槛更低。

早期，禾连自行搭建社区版 Nacos 曾遇到较大性能瓶颈，当时的 Dubbo2 服务模型基于接口，一个接口、一个函数就会带来一个服务，流量非常大。阿里云的微服务引擎 MSE 帮助禾连扛住了 Dubbo 的压力，它具有良好的兼容性，后续禾连跟随社区升级至 Dubbo 3，解决了 Dubbo 2 服务模型的问题。另外，从内存视角看，MSE 具有出色的调优能力，使业务性能提升 4 倍，降低了资源成本。

禾连服务大量的医院，每个医院的需求不确定、也不尽相同，会存在大量的特性开关。此类开关的操作非常危险，一般由开发人员进行配置，而 MSE 很好地解决了痛点。MSE 的特性开关可以做动态配置，无需重启应用。同时可以一键与 KMS 阿里云密钥管理服务相结合，对数据进行加密存储，但是用户无感知。

HTTP 网关主要解决协议转换的问题。禾连的 App 前端业务逻辑重，无需做任何结果封装，只要暴露服务能力即可。因此，基于开源的 Apache ShenYu 做了改造，将 HTTP 协议转为 Dubbo ，同时支持 POST/GET，将鉴权和授权逻辑都放至网关。

DevOps 方面，K8s +镜像发布回滚使用了 ACK[2]，持续集成 使用了云效 CI ，为禾连带来了极高的发布效率，一周最多时会发布 20-30 次，单次发布时间从原先的 2-3 小时降低至 8 分钟内。 另外，禾连基于 Dubbo 做了服务隔离，例如，同一个服务可以部署两个版本，代码和使用方式均一致，实例不同。两个服务均有独立内存，一个服务故障时，不会影响到另外一个相同的服务。但该能力目前依然较弱，控制面能力的增强是未来的发展方向。

未来，禾连希望能够实现 Service Mesh 的控制面。

如上图所示，比如服务请求到达时，如果是 req*，则希望它路由至特殊版本 ServiceA* 。请求经过 MQ 之后发出的消息不能被 Service 消息接收，而是应被 Service* 接收，实现全链路的路由能力。目前阿里云的 ASM 提供的 Istio 托管具备以上能力，也提供了基本的 Dubbo 治理能力 [3 ] ， 后续也将探索在 ASM 中如何进行融合演进。

实现 Service Mesh 的目的是降低测试环境成本。当前，禾连的大集群里有 7-8 套测试环境供各个业务小组使用，每个小组各用一套，互不干扰，但成本过高。如果能实现全链路的路由，每个开发小组只要做服务的测试环境发布，使用打标流量即可实现发布。

参考目前业界的实践，全链路的灰度路由，可以通过在网关层面识别流量并打标、每个测试环境都有单独的标签；每一跳服务调用传递流量标签，并在每一跳调用时，根据流量标签和对端机器标签做不同策略的匹配路由。最终，禾连可以做到每个环境，只需要部署当前环境修改后的服务，大限度地重用基线环境的服务，降低了总体成本。

另外，禾连将实现全量 HTTP 网关。从未来趋势看，前端越来越重，无需后端做 web 层，将后端服务直接暴露给前端即可。因此，禾连考虑将所有 web 层替换成 BFF 网关，期待紧密跟进社区的步伐，联合云原生社区一起向前发展。

[1]https://www.aliyun.com/product/aliware/mse

[2]https://www.aliyun.com/product/kubernetes

[3]https://help.aliyun.com/document_detail/214749.html

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