导读：hulk是短视频研发部研发的基于GDP2（Go Develop Platform ）的go服务开发框架。它是⼀款⾯向业务的Web开发框架，提供了诸多开箱即⽤的组件和功能，可以⽤来快速开发Web服务。同时，依托于hulk框架并结合⼚内/业界优秀的开发实践，初步构建了⼀个符合业务应⽤场景的go⽣态体系。

全文7330字，预计阅读时间 12分钟。

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一、产生背景

hulk框架是在“好看视频”服务端的go服务化架构升级背景下产生的。

1.1 为什么要做架构升级？当前架构面临哪些问题？

好看视频初期因业务需要快速、灵活的开发迭代，采⽤PHP作为开发语⾔实现后端服务，前期取得了⽐较好的开发迭代效果。但随着好看业务快速发展，服务端的项⽬(接⼝、代码等)急速膨胀，类单体的PHP架构在多个⽅⾯遇到了瓶颈和问题，主要体现在以下⼏个⽅⾯：

1.开发效率：对于主代码库，所有服务端同学都会在这同一个代码空间开发，此外还有依赖的第三方团队也会修改，频繁的修改/合并降低了开发效率，同时也加大了代码的维护成本和难度；

2.上线效率：多用户开发同一代码库的另一个弊端就是上线等待，由于同一个时刻只能有一个分支上线（分级上线），导致相连的上线需求要排队等待。这也导致我们的同学摸索出“搭车上线”的模式，虽然加快了上线效率，但也加大了上线的风险，没有从根本上解决问题；

3.运行效率：PHP在开发效率和灵活度方面确实有一定优势，但当所支撑的业务达到几千万DAU及以上时，我们必须要考虑服务的运行效率和资源成本等问题。PHP语言在多线程/多协程的支持上，弱于Java、C/C++、Go等语言，基于物理机部署的类单体服务部署架构，在资源利用率和服务扩缩容等方面也很难满足需求；

4.SRE效率：在出现稳定性问题时，我们期望能够做到快速感知、快速定位、快速止损。目前基于sia的监控/报警，基于日志的问题定位方式距离理想目标还有一定的距离：一是同学要奔波于各个平台/系统获取问题线索，二是获取到的线索及信息维度很多时候也无法满足快速、精确定位问题的需求；

