[[386366]]

之前的一篇文章給大家介紹過了何為微服務：圖文詳解：如何給女朋友解釋什么是微服務?但是身為一名積極好學的前端女朋友還是會經(jīng)常問我，微服務那么多理念，你跟我講完，我就忘了，可以再給我講講它的思想到底是啷個回事嘛～看在她這么刻苦奮進的情況下，加之我們公司也做了許多微服務的項目，對此還算有所研究。今天就繼續(xù)為大家?guī)砩顚哟蔚年P于微服務架構的講解：

在學習微服務之前，我們先來回顧下單體架構的模式。

單體架構

概念

單體架構也稱之為單體系統(tǒng)或者是單體應用。就是一種把系統(tǒng)中所有的功能、模塊耦合在一個應用中的架構方式。

特點

單體架構的特點主要有：

1. 打包成一個獨立的單元(導成一個唯一的jar包或者是war包)

2. 以一個進程的方式來運行

單體架構

優(yōu)點

• 易于開發(fā)： 開發(fā)方式簡單，IDE 支持好，方便運行和調試。
• 易于測試： 所有功能運行在一個進程中，一旦進程啟動，便可以進行系統(tǒng)測試。
• 易于部署： 只需要將打好的一個軟件包發(fā)布到服務器即可。
• 易于水平伸縮： 只需要創(chuàng)建一個服務器節(jié)點，配置好運行時環(huán)境，再將軟件包發(fā)布到新服務器節(jié)點即可運行程序(當然也需要采取分發(fā)策略保證請求能有效地分發(fā)到新節(jié)點)。

缺點

維護成本大： 當應用程序的功能越來越多、團隊越來越大時，溝通成本、管理成本顯著增加;當出現(xiàn) bug 時，可能引起 bug 的原因組合越來越多，導致分析、定位和修復的成本增加;并且在對全局功能缺乏深度理解的情況下，容易在修復 bug 時引入新的 bug。

• 持續(xù)交付周期長： 構建和部署時間會隨著功能的增多而增加，任何細微的修改都會觸發(fā)部署流水線。
• 新人培養(yǎng)周期長： 新成員了解背景、熟悉業(yè)務和配置環(huán)境的時間越來越長。
• 技術選型成本高： 單塊架構傾向于采用統(tǒng)一的技術平臺或方案來解決所有問題，如果后續(xù)想引入新的技術或框架，成本和風險都很大。
• 可擴展性差： 隨著功能的增加，垂直擴展的成本將會越來越大;而對于水平擴展而言，因為所有代碼都運行在同一個進程，沒辦法做到針對應用程序的部分功能做獨立的擴展

采用過時的單體架構的話，就會使得公司雇傭有潛力的開發(fā)者很困難，應用無法擴展，可靠性很低，那么我們再來看看微服務架構是怎樣的呢?

微服務架構

概念

微服務是一種架構風格。一個大型的復雜軟件應用，由一個或多個微服務組成。系統(tǒng)中的各個微服務可被獨立部署，各個微服務之間是松耦合的。每個微服務僅關注于完成一件任務并且能夠很好的完成該任務。

架構核心

核心部分

• 網(wǎng)關集群：數(shù)據(jù)的聚合、實現(xiàn)對接入客戶端的身份認證、防報文重放與防數(shù)據(jù)篡改、功能調用的業(yè)務鑒權、響應數(shù)據(jù)的脫敏、流量與并發(fā)控制等。
• 業(yè)務集群：一般情況下移動端訪問和瀏覽器訪問的網(wǎng)關需要隔離，防止業(yè)務耦合。
• Local Cache：由于客戶端訪問業(yè)務可能需要調用多個服務聚合，所以本地緩存有效的降低了服務調用的頻次，同時也提示了訪問速度。本地緩存一般使用自動過期方式，業(yè)務場景中允許有一定的數(shù)據(jù)延時。
• 服務層：原子服務層，實現(xiàn)基礎的增刪改查功能，如果需要依賴其他服務需要在 Service 層主動調用。
• Remote Cache：訪問 DB 前置一層分布式緩存，減少 DB 交互次數(shù)，提升系統(tǒng)的TPS。
• DAL：數(shù)據(jù)訪問層，如果單表數(shù)據(jù)量過大則需要通過 DAL 層做數(shù)據(jù)的分庫分表處理。
• MQ：消息隊列用來解耦服務之間的依賴，異步調用可以通過 MQ 的方式來執(zhí)行。
• 數(shù)據(jù)庫主從：服務化過程中必經(jīng)的階段，用來提升系統(tǒng)的 TPS

