提到遗留系统,你会想到什么?
对于遗留系统,程序员们并不陌生。据维基百科介绍,遗留系统是一种旧的方法、旧的技术、旧的计算机系统或应用程序。
张逸认为,遗留系统首先是一个还在运行和使用,但已步入软件生命周期衰老期的软件系统。它符合所谓的“奶牛规则”:奶牛逐渐衰老,最终无奶可挤,然而与此同时,饲养成本却在上升。这意味着遗留系统会逐渐随着时间的推移,维护成本会不断地增加。
在《从300万行到50万行代码,遗留系统的微服务改造》一文中,技术琐话阐述了遗留系统的一些共同特征。
事实上,在传统企业甚至互联网企业往往存在大量的遗留系统。这些遗留系统大多都能正常工作,有的可能还运行着关键业务或者持有核心数据。但是,大部分遗留系统通常经常存在技术陈旧、代码复杂、难以修改等特点。
我们看到,有的遗留系统给企业带来不可挽回的损失:
系统出现故障,当年负责编写这个程序的开发者却在 15 年前去世,现在已经无人能看懂他的代码,结果一个 bug 导致千万损失。——《程序开发者去世,代码没人懂,一个 bug 导致千万损失》。
还有的遗留系统在企业技术变革中慢慢淡出:
笔者曾经维护过一个 Perl 实现的网站,在 2015 年被解耦前,它已经工作了十几年,为公司占领市场立下了汗马功劳。奈何技术陈旧,维护困难,最后在微服务化过程中慢慢淡出。——《从 300 万行到 50 万行代码,遗留系统的微服务改造》
当然,也有遗留系统至今活得很好,默默贡献自己的力量。
我在一家银行工作时,遇到了一套令人印象深刻的遗留系统。
它最初创建于 2008 年(北京奥运会那一年),花费数周时间进行开发。整套系统具有完整的 CI、CD、单元测试、代码审查、自动部署等功能。自创建以来,大部分时间,它的核心基本保持不变,但是外围有许多改进(代码审查、日志记录、性能、身份验证等)。
从某种方面说,它相当于是公司内部的 AWS lambda 等效系统。
你可以编写一个 Python 脚本(Python 是该系统唯一支持的语言),大约 5 分钟内就能审核完毕并投入生产,准备供世界使用。
这个系统并不是官方层面的“战略”解决方案,它不为人知,也没有做过广告宣传。但是,它被频繁用于多个业务部门,并且不时有新的发展。因为它太好用了,所以大家都没法抛弃它。
我们部门有个暑期实习生,他利用这个系统,只花了 3-4 周就基本完成了他们的小项目(实习期应该有 2-3 个月)。而同时,其他实习生群体还没有弄清楚如何在“战略”框架内交付应用程序。
我最后一次统计时,那里运行着 500 多个应用程序。值得注意的是,生产日志显示,其中 80% 处于活跃状态。
不过,在不断变化的软件世界中,所有美好的事物都必须迎来终结。到头来, 这套系统还是要重新设计或被抛弃,原因如下:
为了拥抱变化,这个系统开始升级。而在升级到第一批生产脚本时,我们就遇到问题。
有两个用户每隔 1 小时就报告一次问题,我们研究问题后发现其仅限于 IE 浏览器。在 IE 浏览器中,某些功能无法正常运行。
实际上,这家银行很早前就弃用了 IE,转而支持 Chrome 浏览器。全公司 25 万的员工被要求禁止使用 IE 浏览器。如果尝试在 IE 中打开某些站点会报错,会提示你改用 Chrome。这对用户导航有副作用,因为所有内容都是相互连接的(想象一下 report.example.com 链接到 otherreport.example.com 并调用 internalapi.example.com,可是某些 URL 是被阻止的)。
好消息是,最近的升级并没有倒退回去,而是简单解决了这个问题。IE 被屏蔽,并向 5000 位开发人员发出了通知:不再支持 IE 浏览器。问题解决了。
