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  • 微服务架构设计模式

    千次阅读 2019-06-24 14:41:25
    微服务架构设计模式 Java猫关注 微服务架构需要考虑的问题 API Gateway 服务间调用 服务发现 服务容错 服务部署 数据调用 聚合器微服务设计模式 这是一种最常见也最简单的设计模式 聚合器调用多个...

    微服务架构设计模式

     Java猫 关注

    微服务架构需要考虑的问题

    API Gateway

    服务间调用

    服务发现

    服务容错

    服务部署

    数据调用

     

    聚合器微服务设计模式

    这是一种最常见也最简单的设计模式

     

    聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的 WEB 页面,将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务,对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务,这符合DRY原则。另外,每个服务都有自己的缓存和数据库。如果聚合器是一个组合服务,那么它也有自己的缓存和数据库。聚合器可以沿X轴和Z轴独立扩展。

    代理微服务设计模式

    这是聚合模式的一个变种,如下图所示

     

    在这种情况下,客户端并不聚合数据,但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。代理可以仅仅委派请求,也可以进行数据转换工作。

    链式微服务设计模式

    这种模式在接收到请求后会产生一个经过合并的响应,如下图所示

     

    在这种情况下,服务A接收到请求后会与服务B进行通信,类似地,服务B会同服务C进行通信。所有服务都使用同步消息传递。在整个链式调用完成之前,客户端会一直阻塞。因此,服务调用链不宜过长,以免客户端长时间等待。

    分支微服务设计模式

    这种模式是聚合器模式的扩展,允许同时调用两个微服务链,如下图所示

     

    数据共享微服务设计模式

    自治是微服务的设计原则之一,就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用(Monolithic Application)”时,SQL 数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。因此,在单体应用到微服务架构的过渡阶段,可以使用这种设计模式,如下图所示

     

    在这种情况下,部分微服务可能会共享缓存和数据库存储。不过,这只有在两个服务之间存在强耦合关系时才可以。对于基于微服务的新建应用程序而言,这是一种反模式。

    异步消息传递微服务设计模式

    虽然 REST 设计模式非常流行,但它是同步的,会造成阻塞。因此部分基于微服务的架构可能会选择使用消息队列代替 REST 请求/响应,如下图所示

     

    下面小编为大家整理了微服务需要掌握的知识

     

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    1.1. Dubbo应用及源码解读

    1.1.1. Dubbo简介及初入门

    1.1.2. Dubbo管理中心及监控系统安装部署

    1.1.3. 领域驱动之如何正确划分Dubbo分布式服务

    1.1.4. 通讯协议TCP、UDP、HTTP分析

    1.1.5. Dubbo负载均衡机制探析

    1.1.6. 如何完成Dubbo服务只订阅及只注册模式

    1.1.7. 架构师必备技术之如何设计Dubbo服务接口

    1.1.8. Dubbo设计原理及源码分析

    1.1.9. Dubbo容错机制及高扩展性分析

    1.1.10.Dubbo服务与Docker虚拟化技术集成实战

     

    1.2. SpringBoot

    1.2.1. SpringBoot与微服务的区别与联系

    1.2.2. 快速构建SpringBoot工程

    1.2.3. SpringBoot核心组件start、actuator等剖析

    1.2.4. 快速集成Mybatis实战

    1.2.5. 快速集成Dubbo及案例实战

    1.2.6. 快速集成redis及案例实战

    1.2.7. 构建Swagger插件实现API管理及接口测试体系

     

    1.3. SpringCloud应用及源码解读

    1.3.1. Zuul路由网关详解及源码探析

    1.3.2. Ribbon客户端负载均衡原理与算法详解,与服务端负载均衡区别

    1.3.3. Feign声明式服务调用方式实现

    1.3.4. Hystrix服务熔断及服务降级实战

    1.3.5. Eureka注册中心构件及源码分析

    1.3.6. Config配置服务中心与svn、git快速集成

    1.3.7. Sleuth调用链路跟踪

    1.3.8. BUS消息总线技术

    1.3.9. Stream 消息驱动的微服务

     

