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砥砺前行 | Kratos 框架 v2 版本架构演进之路

xiaozhch5 • • 后端, 大数据 • 阅读 745

Kratos 是一套轻量级 Go 微服务框架，包含大量微服务相关功能及工具。名字来源于游戏《战神》，该游戏以希腊神话为背景，讲述了奎托斯（Kratos）由凡人成为战神并展开弑神屠杀的冒险历程。

写在前面

从 2021 年 2 月份，github 上 kratos v2(下文简称 kratos)版本第一次代码提交，到功能模块的讨论，修改，测试，最终定稿，已经过去了 13 个月，在社区各位伙伴的贡献下，kratos v2 已经从 2.0.0 alpha1 版本迭代到了 2.2.1 版本，已经具备微服务框架的完整能力。在此感谢各位社区伙伴的贡献。

 

砥砺前行 | Kratos 框架 v2 版本架构演进之路

概览

kratos v1(下文简称 v1) 版本在设计时，后期的可扩展性考虑较少，框架模块与实现强依赖，类似于全家桶，导致框架本身灵活性不高，框架使用者无法更换框架模块的具体实现，没有办法在不衍生下游版本的前提下对框架功能实现进行替换，在实际的企业开发中对于企业的多样化需求，无法轻松地应对，遇到这种需求时，只能通过修改框架代码来实现。而kratos v2 版本它更像是一个采用 Go 语言构建微服务的工具箱，开发者可以按照自己的习惯像搭积木一样来构建自己的微服务。也正是由于这样的原因，kratos v2 并不会直接绑定某种特定的基础设施，所以可以很轻松地将任意您想要的库集成到项目中，与 kratos v2 共同协作。

kratos v2 版本的设计思想就是支持高度自由的定制化，框架制定接口规范，然后通过插件来实现具体需求，实现高度可拔插的微服务框架，企业在开发时可以选择框架已经提供的插件实现，也可以自己定制插件，实现了高度的可定制。并且在 kratos v2 版本中 API定义、gRPC Service、HTTP Service、请求参数校验、错误定义、Swagger API json、应用配置模版等都是基于 Protobuf IDL 来构建的：

砥砺前行 | Kratos 框架 v2 版本架构演进之路

项目生态

围绕着 kratos v2 版本的核心设计理念，设计了如下的项目生态：

  • kratos 框架核心，包含了基础的 CLI 工具，内置支持了 HTTP/gRPC 传输协议，提供了服务的完整声明周期管理，提供了如 API 、日志 、错误处理、 配置、监控、序列化、注册发现、元数据传递、传输层、中间件等组件能力和相关接口定义。
  • contrib 基于框架核心定义的基础接口，实现了对配置文件、日志系统、服务发现、监控等基础服务设施的适配，可以让开发者直接集成到 Kratos 项目中来。
  • aegis 服务可用性的相关算法如：限流、熔断等。算法放在了独立的项目中，几乎没有外部依赖，即使您的项目没有依赖 Kratos 框架，您也可以直接任意项目中使用它。
  • layout 参考了《领域驱动设计》和《简洁架构设计》的项目模板，并且提供了 Makefile 脚本和 Dockerfile 文件。我们推荐您使用 kratos 提供的项目结构，但您可以随意修改这个模板，或者使用自己喜欢的项目结构，框架本身不对项目做任何限制，您可以按照自己的想法来使用，具有很强的可定制性。
  • gateway 一个使用 Go 语言开发的 API Gateway，后续您可以使用它作为您项目的微服务网关，用于微服务 API 的治理，项目正在研发中，敬请期待。

架构设计

砥砺前行 | Kratos 框架 v2 版本架构演进之路

kratos v2 版本在设计阶段主要进行了以下几个方面的思考：

  • 面向包的设计理念
  • Transport HTTP/gRPC
  • 应用生命周期管理
  • 配置规范的思考
  • 业务错误的设计
  • 日志接口的设计
  • Metadata 传递和使用
  • Middleware 使用
  • 简化的 DDD layout 实现

面向包的设计理念

在 kratos v2 框架中，我们主要是参考了 Go 的基础库设计思想，包名按照实际功能划分，每个包都具有单一的职责，当用户不可见或者不稳定的接口放到了/internal 目录中。并且在框架中不同包具有不同的功能特性：

  • /cmd cmd 中包含了可以通过 go install 或 go get 一键安装的命令行工具，使用户可以更加方便的使用框架。
  • /errors 统一的业务错误封装，便捷的返回错误码以及具体的业务错误原因。
  • /config支持多数据源接入，可以对配置进行合并，平铺，通过 Atomic 方式支持配置热更新。
  • /transport传输层（HTTP/gRPC）的抽象封装。
  • /middleware 中间件的抽象接口，主要作为 transport 和 service 之间的桥梁适配器。
  • /metadata 跨服务跨协议间的元数据传递及使用
  • /registry 注册中心的抽象接口，可以实现支持各种服务注册与发现中心，如：etcd、consul、nacos。