架構

常見的架構有：

1. 客戶端與服務端的

2. 基于組件模型的架構(EJB)

3. 分層架構(MVC)

4. 面向服務架構(SOA)

特點

1. 系統(tǒng)是由多個服務構成

2. 每個服務可以單獨獨立部署

3. 每個服務之間是松耦合的。服務內部是高內聚的，外部是低耦合的。高內聚就是每個服務只關注完成一個功能。

優(yōu)點

• 邊界清晰：比如說一個電商平臺，我們以前是部署在一臺服務器上，所有的代碼打成一個war包。現(xiàn)在，我們可以給它拆分開：用戶服務，積分服務，支付服務，倉儲服務，信息服務，地圖服務等等，每一個微服務只關注一個特定的業(yè)務功能，這樣的話開發(fā)和維護單個服務都比較簡單，因為它的邊界足夠清晰，業(yè)務也足夠清晰，用戶服務，只做好用戶的事情就好了，相較于之前的大而全的單體服而言，每個微服務的代碼量也比較少。
• 效率高：單體服務隨著代碼量變得越來越多，比如說百萬行級別的代碼，僅僅編譯一次應用可能就需要花費很久，但是現(xiàn)在，如果一個地方有問題，比如說支付模塊有問題，只需要單獨修改支付模塊，修改完支付模塊之后，單獨測試支付功能，單獨部署支付模塊就可以了，而不會影響整體的部署速度。
• 技術棧不受限制：每一個服務可以使用不同的技術棧來實現(xiàn)，由于不同的服務之間是通過restful API來通信的，所以每個服務可以使用不同的技術框架，使用不同的存儲庫來實現(xiàn);
• 拓展性更強：隨著業(yè)務的發(fā)展，用戶量變得越來越多，或者說訂單量猛增，這時我們可以專門去優(yōu)化這個訂單服務，給這個訂單服務提供更高配置的機器，而其他并沒有遇到瓶頸的業(yè)務，比如說短信服務，我們可以暫時不用動。

缺點

• 運維成本過高：以前只需要打個 war 包扔在 tomcat 下面就可以了，但現(xiàn)在，我們可能需要部署幾個甚至幾十個微服務，這樣的話，如何保證這幾十甚至上百個微服務正常的運行和互相通信協(xié)作，這給運維帶來了很大的挑戰(zhàn);
• 分布式系統(tǒng)復雜：使用微服務這種架構，構建的是一個分布式的系統(tǒng)，在分布式系統(tǒng)當中會引入很多問題，比如說分布式鎖，分布式事務等等，這個時候我們需要對這個系統(tǒng)的，事務，冪等，網(wǎng)絡延遲，分區(qū)，熔斷，降級等問題都要有一個妥善的處理和應對方案;
• 通信成本高：由于之前的接口調用都在同一個進程內，我需要支付調用支付方法，需要積分直接調用添加積分的方法，但現(xiàn)在，由于積分模塊或者支付模塊都被拆成了單獨的服務，這個時候如果再想去調用的話，就是通過http方式的請求去調用，這種頻繁的跨服務通信是有很高的成本的，選擇一個適合自己業(yè)務的輕量級低成本的通信方式，也很關鍵。
• 服務拆分難：如何做好微服務的拆分?這個是需要我們不斷摸索的，從單體服務向微服務架構的演進，它是一個循序漸進的過程，在演進的過程中常常會根據(jù)業(yè)務變化來對微服務進行重構，甚至是重新劃分，從而讓這個架構更加合理。

架構區(qū)別

MVC架構

MVC 架構就是一個單體架構。我們常使用的技術：Struts2、SpringMVC、Spring、Mybatis等等。

RPC 架構

RPC(RemoteProcedureCall)：遠程過程調用。他一種通過網(wǎng)絡從遠程計算機程序上請求服務，而不需要了解底層網(wǎng)絡技術的協(xié)議。我們常使用的技術：Thrift、Hessian等等

