大神讲解微服务治理的技术演进和架构实践

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摘要:随着业务的发展,规模扩大,服务不要 ,还还可否协调线上运行的各个服务,保障服务的SLA;基于服务调用的性能KPI数据进行容量管理,合理分配各服务的资源占用;对故障业务做服务降级、流量控制、流量迁移等快速恢复业务。如何的服务治理框架能满足需求?



李林锋
,华为PaaS平台架构师,8年Java NIO通信框架、平台顶端件架构设计 和开发经验,开源框架Netty中国推广者。精通Netty、Mina、RPC框架、企业ESB总线、分布式服务框架、云计算等技术,《Netty权威指南》、《分布式服务框架原理与实践》作者,公司总裁技术创新奖获得者

我今天分享的主题是《微服务治理的技术演进和架构实践》

本次分享,将分为有有一个多次要。

  1. 为什么我么我在么在还还可否服务治理
  2. 服务治理的技术演进历程
  3. 云端微服务治理框架设计

为什么我么我在么在还还可否服务治理?

第一、业务需求

随着业务的发展,服务不要 ,如何协调线上运行的各个服务,保障服务的SLA,对服务架构和运维人员是有有一个多很大的挑战。随着业务规模的不断扩大,小服务资源浪费等问題逐渐显现,还能不还可否不能基于服务调用的性能KPI数据进行容量管理,合理分配各个服务的资源占用,提高机器的利用率。线上业务趋于稳定故障时,还还可否对故障业务做服务降级、流量控制、流量迁移等,快速恢复业务。

着开发团队的不断扩大,服务的上线只能随意,甚至趋于稳定功能相同、服务名不同的服务共同上线。上线容易下线难,为了规范服务的上线和下线,在服务发布前,还还可否走服务预发布流程,由架构师可能项目经理对还还可否上线的服务做发布审核,审核通过的才还可否上线。为了满足服务线下管控、保障线上高效运行,还还可算不算有有一个多统一的服务治理框架对服务进行统一、有效管控,保障服务的高效、健康运行。

第二、技术需求

大次要服务化框架的服务属性通过XML配置可能Java注解的方式 进行定义,以服务端流量控制为例:

服务发布的XML文件通常会打包到服务提供者的jar包中,部署在Java Web可能Java Container容器中,存储在服务端的本地磁盘中。

无论采用注解还是XML配置的方式 ,可能还还可否在运价值形式动态修改服务提供者的流控阈值,都还还可否在本地修改配置可能修改源码,重新打包部署并升级应用。无法实现在线、配置化的修改和动态生效。可能诸如流控阈值、服务的超时时间等无法预测出最优值,还还可否修改前一天上线验证,根据服务运行效果决定算不算再做调整,其他一个多劲还还可否反复调整,采用修改源码-重新打包部署-应用升级的方式 进行服务治理,数率低下。其他,在技术上还还可算不算有一个多服务治理框架,提供Web Portal,微服务运维可能治理人员通过在线配置化的方式 修改服务提供者可能消费者的属性,还还可否实时动态生效。

服务治理的技术演进历程

第一代服务治理 SOA Governance: 以IBM为首的SOA处理方案提供商推出的针对企业IT系统的服务治理框架,它主要聚焦在对企业IT系统中异构服务的质量管理、服务发布审批流程管理和服务建模、开发、测试以及运行的全生命周期管理。

第二代以分布式服务框架为中心的服务治理:随着电商和移动互联网的快速发展,基于电商平台的统一分布式服务框架的全新服务治理理念诞生,它聚焦于对内部人员同构服务的线上治理,保障线上服务的运行质量。相比于传统IT架构的服务治理,可能服务的开发模式、部署规模、组网类型、业务特点等差异巨大,其他服务治理的重点也从线下转移到了线上服务质量保障。

