在 JAVA 和 Kotlin 中, 除了使用Spring Boot创建微服务外,还有很多其他的替代方案。
名称 |
版本 |
发布时间 |
开发商 |
GitHub |
Helidon SE |
1.4.1 |
2019年 |
甲骨文 |
链接 |
Ktor |
1.3.0 |
2018年 |
JetBrains |
链接 |
Micronaut |
1.2.9 |
2018年 |
Object Computing |
链接 |
Quarkus |
1.2.0 |
2019年 |
Red Hat |
链接 |
Spring Boot |
2.2.4 |
2014年 |
Pivotal |
链接 |
本文,基于这些微服务框架,创建了五个服务,并使用Consul的服务发现模式实现服务间的 相互通信。因此,它们形成了异构微服务架构(Heterogeneous Microservice Architecture, 以下简称 MSA):
本文简要考虑了微服务在各个框架上的实现(更多细节请查看源代码:https :
//github.com/rkudryashov/heterogeneous-microservices)
技术栈:
功能接口(HTTP API):
要基于其中一个框架上生成新项目,你可以使用web starter 或其他选项(例如,构建工具或 IDE):
名称 |
Web starter |
指南 |
支持的开发语言 |
Helidon |
链接(MP) |
链接(SE) 链接(MP) |
Java,Kotlin |
Ktor |
链接 |
链接 |
Kotlin |
Micronaut |
链接 |
链接 |
Groovy、Java、Kotlin |
Quarkus |
链接 |
链接 |
Java、Kotlin、Scala |
Spring Boot |
链接 |
链接 |
Groovy、Java、Kotlin |
该框架是在 Oracle 中创建以供内部使用,随后成为开源。Helidon 非常简单和快捷,它提供了两个版本:标准版(SE)和MicroProfile(MP)。在这两种情况下,服务都是一个常规的 Java SE 程序。(在Helidon上了解更多信息)
Helidon MP 是 Eclipse MicroProfile的实现之一,这使得使用许多 API 成为可能,包括 Java EE 开发人员已知的(例如 JAX-RS、CDI等)和新的 API(健康检查、指标、容错等)。在 Helidon SE 模型中,开发人员遵循“没有魔法”的原则,例如,创建应用程序所需的注解数量较少或完全没有。
Helidon SE 被选中用于微服务的开发。因为Helidon SE 缺乏依赖注入的手段,因此为此使用了Koin。
以下代码示例,是包含 main 方法的类。为了实现依赖注入,该类继承自KoinComponent。
首先,Koin 启动,然后初始化所需的依赖并调用startServer()方法—-其中创建了一个WebServer类型的对象,应用程序配置和路由设置传递到该对象;
启动应用程序后在Consul注册:
object HelidonServiceApplication : KoinComponent {
@JvmStatic
fun main(args: Array<String>) {
val startTime = System.currentTimeMillis()
startKoin {
modules(koinModule)
}
val applicationInfoService: ApplicationInfoService by inject()
val consulClient: Consul by inject()
val applicationInfoProperties: ApplicationInfoProperties by inject()
val serviceName = applicationInfoProperties.name
startServer(applicationInfoService, consulClient, serviceName, startTime)
}
}
fun startServer(
applicationInfoService: ApplicationInfoService,
consulClient: Consul,
serviceName: String,
startTime: Long
): WebServer {
val serverConfig = ServerConfiguration.create(Config.create().get("webserver"))
val server: WebServer = WebServer
.builder(createRouting(applicationInfoService))
.config(serverConfig)
.build()
server.start().thenAccept { ws ->
val durationInMillis = System.currentTimeMillis() - startTime
log.info("Startup completed in $durationInMillis ms. Service running at: http://localhost:" + ws.port())
// register in Consul
consulClient.agentClient().register(createConsulRegistration(serviceName, ws.port()))
}
return server
路由配置如下:
private fun createRouting(applicationInfoService: ApplicationInfoService) = Routing.builder()
.register(JacksonSupport.create())
.get("/application-info", Handler { req, res ->
val requestTo: String? = req.queryParams()
.first("request-to")
.orElse(null)
res
.status(Http.ResponseStatus.create(200))
.send(applicationInfoService.get(requestTo))
})
.get("/application-info/logo", Handler { req, res ->
res.headers().contentType(MediaType.create("image", "png"))
res
.status(Http.ResponseStatus.create(200))
.send(applicationInfoService.getLogo())
})
.error(Exception::class.java) { req, res, ex ->
log.error("Exception:", ex)
res.status(Http.Status.INTERNAL_SERVER_ERROR_500).send()
}
.build()
该应用程序使用HOCON格式的配置文件:
webserver {
port: 8081
}
application-info {
name: "helidon-service"
framework {
name: "Helidon SE"
release-year: 2019
}
}
还可以使用 JSON、YAML 和properties 格式的文件进行配置(在Helidon 配置文档中了解更多信息)。
该框架是为 Kotlin 编写和设计的。和 Helidon SE 一样,Ktor 没有开箱即用的 DI,所以在启动服务器依赖项之前应该使用 Koin 注入:
val koinModule = module {
single { ApplicationInfoService(get(), get()) }
