Jupiter是一款采用当代最为先进的管理系统化的服务应用，最主要的作用极速为企业的各项业务提供效率更高的沟通联系方案，可以把Go微服务框架标准化，对各种工作涉及到的部门都有着明确的划分，合理调整本公司的人力和物力资源，达到统筹兼顾的效果，对服务行业来说是很好的应用管理工具，让开发者们可以对市场快速反应更新自己公司的服务结构。
软件特色
gRPC：基于官方 gRPC 开发，集成流控和多数据中心方式的服务注册，支持多种 roundrobin，p2c 等负载均衡策略；
配置：使用 toml、yaml 方式管理配置，规范化核心配置，结合远程配置中心，实现配置版本管理和更新，查看配置依赖关系；
日志：基于 zap 日志类库，实现高性能日志库，并对不同环境和条件，实现日志库的自动降级，并对服务端，客户端的慢日志通过配置条件，实现全部慢日志接入；
监控：基于 prometheus go sdk 类库，实现对服务端，客户端的数据监控，并与 prometheus、cond、etcd 数据打通，实现应用自动化数据采集；
数据库：基于 gorm 的封装，将数据库的 trace，慢日志，监控进行了采集；
缓存：基于 go-redis 的封装，将数据库的 trace，慢日志，监控进行了采集，并实现了单个 redis、多从库 redis，客户端 redis 分片，服务端 redis 分片的 api；
系统错误码：区分框架和业务的错误码，将框架错误码文档自动生成，自动化的错误码 SRE 分析工具；
工程化：基于服务标准、创建、开发、运行、治理等生命周期，完成了Jupiter对项目的工程化；
服务治理：基于监控，etcd，配置中心，对服务实现了良好的可观测性，可控制性。
软件特性
微服务基础框架
现代微服务架构是分布式的，业务逻辑被拆分到不同的服务中，服务之间通过RPC相互调用。随着业务规模的增大，服务的数量也随之增加，当增加到一定程度的时候，开发和运维效率将面临严重挑战。
斗鱼Web服务在服务化过程中为应对这种挑战，逐步形成了以Jupiter为核心的基础框架和以Juno为核心的治理平台。
Jupiter是作为面向服务治理的微服务基础框架，有四个核心关注点：
开发效率：提升开发效率、加速软件生命周期的迭代。
治理效率：提升治理效率，实现规模化治理。
多场景应用：识别通用场景，形成公共知识，持续提升团队开发效率。
演进式架构：保证服务在自建机房、容器云、网格化等基础架构变更和基础设施变更过程中的平滑迁移。
开发效率
开发效率是Web框架的核心关注点，好的Web框架融合了代码规范、最佳实践和安全编码，并能显著提高编码效率。如果是自研的框架，还承担着把组织内部的知识，进行抽象和提取，形成公共知识的责任。
同时，Golang作为一门“新语言，生态相对也较新，实际使用还将面临一些额外风险：
开源类库的质量和维护力度参差不齐，如果有bug或者不兼容问题，其修复难度较大。
Golang去中心化的依赖管理会导致类库管理困难，开发人员可以随意引入或升降级依赖库。
不同类库的代码风格差异大，有一定使用成本。
Golang历经了多种包管理方式，对国内的开发者而言，俨然一部血泪史。目前gomod大有改善，但仍有个别老旧类库存在问题。
Jupiter是伴随斗鱼服务化一步步实践而来，经历了go1.7到go1.14既平滑（完美向前兼容）又剧烈（生态、依赖管理）的成长。针对业务的开发效率以及“额外“风险，Jupiter有一些基本的认识：
以monorepo的方式整合核心框架、自研类库并包装第三方类库。长期看，这将极大减少维护成本。
利用语言机制如type alias/type embedding等，封装常用的第三方类库，尽量减少直接引用第三方类库。这提供了一种缓冲机制，避免依赖被随意“升降级，第三方bug也可以被方便管控。
通过包装，一些关键类库万不得已的时候可以切到自研，也可以由自研切换到开源，降低维护成本。统一所有包的使用方式，包括配置驱动、统一错误码、统一日志埋点、指标埋点等，减少开发人员心智负担。
当然，上述很多问题不能仅仅依赖于基础框架来解决，并且随着Golang语言和生态的发展，一些问题也在不断缓解。但核心的需求还在，即通过整合基础框架，降低风险，提高效率。
除了针对主要开发环境的效率提升外，Jupiter针对调试、测试、Cl流程等方面也做了一些工作，以提高整个软件周期的效率。
