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  • 微服务编排

    2020-01-03 09:14:58
    三、微服务编排框架(Orchestration方式) 1、流程编排的思路 2、流程编排的模型 3、适配参数 4、流水号 5、调用链分析 四、微服务编排的事务一致性 五、微服务编排的监控工具支撑 一、微服务编排的必要性 微服务...

    目录:

    一、微服务编排的必要性
    二:3种常见的微服务编排方式
    1、Orchestration(编制)
    2、Choreography(编排)
    3、API网关
    三、微服务编排的框架(Orchestration方式)
    1、流程编排的思路
    2、流程编排的模型
    3、适配参数
    4、流水号
    5、调用链分析
    四、微服务编排的事务一致性
    五、微服务编排的监控工具支撑

    一、微服务编排的必要性

    微服务是目前流行的一种新兴的软件架构风格,在微服务体系结构中,可以将应用分解为多个更小颗粒度的服务, 各个服务可以由不同的团队并行独立开发、部署。
    在这里插入图片描述以一个出租车调度软件为例,最开始是一个单体应用,应用核心是业务逻辑,由定义服务、域对象和事件的模块完成。尽管也是模块化逻辑,但是最终它还是会打包并部署为单体式应用。随着时间增加,功能逐渐增多,代码越来越多,这个软件就会越来越难维护。这时使用微服务架构就是不错的选择。一个微服务一般完成某个特定的功能,比如定单管理、客户管理等等。每一个微服务都有自己的业务逻辑和适配器。一些微服务还会发布API给其它微服务和应用客户端使用。其它微服务完成一个Web UI,运行时,每一个微服务实例可能是一个Docker容器。

    《The Art of Scalability》(中文书名:架构即未来) 一书介绍了一个应用横向扩展所需要遵守的AKF扩展模型。根据AKF扩展模型,横向扩展实际上包含了三个维度,而横向扩展解决方案则是这三个维度上所做工作的结合。X轴表示水平复制,Y轴表示应用功能拆解,Z轴表示按数据拆分。微服务架构模式对应于代表可扩展模型的Y轴。
    在这里插入图片描述
    当一个系统采用了微服务架构后,原有的业务可能并没有发生变化,但系统已被拆分成了很多新的微服务,与传统架构相比,微服务架构下会更依赖通过各微服务之间的协作来实现一个完整的业务流程,这种协作就是服务编排。编排涉及到RPC、分布式事务等,需要有完善的编排框架来支撑。

    二:3种常见的微服务编排方式

    目前有3种常见的微服务编排方式,实现微服务的组合与协调,可根据开发项目的实际情况进行选择。

    1、Orchestration(编制)

    Orchestration面向可执行的流程:通过一个可执行的流程来协同内部及外部的服务交互,通过流程来控制总体的目标、涉及的操作、服务调用顺序。

    Orchestration和BPM、ESB的思想很相似,首先要有一个流程控制服务,该服务接收请求,依照业务逻辑规则,依次调用各个微服务,并最终完成处理逻辑。可以把控制服务视作BPM、ESB引擎,微服务视作BPM、ESB的各种组件。

    Orchestration实现方案多是同步的。

    优点:
    流程控制服务时时刻刻都知道每一笔业务究竟进行到了什么地步,监控业务成了相对简单的事情。
    缺点:
    1)流程控制服务很容易控制了太多的业务逻辑,耦合度过高,变得臃肿。
    2)各个微服务退化为单纯的增删改查,失去自身价值。

    2、Choreography(编排)

    Choreography面向协作:通过消息的交互序列来控制各个部分资源的交互,参与交互的资源都是对等的,没有集中的控制。

    Choreography可以看作一种消息驱动模式,或者说是订阅发布模式,每笔业务到来后,各个监听改事件的服务,会主动获取消息,处理,并可以按需发布自己的消息。可以把不同队列看作不同种类的消息,微服务看作消息处理函数。

    Choreography实现方案多是异步的。

    • 优点:
      耦合度低,每个服务都可以各司其职。
    • 缺点:
      1)业务流程是通过订阅的方式来体现的,很难直接监控每笔业务的处理,因此难于调试。
      2)由于没有预定义流程,所以很难在事前保证流程正确性,基本靠事后分析数据来判断。
      3)当一个业务流程会嵌入到多个服务中时,维护会很困难。
      建议:
      1)小粒度的服务需要组合,服务的粒度越小,越需要组合。
      2)增加相应的监控系统,来保证业务顺畅进行。