第三代以云化为核心的云端微服务治理架构:2013年至今,随着云计算和微服务架构的发展,以AWS为首的基于微服务架构   云服务化的云端服务治理体系诞生,它的核心理念是服务微自治,利用云调度的弹性和敏捷,逐渐消除人工治理。微服务架构还还可否实现服务一定程度的自治,这类服务独立打包、独立部署、独立升级和独立扩容。通过云计算的弹性伸缩、单点故障迁移、服务健康度管理和自动容量规划等方式 ,结合微服务治理,逐步实现微服务的自治。

第一代 SOA Governance服务治理

第一代SOA Service GovernanceSOA Governance的定位:面向企业IT系统异构服务的治理和服务生命周期管理,它治理的服务通常是SOA服务。传统的SOA Governance涵盖四次要内容:1.服务建模:验证功能需求与业务需求,发现和评估当前服务,服务建模和性能需求,开发治理规划。2.服务组装:创建服务更新计划,创建和修改服务以满足所有业务需求,根据治理策略评估服务,批准组装完成。3.服务部署:确保服务的质量,方式 包括功能测试、性能测试和满足度测试,批准服务部署。4.服务管理:在整个生命周期内管理和监控服务,跟踪服务注册表中的服务,根据服务质量等级协议(SLA)上报服务的性能KPI数据进行服务质量管理。

SOA Governance 工作原理图如下所示:

传统SOA Governance的主要缺点如下:1.分布式服务框架的发展,内部人员服务框架还还可否统一,服务治理也还还可否适应新的架构,还可否由表及里,对服务进行细粒度的管控。2.微服务架构的发展和业务规模的扩大,由于 服务规模量变引起质变,服务治理的特点和难点也随之趋于稳定变化。3.缺少服务运行时动态治理能力,面对突发的流量高峰和业务冲击,传统的服务治理在响应数率、故障快速恢复等方面趋于稳定过低,无法更敏捷应对业务需求。

第二代分布式服务框架服务治理

分布式服务框架的服务治理定位:面向互联网业务的服务治理,聚焦在对内部人员采用统一服务框架服务化的业务运价值形式、细粒度的敏捷治理体系。

治理的对象:基于统一分布式服务框架开发的业务服务,与协议这种 生活无关,治理的还还可算不算SOA服务,也还还可算不算基于内部人员服务框架私有协议开发的各种服务。

治理策略:针对互联网业务的特点,这类突发的流量高峰、网络延时、机房故障等,重点针对大规模跨机房的海量服务进行运价值形式治理,保障线上服务的高SLA,满足用户的体验。常用的治理策略包括服务的限流降级、服务迁入迁出、服务动态路由和灰度发布等。

分布式服务框架典型的服务治理体系如下所示:

第三代云端微服务治理

随着云计算的发展,Dev&Ops逐渐流行起来,基础设施服务化(IaaS)为大规模、批量流水线式软件交付提供了便利,AWS做为全球最大的云计算处理方案提供商,在微服务云化开发和治理方面积累了非常多的经验,具体总结如下

  1. 全公司统一服务化开发环境,统一简单化服务框架(Coral Service),统一运行平台,快速高效服务开发;
  2. 所有后端应用服务化,系统由多项服务化组件构成。
  3. 服务共享、原子化、重用。
  4. 服务由小研发团队(2 Pizza Team)负责服务开发、测试、部署和治理,运维整个生命周期支撑。
  5. 层厚自动化和Dev&Ops支持,一键式服务部署和回退。
  6. 超大规模支持:后台几十万个服务,成千上万开发者共同使用,平均每秒钟有1-有有一个多服务部署。
  7. 尝试基于Docker容器部署微服务。

8.服务治理是核心:服务性能KPI统计、告警、服务健康度管理、灵活的弹性伸缩策略、故障自动迁移、服务限流和服务降级等多种治理手段,保障服务高质量运行。

云端微服务治理架构设计

云端微服务治理架构设计 的目标如下:

