• 19-springcloud(上)


    一 微服务架构进化论

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    单体应用阶段 (夫妻摊位)

    在互联网发展的初期,用户数量少,一般网站的流量也很少,但硬件成本较高。因此,一般的企业会将所有的功能都集成在一起开发一个单体应用,然后将该单体应用部署到一台服务器上即可满足业务需求。

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    生活中的单体应用

    小夫妻俩刚结婚,手里资金有限,就想着开一个路边烧烤摊。丈夫负责烤串做菜、妻子负责服务收银及上菜。这是一个典型的路边烧烤摊的经营模式。

    单体应用的特点:

    • 能够接纳的请求数量时有限的,因为服务器的内存、CPU配置是有限的。
    • 展现层、控制层、持久层全都在一个应用里面,调用方便、快速。单个请求的响应结果超快。
    • 开发简单、上手快、三五个人团队好管好用。

    垂直应用阶段 (门面饭店)

    随着小夫妻俩经营有方、待客有道,开始有人愿意为了吃他们做的烧烤排队了。夫妻俩一想,我们这俩人也干不过来啊,怎么办?招 人吧、扩大规模吧。

    • 招什么人?当然是厨师啊、端菜收银的妻子自己还能干得过来,主要是丈夫的活挺不住了。那就招厨师。
    • 不能让人站着吃吧?租一个附近的门市、添置更多的桌椅板凳。

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    问题:

    在处理并发请求的能力和容量上增强了,但是在单个请求的处理速度上下降了。

    分布式系统阶段 (酒店)

    为了解决上一阶段遇到的问题:单个请求的处理速度下降。也就是饭店针对单个订单做菜响应速度下降了,但是由于饭店的菜确实好吃、菜品精良,客流量又持续的增高。该店又再次面临扩容的问题。

    • 为了解决客流量持续增高,夫妻又招聘了4位厨师
    • 为了解决单个订单处理速度下降的问题,将厨师分为两组,一组专门做烧烤,一组专门做饭菜。专业的人做专业的事情,注意力越集中,办事越熟练、效率越高。

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    服务治理阶段 (大酒店)

    新的问题又出现了,有的顾客既点烧烤又点饭菜。导致后端两组厨师之间沟通不畅,怎么组合套餐推送给前台?厨师之间怎么调用、 怎么沟通啊?谁是头?谁是大脑?谁记得A厨师的烧烤和B厨师的饭菜是一桌的?

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    随着服务数量的不断增加,服务中的资源浪费和调度问题日益突出。此时需要增加一个调度中心来治理服务。调度中心可基于访问压力来实时管理集群的容量,从而提高集群的利用率。

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    注意:

    在服务治理(SOA)架构中,需要一个企业服务总线(ESB)将基于不同协议的服务节点连接起来,它的工作是转换、解释消息和路由。说白了就是丈夫做菜品的配置管理、做订单的服务注册。丈夫负责主动观察问询各工种的工作状态并记录,妻子主动向丈夫问询后端厨师的状态,并根据丈夫的反馈分配订单。

    微服务阶段 (五星大酒店)

    饭店的规模越来越大了、岗位分工也越来越细了。真的成了超级大饭店了,怎么管?

    什么是微服务:

    将系统的业务功能划分为极小的独立微服务,每个微服务只关注于完成某个小的任务。系统中的单个微服务可以被独立部署和扩展,且各个微服务之间是高内聚、松耦合的。微服务之间采用轻量化通信机制暴露接口来实现通信。

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    解释:

    • 服务网关:前台。所有的顾客进来,由前台统一接待。比如:Spring Cloud Gateway。
    • 熔断机制:菜品限量,法式菜品、意大利菜品、日本料理。什么时间可以吃得到、可提供多少人份?这些服务都是有限制的。
    • 工作效率监督:工作流程中每个岗位做了什么工作、用了多长时间。哪个环节出现问题、哪个岗位需要调整。比如: Sleuth、日志监控ELK等。
    • 配置中心:菜单,川菜,东北菜,杭帮菜,烩菜。
    • 服务集群:厨师微服务集群包含,川菜厨师微服务,杭帮菜厨师微服务等。
    • 高可用注册中心:大堂经理,负责那些人上班了,他在哪里干的什么工作。

