福建路由微服务架构原理

    RPC也有自己的优点，传输协议更高效，安全更可控，特别在一个公司内部，如果有统一个的开发规范和统一的服务框架时，他的开发效率优势更明显些。就看各自的技术积累实际条件，自己的选择了。而异步消息的方式在分布式系统中有特别的应用，他既能减低调用服务之间的耦合，又能成为调用之间的缓冲，确保消息积压不会冲垮被调用方，同时能保证调用方的服务体验，继续干自己该干的活，不至于被后台性能拖慢。不过需要付出的代价是一致性的减弱，需要接受数据终一致性；还有就是后台服务一般要实现幂等性，因为消息发送出于性能的考虑一般会有重复（保证消息的被收到且收到一次对性能是很大的考验）；后就是必须引入一个的broker，如果公司内部没有技术积累，对broker分布式管理也是一个很大的挑战。微服务优点每个微服务都很小，这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求。微服务能够被小团队单独开发，这个小团队是2到5人的开发人员组成。微服务是松耦合的，是有功能意义的服务，无论是在开发阶段或部署阶段都是的。微服务能使用不同的语言开发。微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成工具，如Jenkins,bamboo。一个团队的新成员能够更快投入生产。微服务架构模式有很多好处。首先，通过分解巨大单体式应用为多个服务方法解决了复杂性问题。福建路由微服务架构原理

    微服务易于被一个开发人员理解，修改和维护，这样小团队能够更关注自己的工作成果。无需通过合作才能体现价值。微服务允许你利用融合新技术。微服务只是业务逻辑的代码，不会和HTML,CSS或其他界面组件混合。微服务能够即时被要求扩展。微服务能部署中低端配置的服务器上。易于和第三方集成。每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库。也可以有统一数据库。微服务架构的缺点微服务架构可能带来过多的操作。需要DevOps技巧(en./wiki/DevOps).可能双倍的努力。分布式系统可能复杂难以管理。因为分布部署跟踪问题难。当服务数量增加，管理复杂性增加。需要考虑的问题单个微服务代码量小，易修改和维护。但是，系统复杂度的总量是不变的，每个服务代码少了，但服务的个数肯定就多了。就跟拼图游戏一样，切的越碎，越难拼出整幅图。一个系统被拆分成零碎的微服务，后要集成为一个完整的系统，其复杂度肯定比大块的功能集成要高很多。单个微服务数据，可部署和运行。虽然微服务本身是可以部署和运行的，但仍然避免不了业务上的你来我往，这就涉及到要对外通信，当微服务的数量达到一定量级的时候，如何提供一个高效的集群通信机制成为一个问题。贵州路由微服务架构搭建部署，意味着对一个服务的内部改动只需要重新部署该服务，涉及服务接口改动时才需要协同修改多个服务。

    大系统变为小系统、小产品）1.消除过程浪费可采用产品开发周期与成本之间的关系开分析：明确的边界有助于减少团队之间的扯皮现象，提升开发效率。2.快速产品开发通过技术创新缩短同行产品开发周期，具体分析如图：四、实施微服务面临的挑战（一）、技术架构的挑战1.去中心化与平衡：去中心化的思想意味着微服务之间不需要共享技术，然而缺少通用技术体系同样会加剧系统的复杂度，当从统一发布和运维等角度去看待整体系统时，这种技术复杂度可能会是一个问题，需要进行平衡。2.服务版本控制：提倡为每个微服务建立版本并根据业务迭代更新版本，那么需要考虑在多版本更新频率很高时，应充分思考如何正确管理服务版本。（二）、研发过程的挑战1.需求的边界：如何确定业务功能的粒度、如何把非功能性需求分解到各个微服务中、如何从系统整体上把握需求的优先级等；2.引入变化：当微服务架构被引入时，依旧需要做很多事情，因为我们所提到的各种技术、架构和过程的挑战需要我们跟踪和协调。参考书籍、文献和资料：【1】郑天民.微服务设计原理与架构.北京：人民邮电出版社，2018.【2】SamNewman.微服务设计[M].崔力强，张骏译.北京：人民邮电出版社，2016.【3】MartinLAbbott。