single { ApplicationInfoProperties() }
single { ServiceClient(get()) }
single { Consul.builder().withUrl("https://localhost:8500").build() }
}
fun main(args: Array<String>) {
startKoin {
modules(koinModule)
}
val server = embeddedServer.NETty, commandLineEnvironment(args))
server.start(wait = true)
}
应用程序需要的模块在配置文件中指定(HOCON格式;更多配置信息参考Ktor配置文档 ),其内容如下:
ktor {
deployment {
host = localhost
port = 8082
environment = prod
// for dev purpose
autoreload = true
watch = [io.heterogeneousmicroservices.ktorservice]
}
application {
modules = [io.heterogeneousmicroservices.ktorservice.module.KtorServiceApplicationModuleKt.module]
}
}
application-info {
name: "ktor-service"
framework {
name: "Ktor"
release-year: 2018
}
}
在 Ktor 和 Koin 中,术语“模块”具有不同的含义。
在 Koin 中,模块类似于 Spring 框架中的应用程序上下文。Ktor的模块是一个用户定义的函数,它接受一个 Application类型的对象,可以配置流水线、注册路由、处理请求等:
fun Application.module() {
val applicationInfoService: ApplicationInfoService by inject()
if (!isTest()) {
val consulClient: Consul by inject()
registerInConsul(applicationInfoService.get(null).name, consulClient)
}
install(DefaultHeaders)
install(Compression)
install(CallLogging)
install(ContentNegotiation) {
jackson {}
}
routing {
route("application-info") {
get {
val requestTo: String? = call.parameters["request-to"]
call.respond(applicationInfoService.get(requestTo))
}
static {
resource("/logo", "logo.png")
}
}
}
}
此代码是配置请求的路由,特别是静态资源logo.png。
下面是基于Round-robin算法结合客户端负载均衡实现服务发现模式的代码:
class ConsulFeature(private val consulClient: Consul) {
class Config {
lateinit var consulClient: Consul
}
companion object Feature : HttpClientFeature<Config, ConsulFeature> {
var serviceInstanceIndex: Int = 0
override val key = AttributeKey<ConsulFeature>("ConsulFeature")
override fun prepare(block: Config.() -> Unit) = ConsulFeature(Config().apply(block).consulClient)
override fun install(feature: ConsulFeature, scope: HttpClient) {
scope.requestPipeline.intercept(HttpRequestPipeline.Render) {
val serviceName = context.url.host
val serviceInstances =
feature.consulClient.healthClient().getHealthyServiceInstances(serviceName).response
val selectedInstance = serviceInstances[serviceInstanceIndex]
context.url.apply {
host = selectedInstance.service.address
port = selectedInstance.service.port
}
serviceInstanceIndex = (serviceInstanceIndex + 1) % serviceInstances.size
}
}
}
}
主要逻辑在install方法中:在Render请求阶段(在Send阶段之前执行)首先确定被调用服务的名称,然后consulClient请求服务的实例列表,然后通过循环算法定义一个实例正在调用。因此,以下调用成为可能:
fun getApplicationInfo(serviceName: String): ApplicationInfo = runBlocking {
httpClient.get<ApplicationInfo>("http://$serviceName/application-info")
}
Micronaut 由Grails框架的创建者开发,灵感来自使用 Spring、Spring Boot 和 Grails 构建服务的经验。该框架目前支持 Java、Kotlin 和 Groovy 语言。依赖是在编译时注入的,与 Spring Boot 相比,这会导致更少的内存消耗和更快的应用程序启动。
主类如下所示:
object MicronautServiceApplication {
@JvmStatic
fun main(args: Array<String>) {
Micronaut.build()
.packages("io.heterogeneousmicroservices.micronautservice")
.mainClass(MicronautServiceApplication.javaClass)
.start()
}
}
基于 Micronaut 的应用程序的某些组件与它们在 Spring Boot 应用程序中的对应组件类似,例如,以下是控制器代码:
@Controller(
value = "/application-info",
consumes = [MediaType.APPLICATION_JSON],
produces = [MediaType.APPLICATION_JSON]
)
class ApplicationInfoController(
private val applicationInfoService: ApplicationInfoService
) {
@Get
fun get(requestTo: String?): ApplicationInfo = applicationInfoService.get(requestTo)
@Get("/logo", produces = [MediaType.IMAGE_PNG])
fun getLogo(): ByteArray = applicationInfoService.getLogo()
}
Micronaut 中对 Kotlin 的支持建立在kapt编译器插件的基础上(参考Micronaut Kotlin 指南了解更多详细信息)。
构建脚本配置如下:
plugins {
...