  1. 处理业务服务架构腐化:通过服务注册中心对服务强弱依赖进行分析,结合运行时服务调用链关系分析,梳理不合理的依赖和调用路径,优化服务化架构,处理代码腐化。
  2. 快速故障定界定位:通过Flume等分布式日志架构设计 框架,实时架构设计 服务调用链日志、服务性能KPI数据、服务接口日志、运行日志等,实时汇总和在线分析,集中存储和展示,实现故障的自动发现、自动分析和在线条件检索,方便运维人员、研发人员进行实时故障诊断。
  3. 服务微管控:细粒度的运行期服务治理,包括限流降级、服务迁入迁出、服务超时控制、智能路由、统一配置、优先级调度和流量迁移等,提供方式 级治理和动态生效功能,通过一系列细粒度的治理策略,在故障趋于稳定时还还可否多管齐下,在线调整,快速恢复业务。
  4. 服务生命周期管理:包括服务的上线审批、下线通知,服务的在线升级,以及线上和线下服务文档库的建设。
  5. 灵活的资源调度:基于Docker容器,还还可否实现微服务的独立部署和细粒度的资源隔离。基于云端的弹性伸缩,还还可否实现微服务级别的按需伸缩和故障隔离。

云端微服务治理架构设计 云端微服务治理从架构上还还可否分为三层:

  • 第一层:微服务治理展示层,它的实现为微服务治理Portal,主要面向系统运维人员可能治理人员,提供在线、配置化的治理界面。
  • 第二层:微服务治理SDK,向服务治理提供治理元数据、治理接口、以及客户端的治理类库。
  • 第三层:微服务治理服务实现层,微服务治理服务,通过服务注册中心,刷新服务治理属性,共同通知服务提供者和消费者集群各节点刷新内存,使服务治理Portal架构设计 的服务治理策略动态生效。

1.  微服务治理Portal

微服务治理Portal是微服务治理的门户,它提供服务治理操作界面,供系统运维人员可能测试人员对线上运行的微服务进行动态治理,以保障服务的SLA。

Portal框架还还可否基于AngularJS等Web框架进行开发,它的门户界面如下所示:还还可否支持共同配置多个服务注册中心集群,对不同的微服务集群进行治理。

选泽某个微服务集群前一天,就还还可否对该集群的微服务进行治理,界面示这类下:

点击查看,还还可否查看微服务的情况报告,以及各种性能指标。点击治理,弹出选泽菜单,还还可否对选泽的微服务进行相关的治理操作。

2.  微服务治理SDK

服务治理SDK层,它主要由如下几个要组成:

  1. 服务治理元数据:服务治理元数据主要包括服务治理实体对象,包括服务模型、应用模型、治理组织模型、用户权限模型、数据展示模型等。元数据模型通过Data Mapper和模型扩展,向上层界面屏蔽底层服务框架的数据模型,实现展示层和服务框架的解耦,元数据也还还可否用于展示界面的定制扩展;
  2. 服务治理接口:服务治理Portal调用服务治理接口,实现服务治理。这类服务降级接口、服务流控接口、服务路由权重调整接口、服务迁移接口等。服务接口与具体的协议无关,它通常基于分布式服务框架自身实现,还还可算不算Restful接口,也还还可算不算内部人员的私有协议;

  3. 服务治理客户端类库:可能服务治理服务这种 生活通常也是基于分布式服务框架开发,其他服务治理Portal还还可否集成分布式服务框架的客户端类库,实现服务的自动发现和调用;
  4. 调用示例:客户端SDK还还可否提供服务治理接口的参数说明、注意事项以及给出常用的调用示例,方便前端开发人员使用;
  5. 集成开发指南:服务治理SDK还还可否提供集成开发指南,指导使用者如何在开发环境中搭建、集成和使用服务治理SDK。

3.  线上服务治理

线上服务治理涵盖多种策略,这类:流量控制、服务降级、优先级调度等。微服务启动的前一天,将XML可能注解的服务提供者可能消费者属性注册到服务注册中心,由运维人员通过服务治理Portal进行在线修改,注册中心通知服务提供者和消费者刷新内存,动态生效。

下面就这几种典型的治理策略进行说明。

第一、流量控制

当资源成为瓶颈时,服务框架还还可否对消费者做限流,启动流控保护机制。流量控制有多种策略,比较常用的有:针对访问数率的静态流控、针对资源占用的动态流控、针对消费者并发连接数的连接控制和针对并行访问数的并发控制。

