作者| 阿里文娱高级开发工程师 天甘 慕理

责编 | 屠敏

头图 | CSDN 下载自东方 IC

背景

你一定也深有同感，在开发业务需求时，1/3是时间都花费在了前期准备工作上。比如，调研数据来自哪里，查看几条真实数据及其结构，然后开始写代码过滤出所需要的数据，并将数据组装成期望的结构……经过漫长的过程后，才能进入正题。今天我将介绍，如何通过元数据中心，帮你直接提升开发效率。

什么是元数据中心？它有两个主要作用：沉淀数据源广场、自定义接口。

1） 数据源广场：通过关键字搜索出基础平台服务相关接口，可手动快速调用查看接口；

2）自定义接口：根据业务自定义所需字段(字段名、类型)，元数据中心SDK还将接口调用这一系列逻辑抽象出来，沉淀了“接口调用引擎”，业务开发只需要将平台下发的接口标示传入引擎中，即可完成接口接入，由hardcode转为配置化。

除以上两点，元数据中心还建立了统一监控、熔断能力，采用多线程池，保证接口调用的效率及稳定性。

架构

元数据中心有两个核心模块：1）数据源，对基础平台服务(像需求中的ABCD系统)接口做标准化调用；2）自定义接口，为业务开发做接口编排，包括入参和出参的定义。

1、数据源

数据源模块是将基础平台服务接口做了标准化调用，与其他平台标准化不同的是，基础平台服务不需要实现java接口，这样降低了基础服务接入。目前元数据中心暂时支持HTTP及RPC接口，后面我们会逐步支持分布式数据库数据源，分布式缓存数据源及mock数据源。数据源模块采用以下技术来保证调用的稳定：

1. 数据源模块采用多线程池技术，不但可以并发调用，保证接口调用的稳定，还可以根据接口调用情况动态调整所使用的线程池，保证在某个接口性能较差情况下不影响其他接口的调用；

2. 使用了泛化调用技术，泛化调用技术避免了引入二方包导致包冲突的问题；

3. 数据源模块还支持分批调用，很多诸如queryByIdList这种查询，肯定需要对查询ID做count限制，但是有时候业务所需要的单次查询数多于限制数，那么就需要分批并发调用多次，然后再merge结果；

4. 利用ThreadLocal技术元数据中心还支持对接口调用的超时时间做动态的调整，有些业务为了获取到数据可以容忍较长的RT，有些业务对RT比较敏感，所以可以根据业务不同对超时时间做个性化设置。

2、业务自定义接口

1）Schema的定义

通常在业务开发时，接口主要解决两件事：1）对接底层的数据源，2）用几个数据源的结果组合成一个业务接口暴露给上层的业务。因此，在设计Schema时考虑了以上两点，将Schema分为调用和返回，根据不同的需求配置调用哪些数据源，并配置这些数据源的依赖关系，并且配置接口需要以什么样的方式返回，可直接透出数据源的返回结果，对结果进行简单维护，也可以自己定义结果，并指定取值的来源，对结果的类型和结构进行控制和干预。

2）Schema执行引擎

• 第一：简述执行过程

首先解决依赖关系，然后进行数据源调用，调用后再根据返回配置来处理。这里如果返回值配置的是一个表达式，那么引擎直接执行这个表达式来作为中间结果，并根据特殊配置对中间就结果进行处理。如果没有指定配置表达式，而是指定了自己需要的哪些字段，引擎会根据这些字段值的表达式分别进行设置，如果这个字段是一个嵌套，引擎对嵌套的Schema进行递归处理。

• 第二：如何解决数据源依赖

有很多使用场景是一个业务接口需要两个数据源的支持。对于依赖，抽象出一个依赖解决器，它会遍历所有的数据源调用，分析调用关系并生成一颗依赖树。在调用时，对树进行层次遍历和先序遍历，保证先执行到无依赖的调用，再处理有依赖的调用。举例，总共需要调用8个数据源分别为A、B、C、D、E、F、G、H，其中C依赖A，D依赖A和B，E依赖B，G依赖C，F依赖C和D，H依赖E。下图表示生成的依赖树：

如图所示，其中先按层次遍历ROOT，但这是一个虚拟的节点不处理，之后调处理A和B，这里可以并发调用，也可以顺序调用，交给数据源调用层来处理。A和B处理完成后，处理A的子节点和B的子节点C、D、F。直到所有节点都处理完毕。

• 第三：如何映射结果

引擎调用数据源后，需要根据表达式来进行结果映射。如果是需要自定义返回的每一个key，比如调用视频查询，默认返回的key为id，而需要向业务方返回的是vid，可配置key的值表达式。设计时希望表达式尽量简单，于是设计出了这样一种表达式，比如vid，可配置为datasource.video.response.id。

3）动态脚本的执行与优化

• 第一：为什么选择Groovy

因为整体技术栈是Java，因此首选的脚本语言就是基于JVM，而选择Groovy一是因为成熟，同时语法比Java简洁，二是因为接入简单（只需一个jar包），三是因为本身兼容Java的大部分语法，学习成本较低。