    1.4. Docker虚拟化技术

    1.4.1. Docker介绍、安装与使用

    1.4.2. Docker组成

    · 镜像

    · 容器

    · 私有仓库

    1.4.3. Docker Compose部署脚本

    1.4.4. Docker Service 服务编排

    1.4.5. Docker Redis分布式集群部署

    1.4.6. Docker File构建

    1.4.7. 通过Maven插件打包Docker镜像

    1.4.8. Docker部署及运行应用程序

    1.4.9. Kubernetes编配

    1.4.10.基于Docker构建Mysql集群实战

    1.4.11.高可用SpringCloud微服务与Docker集成实现动态扩容实战

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  • 微服务架构设计模式与CAP定理

    万次阅读 热门讨论 2020-09-22 23:01:09
    微服务架构设计模式与CAP定理 前言        hello 大家好,我是一名Java后端开发的程序猿。由于国庆假期已经来了,所以我打算把这一星期的时间用来好好提升下自己的技术水平。...

    微服务架构设计模式与CAP定理

    前言

           hello 大家好,我是一名Java后端开发的程序猿。由于国庆假期已经来了,所以我打算把这一星期的时间用来好好提升下自己的技术水平。微服务呢,在大学期间最后一年也学过,但是工作后却用的比较少。为了防止以后公司业务需要用到微服务的时候,我不至于一脸懵然后还要临时学,所以这个国庆打算对微服务进行一个总结。计划是花五天时间。首先我要声明一下,自己是个菜鸟,如果总结的不好或者很糟糕欢迎指出我们大家一起学习。嘿嘿~

    微服务有什么用?

           在早期的互联网开发中,包括现在也有很多的项目都是单体的应用程序。一般这个单体的应用程序是由客户端用户界面,模块和数据库三个部分组成。一般模块会有很多个,最后打成一个包部署在服务器上。在项目的早期阶段,这样的方式会比较容易开发,部署也方便。可是到了后期麻烦可就大了,因为随着用户需求的增加项目功能也会跟着扩展。之前的小应用会变得越来越复杂。一旦出现了Bug就会牵一发而动全身,所以说在单体应用中每个服务的更新和改变都会导致重新部署整个应用,灵活性太低...而分布式就是解决这个问题的。

           微服务顾名思义其实就是把一个庞大的应用程序拆分成一套小而互联的服务。

    SOA架构

           SOA架构它是面向服务的,在单体架构的基础上按照业务功能进一步进行垂直拆分。每一个服务都包含了自己的业务逻辑和多个适配器。把模块拆分再用接口互相通信。就像我们搞开发前后端分离一样,后端使用Responsebody发Json给前端,前端根据后端的接口得到数据。这样在开发的时候,谁都不用等谁先做,各顾其职就好了。SOA架构通常以独立的形式存在于操作系统的进程中,每个服务之间通过网络通信。而微服务的话呢,它其实就是对SOA的拆分进行再拆分。微服务架构比SOA架构拆分的更加彻底。

    微服务架构常见的设计模式

    聚合器微服务设计模式

    在这里插入图片描述

           这个设计模式通过负载均衡使用聚合器调动多个服务,其中每个服务都有自己的缓存服务器和数据库。所有服务的接口都会暴露出来,最后由聚合器把所有检索到的数据进行处理和展示,也可以把数据增加业务逻辑形成新的微服务。这是一种最常见也最简单的设计模式。

    代理微服务设计模式

           这个设计模式和刚刚的图基本上一样我就懒得再画,聚合器换成代理。这个模式主要是由刚才的聚合器模式演变而来的。这种模式在客户端不会聚合数据,而是根据业务需求的差别来调动不同的微服务。代理可以委派请求,也可以进行数据转换工作。每个微服务都是自己独立的缓存和数据库系统。

    链式微服务设计模式

    在这里插入图片描述

           当服务A接收到消息就会去和B通信,然后B又去和C进行通信。因为是链式的,所以服务之间的消息同步传递,在客户端发出请求之后没收到响应的这段时间之内一直都是阻塞的,直到整个链条全部走完响应给客户端。所以说我们在链式服务设计模式的时候就不要让它的服务链太长,不然客户端就会长时间等待。

