微服务架构

逃离我推掉我的手 2022-04-22 10:46 535阅读 0赞

# 微服务架构 #

微服务架构在关注技术之前**需要首先考虑**：  
是服务的边界、职责划分，划分错误就会陷入大量的服务间的相互调用和分布式事务中，这种情况微服务带来的不是便利而是麻烦。而不是RPC/ServiceDiscovery/Circuit Breaker这些概念，也不是Eureka/Docker/SpringCloud/Zipkin这些技术框架。

## 微服务的特点 ##

1.单一职责。单个服务尽量专注一件事情，高内聚、低耦合；  
2.进程隔离；  
3.独立性。每个服务可以独立的开发、测试、构建、部署；  
4.小且灵活；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01lbWVyeV9sYXN0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 优点 ##

1.交付周期。  
每个服务可以独立的开发、测试和交付，降低周期；  
2.快速沟通小团队开发，降低代码耦合度导致的沟通成本。  
业务按服务拆分，新人不需要了解整体架构，上手快；  
3.定制化。  
可以根据市场需求，灵活多变的组合出新的业务场景；  
4.隔离性进程隔离方式，故障范围有效控制；  
5.技术栈可以根据需求按服务选择不同技术栈；  
6.演进优化可以按照服务粒度进行演进优化；

## 微服务基础架构关键点 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01lbWVyeV9sYXN0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01lbWVyeV9sYXN0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

**支撑的服务框架：**  
1）RPC调用框架&服务注册发现  
2）集中配置  
3）容错限流  
4）认证授权  
5）日志聚合  
6）监控告警  
7）消息中间件  
8）缓存集群  
9）任务调度  
10）DB数据存储

## 服务框架选型 ##

### RPC调用框架 ###

**Spring Boot/Cloud**  
基于 Spring 的框架本质上可以认为是一种 RESTful 框架（不是 RPC 框架），序列化协议主要采用基于文本的 JSON，通讯协议一般基于 HTTP

**Dubbo**  
面向java技术栈，高性能、企业级的服务治理能力

**Motan**  
新浪微博开源RPC，轻量级的RPC

## 运行时支撑服务选型 ##

### 服务注册中心 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01lbWVyeV9sYXN0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

**Eureka**  
Spring Cloud 体系，则选择 Eureka 是最佳搭配，  
Eureka 在 Netflix 经过大规模生产验证，支持跨数据中心，客户端配合 **Ribbon 可以实现灵活的客户端软负载**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01lbWVyeV9sYXN0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

Eureka 高可用集群

当注册中心不可用的时候，会影响新服务、与异常机器的发现和下线。  
多个Eureka服务相互注册，相互复制，**replicate**

**Zookeeper**  
1）启动时期的leader选举

2）运行时期的Leader选举  
在Zookeeper运行期间，Leader与Follower服务器各司其职，即便当有非Leader服务器宕机或新加入，此时也不会影响Leader，但是一旦Leader服务器挂了，那么**整个集群将暂停对外服务**（*不满足可用性*），进入新一轮Leader选举，其过程和启动时期的Leader选举过程基本一致。假设正在运行的有Server1、Server2、Server3三台服务器，当前Leader是Server2，若某一时刻Leader挂了，此时便开始Leader选举。

关于选举算法，看不太懂，参考：[http://www.cnblogs.com/leesf456/p/6107600.html][http_www.cnblogs.com_leesf456_p_6107600.html]

**Eureka 与Zookeep的区别**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th></th> 
   <th>从CAP理论的角度阐述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>EureKa</td> 
   <td>可用性A、分区容错性P，可以保证最终一致性</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Zookeeper</td> 
   <td>一致性C、分区容错性P</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 服务网关 ###

（此处懵比）  
**Zuul**  
Zuul 在 Netflix 经过大规模生产验证，支持灵活的动态过滤器脚本机制，异步性能不足。

### 配置中心 ###

**Spring Cloud Config**  
算不上生产级，很多治理能力缺失，小规模场景可以试用

**携程的 Apollo 配置中心**  
在携程经过生产级验证，具备高可用，配置实时生效（推拉结合），配置审计和版本化，多环境多集群支持等生产级特性，建议中大规模需要对配置集中进行治理的企业采用。

## 服务监控选型 ##

### 日志监控 ###

ELK 目前可以认为是日志监控的标配，功能完善开箱即用，ElasticSearch 目前在 GitHub 上有超过 28.4k 星。Elastalert(GitHub 4k stars) 是 Yelp 开源的针对 ELK 的告警通知模块。

