我们翻译过来更形象通俗:不要重复造轮子。
开源项目主要目的是共享,其实就是为了让大家不要重复造轮子,尤其是在互联网这样一个快速发展的领域,速度就是生命,引入开源项目,可以节省大量的人力和时间,大大加快业务的发展速度,何乐而不为呢?
然而现实往往没有那么美好,开源项目虽然节省了大量的人力和时间,但带来的问题也不少,相信绝大部分同学都踩过开源软件的坑,小的影响可能是宕机半小时,大的问题可能是丢失几十万数据,甚至还有灾难性的事故导致全部数据都丢失。
除此以外,虽然DRY原则摆在那里,但实际上开源项目反而是最不遵守DRY原则的,重复的轮子好多,尤其是歪果仁,一看哪个开源方案不爽,自己就吭哧吭哧搞一个差不多的:你有MySQL,我有PostgreSQL;你有MongoDB,我有Cassandra;你有memcached,我有redis;你有Gson,我有Jackson;你有Angular,我有React……
总之放眼望去,其实相似的轮子很多!相似轮子太多,选择就让人头疼。
怎么办?
完全不用开源项目几乎是不可能的,我们需要更加聪明地选择和使用开源项目。
形象点说:不要重复发明轮子,但要找到合适的轮子!你开的是保时捷,可别找个拖拉机的轮子。
接下来我将根据加入UC 5年中与开源项目有关的经历,总结出一些“如何正确使用开源项目”的经验和教训。
有的项目是我亲身经历,有的是我接触到的,有的是我观察的,其中部分描述的细节可能并不完全准确,大家可以结合自己的经历一起探讨。
以下内容主要分3个部分进行描述,分别是“选”、“用”、“改”。
选:如何选择一个开源项目
1、聚焦是否满足业务
我们在选择开源项目的时候,一个头疼的问题就是相似的开源方案较多,而且后面的总是要宣称比前面的更加牛逼。
我们在选择的时候有点无所适从,总是会担心选择了A方案而错过了B方案。
这里我们的经验是聚焦于是否满足业务,而不需要过于关注开源方案是否牛逼。
当时尝试一个社交类业务时,我们发现了TT(Tokyo Tyrant)这个开源方案,觉得既能够做缓存取代Memcached,又有持久化存储功能,可以取代MySQL,很牛逼,很高大上,于是就在业务里面大量使用了。
但后来的使用过程让人很头疼,主要表现为:
不能完全取代MySQL,因此有两份存储,设计的时候每次都要进行讨论和决策。
功能上看起来很高大上,但相应的bug也不少,而且有的bug是致命的,例如所有数据不可读,后来是自己研究源码写了一个工具才恢复了部分数据。
功能确实牛逼,但需要花费较长时间熟悉各种细节。
后来我们反思和总结,其实当时的业务Memcached + MySQL完全能够满足,且大家都熟悉,当时的业务完全不需要引入TT。
简单来说:如果你的业务要求1000 TPS,那么一个20000 TPS 和50000 TPS的方案是没有区别的。
有的人可能会担心我TPS不断上涨怎么办?
其实不用担心,我们的架构会不断演进的,等到真的需要这么高的时候我们再来架构重构,记住:不要过早优化,过早优化是万恶之源!
2、聚焦是否成熟
生产环境,风险极大。轻则宕机,重则宕机后重启都恢复不了,更严重的是数据丢失都找不回了。
还是以上面提到的TT为例:
我们真的遇到异常断电后,文件被损坏,重启也恢复不了的故障,还好当时每天做了备份,于是只能用1天前的数据进行恢复,但当天的数据全部丢失了。
后来我们花费了大量的时间和人力去看源码,自己写工具恢复了部分数据,还好这些数据不是金融相关的数据,丢失一部分问题也不大,否则就有大麻烦了。
所以在选择开源项目的时候,尽量选择成熟的开源项目,降低风险,形象点说:宁要2.0的熟女,不要0.2的处女!
可以从以下几个方面考察是否成熟:
版本号:一般建议除非特殊情况,否则不要选0.X版本的,至少选1.X版本的,版本号越高越好。
使用的公司数量:一般开源项目都会把采用了自己项目的公司列在主页上,公司越大越好,数量越多越好。
社区活跃度:看看社区是否活跃,发帖数、回复数、问题处理速度等。
3、聚焦运维能力
我们在选择开源项目的时候,基本上都是聚焦于技术指标,例如性能、可靠性、功能这些,而几乎不会去关注运维方面的能力。
但如果要将方案应用到线上生产环境中,运维能力是必不可少的一环,否则一旦出问题,运维、研发、测试都只能干瞪眼,求菩萨保佑了!
可以从以下几个方案去考察运维能力:
开源方案日志是否齐全:有的开源方案日志只有寥寥启动停止几行,出了问题根本无法排查。
开源方案是否有命令行、管理控制台等维护工具,能够看到系统运行时的情况。
开源方案是否有故障检测和恢复的能力,例如告警、倒换等。
用:如何使用开源方案
1、深入研究 仔细测试
很多人用开源项目,其实是完完全全的“拿来主义”,看了几个Demo,把程序跑起来就开始部署到线上应用了。
就好像看了一下开车指南,知道了方向盘是转向、油门是加速、刹车是减速,然后就开车上路了,这样其实是非常危险的。
我们有团队使用了Elastic Search,基本上是拿来就用,倒排索引是什么不太清楚,配置都是用默认值,跑起来就上线了,结果节点ping时间太长,剔除异常节点太慢,导致整站访问挂掉。
UC很多团队最初使用MySQL的时候,也没有怎么研究过,经常有业务部门抱怨MySQL太慢了。其实经过定位,发现最关键的几个参数(例如innodb_buffer_pool_size, sync_binlog,innodb_log_file_size等)都没有配置或者配置错误,性能当然会慢。
可以从如下几方面进行研究和测试:
通读开源项目的设计文档或者白皮书,了解其设计原理;
核对每个配置项的作用和影响,识别出关键配置项;
进行多种场景的性能测试;
进行压力测试,连续跑几天,观察CPU、内存、磁盘IO等指标波动;
进行故障测试:kill,断电、拔网线、重启100次以上、倒换等。
2、小心应用 灰度发布
假如我们做了上面的“深入研究、仔细测试”,发现没什么问题,是否就可以放心大胆的应用到线上了呢?