    虽然Pair集成测试没有从根本上解决UI测试的痛点，但它提出了积小成多的理念，该理念告诉我们：只要能够保证服务俩俩之间的集成是可靠的，我们就可以相信系统集成也是可靠的。7.引入Contract概念的集成测试就在两年前，我在珠海出差的某项目上跟小伙伴一起尝试了一种集成测试方案。当时项目采用的是前后端分离开发，后端作为服务提供者提供RESTfulAPI，前端作为消费者消费API。为了保证前后端开发人员并行开展工作，我们引入了Contarct概念。前后端开发人员基于业务共同定义API协议（Contract），该协议以JSON文件存在于代码库的测试资源目录中，前端在开发过程中以JSON文件作为测试的断言依据。而后端开发人员则参照该协议内容来实现API。基于这种方案，前后端开发人员如果都遵守了协议，联调的过程就会非常顺利。而它的优势也很明显的体现出来：不需要运行其他服务，环境简单，运行快。测试可控范围缩小到单个服务内部。按照Contract，各自编写代码并测试。前后端本质上等价于服务提供方和服务消费方，所以该理念运用在微服务之间的集成测试中，系统的测试架构会得到进一步演进：我么在享受着它带来的好处的同时，问题也偷偷地潜入系统中。不久后。团队对服务的整个生命周期负责，工作在的上下文中，自己决策自己治理，而不需要统一的指挥中心。

    我们从服务治理功能场景的横向切面来看，其可以抽象为四个层面：量化，追踪，管控，规范。量化量化包括服务数据采集、数据过滤和数据聚合三个层次。数据采集进一步细分为业务数据和性能数据，业务数据主要包括方法响应周期、服务内资源消耗规模、业务异常检测、方法调用次数、服务运行日志等；性能数据包括服务间响应时长、服务整体资源消耗等。服务本身需要依赖不同的特性，构建不同的agent，来搜集服务运行时产生的数据。数据过滤针对采集的数据按照一定的格式规范进一步加工处理，例如基于kafka对原始的日志数据进行标准化处理后，导入日志系统。数据聚合需要对的服务数据进行聚合操作，例如服务调用链呈现。通过服务量化能够清晰的记录服务运行时产生的所有数据，为服务跟踪呈现和服务管控策略制定并提供强有力的数据支撑。追踪追踪能够有效量化服务调用链路上发生的事情，具体来讲，可以划分为：服务间的链路跟踪和服务内部的方法调用链路跟踪。追踪的本质，不是为了呈现服务链路及服务路由信息，更重要的是呈现服务间请求，以及服务内部请求的响应延迟，异常反馈，能够快速定位服务以及服务内在代码存在的问题。管控管控依赖于量化采集的聚合数据。另一方面，为了快速检测到故障点，甚至尽可能自动恢复服务，实时监控在微服务架构中也格外重要。新疆轻量级微服务架构设计

UI服务其它服务来更新Web页面。所有服务都是采用异步的，基于消息的通讯。福建路由微服务架构原理

    在微服务落地伊始就逐渐发力，当下已经成为Java体系下微服务框架的代名词，SpringCloud以Netfilx全家桶作为初始化基础，为开发人员提供业务单元服务支撑框架的同时，也开发出一系列的服务治理SDK，供开发人员选用。在微服务发展背景下，SpringCloud可谓如日中天。DubboDubbo原为阿里巴巴开源的rpc远程调用框架，初始设计初衷在于解决以rpc协议为标准的远程服务调用问题，随着阿里巴巴重启Dubbo，其也开始在服务治理领域发力，成为很多以rpc协议作为通信基础系统平台的。粗略而言，Dubbo和SpringCloud已成为Java体系下的服务治理“双”。gRPCgRPC与Dubbo类似，初是由Google开源的一款远程服务调用框架。gRPC凭借HTTP/2和RrotoBuf服务定义方式以及多语言支持的特性，加之其易于定制与开发，能够方面开发人员进行快速扩展和灵活发挥，从而也成为众多用户的选择之一。ServiceMeshServiceMesh的出现不在于它实现了多少功能，而是它彻底把业务单元与业务支撑体系分离，完整贯彻了“术业有专攻”的思想理念。它允许业务人员聚焦业务实现，不再关心服务治理相关的内容。通过与容器技术结合，下沉至基础设施，从通信协议的角度彻底接管业务通信交互过程。福建路由微服务架构原理

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