kotlin("kapt")
...
}
dependencies {
kapt("io.micronaut:micronaut-inject-java:$micronautVersion")
...
kaptTest("io.micronaut:micronaut-inject-java:$micronautVersion")
...
}
以下是配置文件的内容:
micronaut:
application:
name: micronaut-service
server:
port: 8083
consul:
client:
registration:
enabled: true
application-info:
name: ${micronaut.application.name}
framework:
name: Micronaut
release-year: 2018
JSON、properties和 Groovy 文件格式也可用于配置(参考Micronaut 配置指南查看更多详细信息)。
Quarkus是作为一种应对新部署环境和应用程序架构等挑战的工具而引入的,在框架上编写的应用程序将具有低内存消耗和更快的启动时间。此外,对开发人员也很友好,例如,开箱即用的实时重新加载。
Quarkus 应用程序目前没有 main 方法,但也许未来会出现(GitHub 上的问题)。
对于熟悉 Spring 或 Java EE 的人来说,Controller 看起来非常熟悉:
@Path("/application-info")
@Produces(MediaType.APPLICATION_JSON)
@Consumes(MediaType.APPLICATION_JSON)
class ApplicationInfoResource(
@Inject private val applicationInfoService: ApplicationInfoService
) {
@GET
fun get(@QueryParam("request-to") requestTo: String?): Response =
Response.ok(applicationInfoService.get(requestTo)).build()
@GET
@Path("/logo")
@Produces("image/png")
fun logo(): Response = Response.ok(applicationInfoService.getLogo()).build()
}
如你所见,bean 是通过@Inject注解注入的,对于注入的 bean,你可以指定一个范围,例如:
@ApplicationScoped
class ApplicationInfoService(
...
) {
...
}
为其他服务创建 REST 接口,就像使用 JAX-RS 和 MicroProfile 创建接口一样简单:
@ApplicationScoped
@Path("/")
interface ExternalServiceClient {
@GET
@Path("/application-info")
@Produces("application/json")
fun getApplicationInfo(): ApplicationInfo
}
@RegisterRestClient(baseUri = "http://helidon-service")
interface HelidonServiceClient : ExternalServiceClient
@RegisterRestClient(baseUri = "http://ktor-service")
interface KtorServiceClient : ExternalServiceClient
@RegisterRestClient(baseUri = "http://micronaut-service")
interface MicronautServiceClient : ExternalServiceClient
@RegisterRestClient(baseUri = "http://quarkus-service")
interface QuarkusServiceClient : ExternalServiceClient
@RegisterRestClient(baseUri = "http://spring-boot-service")
interface SpringBootServiceClient : ExternalServiceClient
但是它现在缺乏对服务发现 ( Eureka和Consul ) 的内置支持,因为该框架主要针对云环境。因此,在 Helidon 和 Ktor 服务中, 我使用了Java类库方式的Consul 客户端。
首先,需要注册应用程序:
@ApplicationScoped
class ConsulRegistrationBean(
@Inject private val consulClient: ConsulClient
) {
fun onStart(@Observes event: StartupEvent) {
consulClient.register()
}
}
然后需要将服务的名称解析到其特定位置;
解析是通过从 Consul 客户端获得的服务的位置替换 requestContext的URI 来实现的:
@Provider
@ApplicationScoped
class ConsulFilter(
@Inject private val consulClient: ConsulClient
