一起学Dapr云原生开发

我们是光大科技智能云计算部智能化平台团队Devops项目组，专注于金融传统行业研发效能的提升和快速交付。通过自动化技术的应用，以及敏捷协同管理工具链的研发，助力金融传统行业Devops落地。团队拥有Devops领域经验丰富的研发工程师和专家，将不定期分享敏捷领域的原创文章，共同探索Devops落地最佳实践。

如今，软件不仅深刻改变了企业与市场的互动方式，也改变了企业创新与竞争的方式。因此，快速开发交付已经成为科技企业的必备能力，云原生开发是实现这种能力并取得优势的必经之路。

提到云原生，所有人想到的都是各种中间件、复杂服务间调用，难学会、难开发。我们需要一种工具，它以开发者为中心，让云原生开发变简单，甚至比非云原生还简单。

Dapr就是这样一款工具，它能够简化云原生应用开发，让开发者专注于核心逻辑，保持代码简单、可移植，构建出事件驱动的、弹性的分布式应用。无论在私有云、公有云还是在边缘设备上，Dapr都能帮助你应对构建微服务过程中的挑战，并保持代码对平台无感。

官方定义

Dapr是一套可移植的、事件驱动的运行时环境，它能让开发者轻松构建运行于云端或边缘的弹性的无状态/有状态应用。Dapr拥抱语言多样性和开发框架多样性。

看完这个定义感觉还是有种云雾缭绕的感觉。为了更好理解，我们还是要从Dapr的基础概念切入。

在Dapr中，一个构造块就是一组基于HTTP或gRPC的API，开发者可以从代码中调用这些API。每个构造块会使用若干个Dapr组件。

（组件是要介绍的第2个概念，见下文）

图1、构造块（来源于Dapr官网）

构造块用于解决构建弹性微服务应用中各种常见挑战，并将对应的最佳实践和模式代码化。Dapr内置了一组构造块（图2），为了更直观地理解构造块概念，接下来我们要走近这些内置构造块来看看。

图2、Dapr内置的构造块（图片来源：Dapr官网）

Dapr采用了模块化的设计，所有能力会以组件为单元进行交付。在Dapr中，每个组件都具有一个接口定义，而所有组件都是可插拔的，你可以将一个组件切换成具有相同接口的另一组件。比如，可以将基于Kafka的发布订阅组件无缝地切换成基于Redis Stream的发布订阅组件，而这个切换过程无需修改应用代码。

一个构造块可以将各种组件进行任意组合使用，在上文介绍构造块时已经略有涉及。下面我们会进一步介绍这些组件。

通过Dapr的设置，让你可以改变单个Dapr应用的行为或Dapr控制平面上所有系统服务的行为。Dapr采用了配置即代码的方式，所有的配置都可以通过一个YAML文件加以定义和部署。

下面这个配置文件设置了遥测记录的追踪功能。对于自托管的方式，你可以直接修改.dapr目录下的的默认配置文件config.yaml文件，或者用kubectl/helm将它应用到Kubernetes集群。

图3、Dapr配置文件用例

构建应用时，理解系统行为是运营系统重要的组成部分——其中就包括观察应用的内部调用、衡量其表现，并当问题发生即刻知晓。这对任何系统来说都是有挑战的，而对于多个微服务组成的分布式系统更甚，一个流程会由多次调用组成，从一个微服务开始，然后传递到另一个。可观测性对生产环境至关重要，而对于开发环境理解瓶颈、提升性能和执行跨微服务的基本调试也很有用。

尽管一个应用相关的某些数据可以通过更底层的基础设施（比如内存消耗、CPU使用）进行收集，但其他有意义的信息必须从“应用感知”层面进行收集——可以展示一系列重要的跨微服务调用。这通常意味着开发者必须向应用中引入一些度量代码来实现这个目的。通常，度量代码只将跟踪和指标这些所收集到的数据发送给能够进行存储、可视化和分析这些信息的外部工具或服务，比如跟踪和指标。

这些代码并不是应用的核心逻辑，但开发人员不得不对其进行维护，经常还需要开发者理解监控工具的API、使用额外的SDK等，这会带来额外的负担。这些度量也会给应用的可移植性带来挑战，必须根据应用程序所部署的环境采用不同的度量。比如，不同的云厂商提供了不同的监控方案，而私有化部署可能需要私有化方案。

如果用Dapr构造块进行服务间调用和发布/订阅消息，就可以利用Dapr提供的分布式跟踪。应用的内部服务通信都会流经Dapr的sidecar，所以sidecar处于能够让应用层度量减负的特殊位置上。

分布式跟踪

Dapr可以通过配置进行跟踪数据分发。由于Dapr使用了Zipkin等被广泛使用的协议，所以可以轻松与多种监控后台集成。

图4、Dapr的分布式跟踪（图片来源：Dapr官网）

开发遥测采集器

Dapr可以配置使用OpenTelemetry Collector，而OpenTelemetry对外部监控工具提供了更多的兼容性。

图5、Dapr和OpenTelemetry Collector配合使用（图片来源：Dapr官网）

跟踪上下文

Dapr的追踪上下文使用W3C Tracing标准规范，既能够自行生成和传递上下文头，又传递用户提供的上下文头。

和系统的其他部分一样，你需要能够对Dapr自身进行观察。Dapr允许你收集Dapr sidecar运行微服务时所分发的指标和日志，还允许你收集Dapr服务（比如启用了Dapr的Kubernetes集群中的控制平面服务）产生的指标和日志。

日志

Dapr会通过生成日志的方式为sidecar的运营提供能见度，帮助用户识别问题并进行调试。日志事件包括由Dapr系统服务所产生的警告、错误、信息、调试信息。

Dapr还可以配置成向采集器（比如Fluentd、Azure Monitor）发送日志，以便能够轻松进行日志搜索、分析并获得洞见。

指标

指标是运行过程中不断被采集和存储的一系列度量值或度量计数。Dapr指标提供了用于了解Dapr sidecar和系统服务的监控能力：

·Dapr sidecar和用户应用之间的指标展示了调用延迟、失败流量、请求错误率等

·Dapr系统服务指标展示了sidecar注入失败和系统服务健康情况，比如CPU利用率、actors放置数等

健康检查

Dapr sidecar为健康检查暴露了HTTP端点。通过该API，用户代码或宿主环境可以探测该Dapr sidecar，来判断它的状态、并识别sidecar存在的问题。

Dapr通过构造块和组件让开发者无需让代码适配不同的平台和基础设施，更专心地编写出可移植、聚焦业务逻辑的代码。

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