實現(xiàn)原理：首先需要有處理網(wǎng)絡連接通訊的模塊，負責連接建立、管理和消息的傳輸。其次需要有編解碼的模塊，因為網(wǎng)絡通訊都是傳輸?shù)淖止?jié)碼，需要將我們使用的對象序列化和反序列化。剩下的就是客戶端和服務器端的部分，服務器端暴露要開放的服務接口，客戶調用服務接口的一個代理實現(xiàn)，這個代理實現(xiàn)負責收集數(shù)據(jù)、編碼并傳輸給服務器然后等待結果返回。

SOA 架構

SOA(ServiceorientedArchitecture):面向服務架構

ESB(EnterpariseServceBus):企業(yè)服務總線，服務中介。主要是提供了一個服務于服務之間的交互。ESB 包含的功能如：負載均衡，流量控制，加密處理，服務的監(jiān)控，異常處理，監(jiān)控告急等等。我們常使用的技術：Mule、WSO2

微服務架構

微服務就是一個輕量級的服務治理方案。我們常使用的技術：SpringCloud、dubbo等等。

架構區(qū)別

微服務原則

AKF拆分原則

業(yè)界對于可擴展的系統(tǒng)架構設計有一個樸素的理念,就是：通過加機器就可以解決容量和可用性問題。

這一理念在“云計算”概念瘋狂流行的今天，得到了廣泛的認可!對于一個規(guī)模迅速增長的系統(tǒng)而言，容量和性能問題當然是首當其沖的。但是隨著時間的向前，系統(tǒng)規(guī)模的增長，除了面對性能與容量的問題外，還需要面對功能與模塊數(shù)量上的增長帶來的系統(tǒng)復雜性問題以及業(yè)務的變化帶來的提供差異化服務問題。而許多系統(tǒng)，在架構設計時并未充分考慮到這些問題，導致系統(tǒng)的重構成為常態(tài)，從而影響業(yè)務交付能力，還浪費人力財力!對此，《可擴展的藝術》一書提出了一個更加系統(tǒng)的可擴展模型——AKF 可擴展立方(ScalabilityCube)。這個立方體中沿著三個坐標軸設置分別為：X、Y、Z。

Y 軸(功能)——關注應用中功能劃分，基于不同的業(yè)務拆分

Y 軸擴展會將龐大的整體應用拆分為多個服務。每個服務實現(xiàn)一組相關的功能，如訂單管理、客戶管理等。在工程上常見的方案是服務化架構(SOA)。比如對于一個電子商務平臺，我們可以拆分成不同的服務，組成下面這樣的架構：

服務化架構 SOA

但通過觀察上圖容易發(fā)現(xiàn)，當服務數(shù)量增多時，服務調用關系變得復雜。為系統(tǒng)添加一個新功能，要調用的服務數(shù)也變得不可控，由此引發(fā)了服務管理上的混亂。所以，一般情況下，需要采用服務注冊的機制形成服務網(wǎng)關來進行服務治理。系統(tǒng)的架構將變成下圖所示：

服務網(wǎng)關治理

X 軸(水平擴展)——關注水平擴展，也就是”加機器解決問題”

X 軸擴展與我們前面樸素理念是一致的，通過絕對平等地復制服務與數(shù)據(jù)，以解決容量和可用性的問題。其實就是將微服務運行多個實例，做集群加負載均衡的模式。為了提升單個服務的可用性和容量，對每一個服務進行X軸擴展劃分。

X 軸(水平擴展)

Z 軸(數(shù)據(jù)分區(qū))——關注服務和數(shù)據(jù)的優(yōu)先級劃分，如按地域劃分

Z 軸擴展通常是指基于請求者或用戶獨特的需求，進行系統(tǒng)劃分，并使得劃分出來的子系統(tǒng)是相互隔離但又是完整的。工程領域常見的Z軸擴展有以下兩種方案：