) : ClientRequestFilter {
override fun filter(requestContext: ClientRequestContext) {
val serviceName = requestContext.uri.host
val serviceInstance = consulClient.getServiceInstance(serviceName)
val newUri: URI = URIBuilder(URI.create(requestContext.uri.toString()))
.setHost(serviceInstance.address)
.setPort(serviceInstance.port)
.build()
requestContext.uri = newUri
}
}
Quarkus也支持通过properties 或 YAML 文件进行配置(参考Quarkus 配置指南了解更多详细信息)。
创建该框架是为了使用 Spring Framework 生态系统,同时有利于简化应用程序的开发。这是通过auto-configuration实现的。
以下是控制器代码:
@RestController
@RequestMapping(path = ["application-info"], produces = [MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE])
class ApplicationInfoController(
private val applicationInfoService: ApplicationInfoService
) {
@GetMapping
fun get(@RequestParam("request-to") requestTo: String?): ApplicationInfo = applicationInfoService.get(requestTo)
@GetMapping(path = ["/logo"], produces = [MediaType.IMAGE_PNG_VALUE])
fun getLogo(): ByteArray = applicationInfoService.getLogo()
}
微服务由 YAML 文件配置:
spring:
application:
name: spring-boot-service
server:
port: 8085
application-info:
name: ${spring.application.name}
framework:
name: Spring Boot
release-year: 2014
也可以使用properties文件进行配置(更多信息参考Spring Boot 配置文档)。
在启动微服务之前,你需要安装Consul和 启动代理-例如,像这样:consul agent -dev。
你可以从以下位置启动微服务:
java -jar helidon-service/build/libs/helidon-service-all.jar
java -jar ktor-service/build/libs/ktor-service-all.jar
java -jar micronaut-service/build/libs/micronaut-service-all.jar
java -jar quarkus-service/build/quarkus-service-1.0.0-runner.jar
java -jar spring-boot-service/build/libs/spring-boot-service.jar
启动所有微服务后,访问
http://localhost:8500/ui/dc1/services,你将看到:
以Helidon服务的API测试结果为例:
GET http://localhost:8081/application-info
{ "name":"helidon-service", "framework":{ "name":"Helidon SE", "releaseYear":2019}, "requestedService":null}
GET http://localhost:8081/application-info?request-to=ktor-service
{
"name": "helidon-service",
"framework": {
"name": "Helidon SE",
"releaseYear": 2019
},
"requestedService": {
"name": "ktor-service",
"framework": {
"name": "Ktor",
"releaseYear": 2018
},
"requestedService": null
}
}
GET
http://localhost:8081/application-info/logo返回logo信息
你可以使用Postman 、IntelliJ IDEA HTTP 客户端 、浏览器或其他工具测试微服务的 API接口 。
不同微服务框架的新版本发布后,下面的结果可能会有变化;你可以使用此GitHub项目自行检查最新的对比结果 。
为了保证设置应用程序的简单性,构建脚本中没有排除传递依赖项,因此 Spring Boot 服务 uber-JAR 的大小大大超过了其他框架上的类似物的大小(因为使用 starters 不仅导入了必要的依赖项;如果需要,可以通过排除指定依赖来减小大小):
