Golang 微服务教程（三）

发表于 2018-05-22 | 阅读次数: | 字数统计: 5,102

原文链接：ewanvalentine.io，翻译已获作者 Ewan Valentine 授权。

本文完整代码：GitHub

在上节中，我们使用 go-micro 重新实现了微服务并进行了 Docker 化，但是每个微服务都要单独维护自己的 Makefile 未免过于繁琐。本节将学习 docker-compose 来统一管理和部署微服务，引入第三个微服务 user-service 并进行存储数据。

MongoDB 与 Postgres

微服务的数据存储

到目前为止，consignment-cli 要托运的货物数据直接存储在 consignment-service 管理的内存中，当服务重启时这些数据将会丢失。为了便于管理和搜索货物信息，需将其存储到数据库中。

可以为每个独立运行的微服务提供独立的数据库，不过因为管理繁琐少有人这么做。如何为不同的微服务选择合适的数据库，可参考：How to choose a database for your microservices

选择关系型数据库与 NoSQL

如果对存储数据的可靠性、一致性要求不那么高，那 NoSQL 将是很好的选择，因为它能存储的数据格式十分灵活，比如常常将数据存为 JSON 进行处理，在本节中选用性能和生态俱佳的MongoDB

如果要存储的数据本身就比较完整，数据之间关系也有较强关联性的话，可以选用关系型数据库。事先捋一下要存储数据的结构，根据业务看一下是读更多还是写更多？高频查询的复不复杂？… 鉴于本文的较小的数据量与操作，作者选用了 Postgres，读者可自行更换为 MySQL 等。

更多参考：如何选择NoSQL数据库、梳理关系型数据库和NoSQL的使用情景

docker-compose

引入原因

上节把微服务 Docker 化后，使其运行在轻量级、只包含服务必需依赖的容器中。到目前为止，要想启动微服务的容器，均在其 Makefile 中 docker run 的同时设置其 环境变量 ，服务多了以后管理起来十分麻烦。

基本使用

docker-compose 工具能直接用一个 docker-compose.yaml 来编排管理多个容器，同时设置各容器的 metadata 和 run-time 环境（环境变量），文件的 service 配置项来像先前 docker run 命令一样来启动容器。举个例子：

docker 命令管理容器

$ docker run -p 50052:50051 \
 -e MICRO_SERVER_ADDRESS=:50051 \
 -e MICRO_REGISTRY=mdns \
 vessel-service
 

等效于 docker-compose 来管理

version: '3.1'
vessel-service:
 build: ./vessel-service
 ports:
 - 50052:50051
 environment:
 MICRO_ADRESS: ":50051"
 MICRO_REGISTRY: "mdns"
 

想加减和配置微服务，直接修改 docker-compose.yaml，是十分方便的。

更多参考：使用 docker-compose 编排容器

编排当前项目的容器

针对当前项目，使用 docker-compose 管理 3 个容器，在项目根目录下新建文件：

# docker-compose.yaml
# 同样遵循严格的缩进
version: '3.1'
#  services  定义容器列表
services:
 consignment-cli:
 build: ./consignment-cli
 environment:
 MICRO_REGISTRY: "mdns"
 consignment-service:
 build: ./consignment-service
 ports:
 - 50051:50051
 environment:
 MICRO_ADRESS: ":50051"
 MICRO_REGISTRY: "mdns"
 DB_HOST: "datastore:27017"
 vessel-service:
 build: ./vessel-service
 ports:
 - 50052:50051
 environment:
 MICRO_ADRESS: ":50051"
 MICRO_REGISTRY: "mdns"
 

首先，我们指定了要使用的 docker-compose 的版本是 3.1，然后使用 services 来列出了三个待管理的容器。

每个微服务都定义了自己容器的名字， build 指定目录下的 Dockerfile 将会用来编译镜像，也可以直接使用 image 选项直接指向已编译好的镜像（后边会用到）；其他选项则指定了容器的端口映射规则、环境变量等。

