前言：
跨境电商平台如何将业务从 C# 转换到 Go 语言，并最终均使用 Go 来实现？怎样从零打造一整套 Go 服务体系？怎样避免遇到转型微服务的坑？本文将通过 ezbuy 的资深开发工程师陈冶在 Gopher China 2017大会上的分享做详细介绍。
正文：
我们的平台在整个 Go 语言转型过程中涉及到一些微服务的转型，牵扯到微服务，如何管理这些服务，包括环境，这次分享我会从开发环境的构建，微服务选型，分布式追踪和跨数据中心四个方面来说。
一、开发环境构建
1、规范开发环境
每个人都有自己开发的环境，公司层面上很难保证每个人的环境是一样的，这样会导致很多兼容性的问题。有很多时候在本地开发很顺利，但一部署到线上或者到其他人的电脑就出现了莫名奇妙的问题，根源就在于环境不同。另一方面，我们在用微服务以后会引入一些框架，比如 gRPC，在单纯使用 Go 的时候很简单，如果要编译一个项目，我们直接用 go install 就可以解决，但如果我们引用一些第三方的语言，会颠覆之前的习惯，我们必须编两遍。Goflow 本身会负责解决这些问题，让一个命令可以编译全部的事情，同时统一每个人的使用环境。
2、引入 Goflow
（1）Goflow 是什么
它是一个 GOPATH，它的职责是把公司代码放到它里面，它本身也是一个 git 仓库。它的作用就是把它所在程序员的机子上面的 GOPATH 改成它自己，就是这么简单。它存在的意义就是隔离个人环境，给自己创造一个相对干净的环境。图1就是一个目录图，这是一个非常简单非常典型的GOPATH 结构。比较特殊的有一个 ezbuy.sh 文件，那就是 Goflow 的核心，可以看到，他就是一个 bash 脚本，要使用他，只要在 profile 文件里面 source 一下 ezbuy.sh 就可以了。
图1
（2）Goflow的作用
Goflow 的功能之一是可以修改 PATH，将 bin 目录放进去，这样很容易把一些第三方工具也引入进来，如果在命令行内执行一个程序，如果命中 Goflow 里面自身带的就可以优先执行，这样一来，可以把用到的代码生成工具都放进去，不受宿主机原来环境影响。它会负责一些基础库的更新，工具链的编译。它甚至不用自己去安装，只要安装 Goflow 后，全部东西都统一解决。最重要的是他成为了“公司内程序规范的标杆”，不至于每个人都搞一套不同的环境。
（3）使用Goflow解决依赖管理的问题
约定：
共享依赖：对于不同的项目，我们是倾向于他们共享第三方库的代码，在有能力的情况下，会强迫不同的项目，只用同一份第三方库存。
内网缓存：不走小水管，这个是非常必要的东西。
和业务代码分开：在看代码的时候，我们一般不会看第三方代码。
“随意”修改第三方包：这个随意不是特别随意，经过公司层面商议后可以随意修改，相对随意就是可以不用经过原作者的干涉，我们可以自己修改，并且这个修改可以传达到公司内的每个人，还有在线上的服务器。
实现方案：
不让第三方代码放到主 src 目录下面，有两种方案，一种是双 GOPATH 方案，另一种是使用vendor，我们采用的是 vendor 方案。它会在对应的作用域里面，看图2，在它所在的目录以及所有子集目录里面，找一个包，这个包在这个路径里面找不到，它会尝试在 vendor 里面找，vendor 可以当做一个 src 来用。因为我们要内网管理，所以我们会新建一个仓库来存放所有的依赖包。每一个第三方包假设是一个 git 仓库，这就涉及到我们如何用一个 git 仓库来管理上百个 git 仓库的问题。谈到这个层面我们会有两种方案，一种方案会在 clone 的时候动态去获取，这种是 git submodule，还有一个是直接整合进现有的仓库，这种是 git subtree。我们最终采用了 git subtree。这个库我们定了一个名字是 vendor，刚好和 go 的 vendor 机制相吻合。这样，我们完成了使用 Goflow 管理第三包依赖的事情。
图2
图3是我们现有的使用情况，在我们整个 vendor 里面，大概有1GB 的内容，在我们内网里面，这是下载完解压以后的。实际下载可以看图4，大概有200兆左右，我们内网速度大概20兆，通过WI-FI，只要花12秒就可以下载。如果没有做这一步，一个下午都可能下载不完。
图3
图4
既然我们做了 vendor，并且我们还需要一些其他工具，比如说我们自己的 ORM 代码生成工具，那是不是可以顺便把这些代码也整合进来呢？这样顺便管理了全部的工具链。在更新的时候，自动拉取记录的分支，自动编译，写进 bin 目录(go install)，完成工具链的更新。
（4）关于 Goflow 的总结