备注:什么是 maven的uber-jar
在maven的一些文档中我们会发现 “uber-jar”这个术语,许多人看到后感到困惑。其实在很多编程语言中会把super叫做uber (因为super可能是关键字), 这是上世纪80年代开始流行的,比如管superman叫uberman。所以uber-jar从字面上理解就是super-jar,这样的jar不但包含自己代码中的class ,也会包含一些第三方依赖的jar,也就是把自身的代码和其依赖的jar全打包在一个jar里面了,所以就很形象的称其为super-jar ,uber-jar来历就是这样的。
微服务 |
程序大小(MB) |
Helidon服务 |
17,3 |
Ktor服务 |
22,4 |
Micronaut 服务 |
17,1 |
Quarkus服务 |
24,4 |
Spring Boot服务 |
45,2 |
每个应用程序的启动时长都是不固定的:
微服务 |
开始时间(秒) |
Helidon服务 |
2,0 |
Ktor服务 |
1,5 |
Micronaut 服务 |
2,8 |
Quarkus服务 |
1,9 |
Spring Boot服务 |
10,7 |
值得注意的是,如果你将 Spring Boot 中不必要的依赖排除,并注意设置应用的启动参数(例如,只扫描必要的包并使用 bean 的延迟初始化),那么你可以显著地减少启动时间。
对于每个微服务,确定了以下内容:
堆内存只是为应用程序分配的总内存的一部分。例如,如果要测量总体内存使用情况,可以参考本指南。
对于负载测试,使用了Gatling和Scala脚本 。
1、负载生成器和被测试的服务在同一台机器上运行(windows 10、3.2 GHz 四核处理器、24 GB RAM、SSD)。
2、服务的端口在 Scala 脚本中指定。
3、通过负载测试意味着微服务已经响应了所有时间的所有请求。
微服务 |
堆内存大小(MB) |
堆内存大小(MB) |
堆内存大小(MB) |
对于健康服务 |
对于 50 * 1000 的负载 |
对于 500 * 1000 的负载 |
|
Helidon服务 |
11 |
9 |
11 |
Ktor服务 |
13 |
11 |
15 |
Micronaut 服务 |
17 |
15 |
19 |
Quarkus服务 |
13 |
17 |
21 |
Spring Boot服务 |
18 |
19 |
23 |
需要注意的是,所有微服务都使用 Netty HTTP 服务器。
通过上文,我们所需的功能——一个带有 HTTP API 的简单服务和在 MSA 中运行的能力——在所有考虑的框架中都取得了成功。
是时候开始盘点并考虑他们的利弊了。
创建的应用程序,只需要一个注释(@JvmStatic)
开发所需的一些组件缺少开箱即用(例如,依赖注入和与服务发现服务器的交互)
微服务还没有在这个框架上实现,所以这里简单说明一下。
1、Eclipse MicroProfile 实现
2、本质上,MicroProfile 是针对 MSA 优化的 Java EE。因此,首先你可以访问各种 Java EE API,包括专门为 MSA 开发的 API,其次,你可以将 MicroProfile 的实现更改为任何其他实现(例如:Open Liberty、WildFly Swarm 等)
1、轻量级的允许你仅添加执行任务直接需要的那些功能
2、应用参数所有参数的良好结果
1、依赖于Kotlin,即用其他语言开发可能是不可能的或不值得的
2、微框架:参考Helidon SE
3、目前最流行的两种 Java 开发模型(Spring Boot/Micronaut)和 Java EE/MicroProfile)
4、中没有包含该框架,这会导致:
难以寻找专家
由于需要显式配置所需的功能,因此与 Spring Boot 相比,执行任务的时间有所增加
1、AOT如前所述,与 Spring Boot 上的模拟相比,AOT 可以减少应用程序的启动时间和内存消耗
2、类Spring开发模式有 Spring 框架经验的程序员不会花太多时间来掌握这个框架
3、Micronaut for Spring可以改变现有的Spring Boot应用程序的执行环境到Micronaut中(有限制)
1、Eclipse MicroProfile 的实现
2、该框架为多种 Spring 技术提供了兼容层:DI、 Web、Security、Data JPA
1、平台成熟度和生态系统对于大多数日常任务,Spring的编程范式已经有了解决方案,也是很多程序员习惯的方式。此外,starter和auto-configuration的概念简化了开发
2、专家多,文档详细
我想很多人都会同意 Spring 在不久的将来仍将是 Java/Kotlin开发领域领先的框架。
Helidon SE 和 Ktor 是 微框架,Spring Boot 和 Micronaut 是全栈框架,Quarkus 和 Helidon MP 是 MicroProfile 框架。微框架的功能有限,这会减慢开发速度。
我不敢判断这个或那个框架会不会在近期“大更新”,所以在我看来,目前最好继续观察,使用熟悉的框架解决工作问题。
同时,如本文所示,新框架在应用程序参数设置方面赢得了 Spring Boot。如果这些参数中的任何一个对你的某个微服务至关重要,那么也许值得关注。但是,我们不要忘记,Spring Boot 一是在不断改进,二是它拥有庞大的生态系统,并且有相当多的 Java 程序员熟悉它。此外,还有未涉及的其他框架:Vert.x、Javalin 等,也值得关注。
原文链接:
https://www.kubernetes.org.cn/9526.html