    3、API网关

    API网关可以看作一种简单的接口聚合/拆分的方式:每笔业务到来后先到达网关,网关调用各微服务,并最终聚合/拆分需反馈的结果。

    API网关其实就是一个适配网关,比如对于Web端,可以一个页面同时发起几十个请求,而对于移动端,最好是一个页面就几个请求。而采用API网关,后面的微服务可以是相同的。

    优点:
    对外接口相对稳定。
    缺点:
    只适合业务逻辑较为简单的场景,业务逻辑过于复杂时,网关接口耦合度及复杂度会急剧升高,变得臃肿。

    三、微服务编排的框架(Orchestration方式)

    对编排流程、适配参数、调用链分析等方面思路的考量,构成微服务编排的框架思路。

    1、编排流程的思路

    原子服务提供REST接口或者监听事件,通过流程编排这些原子服务来实现一个新的复杂服务。
    在这里插入图片描述

    2、编排流程的模型

    活动模型。例如(赋值、invoke(调用)、空)
    控制模型。例如(顺序、分支、循环、异常抛出、异常捕获、并行)
    当然,有很多编排框架提供了更多方便的活动,比如普元的编排框架提供了本地调用、rest调用、webservice调用等活动,从而在使用上更加的方便,有了这些基本的模型,我们就能方便的编排出复杂的业务流程。(如下图)
    在这里插入图片描述
    在invoke(调用)的时候我们知道有同步和异步的区别。同步实现起来简单,但是在多级级联编排的时候要避免因为某个服务的长响应时间导致雪崩效应,一般可以通过设置合理的超时时间限流和服务熔断策略来避免;同样,在异步调用的时候,应该能自动缓存上下文和避免缓存爆掉,能自动建立异步响应和请求之间的关联。同样,提到并行也必须考虑不同的聚合方式,比如是部分聚合还是全部聚合。(如下图)
    在这里插入图片描述

    3、适配参数

    流程编排完成之后,我们还需要给每个被编的服务提供正确的参数,是一个适配的过程。
    一个编排服务(abcd)由a、b、c、d服务编排而成,每个服务都会有自己的出参入参。适配的过程就是从上下文中给入参赋值以及将出参的结果写入到上下文中。(如下图)
    在这里插入图片描述
    编排服务执行到不同阶段,组成上下文的模型也是不一样的。从最初服务的开始执行的时候,上下文中只有系统级的参数和入参(请求报文),到执行完一个被编服务后上下文就会增加这个被编服务的出参(响应报文),执行上下文是一个不断增大的过程。所以适配不仅仅存在于编排服务的入参和被编服务的入参之间,还存在于被编服务和在其之前的服务出参之间。(如下图)
    在这里插入图片描述
    实现适配最直接的方式是用手工编码完成点到点的映射赋值,但有更高效的方式,通过使用元数据对所有的出参和入参标记着色,然后就可以自动完成同样颜色之间的自动映射。这种标志着色可以靠数据字典实现。(如下图)
    在这里插入图片描述
    这里的数据字典是指抽象出业务含义的基本数据项,如账户,交易额等。通过这些数据字典可以定义出服务所需的的数据结构(服务参数和服务返回值),这样不同的数据结构之间可以按照数据字典进行自动适配。(如下图)
    在这里插入图片描述

    4、流水号

    编排服务在执行上下文的组成模型过程中,框架也会产生一部分数据,这一部分数据主要是流水号(id)和安全方面的考量。按照《基于微服务的企业应用架构设计范式》流水号的生成应该遵循GAIR模式。

    • GlobalID: 全局流水号,如果请求中的globalId为空,则编排服务生成,否则保持不变。
    • AnswerID: 响应流水号,服务提供者生成,可以作为提供者受理的凭证
    • InRequestID: 前台流水号,由前台生成
    • RequestID: 请求流水号,编排服务的协调器生成,生成规则由服务提供者定义。(如下图)
      在这里插入图片描述

    5、调用链分析

    随着服务的增多,对调用链的分析也会越来越复杂。在一个由很多微服务组成的系统中,他们之间的调用关系会形成复杂的网络。

    Google针对服务化应用全链路追踪的问题发表了Dapper论文,介绍了他们如何进行服务追踪分析,其基本思路是在服务调用的请求和响应中加入ID,标明上下游请求的关系,利用这些信息,可以可视化地分析服务调用链路和服务间的依赖关系。(如下图)
    在这里插入图片描述
    通过服务调用追踪生成的服务调用栈,可以查看在哪一步出现了错误,以及发现哪里的调用较慢,进行系统优化。(如下图)
    在这里插入图片描述
    能编排流程,能适配参数,这个编排框架已经具备运行的能力,接下来要考虑的就是事务的一致性问题。