單元化架構：在分布式服務設計領域，一個單元(Cell)就是滿足某個分區(qū)所有業(yè)務操作的自包含閉環(huán)。如上面我們說到的Y軸擴展的SOA架構，客戶端對服務端節(jié)點的選擇一般是隨機的，但是，如果在此加上Z軸擴展，那服務節(jié)點的選擇將不再是隨機的了，而是每個單元自成一體。如下圖：

PC 用戶

移動端用戶

數(shù)據(jù)分區(qū)：為了性能數(shù)據(jù)安全上的考慮，我們將一個完整的數(shù)據(jù)集按一定的維度劃分出不同的子集。一個分區(qū)(Shard)，就是是整體數(shù)據(jù)集的一個子集。比如用尾號來劃分用戶，那同樣尾號的那部分用戶就可以認為是一個分區(qū)。數(shù)據(jù)分區(qū)為一般包括以下幾種數(shù)據(jù)劃分的方式：

• 數(shù)據(jù)類型 如：業(yè)務類型
• 數(shù)據(jù)范圍 如：時間段，用戶ID
• 數(shù)據(jù)熱度 如：用戶活躍度，商品熱度
• 按讀寫分 如：商品描述，商品庫存

前后端分離原則

何為前后端分離?前后端本來不就分離么?這要從尷尬的jsp講起。分工精細化從來都是蛋糕做大的原則，多個領域工程師最好在不需要接觸其他領域知識的情況下合作，才可能使效率越來越高，維護也會變得簡單。jsp 的模板技術融合了 html 和 java 代碼，使得傳統(tǒng) MVC 開發(fā)中的前后端在這里如膠似漆，前端做好頁面，后端轉成模板，發(fā)現(xiàn)問題再找前端，前端又看不懂 java 代碼……前后端分離的目的就是將這尷尬局面打破。

前后端分離

前后端分離原則，簡單來講就是前端和后端的代碼分離，我們推薦的模式是最好采用物理分離的方式部署，進一步促使更徹底的分離。如果繼續(xù)直接使用服務端模板技術，如：jsp，把 java、js、html、css 都堆到一個頁面里，稍微復雜一點的頁面就無法維護了。

分離原則

這種分離方式有幾個好處：

1. 前后端技術分離，可以由各自的專家來對各自的領域進行優(yōu)化，這樣前端的用戶體驗優(yōu)化效果更好。

2. 分離模式下，前后端交互界面更清晰，就剩下了接口模型，后端的接口簡潔明了，更容易維護。

3. 前端多渠道集成場景更容易實現(xiàn)，后端服務無需變更，采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)和模型，可以支持多個前端：例如：微信 h5 前端、PC 前端、安卓前端、IOS 前端

無狀態(tài)服務

對于無狀態(tài)服務，首先說一下什么是狀態(tài)：如果一個數(shù)據(jù)需要被多個服務共享，才能完成一筆交易，那么這個數(shù)據(jù)被稱為狀態(tài)。進而依賴這個“狀態(tài)”數(shù)據(jù)的服務被稱為有狀態(tài)服務，反之稱為無狀態(tài)服務。

無狀態(tài)服務

那么這個無狀態(tài)服務原則并不是說在微服務架構里就不允許存在狀態(tài)，表達的真實意思是要把有狀態(tài)的業(yè)務服務改變?yōu)闊o狀態(tài)的計算類服務，那么狀態(tài)數(shù)據(jù)也就相應的遷移到對應的“有狀態(tài)數(shù)據(jù)服務”中。

場景說明：例如我們以前在本地內存中建立的數(shù)據(jù)緩存、Session 緩存，到現(xiàn)在的微服務架構中就應該把這些數(shù)據(jù)遷移到分布式緩存中存儲，讓業(yè)務服務變成一個無狀態(tài)的計算節(jié)點。遷移后，就可以做到按需動態(tài)伸縮，微服務應用在運行時動態(tài)增刪節(jié)點，就不再需要考慮緩存數(shù)據(jù)如何同步的問題。

RestFul 的通訊風格

原則來講本來應該是個“無狀態(tài)通信原則”