这些问题需要通过“4化”，从总体业务架构、部署架构、基础设施等多方面去解决：

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1.2 为什么不直接基于GDP2 ？

好看的go服务化升级工作开展时，GDP2还未正式发布，这也是其中一个因素。

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1.3 hulk与gdp2能⼒对照

下⾯从三个⽅⾯与gdp2做⼀个简单的对照，初步了解hulk的整体能⼒及与gdp2的⼀些差异。

1.3.1 web server能⼒

hulk⽬前主要服务于web应⽤，⾸先了解⼀下hulk的web server能⼒。

1.3.2 功能/组件

功能/组件的丰富度及⾃身能⼒，很⼤程度上影响了框架对业务服务的⽀持能⼒。

1.3.3 框架周边及基础设施

框架从来不是“单打独⽃的”，它需要有周边⼯具和基础设施来⽀持。

NOTE：

1. 好看在做go化时，也调研了开源社区⾥⽐较优秀的⼀些⼯具系统和⽅案并引⼊， hulk中默认添加了对这些基础设施的集成；

1.3.4 对照总结

本节主要站在hulk能力角度与GDP2做了一些方面的参考对照。以上对照，可以概括为4点：

1.很多基础能⼒，hulk是复⽤gdp的，如：bns、net、codec等；

2.⼀些通⽤/扩展组件，hulk按照业务需求场景，进⾏⼆次封装和增强，如：httpserver、ral、redis、mysql等；

3.对于gdp⽬前没有⽀持的⼀些业务需求，进⾏开发集成，如：定时任务、配置中⼼、服务治理等；

4.参考业界开源实践，引入了一些新的基础设施：如prometheus+grafana集群、sentry集群、故障定位系统等；

GDP2由几十个模块共同构成，由于时间有限，可能个别功能点的对照有偏差。

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二、了解hulk

2.1 设计思路

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2.2 框架结构

从功能上来看，hulk的整体能力可以划分为四层：

2.2.1 基础组件

提供了绝大部分项目都应该需要的基础能力，也是其他上层功能组件很可能依赖的组件。hulk框架通过这些基础组件，使上层应用可以无感的与基础设施进行集成：

• 日志组件：默认支持与PHP兼容的打印格式（用于配置sia监控和报警），同时也兼容ftrace接入的格式（日志查询和问题定位）；

• 云原生监控：默认支持prometheus，对所有接口请求、redis、ral等远程调用进行多维度的metrics采集，并通过grafana展示；

• 配置中心：通过配置中心，可以实时下发并生效配置。目前支持Apollo/iConf，支持功能包括-版本管理、热发布、灰度发布、权限管理、审核与审计等；

• 事件追踪/定位：借助sentry，对于一些故障，我们可以秒级感知。hulk在异常信息中保存了比较完整的现场信息-如调用栈、request、集群和实例信息等，通过这些信息，可以直接定位问题的原因；

2.2.2 通用组件

这一层的组件能力是通用的，提供了一些管理控制和切面能力：

• ral组件：hulk的ral模块封装了GDP2的ral主体功能，同时，对ral进行了增强- a) 提供了通过字符串而非文件来进行ral初始化和ral懒加载功能；b) 提供了多个hook能力，如prometheus的监控信息采集，熔断、降级等；

• 服务治理：框架的服务治理能力是基于Sentinel （阿里开源的高可用流量防护组件）和配置中心来构建的，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断、降级等多个维度来协助保障微服务的稳定性，并提供动态控制能力；

• 协程池：a) 可以自动调度海量协程，复用goroutines，减少gc，b) 可以优雅处理 panic，防止程序崩溃 c) 提供了：任务提交、获取运行中的 goroutine 数量、封装了WaitGroup支持协程任务编排等功能；

• 事件通知：框架与如流做了集成。用户将robot token配置在项目里，就可以直接使用ruliu组件向指定的如流群发送报警/通告。如流组件结合sentry，可以让我们第一时间知道程序出了问题并快速定位到问题；

2.2.3 扩展组件

前两层功能对直接的业务处理逻辑参与较少，这一层的组件其能力多是为了处理某一类特定业务逻辑和场景，如redis/mysql/定时任务等：

1.redis组件：基于GDP2 redis模块的封装并作了功能增，提供了：

a) metrics hook，对所有的redis请求进行监控(prometheus)打点（latency/p99/qps/错误码分布等）；

b) sentry hook，支持将redis错误在记错误日志同时发送到sentry；

c) 降级hook，支持按集群/实例/百分比维度降级redis访问；

d) 熔断hook，支持按集群/实例/错误率/慢请求率对依赖的服务进行熔断设置；

2.mysql组件：mysql组件是基于GDP2 mysql和 gorm_adapter的封装，在已有能力之上，进行了以下功能扩展：

a) 提供了metrics hook，对所有的mysql请求进行监控(prometheus)打点（latency/p99/qps/错误码分布等）；

b) 提供了sentry hook，支持将mysql错误在记错误日志的同时发送到sentry；

3.分布式锁：hulk提供了基于redis的分布式锁实现。其中redis连接是基于GDP2的redis模块的改造，分布式锁功能是封装了开源项目redsync；

4.定时任务：支持两种定时任务模式；

a) 带分布式锁的运行方式：对于多实例部署的定时任务，如果任务不是幂等的，则需要使用分布式锁对任务的调度运行进行控制；

b) 不带分布式锁的运行方式：此模式下，如果部署了多实例，则所有实例上同一时刻的定时任务，会同时执行；

2.2.4 http server

hulk（目前只提供了http server能力）提供了很多通用且高效的http middleware，并对外暴露了一些管理控制接口，在一些特殊情况下，可以通过这些管理接口，在运行时干预服务的运行：

• logger_middleware：用于记录http的请求、响应、耗时等信息，同时支持实时修改日志打印策略-如按idc/ip/百分比/uid/cuid等维度打印；

• timer_middleware：用于http请求的监控埋点，可以输出可用性、tp99、流量、平响、错误码等metrics，维度包括服务级/idc/instance等；

• recover_middleware：用于捕获http 请求链路中的painc事件，并可自定义panic handler逻辑，如通过结合sentry和如流，可以实时感知并定位panic事件；