Transport HTTP/gRPC

kratos v2 框架对传输层进行了抽象，用户也可以实现自己的传输层，框架默认实现了 gRPC 和 HTTP 两种通信协议传输层。Transport 主要的接口：

// 服务的启动和停止，用于管理服务生命周期。
type Server interface {
 Start(context.Context) error
 Stop(context.Context) error
}

// 用于实现注册到注册中心的终端地址
// 如果不实现这个方法则不会注册到注册中心
type Endpointer interface {
 Endpoint() (*url.URL, error)
}

// 请求头的元数据
type Header interface {
 Get(key string) string
 Set(key string, value string)
 Keys() []string
}

// Transporter is transport context value interface.
type Transporter interface {
 // 代表实现的通讯协议的类型。
 Kind() Kind
 // 提供的服务终端地址。
 Endpoint() string
 // 用于标识服务的方法路径
 Operation() string

 RequestHeader() Header
  
 ReplyHeader() Header
}

应用生命周期管理

在 kratos v2 中，可以通过实现 transport.Server 接口，然后通过 kratos.New 启动器进行管理服务生命周期。启动器主要处理：

  • server 生命周期管理
  • registry 注册中心管理
// AppInfo is application context value.
type AppInfo interface {
 ID() string
 Name() string
 Version() string
 Metadata() map[string]string
 Endpoint() []string
}

配置规范的思考

在使用 kratos v2 中，配置源可以指定多个，并且 Config 包会对配置合并成 key/value，然后用户可以通过 Scan 或者 value 获取对应键值的内容，主要功能如下：

  • 内置实现了基于本地文件的数据源。
  • 用户可以通过插件接入自定义数据源如：nacos、consul、apollo 等。
  • 支持配置热更新（watch），通过 Atomic 方式变更已有键的值。
  • 支持自定义数据源 Decode 实现。
  • 支持对 flags、环境变量 占位符的替换。
  • 可以对铺平的 key/value，进行二次赋值替换。

配置规范的思考

在 kratos v2 中，默认通过 proto 定义配置的模板，主要有以下几点好处：

  • 可以定义统一的模板配置
  • 添加对应的配置校验
  • 更好的管理配置
  • 多语言支持
message Bootstrap {
  Server server = 1;
  Data data = 2;
}

message Server {
  message HTTP {
    string network = 1;
    string addr = 2;
    google.protobuf.Duration timeout = 3;
  }
  message GRPC {
    string network = 1;
    string addr = 2;
    google.protobuf.Duration timeout = 3;
  }
  HTTP http = 1;
  GRPC grpc = 2;
}

message Data {
  message Database {
    string driver = 1;
    string source = 2;
  }
  message Redis {
    string network = 1;
    string addr = 2;
    google.protobuf.Duration read_timeout = 3;
    google.protobuf.Duration write_timeout = 4;
  }
  Database database = 1;
  Redis redis = 2;
}
server:
  http:
    addr: 0.0.0.0:8000
    timeout: 1s
  grpc:
    addr: 0.0.0.0:9000
    timeout: 1s
data:
  database:
    driver: mysql
    source: root:root@tcp(127.0.0.1:3306)/test
  redis:
    addr: 127.0.0.1:6379
    read_timeout: 0.2s
    write_timeout: 0.2s

业务错误处理

在 kratos v2 中，业务错误主要通过 proto enum 进行定义。在 errors 包中，主要实现了 HTTP 和 gRPC 的接口：

  • StatusCode() int
  • GRPCStatus() *grpc.Status

业务错误，主要参考了 gRPC errdetails.ErrorInfo 的实现：

  • code 错误码，跟 http-status 一致，并且在 grpc 中可以转换为 grpc-status。
  • message 错误信息，用户可读的信息，可作为用户提示内容。
  • reason 错误原因，定义为业务判定的错误码。
  • metadata 错误元信息，可以向错误附加可扩展信息。

实际使用

编写 proto 文件

syntax = "proto3";

package helloworld.v1;
import "errors/errors.proto";

option go_package = "github.com/go-kratos/kratos-layout/api/helloworld/v1;v1";
option java_multiple_files = true;
option java_package = "helloworld.v1.errors";
option objc_class_prefix = "APIHelloworldErrors";

enum ErrorReason {
  USER_NOT_FOUND = 0;
  CONTENT_MISSING = 1;
}

在 biz 中依赖 proto enum 定义错误

var (
 // ErrUserNotFound is user not found.
 ErrUserNotFound = errors.NotFound(v1.ErrorReason_USER_NOT_FOUND.String(), "user not found")
)