全程的自动化：对个人环境来说，它不用自己额外做一些事情，等一下我会演示什么叫自动化。
巧妙管理第三方依赖包括工具链：依赖管理这块，我们没有用到任何第三方工具，主要方案实在太多，就算自己做也可以做出一个非常简单又比较通用的方法，至少在短期的时间内不会被推翻。
自我迭代：本身 Goflow 是一个 bash 脚本，它也需要更新，我们也会对它进行迭代，它只要一个命令，就会去远程仓库拉取最新代码，自我更新。
二、微服务选型
1、gRPC
所有的接口都是使用 protobuf 来定义，包括程序与程序之间，客户端与服务端之间也是这样。gRPC 是通用的解决方案，所以它接口设计必须做得很通用化，自由度比较高。对于公司内部来说，只要找到属于自己的最佳实践就可以了，剩下的就是扩散这个最佳实践，所以非常有必要的是需要去扩展代码生成，原来可能有很多条路可以做，我们内部选了一条路，全部人只要往条走，所以生成代码，就能减少每个人写代码的负担。为了配合 gRPC，我们选择 consul 做为服务发现和负载均衡。
2、接口定义和接口扩展
首先，我会讲接口定义，这里面有三层，包、服务、方法，比较有扩展性，我们可以给每一个单独的方法设置一些单独的配置。比如说图5.1这个例子，可以通过 option 配置路径。这个功能我们内部是怎么用的？我们并不是用 gRPC 来做，我们自己扩展了一套。因为我们全部的接口都用 pb 来定义，这就涉及到有些接口内部会用，有些接口外部才会用，这些都是通过 option 来定义的。
图5.1
接下来会说一下对应的关系，图5.2我写了一个文件，它生成的代码会在右边，生成一些方法，这个pb文件对应在项目里面是哪一个目录呢？就在右下，我们是固定的，这部分由 Goflow 自己生成，它会固定生成 RPC 目录，最后是 pb，可以看出是相互照应的。对于使用端来说，他们怎么用，像左下角只要引入这个包，写一行发起一个远程调用。左边和右边我都打一个红框，要着重讲。
图5.2
3、SDK vs RPC
（1）服务提供的内容不仅限于接口
先讲 RPC，有一个有争议的地方，作为一个服务我提供一个接口还是我要提供 SDK ？这里面有什么差别？如果是 RPC，那就是一个接口出来后我什么事都不管，如果提供 SDK，我会负责我的客户端。举一个例子，现在我们想做一个汇率方案，汇率会根据不同情况选择不同汇率，汇率会有不同规则，我们的规则可能是程序所描述的。如果我们没有 SDK，我们只提供接口作为客户端，它要知道每一个商品应该选哪一个汇率，只能通过每一次做远程调用，远程调用比本地要慢很多，如果提供了SDK，服务提供方了解自己服务的接口特性，将远程调用次数降到最低，甚至将整个规则通过结构化数据一次性传递过来，剩下的都是进程内操作。在这里我们借鉴了现有对于开源程序是怎么管理自己的服务，在我们这边如果它要提供服务，可以提供 RPC接口，也可以提供SDK，SDK 代码和生成的 pb 文件是放在仓库的 RPC 目录里面，这样项目和项目之间可以相调用，这在我们这边是一个约定。
（2）使用internal来隔离资源／函数
既然项目与项目之间可以约定相互引用，这样会遇到一个问题，可能误引用，当我们使用了 goimports 这个工具，它会检测代码里面写了哪些未引用的包，并且自动添加上去，这里非常可能出现一个误引用。这时候我们需要在项目层面，把这些代码隔离。怎么隔离，这个事情在 Go 里面已经实现了，这个在1.4内部已经在使用。intrenal 是关键词的目录名，它什么作用呢？它能够限制在 intrenal 所有包，所有包里面公开的变量，只能在 intrenal 所在目录的那个包或者下面的包使用。比如图6这个例子，如果一个包在 product 包外面，就没有办法引用。假设现在定义了接口，里面有三个方法，三个方法我全部都不会公开，全部写在 intrenal 里面，这样就不会误引用。特别在我们支持项目之间相互引用机制以后，这个是一个比较安全的保障。包括还有一些微服务，微服务最讲究的是资源独立，比如说第一个model，是一个orm生成的操作数据库的代码，它生成的代码，很有可能在不小心的情况下引用到。既然我们把资源隔离出来，干脆把它加入在里面，数据库获取数据肯定要走接口，而不是直接访问。
图6