• 第二：Groovy遇到的问题和解决办法

主要是安全问题和性能问题。安全的问题非常严重，因为脚本是交给用户输入的，所以很容易出现风险代码。系统对Groovy的编译器进行了一系列自定义，同时使用沙箱，将代码进行拦截，过滤掉敏感操作，最大化避免风险代码的执行。

性能上，Groovy的性能远比Java慢，于是进行了一番优化，比如将Groovy的代码进行预编译和缓存，保证执行时不会发生编译动作，保证执行一个Groovy单条脚本不会有太大的性能问题。

• 第三：最终解决方案

经过测试，发现Groovy本身的执行效率还是要低，因为一次请求可能需要执行成百上千次的脚本，一次执行的性能问题不明显，但是多次执行问题很容易就暴露出来，比原生的Java执行仍然有百倍的差距。

这个既然是Groovy的问题，并且无解，就想到了是否可以用其它的方式替换Groovy，于是研究了各种表达式引擎包括Aviator、FEL、MVEL、JSONPath、Java动态编译。并且对这些代码进行测试，使用两条语义相同的代码，分别编写了不同脚本的版本，与Java原生的代码进行比对。长时间运行后结果如下：

上图为两个脚本执行1000次的耗时，发现使用Java动态编译和JSON-Path，性能比Groovy提升了约150倍。但是缺点也非常明显：JSON-Path是能写单行的取值语句，而Java语法复杂、不方便写内部类和方法等。考虑到使用场景，Java和JSON-Path满足95%以上的场景，可再用Groovy写更复杂的脚本。

稳定性

稳定大于一切，接口调用稳定性是重要一环，如何保证稳定性呢？1）有问题时要能及时的报警，2）为了整个应用的稳定性，需要自动熔断。

1、监控报警

因为元数据中心SDK是去中心化的，接口的调用逻辑发生在业务应用本地，SDK利用logback的appender扩展将日志异步发送到日志服务中，再用监控平台采集日志服务的日志，在监控平台中完成监控报警的搭建。元数据中心SDK还集成了调用链监控平台，不但可以在业务应用对应的调用链监控平台上看到接口调用情况，还利用了logback的ClassicConverter扩展，在日志中统一加入调用链唯一ID,方便通过该ID查看全链路日志，以达到快速定位问题的目的。

2、熔断降级

如果你的应用有外部依赖，那么保证系统稳定性，熔断是必不可缺的手段。想象一下，某个依赖的RT突然变高，如果没有及时熔断，那么你应用的线程池资源很快会被该依赖消耗完，且整个应用将无法响应，造成雪崩，所以熔断的重要性是不言而喻的。元数据中心目前支持三种熔断策略：RT、秒级异常比例、分钟异常数。

实践提效

说了这么多，究竟能否为业务开发提效呢。实践是检验真理的唯一标准，接下来让我们一起来看下元数据中心如何与业务结合，为业务开发提效。

1、与内容分发开发框架集成

目前优酷主APP业务基本上是统一的内容分发开发框架开发的，那么与内容分发开发框架集成，是为业务开发提效最好的切入点。内容分发开发框架虽然具有强大的配置能力，但是它的数据源开发还是面临到处找接口，学习怎么调用，然后引入二方包，hard code，提测，aone发布一系列漫长而重复的操作。另外一旦有接口需要切换或者业务需要增加字段等变更操作，还需要通过hard code方式改动，这样不但开发效率比较低，频繁的发布还增加了系统不稳定性。结合元数据中心的目标，内容分发开发框架集成元数据中心就可以完美解决它的痛点：

• 接口接入不再需要hardcode，通过配置即可完成；

• 接口需要切换或者业务需要增加字段时，不需要hard code，在元数据中心做切换，做字段的增加，然后通过脚本语言动态的将字段读取出来；

• 无需重复的打印监控日志，也不需要单独做熔断，由元数据中心统一处理。

再来看看开发者的反馈情况，最近与业务开发同学了解到，目前开发新组件的需求中有涉及需要读取某些数据，通过元数据中心配置了相关接口和所需字段，且结合开发框架的配置能力，从开发到上线基本没有hard code,通过配置快速的上线验证。

2.与Faas集成

众所周知，互联网产品讲究的是快速迭代和试错，业务需要具备快速上线能力，与竞争对手PK。这就意味着背后的技术研发流程需要更加高效，元数据中心与Faas结合就可以实现快速上线的效果。因为业务开发通过元数据中心可以快速接入接口，再结合Faas的开箱即用特点，直接编写业务逻辑，保存之后自动完成构建、部署，整个流程简单、高效。足以达到快速上线验证的目的。前优酷小程序业务已经在元数据中心+Faas下上线了很多业务。

总结与展望

元数据中心平台已经初步上线，并通过与内容分发开发框架集成已服务于优酷APP部分业务场景及与Faas集成服务于小程序部分业务场景。从业务开发反馈来看，目前已实现了业务在接入数据源这一层由hard code方式转变为配置方式，极大提高了开发效率。

虽然平台基础能力已经建设完成，并且开发提效这一目标也已初步实现，但是平台建设还有很长一段路要走，还需要做很多工作，比如提高配置效率，支持更多协议数据源,将平台的价值发挥到最大化。

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