可使用 docker-compose build 来编译生成三个对应的镜像；使用 docker-compose run 来运行指定的容器， docker-compose up -d 可在后台运行；使用 docker stop $(docker ps -aq ) 来停止所有正在运行的容器。

运行效果

使用 docker-compose 的运行效果如下：

Protobuf 与数据库操作

复用及其局限性

到目前为止，我们的两个 protobuf 协议文件，定义了微服务客户端与服务端数据请求、响应的数据结构。由于 protobuf 的规范性，也可将其生成的 struct 作为数据库表 Model 进行数据操作。这种复用有其局限性，比如 protobuf 中数据类型必须与数据库表字段严格一致，二者是高耦合的。很多人并不赞将 protobuf 数据结构作为数据库中的表结构：Do you use Protobufs in place of structs ?

中间层逻辑转换

一般来说，在表结构变化后与 protobuf 不一致，需要在二者之间做一层逻辑转换，处理差异字段：

func (service *Service)(ctx context.Context, req *proto.User, res *proto.Response) error {
entity := &models.User{
Name: req.Name.
Email: req.Email,
Password: req.Password,
}
err := service.repo.Create(entity)
// 无中间转换层
// err := service.repo.Create(req)
...
}
 

这样隔离数据库实体 models 和 proto.* 结构体，似乎很方便。但当 .proto 中定义 message 各种嵌套时，models 也要对应嵌套，比较麻烦。

上边隔不隔离由读者自行决定，就我个人而言，中间用 models 做转换是不太有必要的，protobuf 已足够规范，直接使用即可。

consignment-service 重构

回头看第一个微服务 consignment-service，会发现服务端实现、接口实现等都往 main.go 里边塞，功能跑通了，现在要拆分代码，使项目结构更加清晰，更易维护。

MVC 代码结构

对于熟悉 MVC 开发模式的同学来说，可能会把代码按功能拆分到不同目录中，比如：

main.go
models/
 user.go
handlers/
 auth.go 
 user.go
services/
 auth.go
 

微服务代码结构

不过这种组织方式并不是 Golang 的 style，因为微服务是切割出来独立的，要做到简洁明了。对于大型 Golang 项目，应该如下组织：

main.go
users/
 services/
 auth.go
 handlers/
 auth.go
 user.go
 users/
 user.go
containers/
 services/
 manage.go
 models/
 container.go
 

这种组织方式叫领域（domain）驱动，而不是 MVC 的功能驱动。

consignment-service 的重构

由于微服务的简洁性，我们会把该服务相关的代码全放到一个文件夹下，同时为每个文件起一个合适的名字。

在 consignmet-service/ 下创建三个文件：handler.go、datastore.go 和 repository.go

consignmet-service/ 
 ├── Dockerfile
 ├── Makefile
 ├── datastore.go# 创建与 MongoDB 的主会话
 ├── handler.go# 实现微服务的服务端，处理业务逻辑
 ├── main.go# 注册并启动服务
 ├── proto
 └── repository.go# 实现数据库的基本 CURD 操作
 

负责连接 MongoDB 的 datastore.go

package main
import "gopkg.in/mgo.v2"
// 创建与 MongoDB 交互的主回话
func Create session (host string) (*mgo.Session, error) {
s, err := mgo.Dial(host)
if err !=  nil  {
return nil, err
}
s.SetMode(mgo.Monotonic, true)
return s, nil
}
 