    四、微服务编排的事务一致性

    依据CAP理论,分布式系统需要在可用性和一致性之间做出选择。如果选择提供一致性,就需要付出在满足一致性之前阻塞其他并发访问的代价,阻塞持续的时间往往不能确定,尤其是在系统已经表现出高延迟时或者网络故障导致失去连接时,因此,可用性一般是更多人的选择,但是在服务和数据库之间维护数据一致性是非常根本的需求,编排框架应该选择满足最终一致性

    补偿模式是一种很好的实现最终一致性的途径。 补偿模式核心思想是:针对每个操作,都要注册一个与其对应的补偿(撤销)操作,一般来说操作本身和其补偿操作会在一个事务里完成,当其后续操作失败后,需要按相反顺序完成前面注册的所有撤销操作。

    通过一个实例来说明:一家旅行公司提供预订行程的业务,可以通过公司的网站提前预订飞机票、火车票、酒店等。假设一位客户规划的行程是,(1)上海-北京6月19日9点的某某航班,(2)某某酒店住宿3晚,(3)北京-上海6月22日17点火车。在客户提交行程后,旅行公司的预订行程业务按顺序串行的调用航班预订服务、酒店预订服务、火车预订服务。最后的火车预订服务成功后整个预订业务才算完成。如果火车票预订服务没有调用成功,那么之前预订的航班、酒店都得取消。取消之前预订的酒店、航班即为补偿过程。(如下图)
    在这里插入图片描述

    在补偿模式中,我们要求参与补偿的微服务必须提供补偿操作,并且补偿操作必须是幂等的,补偿框架可以在异常时自动调用补偿操作完成补偿。

    跟RPC比,补偿模式的核心价值是少了锁资源的代价,流程也相对简单,但实际操作中,补偿操作不太好定义,其中间状态处理也会比较棘手。

    现在RESTful作为一个轻量级的rpc协议已经被广泛采用,能不能很好的支持RESTful服务的事务一致性也是衡量编排框架的是否成熟的一个标准。

    一个通过RESTful扩展规范来支持补偿模式事务一致性的思路:通过PATCH的HTTP Method来表示compensation操作,并且支持通过服务来查询编排服务执行的状态。(如下图)
    在这里插入图片描述

    补偿模式一个常见的坑:由于是通过rpc的调用,因为网络和调度的关系,可能出现补偿请求比原交易先到达的情况,这会导致补偿操作直接会失败,因为此时原交易尚未发生,最终原交易到达时会被成功的执行,最终就导致了事务不一致。

    填这个坑的办法就是在编排框架发现补偿操作补偿的原交易不存在时,补记录一条原交易的流水,从而保证原交易晚到时会因为记录流水失败而不会成功。(如下图)
    在这里插入图片描述

    五、微服务编排的监控工具支撑

    在生产环境中,我们需要通过查看日志来排除故障,应该有支持日志全路径回放的工具,来帮助我们快速定位故障。

    本文所讲的编排实际是编制,是一种集中式的控制,也就意味着如果被编排的服务有响应缓慢的情况,可能会影响到其他服务。这时候我们需要更快的监控来帮助我们发现这类服务,从而尽早优化。监控工具需要具备以下功能:

    通过可视化分布式系统的模块和他们之间的相互联系来理解系统拓扑。点击某个节点会展示这个模块的详情,比如它当前的状态和请求数量。

    实时监控应用内部的活动线程。

    可视化请求和响应数量来定位潜在问题(请求时间段分布、错误请求、响应时长等)。

    在分布式环境中为每个调用生成可视图,定位瓶颈和失败点。

    查看应用上的其他详细信息,比如CPU使用率,内存/垃圾回收,TPS,和JVM参数。

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  • Camunda微服务编排思路

    万次阅读 2019-01-29 23:26:34
    Camunda工作流引擎支持轻量级微服务编排,包括业务流程的end-to-end(端点到端点)监控。 如何处理微服务混乱编排? 近年来,微服务架构越来越受欢迎,并且有充分的理由去使用微服务的一些优秀架构思想:团队...

    本文重点讲解下怎么使用Camunda框架进行微服务的编排。Camunda工作流引擎支持轻量级微服务编排,包括业务流程的end-to-end( 端点到端点)监控。

     

    如何处理微服务混乱编排?