無狀態(tài)通信

在這里我們直接推薦一個實踐優(yōu)選的 Restful 通信風格，因為他有很多好處：

1. 無狀態(tài)協(xié)議 HTTP，具備先天優(yōu)勢，擴展能力很強。例如需要安全加密，有現(xiàn)成的成熟方案HTTPS即可。

2. JSON 報文序列化，輕量簡單，人與機器均可讀，學習成本低，搜索引擎友好。

3. 語言無關，各大熱門語言都提供成熟的 RestfulAPI 框架，相對其他的一些 RPC 框架生態(tài)更完善。

通信

服務通信

WebService、WCF、WebAPI，以及 ASHX,ASPX。

• 主動觸發(fā)
• 數(shù)據(jù)序列化傳遞
• 跨平臺。
• 跨語言
• Http 穿透防火墻。

進程通信

• Net Remoting：Net 平臺督郵的，不支持跨平臺。
• gRPC：高性能、開源和通用 RPC框架，面向服務端和移動端，基于 HTTP/2 設計，推薦使用。

WebService

注冊中心 Eureka

注冊中心主要提供三個核心功能：

1. 服務注冊

服務提供者啟動時，會通過 Eureka Client 向 Eureka Server 注冊信息，Eureka Server 會存儲該服務的信息，Eureka Server 內部有二層緩存機制來維護整個注冊表

2. 提供注冊表

服務消費者在調用服務時，如果 Eureka Client 沒有緩存注冊表的話，會從 Eureka Server 獲取最新的注冊表

3. 同步狀態(tài)

Eureka Client 通過注冊、心跳機制和 Eureka Server 同步當前客戶端的狀態(tài)。

Eureka 流程

網(wǎng)關 Zuul

API 網(wǎng)關是一個更為智能的應用服務器，它的存在就像是整個微服務架構系統(tǒng)的門面，所有的外部客戶端訪問都需要經(jīng)過它來進行調度和過濾。除了需要實現(xiàn)請求路由，負載均衡及校驗過濾等功能外還需要與服務治理框架的結合，請求轉發(fā)時的熔斷機制，服務的聚合等一系列高級功能。主要核心功能：

• 服務路由轉發(fā)
• 鑒權校驗過濾
• 熔斷限制保護

網(wǎng)關

認證&授權

現(xiàn)在的應用開發(fā)層出不窮，基于瀏覽器的網(wǎng)頁應用，基于微信的公眾號、小程序，基于 IOS、Android 的 App，基于 Windows 系統(tǒng)的桌面應用和 UWP 應用等等，這么多種類的應用，就給應用的開發(fā)帶來的挑戰(zhàn)，我們除了分別實現(xiàn)各個應用外，我們還要考慮各個應用之間的交互，通用模塊的提煉，其中身份的認證和授權就是每個應用必不可少的的一部分。而現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)，對于信息安全要求又十分苛刻，所以一套統(tǒng)一的身份認證和授權就至關重要。

IdentityServer4 就是這樣一個框架，IdentityServer4 是為 ASP.NET CORE 量身定制的實現(xiàn)了 OpenId Connect 和 OAuth2.0 協(xié)議的認證授權中間件。

IdentityServer4

分布式日志

一般我們需要進行日志分析場景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以獲得自己想要的信息。但在規(guī)模較大也就是日志量多而復雜的場景中，此方法效率低下，面臨問題包括日志量太大如何歸檔、文本搜索太慢怎么辦、如何多維度查詢。需要集中化的日志管理，所有服務器上的日志收集匯總。常見解決思路是建立集中式日志收集系統(tǒng)，將所有節(jié)點上的日志統(tǒng)一收集，管理，訪問。

大型系統(tǒng)通常都是一個分布式部署的架構，不同的服務模塊部署在不同的服務器上，問題出現(xiàn)時，大部分情況需要根據(jù)問題暴露的關鍵信息，定位到具體的服務器和服務模塊，構建一套集中式日志系統(tǒng)，可以提高定位問題的效率。

Exceptionless 是一個開源的實時的日志收集框架，它可以應用在基于 ASP.NET，ASP.NET Core，Web Api，Web Forms，WPF，Console，MVC 等技術棧的應用程序中，并且提供了 Rest 接口可以應用在 Javascript，Node.js 中。它將日志收集變得簡單易用并且不需要了解太多的相關技術細節(jié)及配置。在以前，我們做日志收集大多使用 Log4net，Nlog 等框架，在應用程序變得復雜并且集群的時候，可能傳統(tǒng)的方式已經(jīng)不是很好的適用了，因為收集各個日志并且分析他們將變得麻煩而且浪費時間。