连接 MongoDB 的代码够精简，传参是数据库地址，返回数据库会话以及可能发生的错误，在微服务启动的时候就会去连接数据库。

负责与 MongoDB 交互的 repository.go

现在让我们来将 main.go 与数据库交互的代码拆解出来，可以参考注释加以理解：

package main
import (...)
const (
DB_NAME = "shippy"
CON_COLLECTION = "consignments"
)
type Repository interface {
Create(*pb.Consignment) error
GetAll() ([]*pb.Consignment, error)
 Close ()
}
type ConsignmentRepository struct {
session *mgo.Session
}
// 接口实现
func (repo *ConsignmentRepository) Create(c *pb.Consignment) error {
return repo.collection().Insert(c)
}
// 获取全部数据
func (repo *ConsignmentRepository) GetAll() ([]*pb.Consignment, error) {
var cons []*pb.Consignment
// Find() 一般用来执行查询，如果想执行 select * 则直接传入 nil 即可
// 通过 .All() 将查询结果绑定到 cons 变量上
// 对应的 .One() 则只取第一行记录
err := repo.collection().Find(nil).All(&cons)
return cons, err
}
// 关闭连接
func (repo *ConsignmentRepository) Close() {
// Close() 会在每次查询结束的时候关闭会话
// Mgo 会在启动的时候生成一个 "主" 会话
// 你可以使用 Copy() 直接从主会话复制出新会话来执行，即每个查询都会有自己的数据库会话
// 同时每个会话都有自己连接到数据库的 socket 及错误处理，这么做既安全又高效
// 如果只使用一个连接到数据库的主 socket 来执行查询，那很多请求处理都会阻塞
// Mgo 因此能在不使用锁的情况下完美处理并发请求
// 不过弊端就是，每次查询结束之后，必须确保数据库会话要手动 Close
// 否则将建立过多无用的连接，白白浪费数据库资源
repo.session.Close()
}
// 返回所有货物信息
func (repo *ConsignmentRepository) collection() *mgo.Collection {
return repo.session.DB(DB_NAME).C(CON_COLLECTION)
}
 

拆分后的 main.go

package main
import (...)
const (
DEFAULT_HOST = "localhost:27017"
)
func main() {
// 获取容器设置的数据库地址环境变量的值
dbHost := os.Getenv("DB_HOST")
if dbHost == ""{
 dbHost = DEFAULT_HOST
}
session, err := CreateSession(dbHost)
// 创建于 MongoDB 的主会话，需在退出 main() 时候手动释放连接
defer session.Close()
if err != nil {
log.Fatalf("create session error: %v\n", err)
}
server := micro.NewService(
// 必须和 consignment.proto 中的 package 一致
micro.Name("go.micro.srv.consignment"),
micro.Version("latest"),
)
// 解析命令行参数
server.Init()
// 作为 vessel-service 的客户端
vClient := vesselPb.NewVesselServiceClient("go.micro.srv.vessel", server.Client())
// 将 server 作为微服务的服务端
pb.RegisterShippingServiceHandler(server.Server(), &handler{session, vClient})
if err := server.Run(); err != nil {
log.Fatalf("failed to serve: %v", err)
}
}
 

实现服务端的 handler.go

将 main.go 中实现微服务服务端 interface 的代码单独拆解到 handler.go，实现业务逻辑的处理。

package main
import (...)
// 微服务服务端 struct handler 必须实现 protobuf 中定义的 rpc 方法
// 实现方法的传参等可参考生成的 consignment.pb.go
type handler struct {
session *mgo.Session
vesselClient vesselPb.VesselServiceClient
}
// 从主会话中 Clone() 出新会话处理查询
func (h *handler)GetRepo()Repository {
return &ConsignmentRepository{h.session.Clone()}
}
func (h *handler)CreateConsignment(ctx context.Context, req *pb.Consignment, resp *pb.Response) error {
defer h.GetRepo().Close()
// 检查是否有适合的货轮
vReq := &vesselPb.Specification{
Capacity: int32(len(req.Containers)),
MaxWeight: req.Weight,
}
vResp, err := h.vesselClient.FindAvailable(context.Background(), vReq)
if err != nil {
return err
}
// 货物被承运
log.Printf("found vessel: %s\n", vResp.Vessel.Name)
req.VesselId = vResp.Vessel.Id
//consignment, err := h.repo.Create(req)
err = h.GetRepo().Create(req)
if err != nil {
return err
}
resp.Created = true
resp.Consignment = req
return nil
}
func (h *handler)GetConsignments(ctx context.Context, req *pb.GetRequest, resp *pb.Response) error {
defer h.GetRepo().Close()
consignments, err := h.GetRepo().GetAll()
if err != nil {
return err
}
resp.Consignments = consignments
return nil
}
 