现在再看图7和图8 。这个代码我们要发起一个远程调用，最简单的写法写成什么样子？我所能想到的，如图7标记出来的那一行，首先第一个是仓库名，后面我们有一个约束，get + 服务名，再拿到的单例，拿到单例以后，直接远程调用。如果我没这么做，一般情况下应该怎么做？我要写这么多代码，见图8，这些代码可以封装起来，我会去记录当前我的服务名，调用者是谁？我要拨号，拨号失败了怎么办？使用完后这个连接我不想用了怎么办？我是不是要关闭它，我什么时候关闭比较好？我是不是要复用，是不是每一个不同的地方都要开一个连接，这个连接直接复用起来，每次写远程调用都要想这些，会特别烦。在这里，干脆一条路切，全部连接全部复用，全部用一个单例可以做，我关心就是要调用一个接口，你跟我说成功还是失败，失败是什么原因，是我们内部的原因或者网络的原因，其他我不想了解。
图7
图8
刚才在代码层面我只需要要连接的服务名，当实际上服务是以 IP 加端口的形式存在。这样做需要从服务名转化 IP 列表的过程，可以用服务发现解决。我们要了解一个服务，它肯定会先访问一下 Consul，然后会有一个 IP 地址列表，gRPC 本身提供一个负载均衡器，我们只要把他和consul对接上，其他事情都不用管了。
4、项目改造
剩下就是我们怎么改造服务，实现上很简单，请看图9，最脏的活在第二行的 mservice server里面完成，他在基础库里面，整个结构都是封装过的，它只要在 Register 里面把对应的接口信息传递到mservice.Server，它就能直接起来。
图9
5、微服务化会带来一些问题
（1）阅读体验非常差：会经常遇到这种场景，在阅读代码过程中突然发现，我想看这个代码跳过去，结果是一个远程调用的代码。实际逻辑的代码应该去哪里找？很多公司对这些没有约束，不同项目有不同的路径，导致时间都花在了找代码上面了。目前来说没有比较好的方法，这个体验确实非常差。能够做到的是，我们有一个比较规范的代码存放规则。如果我们做了非常强制性要求，一个接口肯定放在哪一个地方，因为它的代码规则是非常简单的，在每次看到这一行以后，会直接去对应代码路径里面找，这些完全可以推导。包括以后有能力可以自己写 IDE 的插件，这一层完全是程序可以介入的，不用人工去做。
（2）调用栈无法真实还原：这是 Go 本身没有做的事情，微服务化把这个加剧了，这个后面我会讲。 虽然我们可以尽力让所有的客户端和服务端都用 gRPC 来做协议，但是对于 web 前端来说比较困难。我们还是需要 jsonrpc 做支持，当然我们不会手写代码，代码会根据 pb 文件去生成。路由方面，我们还是继续沿用 Consul，Consul 有官方做的一个工具叫 Consul- template，可以自己写模板，生成nginx配置文件，这样连nginx的路由自动化也搞定了。
6、总结
（1）使用 gRPC 做为服务框架，与服务发现深度结合：我们使用 gRPC 做一个服务框架，要做的只是写一个负载均衡器。
（2）让远程调用在形式上基本等于本地调用：代价上肯定会有差别，但是写代码尽量让人很舒服。
（3）接口路径可以直接推出代码路径：包括我刚才说的阅读体验，以及在找到接口问题的时候，我们可以直接知道代码在哪个地方。
（4）通过 option 可以做接口的定义：这样就不会出现一些不该开放到外网的程序，一不小心到了外网。定义接口超时时间或者说限制只能由某些服务才能访问我的接口，这些也是完全可行的。我们的约定是每一台机器本地都要开 Consul，每一个人在自己的开发上也要安装Consul。
（5）用 Goflow 解决依赖的工具链：在前面介绍的 Goflow 里面，只要通过一个命令，Goflow 有自动命令，它会自动连接到内网的 Consul 加入进去，这样也不同自己手动安装了。
三、分布式追踪
1、调用栈
（1）sentry，调用栈展示
调用栈这里是我们现如今的成果，分布式调用栈我们是怎么做的，图10来自于 sentry。比如 Go 的服务抛出一个错误，只是一个普通的错误，我们能够得到这样一个信息，它对应的调用栈和内容是什么，它对应的哪一个接口。包括这个请求它的参数这些我们都能够记录下来。你们看到的只是单机的方案，肯定我们要先解决单机，才能解决多机的问题。
图10
（2）跨进程的错误跟踪
跨进程的错误跟踪我们是怎么做的？如图11，我们现在客户端发起了请求到API，找到服务1，服务1找到服务2，再找到服务4，这时候服务4发生了错误，它需要把错误按原路扔回去，逐层把自己的栈信息往里面填。最终给客户端的也是一个 error，我们在服务1或者 API 已经能够得到一个完整跨进程的调用栈信息，这个信息我们不会给客户，我们会扔到 sentry 里面。图12中注意标红线的地方，在我们这边属于两个不同的进程。两个不同进程，他们在同一个调用栈里面展示出来，对于排查问题最有帮助。
图11
图12
2、 Context
