Download as PDF, PPTX
![Router
{
"route": "/api/1.0/some/method",
"chain": [
...
]
}
42](https://image.slidesharecdn.com/highload2015-2-151222064205/85/PHP-Scala-2-42-320.jpg)
![Router chain
{ "key": "ms4",
"method": "/api/0.0.1/ms4",
"data": {},
"timeout": 2000,
"maxRetries": 0,
"isVital": true,
"waitFor": ["ms1", "ms2"] }
43](https://image.slidesharecdn.com/highload2015-2-151222064205/85/PHP-Scala-2-43-320.jpg)
![Spray
path("api" / "1.0" / "some" / "method") {
parameters('id.as[String]) { id =>
val response = DoSomeWork(id)
onSuccess(response) { content =>
complete(content)
}
}
}
01.
02.
03.
04.
05.
06.
07.
08.
60](https://image.slidesharecdn.com/highload2015-2-151222064205/85/PHP-Scala-2-60-320.jpg)
![Spray json
case class User(name: String, isOk: Boolean)
implicit val UserFormatter = jsonFormat2(User)
val json = """{"name": "Denis", "isOk": true}"""
val user = json.parseJson.convertTo[User]
01.
02.
03.
04.
05.
06.
07.
61](https://image.slidesharecdn.com/highload2015-2-151222064205/85/PHP-Scala-2-61-320.jpg)
Uploaded by2ГИС Технологии
«Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala» – Денис Иванов, 2ГИС
Документ описывает переход от монолитной архитектуры на PHP к микросервисам на Scala в компании 2GIS. В ходе анализа выделены проблемы текущего приложения, предложены решения и описаны методы разбиения системы на микросервисы, включая примеры технологий и инструментов. Уделяется внимание тестированию и оптимизации разработки с целью повышения производительности и уменьшения времени на развертывание.
More Related Content
«Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala» – Денис Иванов, 2ГИС
- 1.
- 2.
- 3. Данные • 8 стран • 300 городов • 50тыс населенных пунктов • 5 млн организаций • 50 млн гео-объектов И еще много всего 3
- 4. Нагрузка • 30 млн. пользователейв месяц • 2000 RPS • 3 датацентра 4
- 5. Одна нода • 16 CPU • 16 GBRAM • Минимальная нагрузка - 50% 5
- 7. Проблемы • Долго работают скрипты(95% - 500ms) • Невозможно параллельно, многопоточно выполнять какие-то задачи • Приложение - один большой кусок, который нужно выкатывать очень часто и целиком • Кеширование не спасает • Много команд разработчиков, сервисов, интеграций • Много тестов, которые долго работают 7
- 8. Решения • Поддерживать существующее ижить дальше • Переписать всё нафиг • Подумать и распилить приложение на независимые куски 8
- 9. Севисная архитектура (SOA) — модульный подходк разработке программного обеспечения, основанный на использовании распределённых, слабо связанных заменяемых компонентов, оснащённых стандартизированными интерфейсами для взаимодействия по стандартизированным протоколам 9
- 10. Микросервисная архитектура • Малый размер • Тонкое масштабирование • Быстрый деплой • Лёгкость тестирования (Мок) • Любой язык 10
- 11. Микросервисная архитектура • Десятки приложенийвместо одного • Сложность интеграционного тестирования 11
- 12.
- 23.
- 29.
- 31.
- 32. Consul-template {{range tree "service/redis@east-aws"}} {{.Key}}{{.Value}}{{end}} 32
- 33.
- 42.
- 43. Router chain { "key": "ms4", "method":"/api/0.0.1/ms4", "data": {}, "timeout": 2000, "maxRetries": 0, "isVital": true, "waitFor": ["ms1", "ms2"] } 43
- 48. Базовый образ для контейнера • Ubuntu ~500мб, deb-пакеты • BusyBox~50мб, нет пакетов 48
- 49.
- 50.
- 51. Как распилить? • Выделить каждую группуметодов в отдельный сервис • Начать с самого мелкого и несвязного сервиса • Постепенно выделять сервисы, переходя к более крупным 51
- 52. Прототип • Тяжелый метод -поисковый запрос, запросы в БД, формирование 2000 маркеров с хешами, куча json-а • PHP, PHP7, Java, Scala • SLA - 95% за 300ms 52
- 53. Бенчмарк Реализация SLA Смерть php30 rps 40 rps php7 70 rps 80 rps java 160 rps 180 rps scala 180 rps 200 rps 53
- 54. Scala vs Java • Те же библиотеки+ свои • Меньше кода, чем на Java • Много success-story в микросервисах • Асинхронность и многопоточность намного проще из коробки + сторонние библиотеки • В компании есть несколько команд, использующих Scala на продакшене 54
- 55.
- 59.
- 60. Spray path("api" / "1.0"/ "some" / "method") { parameters('id.as[String]) { id => val response = DoSomeWork(id) onSuccess(response) { content => complete(content) } } } 01. 02. 03. 04. 05. 06. 07. 08. 60
- 61. Spray json case class User(name:String, isOk: Boolean) implicit val UserFormatter = jsonFormat2(User) val json = """{"name": "Denis", "isOk": true}""" val user = json.parseJson.convertTo[User] 01. 02. 03. 04. 05. 06. 07. 61
- 62. Typesafe config databases { catalog { host= "127.0.0.1" port = 5432 timeout = 5s } } 01. 02. 03. 04. 05. 06. 07. 62
- 63. Инвентарь • Scala - основнойязык для микросервисов • TeamCity - сборка и деплой • Ansible - деплой 63
- 64. Тестирование • Функциональные и интеграционныетесты на ваш продукт, которые у вас должны быть • Для нагрузки - yandex tank, gatling • Для реверс-инжиниринга - gor • Простой скрипт, кидающий запрос на 2 хоста и делающий diff 64
- 65. Стало • Сборка - 2минуты • Тесты (с нагрузкой) - 5-10 минут • Деплой - 5 минут • Серверов - 6 вместо 18 (по 2 в каждом ДЦ) 65
- 66.
- 67. Что дальше? • Продолжать распиливать сервисы • Двигатьсяк поставленной цели (к "идеалу") 67
- 68. Итоги • Поменьше велосипедов • Ставьте себечеткие, достижимые цели в короткий срок • Делайте задачи итеративно • Решайте проблемы по мере из возникновения • Преждевременная оптимизация - зло 68
- 69.