至此，main.go 拆分完毕，代码文件分工明确，十分清爽。

mgo 库的 Copy() 与 Clone()

在 handler.go 的 GetRepo() 中我们使用 Clone() 来创建新的数据库连接。

可看到在 main.go 中创建主会话后我们就再也没用到它，反而使用 session.Clonse() 来创建新的会话进行查询处理，可以看 repository.go 中 Close() 的注释，如果每次查询都用主会话，那所有请求都是同一个底层 socket 执行查询，后边的请求将会阻塞，不能发挥 Go 天生支持并发的优势。

为了避免请求的阻塞，mgo 库提供了 Copy() 和 Clone() 函数来创建新会话，二者在功能上相差无几，但在细微之处却有重要的区别。Clone 出来的新会话重用了主会话的 socket，避免了创建 socket 在三次握手时间、资源上的开销，尤其适合那些快速写入的请求。如果进行了复杂查询、大数据量操作时依旧会阻塞 socket 导致后边的请求阻塞。Copy 为会话创建新的 socket，开销大。

应当根据应用场景不同来选择二者，本文的查询既不复杂数据量也不大，就直接复用主会话的 socket 即可。不过用完都要 Close()，谨记。

vessel-service 重构

拆解完 consignment-service/main.go 的代码，现在用同样的方式重构 vessel-service

新增货轮

我们在此添加一个方法：添加新的货轮，更改 protobuf 文件如下：

syntax = "proto3";
package go.micro.srv.vessel;
service VesselService {
 // 检查是否有能运送货物的轮船
 rpc FindAvailable (Specification) returns (Response) {}
 // 创建货轮
 rpc Create(Vessel) returns (Response){}
}
// ...
// 货轮装得下的话
// 返回的多条货轮信息
message Response {
 Vessel vessel = 1;
 repeated Vessel vessels = 2;
 bool created = 3;
}
 

我们创建了一个 Create() 方法来创建新的货轮，参数是 Vessel 返回 Response，注意 Response 中添加了 created 字段，标识是否创建成功。使用 make build 生成新的 vessel.pb.go 文件。

拆分数据库操作与业务逻辑处理

之后在对应的 repository.go 和 handler.go 中实现 Create()

// vesell-service/repository.go
// 完成与数据库交互的创建动作
func (repo *VesselRepository) Create(v *pb.Vessel) error {
return repo.collection().Insert(v)
}

// vesell-service/handler.go
func (h *handler) GetRepo() Repository {
return &VesselRepository{h.session.Clone()}
}
// 实现微服务的服务端
func (h *handler) Create(ctx context.Context, req *pb.Vessel, resp *pb.Response) error {
defer h.GetRepo().Close()
if err := h.GetRepo().Create(req); err != nil {
return err
}
resp.Vessel = req
resp.Created = true
return nil
}
 

引入 MongoDB

两个微服务均已重构完毕，是时候在容器中引入 MongoDB 了。在 docker-compose.yaml 添加 datastore 选项：

services:
 ...
 datastore:
 image: mongo
 ports:
 - 27017:27017
 

同时更新两个微服务的环境变量，增加 DB_HOST: “datastore:27017″，在这里我们使用 datastore 做主机名而不是 localhost，是因为 docker 有内置强大的 DNS 机制。参考：docker内置dnsserver工作机制

