现在稍微有一点规模的公司基本都上微服务了，后端工程师在大小公司打杂的话都会碰到因为是微服务，所以在做开发的时候：

• 依赖太多，没有稳定的环境，服务跑不起来
• 服务要走网络，稳定性问题难以解决
• 上下游要解耦，每次上游做修改下游都会有故障

各种各样奇形怪状的问题，每一个痛点都会涉及到不少相关的解决方案，比如环境问题，之前我分享过 https://tilt.dev/；稳定性问题，我们直接去看 Google 三步曲 https://sre.google/books/；上下游用队列解耦之后，上游的不稳定业务事件导致下游故障，有 data validation 平台和 schema registry 来缓解。

我们这里还只是举了几个简单的例子，每一个问题都需要额外的努力来规避，对于那些正在迁移到微服务的公司来说，这些不过是一大堆问题里的九牛一毛。

对于想要使用微服务的公司来说，需要了解微服务税的概念：

It is the cost you pay to reap the substantial benefits of distributed application architecture.

K8s，可观测性基础设施，监控和基础的框架，都是在研发成本以外，需要额外付出的成本，好在现在有 CNCF，有一些微服务税我们不用交了，直接使用现成的基础设施即可(尽管这个所谓的 free lunch，也并没有多好吃。

在一大堆问题里最重要的还是框架问题，对于 Go 语言的生态来说，目前依然没有最像 java 生态的 spring cloud 那样大家都认可的解法。

框架在微服务技术架构中是承上启下的作用：

需要负责对接公司内的基础设施，尽量将这些基础设施的差异性对业务方屏蔽，业务研发只要写逻辑就可以了，其它问题一律不用关心。

另一方面，框架本身也应该协助业务降低重复代码的编写次数，比如根据协议 IDL 来生成协议/控制层代码，根据用户预定义好的 SQL 生成相关的访问函数代码，都是大家熟知的例子。

看起来好像没什么技术含量，但是为什么现在市面上的框架都是灾难一样的使用体验呢？哪怕那些大公司开源的框架，里面一样充斥的垃圾代码和 bug？

这个问题我和同事们认真地分析过，主要有下面一些原因：

• 大公司里的框架研发，基本都是不写业务的
• 公司内的晋升、考核，与框架的用户体验没有直接关系
• 框架的研发者有意地隐瞒了那些对他们不利的信息和数据

第一点比较好理解，大多数写框架的人可能一行业务代码都没写过，没有动过手，自然很难去体会到业务到底苦在哪，没有共情，做出来的东西也很难对路。如果连用户调研都不愿意做，那结果就是自 high 了。

第二点，中大型公司的考核体系，对于框架组很多时候是考核规模和性能数据指标，比如：框架覆盖度，框架和其它业界同类方案的优势，以及看起来比较先进的技术点(看你怎么吹)，不会考核框架本身的用户体验。

你可以关注一下你们公司里会不会针对公司内的框架收集 nps 调查问卷，如果没有，那大概率就是不会考核。之前某个国内的巨头公司，因为框架研发组的老板级别很高，大家不敢在内网吐槽，还要跑到脉脉去讲。

第三点，也是因为第二点衍生出来的，公司考核的就是这些性能指标，如果性能指标出问题了，对于框架的研发人员的绩效和考核来说是非常不利的，所以有些数据在内部测完之后不会放出来，也就是刻意对用户进行了隐瞒。这个其实也不难理解，比如有些 hack 的性能优化，是要结合业务场景严谨地分析才能知道是否合适的，研发人员在公司内为了不出问题，一般也会这么做，但在对外宣传的时候，他们会把这些优化的限制刻意隐瞒掉，导致公司外部的人被相应的宣传所误导，后续走弯路。

所以这也是我建议在使用那些大公司开源的技术方案时，应该自己多做一些性能测试的原因。

好像扯了一些有的没的，我们还是要讲一点干货的。

最近被之前蚂蚁的质量同事教育，了解了做域内自动化测试时，对于服务的外部依赖的 mock 需求：

如上图，自动化测试脚本对被测服务发起测试，希望看被测服务是否能够处理各种外部依赖的正常/异常流程，这时候希望能够在不侵入被测代码的前提下，能够改变被测服务依赖的外部服务(即这里的 serv_a，serv_b，serv_c)的返回结果，在 java 中有 jvm-sandbox 这种能够比较方便地对测试进行隔离，并且动态修改 class 实现的神器，但是在 Go 里，这个需求不太好实现。

正好目前公司内在大规模落地 go-zero，所以我们和 go-zero 社区的同学合作，想了一些办法来解决这个问题，下面是社区同学提出的方案：

因为想要在不改被测服务的前提下来修改外部服务的行为，这让我们想到了日常工作中用到的一些代理服务，所以我们在中间加一个 proxy。

这个 proxy 可以和自动化测试脚本交互，由脚本来设定相应的服务、请求和响应匹配规则，可以做到 case by case 的请求响应匹配/隔离，也就是可以动态地对 serv_a，serv_b，serv_c 这样的服务做 mock。

因为公司内默认使用的是 grpc，目前市面上所有 mock 都需要用户提供 pb 才能进行，并且没有办法动态设置。而对 grpc 比较熟悉的同学则知道在 grpcurl 这个工具中，给我们提供了 describe 功能，我们可以使用 grpc desc 来查看服务的定义，当然，前提是服务开启了 reflection。

通过 reflection 能够拿到服务定义的话，我们无需再去要求用户提供原始的 pb 定义。

这样，一个简单的，能够实现动态 mock 的 proxy 就完成了，后续这套方案做完了 go-zero 社区的同学也会开源出来，敬请期待。

推荐阅读

• 字节大规模微服务 Go 语言发展之路