    分支微服务设计模式

    在这里插入图片描述

           这个设计模式比较像是聚合微服务设计模式还有链式微服务设计模式的结合体。我们可以同时调用两个服务链,客户端发送请求调用服务A的时候,而A就需要调用服务B的同时又要去调用服务C,而服务C又需要去调用服务D。所以就形成了分支微服务模式。

    异步消息传递微服务设计模式

    在这里插入图片描述

           在这里呢,服务A请求服务C的时候,服务C又要去请求服务B。这个时候如果同步就会导致阻塞,所以部分微服务架构就会去采用消息队列来请求响应。在这里呢,C就是一个生产者,然后B是消费者。消息队列就是持久化服务C生产的消息,队列会帮助缓存消息一直到消费服务开始工作

    CAP定理

           CAP定理其实它就是指在一个分布式的系统中,Consistency(一致性),Availability(可用性)和Partition Tolerance(分区容错性)这三者在实际开发中不能同时兼顾。

    Consistency(一致性)

           这个其实就是说用户更新完数据之后操作成功返回客户端,然后所有的节点在同一时间内数据会保持一致,这就是分布式的一致性。

    Availability(可用性)

           这个可用性就是服务一直处于可用的状态,一旦接收用户的请求,服务器就必须给出回应,而且是正常响应时间。保持可用性主要还是为了给客户更好的体验,不会出现什么操作失败,访问链接半天访问不到,访问超时等情况。

    Partition Tolerance(分区容错性)

           其实分区容错性呢就是指单台服务器或者多台服务器出现问题后,其他正常的服务器依然可以正常提供服务。在分布式系统中如果遇到某些结点或者网络分区故障的时候,仍然可以继续对外提供满足一致性和可用性的服务。大多数分布式系统中都会存在多个子网络,然后每个子网络都可以称为一个区。

    取舍策略

           因为在分布式系统中CPA三个特性只能同时满足其中两个特性所以取舍策略就会有三种那就是:CA,CP,AP。

           假如我选择了CA策略,那么就是希望能够使系统同时满足一致性和可用性,但是也放弃了分区容错性。这样一来就不能够再部署子节点,放弃了系统的可扩展性很明显违背了分布式系统的初衷。

           那么,我选择CP呢?那么就是希望系统可以同时满足一致性和分区容错性。所有的更新操作都要等同步完成后才能响应返回结果。一旦发生网络故障或者其他事件的时候牺牲可用性影响客户的体验。

           最后就是AP策略了,这个策略就是希望系统满足分区容错性和可用性。但是每个节点的数据只能为本地应用提供服务,导致全局不一致性。

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  • 微服务架构设计模式综述

    千次阅读 2019-06-09 01:07:31
    随着微服务的大量应用,在实践中也会遇到很多之前单体架构所没有的问题,微服务架构设计模式也应运而生。架构方面的权威Chris Richardson先生从多个角度归纳了42个设计模式,我将其归纳整理如下表,以飨读者。后面会...

    随着微服务的大量应用,在实践中也会遇到很多之前单体架构所没有的问题,微服务架构设计模式也应运而生。架构方面的权威Chris Richardson先生从多个角度归纳了42个设计模式,我将其归纳整理如下表,以飨读者。后面会陆续出关于微服务架构设计模式的文章,更加深入的阐述Richardson先生关于微服务架构设计模式的理解。

     

    微服务架构设计模式

    用图来自于Chris Richardson先生的网站https://microservices.io/patterns/microservices.html

     

    microservice patterns

     

    参考资料

    https://microservices.io/

    Chris Richardson - Microservice Patterns

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  • 分层API架构中隔离状态除了合并微服务架构的数据交换模式(例如,合并为事件)之外,还有一种获得一致性的方法是合并每个微服务的内部一致性。相比较于期望通过数据交换获得一致性,不如期望查询时数据的一致性。通常...