分布式追踪我们是怎么支持的？我们在代码做了哪些调整？第一，context 它会记录上下文的信息，context 很早就被提出来了，在Go1.7的时候加入到标准库，接着 gRPC 我们引入了context。第二，它作用的范围，比如我在函数里面定义 context，这个函数要调用子函数，这个之子函数调用的时候传递进去，context 和函数调用栈是同一个东西，它会一层层包装，在下面它可以看到顶层的所有信息。第三，我刚才说的是进程里面，出了进程以后，进程和进程之间怎么传递。第四，把我们需要传递的信息通过Header来传递，这个完全透明的。
3、调用栈的做法
相信很多人都有比较好的解决方案。首先 Go 本身没有 Exception 支持。很多常规的错误处理都是这样的。见图13.1。
图13.1
然后在被几个简单但找不到在哪里发生的几个错误骚扰后，会变成这样的代码。见图13.2。
图13.2
就是自己写一个前缀，这个前缀可能是这个函数的名字。但是这样会将错误改写，一些类似 if err == io.EOF 的判断都会失效。所以又衍生出下一步懒人的做法，它不会破坏掉原来的信息，又能够进入信息，我们把错误包了一层，Trace 这里面只写了一种情况，如果我们想判断 eof 我们可以用 Cause 的情况。见图13.3。
图13.3
刚才那一种情况非常普遍，是目前比较正常的方案。我们采用了更进一步的做法，需要一步步来说。我们引入 gRPC 以后，我们可以在代码里面加入 context。这样是不是意味着我一些变量可以通过 context 传递。比如图14这个例子，我要访问一个商品，我在第一行就记录了 ID，传递进去，同时它把 context 也传递进去，它里面怎么做我不管，只要他基于 context 打日志，就能够把 productID 也打印进来。我们用结构化日志，好处是内部抛出什么信息就是显示了什么信息。我们需要知道整个一条链条对应上下文信息是什么，而不用管破坏掉原来打的内容是什么，里面什么内容就什么内容。在它把错误抛出去以后，gRPC 的中间层会捕捉到错误，将堆栈信息封装到 metadata 里面，传递给上级。
图14
4、死循环预防方案
对于微服务我们还可能遇到一个死循环，可能两个服务不会遇到，但如果现在如果有十个服务刚好构成一个环，肉眼是完全看不出来的。怎么解决这个问题，首先服务与服务之间信息能够传递。在路由器里面有类似的场景，他怎么避免一个数据包在链路里面无限流转，靠的就是TTL，在路由器经过一跳，TTL 会减1，直到0这个包就被抛弃。这个问题编译器可能解决不了或者比较困难，我们可以借鉴路由器的这个做法，这样在 TTL 为零的时候，直接报错，就需要我们重点去观察程序逻辑是否出现非常大的漏洞。
5、总结
对于分布式追踪总结一下，完善错误调用栈和日志打印，直接聚合分布式服务跟踪。现在有很多为了达到这个事情，他们会做日志搜集、解析，去做聚合，但是这个其实是杀鸡用牛刀，这个事情我可以根本不用日志收集，日志收集更多层面是用来分析了解服务整体的运行状况。
跨数据中心
1、Gateway
这个是最后一个议题，跨数据中心。我们会有很多数据中心，我们会做差异化的部署，可以看这样一个图。这是我们 Gateway，大家可以看图15，Gateway 与 Gateway 之间也需要相互连接，这里面把 Consul 包起来，原因就是我们对 Consul 并不是很了解，我们希望不会出现我们不可预知的情况，并没有其他特殊的原因。跨数据中心的接口通讯是通过 Gateway 来完成的。
图15
2、Gateway解决方案
这里重点说一下一个程序怎么做到这个事情？见图16。Gateway 会得到其他数据中心的服务列表，写在本地的 Consul 里面，附加一个 “gateway” 的tag，在图里面以 G 表示。
现在 Consul 里面我们有Service1、2、3、4。它读 Service2 会检查是不是本数据中心也同时部署了一份，如果已经部署了，它会优先连接内网，如果是 Service3 会直接走 gateway 出去，Service4 内网。gateway 本身是一个 proxy。这是 Gateway 的总结，它本身也是 Grpc 来做，Gateway 与 Gateway 之间可以相互感知。Consul 本身不对外暴露，确保可控。客户端对多数据中心无感知，直接从本地的 consul 读取他要的服务的信息即可。
图16
四、总结
关于跨境电商平台的 Go 转型，首先个人开发环境尤其重要，将公司内部各种特殊流程标准化自动化，其次是统一使用微服务的框架，解决服务分布式跟踪问题，解决开发效率的问题。对于多数据中心的状况，我们使用 Gateway 将其透明化。
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