• flow_control_middleware：接口限流组件，可以通过配置中心或管理接口，对接口按idc/instance维度进行限流；

• timeout_middleware：通过该middleware或与配置中心结合使用，可以对接口按idc维度进行超时控制；

• 其他middleware可以查看hulk文档

  （如-internal_user_middleware、jager_opentracing_middleware、thirdparty_auth_middleware、b2logger_middleware等）

• 管理控制接口：如健康检查接口，服务治理-熔断、限流、降级接口，metrics接口，线上实例性能调试接口等；

2.3 框架生态

通过近一年的建设，我们初步构建了一个以hulk框架为中心的、符合好看业务场景的go生态体系，包括：

• 标准目录规范：避免各个项目结构不统一，减少项目维护难度和工作量；

• 代码生成器：基于hulk框架、标准目录规范、组件使用规范的代码生成器，目的是减少通用模块/组件使用不规范，解决通用流程编码、处理不一致的问题；

• hklib：好看的通用lib库，提供了一些的通用功能（也包含了很多PHP转go过程中的一些orp通用/基础的函数/功能），也提供了50+对中台服务的调用client，减少重复代码，提升研发效率，提升可维护性；

• 基础设施：prometheus+thanos集群、sentry服务、apollo集群、pyroscope性能分析平台等；

• iconf：好看自研配置中心，能力在对齐开源的Apollo之外，还增加/增强了一些功能，如-key维度的发布、更安全的配置获取、更简洁的操作页面、类分级发布等；

• artemis：服务可视化与故障智能定位系统，可以在该系统中看到服务的部署架构、服务内部调用链、多维度细粒度的近实时监控和关键日志。在发生可用性故障时，一些故障问题可以秒级的定位到原因和具体代码；

2.4 框架应用情况

目前短视频所有go服务都是基于hulk构建的，在资源、接口性能和可用性等方面都有一些阶段性产出和收益。

hulk框架应用现状：

资源和性能收益：

资源和性能收益，很大一部分要归属于PHP->Go的技术栈切换；而框架为服务应用相应技术栈特性提供了便捷和高效的方式。

2.4 hulk服务架构

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下图描述了一个微服务（基于hulk）的架构全景图：

• 框架中个各功能组件都是围绕业务各个场景和需求的，在业务逻辑中能够比较便捷的使用相关功能组件；

• 这些组件在启用后，也会与相应的基础设施进行交互融合，共同支撑服务的高效、可控和稳定的运行；

hulk组件初始化及与周边基础设施的集成，基本都可以通过环境变量/配置文件来完成。

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三、框架能力与应用

下面我们从日常开发遇到的一些痛点，来介绍框架的能力，并配以示例来说明这些能力是如何减少或解决痛点的。

3.1 如何提升代码质量？

代码质量会直接或间接的产生以下影响：

• 代码质量会直接影响代码维护成本；

• 代码质量会影响程序出bug的概率；

• 代码质量会影响程序运行效率；

hulk框架从以下三方面分别来提升代码质量。

3.1.1 规范代码组织结构

降低项目维护成本，提升研发效率。

• 通过标准目录规范，定义通用(http服务)的项目layout，避免出现每人一种或多种layout，最终项目结构“百花齐放”的现象；

• 通过代码生成器，帮助开发者生成项目模板，对初始化流程，各目录/文件的使用进行潜在约定；

3.1.2 编码规范和静态检查

提升代码可读性，减少低级代码bug

• 遵循百度Go编码规范+业务编码补充规范；

• 使用GDP的代码检查工具：go_fmt、goc；

3.1.3 配套的压测和性能分析平台

确定服务的压力边界，发现潜在的性能问题。

• 压测和性能测试平台（测试环境）：nGrinder

• 程序性能分析平台：pyroscope。可以通过hulk自集成的管理接口，实时打开或关闭线上实例的“continuous-prof”功能，定位线上性能问题：

3.2 如何提升开发迭代速度？

• 如何让开发者专注于业务逻辑与实现？

• 如何让开发者快速响应并完成产品需求？

hulk框架为提升迭代速度，提供了以下支持。

3.2.1 丰富的实用组件/功能

提升研发效率，避免试错，减少出错。

• 程序增强组件：增强的redis/mysql功能，增强的ral调用等。例-下图中的redis监控，其监控指标是由hulk redis组件自动采集计算的：

• 优秀的开源组件：sentry、prometheus+grafana、apollo、协程池等。例-prometheus+grafana：hulk框架默认支持prometheus，可以对服务的可用性、QPS、耗时、错误码等metrics自动计算收集：