    二 微服务的拆分规范和原则

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    压力模型拆分

    压力模型简单来说就是用户访问量,我们要识别出某些超高并发量的业务,尽可能把这部分业务独立拆分出来。

    压力模型拆解为三个维度:

    • 高频高并发场景

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    原因

    比如商品详情页,它既是一个高频场景(时时刻刻都会发生),同时也是高并发的场景(QPS - Query per seconds极高)

    • 低频突发流量场景

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    原因:

    秒杀场景它并不是高频场景(偶尔发生),但是它会产生突发流量。再跟大家举一个例子,那就是“商品发布”,对新零售业务来说,当开设一个线下大型卖场以后,需要将所有库存商品一键上架,这里的商品总数是个非常庞大的数字(几十万+),瞬间就可以打出很高的QPS

    • 低频流量场景

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    原因:

    后台运营团队的服务接口,比如商品图文编辑,添加新的优惠计算规则,上架新商品。它发生的频率比较低,而且也不会造成很高的并发量。

    业务模型拆分

    业务模型拆分的维度有很多,我们在实际项目中应该综合各个不同维度做考量。我这里主要从主链路、领域模型和用户群体三个维度。

    • 主链路拆分

    在电商领域"主链路"是一个很重要的业务链条,它是指用户完成下 单场景所必须经过的场景。按照我们平时买买买的剁手经验,可以识别出很多核心主链路,比如商品搜索->商品详情页->购物车模块- >订单结算->支付业务,这是就是一条最简单的主链路。如果这是一场战斗的话,那么主链路就是这场战斗的正面战场,我们必须力保主链路不失守。

    核心主链路拆分,有以下几个目的:

    1. 异常容错:为主链路建立层次化的降级策略(多级降级),以及合理的熔断策略
    2. 调配资源:主链路通常来讲都是高频场景,自然需要更多的计算资源,最主要的体现就是集群里分配的虚机数量多。
    3. 服务隔离:主链路是主打输出的C位,把主链路与其他打辅助的业务服务隔离开来,避免边缘服务的异常情况影响到主链路。
    • 领域模型拆分

    领域驱动设计DDD(Domain-Driven Design 领域驱动设计)不是一个新概念,但老外们有个毛病,做什么事情特别喜欢提炼方法论,本来一个非常简单的概念,愣是被吹到神乎其神高深莫测。

    • 用户群体拆分

    根据用户群体做拆分,我们首先要了解自己的系统业务里有哪些用户,比如说电商领域,我们有2C的小卖家,也有2B的大客户,在集团内部有运营、采购、还有客服小二等等。对每个不同的用户群体来说,即便是相同的业务领域,也有该群体其独有的业务场景。

    用户群体相当于一个二级域,我们建议先根据主链路和领域模型做一级域的拆分,再结合具体的业务分析,看是否需要在用户领域方向上做更细粒度的拆分。

    三 为什么选择Spring Cloud

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    Spring Cloud与Netflix

    Netflix是一家做视频网站的公司,之所以要说一下这个公司是因为 Spring Cloud在发展之初,Netflix做了很大的贡献。包括服务注册中心Eureka、服务调用Ribbon、Feign,服务容错限流Hystrix、服务网关Zuul等众多组件都是Netflix贡献给Spring Cloud社区的。

    什么是SpringCloud

    Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的微服务架构开发工具。 它为微服务架构中涉及的配置管理、服务治理、断路器、智能路由、控制总线、分布式会话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式。

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    核心事件追踪

    • 2018年6月底,Eureka 2.0 开源工作宣告停止,继续使用风险自负。
    • 2018年11月底,Hystrix 宣布不再在开源版本上提供新功能。
    • 2018年12月,Spring官方宣布Netflix的相关项目进入维护模式。