供参考:最好硬屏蔽 IE 以改善用户体验,IE 用户习惯了在其他浏览器中重试。也许最近几年开发的内部应用中有三分之一无法在 Chrome 之外运行,不是页面空白,要么就是到处都有损坏的小部件。
于是,升级按计划进行。在最后,我们遇到一个小麻烦:一个独立的脚本停止工作了 。
该脚本最初创建于十多年前,也就是这个框架刚创建后的几个月内。这是最早发布的应用程序之一,也许从历史上来看是第 8 个(现在有 500 多个)。
它实际上不是代码,而是某种模板。众所皆知, 该框架带有自己的模板语言和例程 (二十一世纪的开发人员应注意:请使用 jinja 进行模板化)。已经没有东西还在用这个模板功能了。团队进行了一些调整,然后系统又恢复了正常工作。
最终,升级完成。
新版同时支持 Python 2.7 和 Python 3.7,支持 OpenID Connect 和 Kerberos,在各处添加了一些消息和错误以简化使用,还更新了开发文档等等……
经过 12 年的可靠和忠诚的服务,这款旧系统并没有被弃用。恰恰相反。它还在兢兢业业做事,并且肯定还会再活起码 12 年,比现在所有的 JavaScript 和战略框架寿命都更长。
唯一的缺点是 lambda 请求的启动时间较长(基线为 5 秒)。它适合处理偶尔访问的报告和 API,不适合用于高性能 API 或缓存,后面的情况下最好使用其他技术,推荐 tornado 用作 Web 服务器 Web 框架。
在《关于遗留系统,看看Google 怎么办》一文中,Cheng 哥总结了几点,个人觉得挺好,分享给读者。
老的系统,面对的场景没有发生太大变化,原来什么模式就是什么模式,不要为了改变而改变,比如运营商的 CT 系统、银行的核心交易系统等关乎国计民生。
同时,因业务特性的原因,本身不会有很频繁、很大的变更,这种时候,现有手段,慢一点、稳妥一点,哪怕流程繁琐一点都没问题。如果改,就可能会带来极大的风险,也不会带来太大收益,不改,也能维护下去,孰优孰劣,自然就清楚了。
现在,运维有一种提法,叫做双态运维,就是针对系统特点,分为稳态和敏态,不同场景采用不同的模式。
如果业务场景变化了,要求系统必须能跟上节奏,这种情况下,建议通过重构,且逐步迁移的方式过渡。也就是,根据新的场景,设计适应的技术架构,能够满足效率、稳定和成本的要求,然后老系统上的业务和流量逐步迁移过去。
如果是直接在承载业务运行的老系统上改,成本和风险会非常高,实际情况下是不可行的。
前面提到传统行业的软件体系,大多是多厂商建设,标准不统一。但不管是做 DevOps,还是 SRE,甚至最基础的自动化,标准都是前提中的前提。所以,如果当前正在规划新的技术体系,或者有针对某些遗留系统重构的机会,从一开始规划好各种标准体系,就非常重要,建设前没有标准,事后再去统一标准,基本就没有机会了。
互联网的技术体系,从最早期的单体架构,没有标准,到系统拆分的服务化演进,形成统一标准,再到基于统一标准的运维自动化、持续交付以及稳定性建设,最终形成大中台的体系,也是遵从着这样一个过程和规律走下来。
只不过,互联网公司在早期没有太大的业务和技术的包袱,所以可以小步(甚至大步)快跑,大胆试错,快速迭代,整个过程的进展会更快一些,但是规律是一样的。不过,当规模到了一定体量,所面对的问题,跟传统行业也是一样的,一样会有遗留系统。既不可能随意放弃(还在承载业务),也不可能说重构就重构,成本和代价是必须要考虑的。
对遗留系统,你有什么看法?欢迎留言告诉我们。
参考资料:
https://thehftguy.com/2020/07/09/the-most-remarkable-legacy-system-i-have-seen
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