<>分布式基础概念

<>微服务

微服务架构风格,就像是把一个单独的应用程序开发成一套小服务,每个小服务运行在自己的进程中,并使用轻量级机制通信,通常是 HTTP API
这些服务围绕业务能力来构建, 并通过完全自动化部署机制来独立部署,这些服务使用不同的编程语言书写,以及不同数据存储技术,并保持最低限度的集中式管理

简而言之,拒绝大型单体应用,基于业务边界进行服务微化拆分,每个服务独立部署运行。

<>集群&分布式&节点

集群是个物理状态,分布式是个工作方式

只要是一堆机器,也可以叫做集群,他们是不是一起协作干活,这谁也不知道。

《分布式系统原理与范型》定义:

分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说像单个系统分布式系统 (distributed system) 是建立网络之上的软件系统

分布式是指根据不同的业务分布在不同的地方

集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务

例如:京东是一个分布式系统,众多业务运行在不同的机器上,所有业务构成一个大型的分布式业务集群,每一个小的业务,比如用户系统,访问压力大的时候一台服务器是不够的,我们就应该将用户系统部署到多个服务器,也就是每一个业务系统也可以做集群化

分布式中的每一个节点,都可以做集群,而集群并不一定就是分布式的

节点:集群中的一个服务器

<>远程调用

在分布式系统中,各个服务可能处于不同主机,但是服务之间不可避免的需要互相调用,我们称之为远程调用

SpringCloud中使用HTTP+JSON的方式来完成远程调用

<>负载均衡

分布式系统中,A 服务需要调用B服务,B服务在多台机器中都存在, A调用任意一个服务器均可完成功能

为了使每一个服务器都不要太或者太闲,我们可以负载均衡调用每一个服务器,提升网站的健壮性

常见的负载均衡算法:
轮询:为第一个请求选择健康池中的每一个后端服务器,然后按顺序往后依次选择,直到最后一个,然后循环

最小连接:优先选择链接数最少,也就是压力最小的后端服务器,在会话较长的情况下可以考虑采取这种方式

<>服务注册/发现&注册中心

A服务调用B服务,A服务不知道B服务当前在哪几台服务器上有,哪些正常的,哪些服务已经下线,解决这个问题可以引入注册中心

如果某些服务下线,我们其他人可以实时的感知到其他服务的状态,从而避免调用不可用的服务。

<>配置中心

每一个服务最终都有大量配置,并且每个服务都可能部署在多个服务器上,我们经常需要变更配置,我们可以让每个服务在配置中心获取自己的配置。

比如商品服务在10台机器上,想要改商品服务的某一项配置,如果10个都要改,会非常麻烦,希望有一个配置中心来集中管理这些配置。在配置中心改了配置之后,这些配置在服务器上都生效

配置中心用来集中管理微服务的配置信息

<>服务熔断&服务降级

在微服务架构中,微服务之间通过网络来进行通信,存在相互依赖,当其中一个服务不可用时,有可能会造成雪崩效应,要防止这种情况,必须要有容错机制来保护服务

rpc
情景:
订单服务 --> 商品服务 --> 库存服务

库存服务出现故障导致响应慢,导致商品服务需要等待,可能等到10s后库存服务才能响应。库存服务的不可用导致商品服务阻塞,商品服务等的期间,订单服务也处于阻塞。一个服务不可用导致整个服务链都阻塞。如果是高并发,第一个请求调用后阻塞10s得不到结果,第二个请求直接阻塞10s。更多的请求进来导致请求积压,全部阻塞,最终服务器的资源耗尽。导致雪崩

1、服务熔断
设置服务的超时,当被调用的服务经常失败到达某个阈值,我们可以开启断路保护机制,后来的请求不再去调用这个服务,本地直接返回默认的数据

2、服务降级
在运维期间,当系统处于高峰期,系统资源紧张,我们可以让非核心业务降级运行,降级:某些服务不处理,或者简单处理【抛异常,返回NULL,调用
Mock数据,调用 FallBack 处理逻辑】

<>API 网关

在微服务架构中,API Gateway
作为整体架构的重要组件,抽象服务中需要的公共功能,同时它提供了客户端负载均衡,服务自动熔断,灰度发布,统一认证,限流监控,日志统计等丰富功能,帮助我们解决很多API管理的难题

<>项目微服务架构


前后分离开发,分为内网部署和外网部署,外网是面向公众访问的。访问前端项目,可以有手机APP,电脑网页;内网部署的是后端集群,前端在页面上操作发送请求到后端,在这途中会经过Nginx集群,Nginx把请求转交给API网关(springcloud
gateway)(网关可以根据当前请求动态地路由到指定的服务,看当前请求是想调用商品服务还是购物车服务还是检索服务),从路由过来如果请求很多,可以负载均衡地调用商品服务器中一台(商品服务复制了多份),当商品服务器出现问题也可以在网关层面对服务进行熔断或降级(使用阿里的sentinel组件),网关还有其他的功能如认证授权、限流(只放行部分到服务器)等。

到达服务器后进行处理(springboot为微服务),服务与服务可能会相互调用(使用feign组件),有些请求可能经过登录才能进行(基于OAuth2.0的认证中心。安全和权限使用springSecurity控制)

服务可能保存了一些数据或者需要使用缓存,我们使用redis集群(分片+哨兵集群)。持久化使用mysql,读写分离和分库分表。

服务和服务之间会使用消息队列(RabbitMQ),来完成异步解耦,分布式事务的一致性。有些服务可能需要全文检索,检索商品信息,使用ElaticSearch。

服务可能需要存取数据,使用阿里云的对象存储服务OSS。

项目上线后为了快速定位问题,使用ELK对日志进行处理,使用LogStash收集业务里的各种日志,把日志存储到ES中,用Kibana可视化页面从ES中检索出相关信息,帮助我们快速定位问题所在。

在分布式系统中,由于我们每个服务都可能部署在很多台机器,服务和服务可能相互调用,就得知道彼此都在哪里,所以需要将所有服务都注册到注册中心。服务从注册中心发现其他服务所在位置(使用阿里Nacos作为注册中心)。

每个服务的配置众多,为了实现改一处配置相同配置就同步更改,就需要配置中心,也使用阿里的Nacos,服务从配置中心中动态取配置。

服务追踪,追踪服务调用链哪里出现问题,使用springcloud提供的Sleuth、Zipkin、Metrics,把每个服务的信息交给开源的Prometheus进行聚合分析,再由Grafana进行可视化展示,提供Prometheus提供的AlterManager实时得到服务的警告信息,以短信/邮件的方式告知服务开发人员。

还提供了持续集成和持续部署。项目发布起来后,因为微服务众多,每一个都打包部署到服务器太麻烦,有了持续集成后开发人员可以将修改后的代码提交到github,运维人员可以通过自动化工具Jenkins
Pipeline将github中获取的代码打包成docker镜像,最终是由k8s集成docker服务,将服务以docker容器的方式运行。

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