治理效率
治理效率是微服务架构的关键需求。微服务架构中，应用数总是不断上升，人均应用维护数增加到一定数目以后，维护效率将大幅度下降。如果碰到突发事件，将产生严重后果。因此，微服务架构非常强调服务治理能力和应用管理能力。一般来说，微服务治理包括：
服务注册与发现：服务注册、负载均衡等
可观测性：拓扑关系、指标、日志、链路等
流量管理：流量特征识别、流量导向等，以及基于此的灰度、蓝绿发布、A/B Test等细分应用
安全策略：访问控制、限流熔断等
生命周期：发布、下线管理，版本控制等
微服务治理是一项基础能力，需要代码规范、治理平台、基础框架甚至组织架构等多个方面协作，才能达到比较好的效果。
我们近期还会将治理平台juno开源部分微服务治理能力，未来还将整理和开源更多的治理能力，并与社区共建，进一步完善微服务治理。这部分，我们将在单独的文档中进行更详细说明。
在基础框架的部分，我们认为基础框架是沟通业务与治理平台的关键，一定程度上也定义了服务治理流程。在Jupiter中，针对服务治理，有几个关键点：
增强核心模块可观测性：完善的日志、指标、链路埋点，并形成规范，从而实现报表、报警直出。
统一错误码：规范的错误码和错误收敛机制，能够极大的提升错误定位和排查速度。
拦截器支持：针对http/grpc的server/client以及redis/mysql/mongo/rocketmq等IO，全部支持拦截器机制，以进一步支持更丰富的治理策略。
安全策略内置：主要模块内置限流熔断、访问控制、慢查询监测等安全策略。
流量路由和管理：提供多种负载均衡和流量路由策略，以及针对A/B Test、影子流量等细分场景的流量策略。
多应用场景
支持多应用场景前，需要准确的识别应用场景，而识别的过程就是一个规范代码、探索实践的过程。应用场景的定义可以很宽泛，这里举几个例子简单说明：
缓存策略。缓存的策略有很多种，在Web开发领域也经常使用。我们注意到业务实现中，经常会有数据过期时，一个请求穿透、多个请求原地block的场景。通过引入滑动窗口和半衰期，让一个请求穿透、多个请求正常返回，从而实现更高效的缓存策略。
与ava Dubbo流量互通。dubbo支持qRPC协议，因此在协议层，dubbo与grpc-go是可以流量互通的。Jupiter通过增加一个基于接口（dubbo的默认注册方式）的服务注册键，从而实现服务注册与发现层面上的流量互通。
类似的例子在Jupiter中还有很多，如任务编排、流程编排、redis的并发pipeline、在线压测的mysq喝影子流量等。
应用场景的识别是形成公共知识、加速团队开发效率的重要手段
演进式架构
Web开发和运维技术在不断的发展，短短几年已涌现出了非常多的计算形态，如云计算、边缘计算、容器化、网格化、Serverless等。服务保障技术方面，异地多活、混沌工程也在不断发展。语言栈方面，很多公司也在从早期单一的PHP、Java栈扩大到多语言栈并存的局面，特别是近年来Golang因在容器化和运维效率上的优势，越来越多的被应用到Web服务开发。但每次技术迭代，享受效率提升的同时，也在不断经历应用改造和迁移的痛苦。
从应用的角度来看，面对的是一个不断变化的外部环境，新的问题不断产生。以斗鱼Web服务部为例，可以通过一个时间线管中窥豹：
应用开始服务化：这个阶段开始构建大量的基础治理平台，包括发布中心、监控中心、注册中心及各个管理细分平台。同时，一些新的基础设施开始引入，如etcd，prometheus、jaeger等。
语言栈从单一的PHP扩展为Golang、Java、PHP的多语言栈。APl规范、服务互通在这个阶段凸显。
多机房建设：流量管控、服务质量、安全策略的要求凸显。
容器化：传统基于IP/Port的治理方式、流量管理和分发、服务监控需要做出相应改变。
Service Mesh：基于SDK的服务注册、发现，监控需要适配。
软件优势
1、开发效率：提升开发效率、加速软件生命周期的迭代。
2、治理效率：提升治理效率，实现规模化治理。
3、多场景应用：识别通用场景，形成公共知识，持续提升团队开发效率。
4、演进式架构：保证服务在自建机房、容器云、网格化等基础架构变更和基础设施变更过程中的平滑迁移。
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