    从此,Spring Cloud逐渐告别Netflix时代。

    • 2018年10月31日,Spring Cloud Alibaba正式入驻了Spring Cloud官方孵化器,并在maven中央库发布了第一个版本。

    服务注册中心选型

    • Eureka:Spring Cloud与Netflix的大儿子,出生的时候家里条件一般,长大后素质有限。
    • Nacos:后起之秀,曾经Spring Cloud眼中“别人家的孩子”,已经纳入收养范围(Spring Cloud Alibaba孵化项目)。
    • Apache Zookeeper:关系户,与hadoop关系比较好
    • etcd:关系户,与kubernetes关系比较好
    • Consul:关系户,曾经与docker关系比较好

    注意:

    如果你的应用已经使用到了Hadoop、Kubernetes、Docker, 在Spring Cloud实施过程中可以考虑使用其关系户组件,避免 搭建两套注册中心,节省资源。

    分布式配置管理

    目前可选的分布式配置管理中心,有阿里的Nacos、携程的 Apollo、和Spring Cloud Config。

    服务网关

    服务网关这块就不多说了,没有任何悬念,Spring Cloud Gateway 在各方面都碾压Zuul,Zuul2也基本上是胎死腹中。

    熔断限流

    • Hystrix

    2018年12月,Spring官方宣布Netflix的相关项目进入维护模式。不再开发新的功能,但是Hystrix整体上还是比较稳定的,对于老用户不必更换,影响也不大。

    • resilience4j

    Hystrix停更之后,Netflix官方推荐使用resilience4j,它是一个轻量、易用、可组装的高可用框架,支持熔断、高频控制、隔离、限流、限时、重试等多种高可用机制。

    • Sentinel(重点)

    Sentinel是阿里中间件团队开源的,面向分布式服务架构的轻量级 高可用流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。

    四 Spring Cloud版本选择

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    SpringCloud版本号由来

    SpringCloud的版本号是根据英国伦敦地铁站的名字进行命名的, 由地铁站名称字母A-Z依次类推表示发布迭代版本。

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    SpringCloud和SpringBoot版本对应关系

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    注意事项:

    其实SpringBoot与SpringCloud需要版本对应,否则可能会造成很多意料之外的错误,比如eureka注册了结果找不到服务类啊,比如某些jar导入不进来啊,等等这些错误。

    版本说明

    名字描述
    SNAPSHOT快照版,可以稳定使用,且仍在继续改进版本。
    PRE预览版,内部测试版. 主要是给开发人员和测试人员测试和找BUG用的,不建议使用;
    RC发行候选版本,基本不再加入新的功能,主要修复bug。
    SR修正版或更新版
    GA正式发布的版本

    从 Spring Cloud 2020.0.0-M1 开始,Spring Cloud 废除了这种英国伦敦地铁站的命名方式,而使用了全新的 “日历化” 版本命名方式。

    五 如何学习微服务Spring Cloud

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    简单来说,就是“三大功能,两大特性”。

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    三大功能是指微服务核心组件的功能维度,由浅入深层次递进;而两大特性是构建在每个服务组件之上的高可用性和高可扩展性。别看微服务框架组件多,其实你完全可以按照这三大功能模块,给它们有简入难对号入座。

    注意:

    • 服务间通信:包括服务治理、负载均衡、服务间调用;
    • 服务容错和异常排查:包括流量整形、降级熔断、调用链追踪;
    • 分布式能力建设:包括微服务网关、分布式事务、消息驱动、分布式配置中心。

    从哪里入手

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    从微服务组件的功能维度来讲,服务间通信是最基础的功能特性,这个功能模块是最适合作为初学者学习微服务技术的切入点。

    注意:

    • 服务间通信:包括服务治理、负载均衡、服务间调用;
    • 服务容错和异常排查:包括流量整形、降级熔断、调用链追踪;
    • 分布式能力建设:包括微服务网关、分布式事务、消息驱动、分布式配置中心。
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