現(xiàn)在 Exceptionless 團隊給我們提供了一個更好的框架來做這件事情，我認為這是非常偉大并且有意義的，感謝他們。

ELK是三個開源軟件的縮寫，分別為：Elasticsearch 、 Logstash 以及 Kibana , 它們都是開源軟件。不過現(xiàn)在還新增了一個 Beats，它是一個輕量級的日志收集處理工具(Agent)，Beats 占用資源少，適合于在各個服務器上搜集日志后傳輸給 Logstash，官方也推薦此工具，目前由于原本的 ELK Stack 成員中加入了 Beats 工具所以已改名為 Elastic Stack，推薦使用。

ELK

配置中心 ConfigSpring

Config 首推基于 git 的管理方式，提供了兩個管理維度，一個是 label(即 branch)，一個是 profile。主要核心功能：

• 業(yè)務配置
• 功能開關
• 服務配置

Spring Config

異步隊列 MQMQ

大家都熟悉，現(xiàn)在主流的MQ有rabbitMQ，rocketMQ，kafka。想要了解更多關于 rabbitMQ 和 kafka 的知識可以在這兩篇文章里查看：

圖文詳解：阿里寵兒【小兔】RabbitMQ的養(yǎng)成攻略

圖文詳解：Kafka到底有哪些秘密讓我對它情有獨鐘呢?

核心功能：削峰填谷

流量削峰

容錯限流 Hystrix

它設計用來當分布式系統(tǒng)發(fā)生不可避免的異常的時候去隔離當前服務和遠程服務、系統(tǒng)、三方包的聯(lián)系，防止出現(xiàn)級聯(lián)失敗的情況，從而導致整個系統(tǒng)雪崩。主要核心功能：

• 失敗轉移和優(yōu)雅降級
• 實時監(jiān)控更改相關配置
• 基于線程和信號量的斷路器隔離

容錯限流

負載均衡、服務調用

ribbon是一個負載均衡客戶端，可以很好的控制htt和tcp的一些行為。

Feign默認集成了ribbon。ribbon主要功能是提供客戶端的軟件負載均衡算法。Ribbon就屬于進程內負載均衡，它只是一個類庫，集成于消費方進程，消費方通過它來獲取到服務提供方的地址。主要核心功能：負載均衡

負載均衡

持續(xù)集成 Jenkins

在項目多的時候，重復操作極大的浪費時間。如果遇到同一時間不同項目組打包項目，打包和部署服務器就要排隊使用，測試人員只能在等待中浪費時間。為了解決這些問題，選擇尋找合適的持續(xù)集成方案。來自動化完成重復的步驟。jenkins 還包含了很多插件，比如代碼校驗等等。是 CI/CD 的基本技術。核心功能：

• 拉取代碼
• 打包構建
• 將資源送往目標服務器

持續(xù)集成

分布式緩存 RedisRedis

是一款基于 ANSI C 語言編寫的，BSD 許可的，日志型 key-value 存儲組件，它的所有數(shù)據(jù)結構都存在內存中，可以用作緩存、數(shù)據(jù)庫和消息中間件。核心功能：

• 內存數(shù)據(jù)庫
• 基于內存數(shù)據(jù)庫的各種擴展功能

分布式緩存 Redis

分布式事務

分布式事務的實現(xiàn)方式主要有：

• 2PC(two-phase commit protocol，強一致性，沒有可用性)
• 3PC
• TCC(Try-Confirm-Cancel)
• 本地消息表，推薦 RabbitMQ。
• Saga 模式

本地消息表：MQ分布式事務—本地消息表—基于消息的一致性。

• 上有投遞消息
• 下游獲取消息
• 上游投遞穩(wěn)定性
• 下游接受穩(wěn)定性

消息隊列異步

分庫分表 sharding jdbc

Sharding-JDBC定位為輕量級 Java 框架，在 Java 的 JDBC 層提供額外的服務，以 jar 包形式提供服務，無需額外部署和依賴，可以理解為增強版的 JDBC 驅動，完全兼容 JDBC 和各種 ORM 框架。核心功能：