修改完毕后的 docker-compose.yaml：

# docker-compose.yaml
version: '3.1'
services:
 consigment-cli:
 build: ./consignment-cli
 environment:
 MICRO_REGISTRY: "mdns"
 consignment-service:
 build: ./consignment-service
 ports:
 - 50051:50051
 environment:
 MICRO_ADRESS: ":50051"
 MICRO_REGISTRY: "mdns"
 DB_HOST: "datastore:27017"
 vessel-service:
 build: ./vessel-service
 ports:
 - 50052:50051
 environment:
 MICRO_ADRESS: ":50051"
 MICRO_REGISTRY: "mdns"
 DB_HOST: "datastore:27017"
 datastore:
 image: mongo
 ports:
 - 27017:27017
 

修改完代码需重新 make build，构建镜像时需 docker-compose build –no-cache 来全部重新编译。

user-service

引入 Postgres

现在来创建第三个微服务，在 docker-compose.yaml 中引入 Postgres：

...
 user-service:
 build: ./user-service
 ports:
 - 50053:50051
 environment:
 MICRO_ADDRESS: ":50051"
 MICRO_REGISTRY: "mdns"
 ...
 database:
 image: postgres
 ports:
 - 5432:5432
 

在项目根目录下创建 user-service 目录，并且像前两个服务那样依次创建下列文件：

1
handler.go, main.go, repository.go, database.go, Dockerfile, Makefile
 

定义 protobuf 文件

创建 proto/user/user.proto 且内容如下：

// user-service/user/user.proto
syntax = "proto3";
package go.micro.srv.user;
service UserService {
 rpc Create (User) returns (Response) {}
 rpc Get (User) returns (Response) {}
 rpc GetAll (Request) returns (Response) {}
 rpc Auth (User) returns (Token) {}
 rpc ValidateToken (Token) returns (Token) {}
}
// 用户信息
message User {
 string id = 1;
 string name = 2;
 string company = 3;
 string email = 4;
 string password = 5;
}
message Request {
}
message Response {
 User user = 1;
 repeated User users = 2;
 repeated Error errors = 3;
}
message Token {
 string token = 1;
 bool valid = 2;
 Error errors = 3;
}
message Error {
 int32 code = 1;
 string description = 2;
}
 

确保你的 user-service 有像类似前两个微服务的 Makefile，使用 make build 来生成 gRPC 代码。

实现业务逻辑处理的 handler.go

在 handler.go 实现的服务端代码中，认证模块将在下一节使用 JWT 做认证。

// user-service/handler.go
package main
import (
"context"
pb "shippy/user-service/proto/user"
)
type handler struct {
repo Repository
}
func (h *handler) Create(ctx context.Context, req *pb.User, resp *pb.Response) error {
if err := h.repo.Create(req); err != nil {
return nil
}
resp.User = req
return nil
}
func (h *handler) Get(ctx context.Context, req *pb.User, resp *pb.Response) error {
u, err := h.repo.Get(req.Id);
if err != nil {
return err
}
resp.User = u
return nil
}
func (h *handler) GetAll(ctx context.Context, req *pb.Request, resp *pb.Response) error {
users, err := h.repo.GetAll()
if err != nil {
return err
}
resp.Users = users
return nil
}
func (h *handler) Auth(ctx context.Context, req *pb.User, resp *pb.Token) error {
_, err := h.repo.GetByEmailAndPassword(req)
if err != nil {
return err
}
resp.Token = "`x_2nam"
return nil
}
func (h *handler) ValidateToken(ctx context.Context, req *pb.Token, resp *pb.Token) error {
return nil
}
 

实现数据库交互的 repository.go

package main
import (
"github.com/jinzhu/gorm"
pb "shippy/user-service/proto/user"
)
type Repository interface {
Get(id string) (*pb.User, error)
GetAll() ([]*pb.User, error)
Create(*pb.User) error
GetByEmailAndPassword(*pb.User) (*pb.User, error)
}
type UserRepository struct {
db *gorm.DB
}
func (repo *UserRepository) Get(id string) (*pb.User, error) {
var u *pb.User
u.Id = id
if err := repo.db.First(&u).Error; err != nil {
return nil, err
}
return u, nil
}
func (repo *UserRepository) GetAll() ([]*pb.User, error) {
var users []*pb.User
if err := repo.db.Find(&users).Error; err != nil {
return nil, err
}
return users, nil
}
func (repo *UserRepository) Create(u *pb.User) error {
if err := repo.db.Create(&u).Error; err != nil {
return err
}
return nil
}
func (repo *UserRepository) GetByEmailAndPassword(u *pb.User) (*pb.User, error) {
if err := repo.db.Find(&u).Error; err != nil {
return nil, err
}
return u, nil
}
 