别高兴太早,即使你的研究再深入,测试再仔细,也还是要小心为妙,因为再怎么深入的研究,再怎么仔细的测试,都只能降低风险,但不可能完全覆盖所有线上场景。
还是以TT为例吧,其实我们在应用之前专门安排一个大牛看源码、做测试,做了大约1个月,但最后上线还是遇到各种问题。
线上生产环境的复杂度,真的不是测试能够覆盖的,必须小心谨慎。
所以,不管研究多深入、测试多仔细、自信心多爆棚,时刻对线上要有敬畏之心,小心驶得万年船。我们的经验就是先在非核心的业务上用,然后有经验后慢慢扩展。
3、做好应急以防万一
即使我们前面的工作做得非常完善和充分,也不能认为从此就万事大吉了,尤其是刚开始使用一个开源项目,运气不好的话就可能遇到一个之前全世界的使用者从来没遇到的bug,导致业务都无法恢复,尤其是存储方面,一旦出现问题无法恢复可能就是致命的打击。
(此案例是听说的)
某个业务使用了MongoDB,结果宕机后部分数据丢失,无法恢复,也没有其它备份,人工恢复都没办法,只能接一个用户投诉处理一个,导致DBA和运维从此以后都反对我们用MongoDB,即使是尝试性的。
虽然因为一次故障就完全反对尝试是有点反应过度了,但确实故障也给我们提了一个醒:对于重要的业务或者数据,使用开源项目时,最好有另外一个比较成熟的方案做备份,尤其是数据存储。
例如:如果要用MongoDB或者Redis,可以用MySQL做备份存储。这样做虽然复杂度和成本高一些,但关键时刻能够救命!
改:如何基于开源项目二次开发
1、保持纯洁,加以包装
当我们发现开源项目有的地方不满足我们的需求时,自然会有一种去改的冲动,但是怎么改是个大学问。
一种方式是投入几个人从内到外全部改一遍,将其改造成完全符合我们业务需求的样子。
但这样做有几个比较严重的问题:
投入太大,一般来说,redis这种级别的开源方案,真要自己改,至少要投入2个人,做1个月以上。
失去了跟随原方案演进的能力。改太多的话,即使原有开源项目继续演进,我们也无法合并了,因为差异太大。
所以我们的建议是不要改动原系统,而是要开发辅助系统: 监控,报警,负载均衡,管理等。
以Redis为例,如果我们想增加集群功能,不要去改动Redis本身的实现,而是增加一个proxy层来实现,Twitter的Twemproxy就是这样做的,而Redis到了3.0后本身提供了集群功能,原有的方案简单切换到Redis 3.0即可。详细可参考(http://www.cnblogs.com/gomysql/p/4413922.html )
如果实在想改到原有系统,怎么办呢?我们的建议是直接给开源项目提需求或者bug,但弊端就是响应比较缓慢,这个就要看业务紧急程度了,如果实在太急那就只能自己改了,不过不是太急,建议做好备份或者应急手段即可。
2、发明你要的轮子
这点估计让很多人大跌眼镜,怎么讲了半天,最后又回到了“重复发明你要的轮子”呢?
其实选与不选开源项目,核心还是一个成本和收益的问题,并不是说选择开源项目就一定是最优的方案,最主要的问题是:没有完全适合你的轮子!
软件领域和硬件领域最大的不同就是软件领域没有绝对的工业标准,大家都很尽兴,想怎么玩怎么玩。不像硬件领域,你造一个尺寸与众不同的轮子,其它车都用不上,你的轮子工艺再高,质量再好也是白费。软件领域可以造很多相似的轮子,也基本上能有处用,例如你把缓存从Memcached换成Redis,不会有太大的问题。
除此以外,开源项目为了能够大规模应用,考虑的是通用的处理方案,而不同的业务其实差异较大,通用方案并不一定完美适合具体的某个业务。
比如说Memcached,通过一致性hash提供集群功能,但是我们的一些业务,缓存如果有一台宕机,整个业务可能就被拖慢了。这就要求我们提供缓存备份的功能,但Memcached又没有,而Redis当时又没有集群功能。于是我们投入2-4个人花了大约2个月时间基于LevelDB的原理,自己做了一套缓存框架支持存储、备份、集群的功能,后来又在这个框架的基础上增加了跨机房同步的功能,很大程度上提升了业务的可用性水平。
如果完全采用开源方案,等开源方案来实现,是不可能这么快速的,甚至都有可能开源项目完全就不支持我们的需求。
所以,如果你有钱有人有时间,投入人力去重复发明完美符合自己业务特点的轮子也是很好的选择!
毕竟BAT等大公司很多都是这样做的,否则的话我们也就没有那么多好用的开源项目了。
作者介绍:李运华
目前就职于阿里游戏,担任资深软件工程师。主要从事后台架构设计与开发。同时带领团队负责部门的公共组件设计和开发。
热爱技术但不拘泥于技术,爱分享,喜欢读书,是一名技术控、读书狂。
作者授权转载
来源:阿里云云栖社区
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只能说作者太用心了,优秀
感谢详解
一般干个7-8年(即30岁左右),能做到年入40w-50w;有…
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