• 數(shù)據(jù)分片
• 讀寫分離
• 透明的使用jdbc訪問各個數(shù)據(jù)庫

Sharding-JDBC

SpringCloud

SpringCloud，從命名我們就可以知道，Spring Cloud 是大名鼎鼎的 Spring家族的產(chǎn)品， 專注于企業(yè)級開源框架的研發(fā)。

Spring Cloud 自從發(fā)布到現(xiàn)在，仍然在不斷的高速發(fā)展，幾乎考慮了服務治理的方方面面，開發(fā)起來非常的便利和簡單。

Spring Cloud 架構

• Service Provider： 暴露服務的提供方。
• Service Consumer： 調用遠程服務的服務消費方。
• EureKa Server： 服務注冊中心和服務發(fā)現(xiàn)中心。

 

Spring Cloud 架構

支持協(xié)議

Spring Cloud 使用 HTTP 協(xié)議的 REST API。

Spring Cloud 組件運行

所有請求都統(tǒng)一通過 API 網(wǎng)關(Zuul)來訪問內部服務。

網(wǎng)關接收到請求后，從注冊中心(Eureka)獲取可用服務。

由 Ribbon 進行均衡負載后，分發(fā)到后端的具體實例。

微服務之間通過 Feign 進行通信處理業(yè)務。

Spring Cloud 組件運行

Dubbo

Dubbo 出生于阿里系，是阿里巴巴服務化治理的核心框架，并被廣泛應用于中國各互聯(lián)網(wǎng)公司;只需要通過 Spring 配置的方式即可完成服務化，對于應用無入侵，設計的目的還是服務于自身的業(yè)務為主。

雖然阿里內部原因 Dubbo 曾經(jīng)一度暫停維護版本，但是框架本身的成熟度以及文檔的完善程度，完全能滿足各大互聯(lián)網(wǎng)公司的業(yè)務需求。

Dubbo 架構

• Provider：暴露服務的提供方，可以通過 jar 或者容器的方式啟動服務。
• Consumer：調用遠程服務的服務消費方。
• Registry：服務注冊中心和發(fā)現(xiàn)中心。
• Monitor：統(tǒng)計服務和調用次數(shù)，調用時間監(jiān)控中心。(Dubbo 的控制臺頁面中可以顯示，目前只有一個簡單版本。)
• Container：服務運行的容器。

Dubbo 架構

支持協(xié)議

Dubbo 使用 RPC 通訊協(xié)議，提供序列化方式如下：

Dubbo：Dubbo 缺省協(xié)議采用單一長連接和 NIO 異步通訊，適合于小數(shù)據(jù)量大并發(fā)的服務調用，以及服務消費者機器數(shù)遠大于服務提供者機器數(shù)的情況。

RMI：RMI 協(xié)議采用 JDK 標準的 java.rmi.* 實現(xiàn)，采用阻塞式短連接和 JDK 標準序列化方式。

Hessian：Hessian 協(xié)議用于集成 Hessian 的服務，Hessian 底層采用 HTTP 通訊，采用 Servlet 暴露服務，Dubbo 缺省內嵌 Jetty 作為服務器實現(xiàn)。

HTTP：采用 Spring 的 Http Invoker 實現(xiàn)。

Webservice：基于 CXF 的 frontend-simple 和 transports-http 實現(xiàn)。

Dubbo 組件運行

每個組件都是需要部署在單獨的服務器上，Gateway 用來接受前端請求、聚合服務，并批量調用后臺原子服務。每個 Service 層和單獨的 DB 交互。

Dubbo 組件運行儲

Gateway：前置網(wǎng)關，具體業(yè)務操作，Gateway 通過 Dubbo 提供的負載均衡機制自動完成。

Service：原子服務，只提供該業(yè)務相關的原子服務。

Zookeeper：原子服務注冊到 ZK 上。

最后

以上就是關于微服務的一些核心知識點了，暫時就寫到這里了，也是為自己做一下相關技術棧的記錄，后續(xù)有時間會針對每一項技術進行仔細研究，或者通過實際項目來展示，盡量通過一個完整的項目來幫助大家更好的了解這些技術的落地應用。