  • 静态流控主要针对客户端访问数率进行控制,它通常根据服务质量等级协定(SLA)中约定的QPS做全局流量控制,这类订单服务的静态流控阈值为60 QPS,则无论集群有几个个订单服务实例,它们总的处理数率之和只能超过60 QPS。
  • 动态流控:它的最终目标是为了保命,并都是对流量可能访问数率做精确控制。当系统负载压力非常大时,系统进入过负载情况报告,可能是CPU、内存资源可能过载,也可能是应用应用应用tcp连接内部人员的资源几乎耗尽,可能继续全量处理业务,可能会由于 长时间的Full GC、消息严重积压可能应用应用应用tcp连接宕机,最终将压力转移到集群其它节点,引起级联故障。触发动态流控的因子是资源,资源又分为系统资源和应用资源两大类,根据不同的资源负载情况报告,动态流控又分为多个级别,每个级别流控系数都是同,也好多好多 被拒绝掉的消息比例不同。每个级别都是相应的流控阈值,这种 生活阈值通常支持在线动态调整。
  • 并发控制:针对应用tcp连接的并发执行数进行控制,它的本质是限制对某个服务可能服务的方式 过度消费,耗用不要 的资源而影响其它服务的正常运行。并发控制有这种 生活形式:针对服务提供者的全局控制和针对服务消费者的局部控制。
  • 连接控制:通常分布式服务框架服务提供者和消费者之间采用长连接私有协议,为了处理可能消费者连接数不要 由于 服务端负载压力过大,系统还还可否支持针对连接数进行流控。

4.  服务降级

大促可能业务高峰时,为了保证核心服务的SLA,往往还还可否停掉其他不太重要的业务,这类商品评论、论坛可能粉丝积分等。

另外这种 生活场景好多好多 其他服务可能这种 生活由于 不可用,其他流程只能直接失败,还还可否本地Mock服务端实现,做流程放通。以图书阅读为例,可能用户登录余额鉴权服务只能正常工作,还还可否做业务放通,记录消费话单,允许用户继续阅读,而都是返回失败。

通过服务治理的服务降级功能,即还还可否满足上述这种 生活场景的需求。服务降级主要包括屏蔽降级和容错降级这种 生活策略:

  • 屏蔽降当外界的触发条件达到某个临界值时,由运维人员/开发人员决策,对某类可能某个服务进行强制降级。

它的处理流程如下所示:

第1步:运维人员以管理员身份登录服务治理控制台,管理员具备服务治理的全套权限。

第2步:运维人员选泽服务降级菜单,在服务降级界面中选泽屏蔽降级。

第3步:通过服务查询界面选泽还还可否降级的服务,注意服务的分组和版本信息,指定具体的降级策略:返回null、返回指定异常还是执行本地Mock接口实现。第4步:服务治理Portal通过服务注册中心客户端SDK,将屏蔽降级指令和相关信息发送到服务注册中心。

第5、6步:服务注册中心接收到屏蔽降级消息后,以事件的形式下分别群发给服务提供者集群和服务消费者集群。

第7步:服务消费者接收到屏蔽降级事件通知前一天,获取相关内容,更新本地缓存的服务订阅信息。当发起远程服务调用时,还还可否与屏蔽降级策略做匹配,可能匹配成功,则执行屏蔽降级逻辑,不发起远程服务调用。

第8步:服务提供者集群接收到屏蔽降级事件通知前一天,获取相关内容,更新本地的服务发布缓存信息,将对应的服务降级属性修改为屏蔽降级。

第9步:操作成功前一天,服务注册中心返回降级成功的应答消息,由服务治理Portal界面展示。

第10步:运维人员查询服务提供者列表,查看服务情况报告。

第11步:服务注册中心返回服务情况报告为屏蔽降级情况报告。

  • 容错降级:当非核心服务不可用时,还还可否对故障服务做业务逻辑放通,以保障核心服务的运行。容错降级的工作原理如下所示:

5.  服务优先级调度

当系统当前资源非常有限时,为了保证高优先级的服务还可否正常运行,保障服务SLA,还还可否降低其他非核心服务的调度频次,释放次要资源占用,保障系统的整体运行平稳。

服务在发布的前一天,还还可否指定服务的优先级,可能用户只能指定,采用默认优先级策略,它的配置如下所示:

服务的优先级还还可否采用传统的低、中、高三级配置策略,每个级别的执行比例还还可否灵活配置,如下所示:

服务发布通过扩展priority属性的方式 指定优先级,服务提供者将优先级属性注册到服务注册中心并通知消费者,由消费者缓存服务的优先级,根据不同的优先级策略进行调度。服务治理Portal通过动态修改注册中心指定服务priority属性的方式 ,实现运价值形式动态调整微服务的优先级。

总结除了顶端介绍的几种常用线上治理策略,比较重要的微服务治理策略还包括:

微服务超时控制:可能微服务调用通常使用RPC方式 ,是同步阻塞的,其他还还可否设置服务调用超时时间,处理对端长时间不响应由于 的应用应用tcp连接挂死。超时控制支持在服务端可能消费端配置,还还可否支持方式 级超时控制。

微服务路由策略:负载均衡策略是服务治理的重要价值形式,分布式服务框架通常会提供多种负载均衡策略,共同支持用户扩展负载均衡策略。常用的路由策略包括:

  1. 随机:采用随机算法进行负载均衡,通常在对等集群组网中,随机路由算法消息架构设计 还是比较均匀的。
  2. 轮循:按公约后的权重设置轮循比率,到达边界前一天,继续绕接。
  3. 服务调用数率:消费者缓存所有服务提供者的服务调用数率,周期性的计算服务调用平均数率,其他计算每个服务提供者服务调用数率与平均数率的差值,根据差值大小动态调整权重,保证服务数率大的服务提供者接收更少的消息,处理消息堆积。
  4. 一致性Hash:相同参数的请求一个多劲发到同有有一个多服务提供者,当某一台提供者宕机时,那我 发往该提供者的请求,基于虚拟节点,平摊到其它提供者,不让引起剧烈变动。
  5. 粘滞连接:粘滞连接用于有情况报告服务,尽可能让客户端一个多劲向同一提供者发起服务调用,除非该提供者宕机,再连接另一台。

集群容错策略:消费者根据配置的路由策略选泽某个目标地址前一天,发起远程服务调用,在此期间可能趋于稳定了远程服务调用异常,则还还可否服务框架进行集群容错,重新进行选路和调用。集群容错是系统自动执行的,上层用户都是要是我还还可否关心底层的服务调用过程。集群容错和路由策略的关系如下所示:

常用的集群容错策略如下:

  1. Failover策略:服务调用失败自动切换策略指的是当趋于稳定RPC调用异常时,重新选路,查找下有有一个多可用的服务提供者。通常还还可否配置失败切换的最大次数和间隔周期,以处理E2E服务调用数率过大。
  2. Failback策略:在好多好多 业务场景中,消费者还能不还可否不能获取到服务调用失败的具体信息,通过对失败错误码等异常信息的判断,决定后续的执行策略,这类非幂等性的服务调用。
  3. Failcache策略:Failcache策略是失败自动恢复的这种 生活,在实际项目中它的应用场景如下:- 服务有情况报告路由,还还可否定点发送到指定的服务提供者。当趋于稳定链路中断、流控等服务暂时不可用时,服务框架将消息临时缓存起来,等待的图片 周期T,重新发送,直到服务提供者还可否正常处理该消息。- 对数率要求不敏感的服务。系统服务调用失败,通常是链路暂时不可用、服务流控、GC挂住服务提供者应用应用tcp连接等,这种 生活失败都是永久性的失败,它的恢复是可预期的。可能消费者对服务调用数率不敏感,还还可否考虑采用自动恢复模式,即先缓存,再等待的图片 ,最后重试。-通知类服务。这类通知粉丝积分增长、记录接口日志等,对服务调用的实时性要求不高,还还可否容忍自动恢复带来的数率增加。
  4. Failfast策略:在业务高峰期,对于其他非核心的服务,希望只调用一次,失败好多好多 再重试,为重要的核心服务节约宝贵的运行资源。此时,快速失败是个不错的选泽。