    分层API架构中隔离状态

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    除了合并微服务架构的数据交换模式(例如,合并为事件)之外,还有一种获得一致性的方法是合并每个微服务的内部一致性。相比较于期望通过数据交换获得一致性,不如期望查询时数据的一致性。

    通常,这是通过隔离状态来实现的,换句话说,“每个微服务都包含它自己的状态”。在这种隔离状态模式中,每个微服务都包含一个内部数据存储,它不断地与外部存储(无论是事件日志还是企业资产)进行协调,使内部存储成为“单一真实源”。实际上,这可能是很困难的,因为单一真实源的模式往往反映了主数据管理的复杂性及其相关挑战。

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    相比而言,使用外部存储作为微服务的单一真实源要实际得多,因为给定微服务通常具有单一用途的特性。例如,隔离客户的状态很困难,但是隔离客户电子邮箱地址的状态并不困难。因此,隔离状态模式必须支持非常细粒度的微服务才能成功。并且,隔离状态模式往往还需要异步事件传播,将状态更改从一个点传递到另个一点。隔离状态模式也可以看作是某种“分布式数据库”,对于传统的RDBMS设计来说,每个微服务几乎都代表一列数据。

    微服务包含一个数据存储,它是微服务所代表的实体的真实源。例如,“产品”微服务可以包含一个MySQL数据库,该数据库包含有关产品的所有信息,并且是查询或更新“产品”概念的唯一方法。

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    与接近于SOA的模式不同,重用性在隔离状态模式设计中并不是优先考虑的问题。当然,该模式中每个微服务都有一个“用途”,并经常在不同的场景中被访问。但是每个微服务的设计并没有考虑到重用性。如果发生了重用,那将是偶然的,而不是SOA架构设计附带的意图。

    问题:

    当存在多个真实源时,很难实现数据完整性。

    解决方案:

    为每个给定的业务实体指定一个代表单一真实源的微服务,并将状态封装在微服务中。

    应用:

    微服务包含一个数据存储,它是微服务所代表的实体的真实源。例如,“产品”微服务可以包含一个MySQL数据库,该数据库包含有关产品的所有信息,并且是查询或更新“产品”概念的唯一方法。

    影响:

    1.为了确保状态数据不被复制或其他方式访问,隔离状态模式需要某种治理。

    2.在处理现有资产(如ERP)时,必须使用“扼杀”模式,用新的微服务架构逐个替换现有系统的数据存储。

    3.隔离状态模式回避了数据同步的问题,所以如果数据实体不同步,就无法轻松回退。

    目标:

    1.内聚性:由于其标准化的特性,隔离状态模式的架构非常容易使用和理解。

    2.可伸缩性:隔离状态模式的架构具有很强的可伸缩性(每个小组件都可以实现自己的伸缩模型)。

    3.更改速度:由于架构的强内聚性,隔离状态模式具有快速的更改速度,但是需要治理来确保该架构不会被破坏。

    主要特点:

    1.异步通信机制将带来高效的IPC(Inter-Process Communication,进程间通信)。

    2.这种模式的设计非常灵活,所以具有快速的更改速度。

    3.这种模式只有单一的真实源,所以数据一致性很好。

    4.可伸缩性可能会带来挑战,因为同时需要扩展数据存储。

    5.在规模上,很难将数据模型划分为完全独立的模块。在某些阶段,视图之间的一致性变得非常重要。

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    隔离状态模式如何与现有系统、SOA或API共存?

    无法共存。如果您构建一个具有隔离状态的微服务架构,那么对于前面讲过的目标来说,微服务是“真实数据和功能的来源”是很重要的。如果现有系统也处理相同的数据或功能,您将需要在边界之外同步它,在这里实现双向同步通常是一个糟糕的模式。

    隔离状态模式通常与“扼杀”模式很好地结合在一起,在“扼杀”模式中,您试图减少对给定企业应用程序或其他系统的使用,因为这些应用程序或系统没有给您足够的时间来评估所需的价值。随着时间的推移,您将用这些隔离的微服务替换原始系统中的功能,并停用原始系统中的那些特定功能。

    换句话说,这不是集成模式。这里的目标是使用微服务创建一个新的、快速移动的部分实现,这将使您获得现有系统无法提供的速度和规模优势。

    end:如果你觉得本文对你有帮助的话,记得关注点赞转发,你的支持就是我更新动力。

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