使用 UUID

我们将 ORM 创建的 UUID 字符串修改为一个整数，用来作为表的主键或 ID 是比较安全的。MongoDB 使用了类似的技术，但是 Postgres 需要我们使用第三方库手动来生成。在 user-service/proto/user 目录下创建 extension.go 文件：

package go_micro_srv_user
import (
"github.com/jinzhu/gorm"
uuid "github.com/satori/go.uuid"
"github.com/labstack/gommon/log"
)
func (user *User) BeforeCreate(scope *gorm.Scope) error {
uuid, err := uuid.NewV4()
if err != nil {
log.Fatalf("created uuid error: %v\n", err)
}
return scope.SetColumn("Id", uuid.String())
}
 

函数 BeforeCreate() 指定了 GORM 库使用 uuid 作为 ID 列值。参考：doc.gorm.io/callbacks

GORM

Gorm 是一个简单易用轻量级的 ORM 框架，支持 Postgres, My SQL , Sqlite 等数据库。

到目前三个微服务涉及到的数据量小、操作也少，用原生 SQL 完全可以 hold 住，所以是不是要 ORM 取决于你自己。

user-cli

类比 consignment-service 的测试，现在创建 user-cli 命令行应用来测试 user-service

在项目根目录下创建 user-cli 目录，并创建 cli.go 文件：

package main
import (
"log"
"os"
pb "shippy/user-service/proto/user"
microclient "github.com/micro/go-micro/client"
"github.com/micro/go-micro/cmd"
"golang.org/x/net/context"
"github.com/micro/cli"
"github.com/micro/go-micro"
)
func main() {
cmd.Init()
// 创建 user-service 微服务的客户端
client := pb.NewUserServiceClient("go.micro.srv.user", microclient.DefaultClient)
// 设置命令行参数
service := micro.NewService(
micro.Flags(
cli.StringFlag{
Name: "name",
Usage: "You full name",
},
cli.StringFlag{
Name: "email",
Usage: "Your email",
},
cli.StringFlag{
Name: "password",
Usage: "Your password",
},
cli.StringFlag{
Name: "company",
Usage: "Your company",
},
),
)
service.Init(
micro.Action(func(c *cli.Context) {
name := c.String("name")
email := c.String("email")
password := c.String("password")
company := c.String("company")
r, err := client.Create(context.TODO(), &pb.User{
Name: name,
Email: email,
Password: password,
Company: company,
})
if err != nil {
log.Fatalf("Could not create: %v", err)
}
log.Printf("Created: %v", r.User.Id)
getAll, err := client.GetAll(context.Background(), &pb.Request{})
if err != nil {
log.Fatalf("Could not list users: %v", err)
}
for _, v := range getAll.Users {
log.Println(v)
}
os.Exit(0)
}),
)
// 启动客户端
if err := service.Run(); err != nil {
log.Println(err)
}
}
 

测试

运行成功

在此之前，需要手动拉取 Postgres 镜像并运行：

$ docker pull postgres
$ docker run --name postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -d -p 5432:5432 postgres
 

用户数据创建并存储成功：

总结

到目前为止，我们创建了三个微服务：consignment-service、vessel-service 和 user-service，它们均使用 go-micro 实现并进行了 Docker 化，使用 docker-compose 进行统一管理。此外，我们还使用 GORM 库与 Postgres 数据库进行交互，并将命令行的数据存储进去。

上边的 user-cli 仅是测试使用，明文保存密码一点也不安全。在本节完成基本功能的基础上，下节将引入 JWT 做验证。