服务灰度发布:灰度发布是趋于稳定黑与白之间,还可否平滑过渡的这种 生活发布方式 。AB test好多好多 这种 生活灰度发布方式 ,让一部用户继续用A,一次要用户很久很久开始了了用B,可能用户对B只能什么反对意见,只能逐步扩大范围,把所有用户都迁移到B顶端来。灰度发布还还可否保证整体系统的稳定,在初始灰度的前一天就还还可否发现、调整问題,以保证其影响度。

基于微服务的多版本管理机制   灰度路由策略,即可实现基于业务规则的灰度发布。

多版本管理:服务上线前一天,随着业务的发展,还还可否对功能进行变更,可能修复线上的BUG,服务升级前一天,往往还还可否对服务做多版本管理。服务多版本管理是分布式服务框架的重要价值形式,它涉及到服务的开发、部署、在线升级和服务治理。

调用分组管理:还还可否对服务按照业务领域、部署的DC信息、服务提供商等层厚对微服务进行群组化管理,同群组之间的微服务还还可否自由调用,跨群组的微服务还还可否进行审批和授权,以实现不同分组之间的微服务隔离。不同分组之间还还可算不算同名同接口的微服务的不同实现,分组信息也是服务路由的有有一个多因子。

全在线服务文档

相对于平台产品,业务服务的升级和修改非常频繁,传统依靠Java DOC进行接口说明和传递的方式 ,往往会可能过低文档建设或API DOC只能及时刷新,由于 消费者拿到的接口定义说明不准确。相比于只能文档,拿到过时、错误的API DOC文档对使用者的危害更大。

为了处理这种 生活问題,还还可否建立服务文档中心,方便线上运维人员查看和多团队之间的合作,它的工作原理如下:

还还可否基于Swagger UI,构建微服务在线文档库,如下所示:

还还可否参考如下链接:https://github.com/swagger-api/swagger-ui

服务上线审批下线通知机制

当团队规模扩大前一天,会划分成平台基线组、业务定制组等不同研发团队,其他团队甚至跨多地协同开发和运维。服务的上线和下线还还可否要严格管控起来,一旦不合格的服务上线并被消费者消息,再想下线就非常困难了。

对于还还可否下线的服务管控都是点硬要,其他服务随便说说调用频次不高,业务量好多好多 大。其他可能贸然下线,很有可能由于 依赖它的消费者业务调用失败,这会违反服务的SLA协定,给服务提供商造成损失。

服务的上线审批、下线通知机制还还可否建立完善起来,它的工作原理如下所示:

除了以上介绍的常用服务治理方式 ,线下服务治理还包括:1.业务的梳理、服务划分原则和方式 论;2.服务跨团队合作流程、准则、工具和方式 论;3.服务的接口兼容性原则和规范;4.其它…线下服务治理依团队和业务不同,需求好多好多 同,还还可否业务团队和服务框架团队长期梳理、实践和优化,才还可否提升线下服务治理的数率,它的建设是个长期过程,都是要是我一蹴而就。

云端自治理

微服务弹性伸缩

基于PaaS云化平台可能Docker容器服务,还还可否实现基于负载的微服务弹性伸缩。

基于PaaS平台部署微服务架构示这类下:

基于Docker容器部署微服务示这类下:

基于云的动态资源调度,还还可否实现微服务的弹性伸缩:基于CPU、内存、磁盘、网络数率等资源占用率的弹性伸缩策略。当VM可能容器的资源占用达到设置的阈值前一天,自动执行扩容策略,动态创建微服务的运行环境,部署并运行新的微服务实例。基于业务指标的弹性伸缩策略。这类微服务的平均数率、吞吐量、成功率等。通过对微服务的性能指标进行分布式架构设计 、汇总和计算,判断业务指标算不算达到伸缩阈值,可能达到,则自动触发微服务的伸缩流程,执行弹性伸缩。用户自定义的弹性伸缩策略。还还可否对基于资源占用率的伸缩策略和基于业务指标的伸缩策略做组合,实现更复杂的弹性伸缩。基于云平台的微服务弹性伸缩流程如下所示:

E2E微服务生命周期管理

利用云平台对资源的动态编排和调度,还还可否实现基础设施自动化。利用ALM(应用生命周期管理)还还可否实现微服务的E2E生命周期管理。

基于Docker容器的微服务基础设施自动化流程如下所示:

微服务上线运行前一天,利用云平台的ALM服务,还还可否对微服务进行上下线、升级、回滚等生命周期管理操作:

基于云平台提供的微服务生命周期管理服务,还还可否实现海量微服务的高效部署、升级和管理,而只能关心物理基础设施的环境准备和安装,以及资源规划等,极大的提升了微服务的上线运行数率,降低了微服务的管理成本。

微服务治理全景图

微服务治理涵盖的范围非常广,好多好多 治理手段也还还可否业务在实际开发中积累和沉淀,并只能统一的标准,这好多好多 实施微服务治理的困难之处。

在微服务治理发展的共同,云化和容器化革命也正在进行,结合云平台的敏捷性和弹性资源调度,微服务治理将逐步由人工治理向自动化治理演进。

微服务治理总体价值形式图如下所示:

Q&A

Q1:请问在实际使用时,前端网关有什么来源框架,还有分布式跟踪系统,有推荐吗?

A1: 前端网关,开源的有WSO2,基于Java语言的,GO语言的有Tyk。

Q2:能展开讲一下优先级调度么

A1:分布式跟踪系统打印 架构设计 日志比较简单,其他复杂的是后端的大数据分析。架构设计 还还可否基于FLume等,后端的分析还还可否基于HBase   Spark

Q3:请教一下,对应用层扩容很容易,好多好多 前一天有有一个多服务慢了,根本由于 是依赖的存储  数据库  内部人员接口的由于 ,这种 生活前一天对应用层扩容处理不了问題,paas的扩容还有什么意义呢?数据库扩容  涉及数据迁移,应用层连接池更新等等  paas只能简单扩容

A3:PaaS层的扩容通常会有几种策略:

1、基于资源使用率的扩容;

2、基于服务性能指标的扩容;

3、混合模式;

4、业务自定义扩容策略,这种 生活场景通常是级联扩容,也好多好多 应用依赖的服务也还还可否共同做扩容,这类缓存、MQ等。其他,都是所有的PaaS都支持策略4。

Q4:如何从传统的系统转化到云服务上,在系统设计及技术架构有什么还还可否注意点。

A4: 他不知道你讲的传统系统是都是指的非云系统。非云应用转到云化服务有几点设计考虑:1、服务化;2、利用云的动态性,这类弹性伸缩等;3、统一配置,使用云化的统一配置服务。

Q5:那mq 缓存 数据库的client都是改造  支持后端自动发现了,好多顶端价的client都是配置死的,有可分享的开源实现么

A5:包括前端的URL地址,MQ服务端的URL等,云化前一天,MQ等服务也是这种 生活云化服务,这类AWS的S3服务。在亲戚当当你们都的实践中,那我 的本地配置都统一倒入了配置服务上,它是基于ZK的云化统一配置服务,地址都是从注册中心读取的,而都是本地配置。那我 ,就还还可否支持动态发现。

Q6:应用服务化后,涉及服务与服务之间的远程rpc,请问数据传输过程中一般采用哪种系列化方式 ,之间的优缺点都是什么?还有场景

A6:几种场景考量:1、可能服务看中的是标准化、开放性,对性能要求都是有点硬苛刻。则建议采用 Restful   JSON的方式 ;2、可能是内部人员各模块之间的服务化调用,对性能、数率要求非常高,则建议采用二进制   私有协议的方式 ,这类还还可否参考可能选泽ProtocolBuf、Thrift等。通常而言,服务跟协议是解耦的,也好多好多 说某个服务,还还可否共同发布成多种协议。

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