使用错误

func (uc *GreeterUsecase) CreateGreeter(ctx context.Context, g *Greeter) (*Greeter, error) {
 uc.log.WithContext(ctx).Infof("CreateGreeter: %v", g.Hello)
 save, err := uc.repo.Save(ctx, g)
 if err != nil {
  return nil, ErrUserNotFound.WithMetadata(map[string]string{"error":err.Error()})
 }
 return save, nil
}

判定错误

// reason
 if err != nil {
  if errors.Reason(err) == v1.ErrorReason_USER_NOT_FOUND.String() {
   // TODO: do something
  }
  return nil, err
 }
 // errors.As
 if err != nil {
  if se := new(errors.Error); errors.As(err,&se) {
   switch se.Reason {
   case v1.ErrorReason_USER_NOT_FOUND.String():
    // TODO: do something
   }
  }
 }

// errors.Is
 if err != nil {
  if errors.Is(err, ErrUserNotFound) {
   // TODO: do something
  }
 }

日志接口设计

在 kratos v2 日志模块中，主要分为 Logger、Helper、Filter、Valuer 的实现。为了方便扩展，Logger 接口定义非常简单：

type Logger interface {
   Log(level Level, keyvals ...interface{}) error
}

这个 Logger 接口，非常容易组合和扩展：

// 也可以定义多种日志输出 log.MultiLogger(out, err)，例如：info/warn/error，file/agent
logger := log.NewStdLogger(os.Stdout)å
// 根据日志级别进行过虑日志，或者 Key/Value/FilterFunc
logger := log.NewFilter(logger, log.FilterLevel(log.LevelInfo))
// 输出结构化日志
logger.Log(log.LevelInfo, "msg", "log info")

如果需要过滤日志中某些不应该被打印明文的字段，例如 password 等信息，可以通过 log.NewFilter() 来实现过滤功能。

logger := log.NewFilter(
log.DefaultLogger,
log.FilterLevel(log.LevelInfo), // 通过 Level 过滤日志
log.FilterKey("password"), // 通过 Key 过滤日志
log.FilterValue("123456"), // 通过 Value 过滤日志
log.FilterFunc(func(level Level, keyvals ...interface{}) bool { // 通过自定义 FilterFunc
     return level == log.LevelError
  })
logger.Log(log.LevelInfo, "password", "123456") // 输出格式为：password=***

通常在使用日志的过程中，我们可以通过 log.With() 和 Hook 定制 Fields，例如 timestamp、caller、trace 等。在 kratos 日志模块中，主要通过实现 Valuer 进行定制化。

type Valuer func(ctx context.Context) interface{}
func Value(ctx context.Context, v interface{}) interface{} {
   if v, ok := v.(Valuer); ok {
         return v(ctx)
  }
  return v
}

所以，我们在 kratos v2 项目中可以这样使用日志模块:

logger := log.NewStdLogger(os.Stdout)
logger = log.NewFilter(logger, log.FilterLevel(log.LevelInfo))
logger = log.With(logger, "app", "helloworld",
        "ts", log.DefaultTimestamp,
        "caller", log.DefaultCaller,
        "trace_id", log.TraceID(),
        "span_id", log.SpanID(),
)
helper := log.NewHelper(logger)
helper.WithContext(ctx).Info("info log")

Metadata 传递和使用

微服务之间主要通过 HTTP/gRPC 进行接口交互，所以在服务架构中应该进行统一的元数据传递和使用。在 HTTP/gRPC 中，其实是通过 HTTP Header 进行传递，在框架中首先通过 metadata 包将元数据封装成 key/value 结构，然后携带到 Transport Header 中。

Metadata 默认 Key 格式为：

  • x-md-blobal-xxx 全局传递，例如 mirror、color、criticality
  • x-md-local-xxx 局部传递，例如 caller并且用户可以在 middleware/metadata 中定制自己的 key prefix，配置固定的元数据传递。

使用

Metadata 的主要用法为:

  • 配置 client/server 对应的 middleware/metadata 插件，可以自定义传递 key prefix，或者 metadata 常量，例如 caller。
  • 然后通过 metadata 包，NewClientContext 或者 FromServerContext 进行配置或者获取。
// server
grpcSrv := grpc.NewServer(
    grpc.Address(":9000"),
    grpc.Middleware(
        metadata.Server(),
    ),
)
// client
conn, err := grpc.DialInsecure(
    context.Background(),
    grpc.WithEndpoint("127.0.0.1:9000"),
    grpc.WithMiddleware(
        metadata.Client(),
    ),
)
// 获取
if md, ok := metadata.FromServerContext(ctx); ok {
    extra = md.Get("x-md-global-extra")
}
// 传递
ctx = metadata.AppendToClientContext(ctx, "x-md-global-extra", "2233")

