Привет!
Напоминаем, что все желающие по-прежнему могут приобрести отличную книгу Сэма Ньюмена "Создание микросервисов". Поскольку наши ожидания эта тема более чем оправдала, мы продолжаем искать связанную с ней литературу и не так давно обратили внимание на книгу о программировании микросервисов на языке Go
Интересную статью с обоснованием этого подхода мы нашли в блоге Agile Maverick, и ее перевод размещаем под катом.
Приятного чтения!
Сейчас все говорят о микросервисах и DevOps. Поставьте эти словечки себе в профиль – и вас сразу начнут осаждать рекрутеры. Я побывал в Мюнхене на нескольких интересных митапах по микросервисам, и меня наиболее удивило, что эта тема пользуется наибольшим интересом в сообществах Java и Scala. Удивило потому, что Java и Scala – очень насыщенные языки, в которых есть из чего выбирать.
Когда рассуждают о микросервисах, часто говорят, что сервисы должны быть маленькими ради уменьшения сложности и зависимостей при реализации. Но чем насыщеннее язык программирования, тем разнообразнее там зависимости. Это особенно актуально в Java, где наследуется масса кода.
Я понимаю микросервисную архитектуру в более целостном ключе. Я бы сказал, что и вся экосистема должна быть проще и компактнее. Реализация – лишь одна сторона медали. Другая сторона – это время исполнения и сопутствующие фреймворки. Здесь мы подходим к теме DevOps – философии, стремящейся увязать друг с другом две эти стороны.
Виртуальная машина Java оптимизирована для работы с долгоиграющими приложениями, в ней действует одна из наиболее выверенных и затейливых систем сборки мусора. Используется в боевых условиях уже более 10 лет. Тем не менее, когда мне доводится видеть современные высокодоступные архитектуры – сразу напрашивается вопрос: а нужны ли долгоиграющие приложения для реализации абсолютного большинства существующих сервисов?
Приведу пример. Я участвовал в разработке приложения для кодировки видео, и это приложение как назло должно было работать круглосуточно с минимальными задержками. Мы думали, остановиться ли на стабильном языке программирования вроде Java или написать приложение на Go, где использовались бы имеющиеся библиотеки на C для кодирования и декодирования, однако такой проект мог обернуться утечками в памяти. Наконец, мы решили разделить приложение на различные процессы; статический бэкенд почти не изменился, поскольку передавал информацию по практически не изменившемуся протоколу, а еще у нас была функционально богатая клиентская часть, где существовал риск утечек. Обе части использовали разделяемую память. Оказалось, что вариант хороший. Поскольку Go стартует быстро, мы перезапускали клиентскую часть раз в десять секунд. Оказалось, что проблема – не в утечках памяти, а в оперативных обновлениях.
За много лет в Java сложилось много нетривиальных решений – например, фреймворк log4j для логирования. На примере контейнерных решений вроде OpenShift можно убедиться, что теперь снова принято работать с stdout и stderr. Нет необходимости внедрять изощренные решения для логирования на уровне языка. Этот пример позволяет судить, как DevOps и новые среды времени выполнения меняют правила игры.
Типичный docker-образ на Go docker имеет размер около 15 MB; сравните его с образом для JVM на Java, размер которого — около 300 MB. Разница 1 к 10. Java JVM оптимизирована под экономный расход памяти, но все равно требует примерно в 10 раз больше памяти, чем Go.
В Go не так много унаследованных фреймворков, поэтому и зависимостей обычно мало, а код зависимостей входит в состав бинарного файла. Поэтому отпадает необходимость в таких сложных инструментах как Maven. В контейнерной среде релиз нового образа необходим всякий раз, когда меняется одна из зависимостей в цепочке. А значит, на Java Java мы должны обновлять такие контейнеры достаточно часто. Хуже того, зависимости обычно запрятаны где-то глубоко.
Java и Scala – это языки для объектно-ориентированного программирования. Но при работе в сравнительно простых предметных областях такие решения кажутся мне довольно затратными. «Гибкий» аспект философии Go позволяет организовать разработку не только не хуже, но и гораздо понятнее.
Java известен своим огромным конвейером и множеством инструментов для непрерывной интеграции вроде Jenkins, которые развились вокруг этого конвейера. В Go конвейеры получаются гораздо короче, проще и быстрее – ведь мы получаем бинарные файлы, уже готовые к исполнению.
В 1990-е был настоящий бум серверов приложений Java – считалось, что они обеспечат независимость разработки от операционной системы и аппаратного обеспечения. Читая спецификацию JEE, мы также рассчитывали на простоту удаленных взаимодействий и компонент-ориентированную разработку. Когда я вижу контейнер docker, на котором работают Java-приложения, всегда вспоминаю о новой версии EJB. В принципе, стек Java не упростился, но теперь он упакован в контейнер. Такая упаковка даром не дается, поскольку добавляется еще один уровень сложности; вы с ним познакомитесь, как только попробуете отладить сеть такого docker-контейнера.
Go docker – вариант для масштабирования сервисов, но сложную среду времени исполнения он не спасает. Если у вас всего один простой сервис, то простые бинарные файлы Go можно выполнять прямо на хосте. Если же речь идет о более сложном приложении, то сервисы можно положить, например, в контейнер и запускать их в PaaS-среде вроде OpenShift. Чтобы протестировать сервис на ноутбуке разработчика, контейнер не нужен, всяческая связанная с ним магия – тоже.
Go прост, и обучаешься ему достаточно быстро. Основные концепции Go усваиваются всего за неделю-две. Поэтому новые коллеги могут с успехом изучить реализации сервисов, а разработчики или операторы могут быстрее фиксить баги, не отвлекаясь при этом от основной работы, даже если не они реализовывали эти сервисы. Автономные команды – дело хорошее, но если у вас всего трое коллег, то обеспечить круглосуточную доступность становится реально сложно.
Go, где вариантов не так много, помогает быстрее освоиться с решением тем разработчикам, которые сами его не писали. Не требуется углубляться в философию разработки. Разумеется, всегда можно реализовывать сервисы и в более простом стиле на более насыщенных языках, например, на Java или Scala, но в данном случае нужно научиться самоограничению, обсуждать все детали с командой – соответственно, микросервисная архитектура обрастает огромной документацией.
Мне кажется, Go идеально подходит для реализации микросервисов. Почему же этот язык так медленно усваивается в сообществе разработчиков?
Думаю, просто никто не любит резких изменений. Мы попробовали изменить всего одно измерение в многомерном мире программирования. Это измерение – размер сервиса. По моему опыту, изменить одно измерение еще недостаточно, чтобы пошла эволюция. Поскольку все измерения взаимосвязаны, они влияют друг на друга. Решив упростить приложение, переделав его в виде микросервисов, мы должны также упростить и исполняющую среду, и язык программирования, с которым работаем. Иначе получим лишь новую головную боль – например, придется управлять сразу множеством JVM, которые занимают кучу места в памяти и запускаются довольно медленно. Либо получим множество мелких объектно-ориентированных решений, которые будут распределенными, а значит – более сложными. Наконец, мы просто запутаемся со множеством сервисов, образующих огромное дерево зависимостей.
По-моему, не меняя всех измерений сразу, мы словно пересаживаемся с лошади на машину, но берем с собой седло и шпоры.
Давайте не просто писать микросервисы, но и адаптировать под них всю архитектуру. Go отлично для этого подходит. Если предметная область сервиса расширится, вы всегда сможете дополнительно воспользоваться Java или Scala.
Автор: Издательский дом «Питер»