• 丰富的http middleware。

3.2.2 配置化、低代码支持

减少代码的修改和上线，提升需求的响应和完成速度。

• hulk框架中大部分组件可以通过环境变量/配置文件来初始化；

• 业务逻辑中的可变数据与配置，可以通过apollo/iconf实时下发和生效，无需代码修改和长流程上线。例-可以通过开箱即用的配置中心功能，实时下发并生效配置：

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3.3 如何快速感知并定位问题？

• 开发者如何快速感知服务中的问题，严重问题如何实时感知？

• 开发者如何能从监控、日志、报警中获得详细的问题信息，以快速定位问题？

hulk为提升SRE效率，从以下几个方面提供支持。

3.3.1 完善的事件追踪定位与通告能力

能够实时追踪开发者自定义的错误并通告

• 实时事件追踪组件：sentry。hulk提供了开箱即用的sentry组件功能，可以像打印日志一样使用，sentry中的信息包含代码调用栈、上下文、自定义关键信息等：

• 通告组件：ruliu。一行token配置就可以开启如流功能，可以将一些需要立即关注的信息实时打到如流群里，同时还可以和sentry结合，实现异常问题实时感知和定位：

3.3.2 prometheus+sia监控支持

通过prometheus与noah的互补，支持多维度全方位监控，能够获得更多的服务稳定性相关信息

• prometheus为开发者提供灵活的多维度的业务监控信息；

• sia可以为开发者提供基于日志的采集的服务稳定指标和容器、网络等资源维度监控信息；

3.3.3 ftrace日志查询与分析功能

hulk默认支持ftrace平台的日志格式

• 通过ftrace，可以便捷高效的查询用户维度的日志信息；

• 通过pdo2命令，可以检索查询自定义规则的日志信息；

3.4 基于hulk的服务可视化和故障智能定位系统

artemis是我们基于hulk研发的一款服务可视化与故障智能定位追踪系统，它集服务部署架构可视化、近实时多维度监控、关键日志、服务调用链等多方面信息，可以快速、高效、精准的发现和定位稳定性问题。

该系统目前已接入好看/全民/度咔等多个后端服务，极大加速了故障定位效率。在一些故障场景，可以秒级定位问题，给出问题的代码行。

3.4.1 服务部署架构

通过实例列表，可以获取服务的idc列表、instance列表和详情，并提供了便捷高效的调试入口和登录指令：

3.4.2 近实时多维度监控

artemis提供的近实时监控，能够提供更多维度信息，这些维度是sia和prometheus无法提供的，如：

• 某个URI下面的某个下游(或下游实例)RAL的QPS、耗时、可用性；

• 某个服务实例实例的URI或RAL的监控信息；

3.4.3 关键日志

由于与hulk的深度集成，在业务代码中打印warning级别以上的日志时，artemis能拿到更多的日志信息，如-各维度信息、调用栈、上下文等：

3.4.4 服务调用链

在hulk框架的协助下，artemis还可以获取到URI及URI所依赖的RAL调用信息，由此可以构建出请求调用链，并实时展示调用链上的相关metrics信息：

不同颜色的链路代表不同的可用性：红色-1个9及以下，黄色-2个9，蓝色-3个9，灰色-4个9。通过服务调用链，可以非常直观的看到服务里，哪个接口有问题，还可以看到哪些下游影响了这个接口的可用性。

3.4.5 使用案例

通过与报警系统的联动，可以在发生报警的第一时间，在artemis系统中找到受影响的服务及URI，确定是否是下游引起，错误是什么，哪一行代码报了错等，以下是一个artemis的实际应用示例。

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四、总结

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hulk虽然是⼀个新的go语⾔web框架，但不是重复造轮，⽽是站在⼚内和开源软件的基础上，结合业务实际开发、部 署、运⾏、运维环境，对这些开源框架和⼯具进⾏取⻓补短、⼆次开发，最终切合实际的业务使⽤场景。同时，围绕hulk初步构建起的go生态，为服务在开发、部署、运行、运维等各个阶段都提供了有力支持。

最后，希望短视频研发部在go服务化架构升级/研发框架上的⼀些实践、⽅案和经验，能够给有相同架构升级需求、 在go项⽬实践中遇到问题的其他业务线同学⼀些帮助和参考。

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