### 调用链监控 ###

CAT（推荐）  
个人比较推荐点评开源的 CAT，在点评和国内多家互联网公司有落地案例，生产级特性和治理能力较完善，另外 CAT 自带告警模块。

OpenZipkin——Twitter 之前开源现在由 OpenZipkin  
Zipkin  
Pinpoint——Naver 开源的 Pinpoint

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01lbWVyeV9sYXN0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

### Metrics 监控 ###

用来监控整个系统在哪个地方，哪台机器上，花了多少CPU、内存、磁盘IO或者网络带宽等资源

主要依赖于时间序列数据库 (TSDB)，如Hbase  
目前较成熟的产品是 StumbleUpon 公司开源的**基于 HBase 的 OpenTSDB**  
OpenTSDB 本身不提供告警模块，Argus（GitHub 0.29k 星）是 Salesforce 开源的基于 OpenTSDB 的统一监控告警平台，支持丰富的告警函数和灵活的告警配置，可以作为 OpenTSDB 的告警补充

近年也出现一些**轻量级的 TSDB**，如 InfluxDB（GitHub 12.4k stars）和 Prometheus（GitHub 14.3k stars），这些产品函数报表能力丰富，自带告警模块，但是分布式能力不足，适用于中小规模企业。Grafana（GitHub 19.9k stars）是 Metrics 报表展示的社区标配。

**通用的健康检查和告警产品**  
**Sensu**（GitHub 2.7k stars），能够对各种服务（例如 Spring Boot 暴露的健康检查端点，时间序列数据库中的 metrics，ELK 中的错误日志等）定制灵活的健康检查 (check)，然后用户可以针对 check 结果设置灵活的告警通知策略。

## 服务容错的选型 ##

看不懂

针对 Java 技术栈，**Netflix 的 Hystrix**（github 12.4k stars）把熔断、隔离、限流和降级等能力封装成组件，任何依赖调用（数据库，服务，缓存）都可以封装在 Hystrix Command 之内，封装后自动具备容错能力。Hystrix 起源于 Netflix 的弹性工程项目，经过 Netflix 大规模生产验证，目前是容错组件的社区标准，GitHub 上有超 12k 星。其它语言栈也有类似 Hystrix 的简化版本组件。

### 后台服务选型 ###

#### 消息中间件 ####

**Kafka**  
对于日志等可靠性要求不高的场景，则 Apache 顶级项目 Kafka（GitHub 7.2k stars）是社区标配。

**RocketMQ**  
阿里开源的 RocketMQ（GitHub 3.5k 星）也是一个不错选择，具备更多适用于业务场景的特性，目前也是 Apache 顶级项目。RabbitMQ（GitHub 3.6k 星）是老牌经典的 MQ，队列特性和文档都很丰富，性能和分布式能力稍弱，中小规模场景可选。

#### 分布式缓存 ####

**cachecloud**

对于缓存治理，如果倾向于采用客户端直连模式（个人认为缓存直连更简单轻量），则 SohuTv 开源的 cachecloud（GitHub 2.5k stars）是一款不错的 Redis 缓存治理平台，提供诸如监控统计，一键开启，自动故障转移，在线伸缩，自动化运维等生产级治理能力，另外其文档也比较丰富。

**twemproxy**

如果倾向采用中间层 Proxy 模式，则 Twitter 开源的 twemproxy（GitHub 7.5k stars）和 CodisLab 开源的 codis（GitHub 6.9k stars）是社区比较热的选项。

#### 分布式数据库访问层 ####

**shardingjdbc**  
如果采用 Java 技术栈，则当当开源的 shardingjdbc（GitHub 3.5k stars）是一个不错的选项，分库分表逻辑做在客户端 jdbc driver 中，客户端直连数据库比较简单轻量，建议中小规模场景采用。

**MyCAT**  
如果倾向采用数据库访问中间层 proxy 模式，则从阿里 Cobar 演化出来的社区开源分库分表中间件 MyCAT（GitHub 3.6k stars）是一个不错选择 。proxy 模式运维成本较高，建议中大规模场景，有一定框架自研和运维能力的团队采用。

#### 任务调度系统 ####

**xxl-job**  
任务调度系统，个人推荐徐雪里开源的 xxl-job（GitHub 3.4k stars），部署简单轻量，大部分场景够用。

**elastic-job**  
当当开源的 elastic-job（GitHub 3.2k stars）也是一个不错选择，相比 xxl-job 功能更强一些也更复杂。

还有其它服务的选择模块，此处不再讲述

参考：[https://www.zhihu.com/question/65502802][https_www.zhihu.com_question_65502802]  
[http://www.importnew.com/26407.html][http_www.importnew.com_26407.html]

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[https_www.zhihu.com_question_65502802]: https://www.zhihu.com/question/65502802
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