Middleware 使用

kratos v2 内置了一系列的中间件用于处理日志、指标、跟踪链等通用场景。用户也可以通过实现 Middleware 接口，开发自定义 middleware，进行通用的业务处理，比如用户鉴权等。主要的内置中间件：

  • recovery 用于 recovery panic
  • tracing 用于启用 trace
  • logging 用于请求日志的记录
  • metrics 用于启用 metrics
  • validate 用于处理参数校验
  • metadata 用于启用元信息传递
  • etc…

简化的 DDD 实现

如果你尝试学习 Go，或者你正在为自己建立一个 PoC 或一个玩具项目，这个项目布局是没啥必要的。从一些非常简单的事情开始（一个 main.go 文件绰绰有余）。当有更多的人参与这个项目时，你将需要更多的结构，包括需要一个 Toolkit 来方便生成项目的模板，尽可能大家统一的工程目录布局。

砥砺前行 | Kratos 框架 v2 版本架构演进之路

  .
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── api // 下面维护了微服务使用的proto文件以及根据它们所生成的go文件
│   └── helloworld
│       └── v1
│           ├── error_reason.pb.go
│           ├── error_reason.proto
│           ├── error_reason.swagger.json
│           ├── greeter.pb.go
│           ├── greeter.proto
│           ├── greeter.swagger.json
│           ├── greeter_grpc.pb.go
│           └── greeter_http.pb.go
├── cmd  // 整个项目启动的入口文件
│   └── server
│       ├── main.go
│       ├── wire.go  // 我们使用wire来维护依赖注入
│       └── wire_gen.go
├── configs  // 这里通常维护一些本地调试用的样例配置文件
│   └── config.yaml
├── generate.go
├── go.mod
├── go.sum
├── internal  // 该服务所有不对外暴露的代码，通常的业务逻辑都在这下面，使用internal避免错误引用
│   ├── biz   // 业务逻辑的组装层，类似 DDD 的 domain 层，data 类似 DDD 的 repo，repo 接口在这里定义，使用依赖倒置的原则。
│   │   ├── README.md
│   │   ├── biz.go
│   │   └── greeter.go
│   ├── conf  // 内部使用的config的结构定义，使用proto格式生成
│   │   ├── conf.pb.go
│   │   └── conf.proto
│   ├── data  // 业务数据访问，包含 cache、db 等封装，同时也是 rpc 调用的 acl 防腐层，它实现了 biz 的 repo 接口。我们可能会把 data 与 dao 混淆在一起，data 偏重业务的含义，它所要做的是将领域对象重新拿出来，我们去掉了 DDD 的 infra层。
│   │   ├── README.md
│   │   ├── data.go
│   │   └── greeter.go
│   ├── server  // http和grpc实例的创建和配置
│   │   ├── grpc.go
│   │   ├── http.go
│   │   └── server.go
│   └── service  // 实现了 api 定义的服务层，类似 DDD 的 application 层，处理 DTO 到 biz 领域实体的转换(DTO -> DO)，同时协同各类 biz 交互，但是不应处理复杂逻辑
│       ├── README.md
│       ├── greeter.go
│       └── service.go
└── third_party  // api 依赖的第三方proto
    ├── README.md
    ├── google
    │   └── api
    │       ├── annotations.proto
    │       ├── http.proto
    │       └── httpbody.proto
    └── validate
        ├── README.md
        └── validate.proto

未来规划

综上可见，kratos v2 是一款凝结了开源社区力量以及 Go 同学们大量微服务工程实践后诞生的一款微服务框架，现阶段 kratos v2 框架已经功能逐渐完善，后续先期会将精力主要放在 kratos gateway 上，同时会开始 Kratos API interface 和服务治理平台 Kratos ui 的规划。在此也欢迎广大 gopher 加入 kratos 社区参与到 kratos 相关生态的开发中。

相关资料

  • 官网 go-kratos.dev
  • kratos https://github.com/go-kratos/kratos
    kratos gateway https://github.com/go-kratos/gateway
    kratos contrib https://github.com/go-kratos/kratos/tree/main/contrib
    kratos aegis https://github.com/go-kratos/aegis
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    本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

    原文链接：https://lrting.top/backend/6359/

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xiaozhch5xiaozhch5
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上一篇 2022-06-12 22:09
下一篇 2022-06-14 11:30

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