          近年来,微服务架构越来越受欢迎,并且有充分的理由去使用微服务的一些优秀架构思想:团队可以在使用他们选择的技术栈时快速独立地提供一些很好的价值,而不会受制于单服务所带来的一组共同技术约束问题。

          端点到端点(End-to-end )业务流程通常会涉及到众多的微服务,并且我们必须组织它们之间的的交互逻辑。通常我们会有一个类似的调用流程,比如a服务调用B,B服务调用C,C服务去调用其他的微服务。这种方式可能是硬编码,最终导致各种服务蜘蛛网似的交互,盘根错节,一发而动全身。 解决这个服务调用问题的最优解决方案就是编排模型(choreography model),其中微服务之间直接相互调用(请求/响应模式 Request / Reponse)或仅通过在中央消息或事件总线(发布/订阅模式Publish / Subscribe)上发布的事件间接地通信。这样就可以最大程度上的解耦,附带的好处就是微服务之间的调用更加的透明化,更加的编排化,更加的扩展化,替代了直接在各个微服务中硬编码方式进行服务的预定义调用逻辑。

         特别是发布/订阅模式非常适合于各个微服务的独立性概念 - 微服务不需要彼此了解,因此可以自主地开发,操作和缩放。

        然而,随着业务流程中涉及的微服务数量的增加,可能会出现严重的问题。

    1.      在一组微服务中,流程的整体流程将变得难以监控和故障排除。 这里特别麻烦的是,当首次使用微服务架构时,这个问题可能不明显,但随着微服务数量的增加,它随着时间的推移逐渐变得更糟。 在最糟糕的情况下,由于无法预料的死锁和其他问题,端到端(End-to-end )业务流程的成功不再得到保证。
    2. 默认情况下,编排方法不提供处理错误或超时的解决方案,而是将这些问题传递给客户端,让开发人员预料到一些问题,然后去进行处理。 这使得我们难以防止整体流程中的故障,并且在最坏的情况下可能导致负面的客户体验 - 例如,当网站在没有提供相应的情况下显示错误消息。

    使用Camunda框架,开发人员可以避免上述的两个问题,并且不会影响微服务的松散耦合。

    松散耦合和受控制的流程

        Camunda支持端到端(End-to-end )流程的跨服务监控和管理,而不会违反微服务背后的核心范例

        使用ISO标准BPMN,可以根据技术上易于理解的方式根据其逻辑顺序显示流程,并且还可以对来自运行流程的事件进行建模。这个也是camunda框架的魅力所在,支持链式方式创建一个流程定义并部署,及时没有专业BPMN开发背景的同学也可以轻松上手,比如现在小白同学要创建一个微服务编排的流程只需要下面几部操作:

    Bpmn.createExecutableProcess(PROCESS_KEY)
    
    .camundaHistoryTimeToLive(5)
    
    .startEvent()
    
    .userTask()
    
    .endEvent().done();

         作为第一步,微服务发布的事件可以在Camunda中记录(例如,通过订阅事件总线),从而可以跟踪整个流程。 BPMN模型可用于检查事件是否按预期顺序和定义的SLA限制(例如,电子商务订单的发货周转时间)进行。

        作为下一步,Camunda本身可以发布使用事件命令模式的事件,以表示业务流程中的某个活动应该发生。 这可以通过订阅相关上游事件的自主Camunda驱动的微服务来完成,结果命令也可以作为事件发布 - 这意味着Camunda协调业务流程而不违反松耦合原则。

        Camunda不一定扮演“控制”层的角色,本身就是另一种具有明确定义范围的服务:具体而言,是端到端流程的监控(也可能是管理)。

       其中Camunda部分地通过发布/订阅模式与(其他)微服务交互,并且在一些情况下通过请求/响应直接编排附加服务。 例如,在将整体件逐渐迁移到微服务架构的背景下,这可能是有用的。 必要时,如果某些遗留应用程序不提供API,Camunda可以与其他技术(如机器人过程自动化(RPA))结合使用。

    目前camunda为了迎合微服务的编排,很特性的推出了一个外部任务,这个是flowable activiti jbpm三个框架没有的。flowable6.4.1版本推出了一个可触发节点的概念,类似camunda框架的外部任务概念,但还是不完善。camunda外部任务只是发布事件,第三个应用可以订阅该事件,并进行抓起、锁定处理以及完成操作。

     

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  • 微服务编排工具

    2020-04-29 15:56:02
    微服务编排工具介绍几个微服务编排工具uber/cadencenetflix/conductorzeebe-io/zeebeing-bank/bakeraws/setp functons 介绍几个微服务编排工具 uber/cadence 分布式、伸缩、高可靠的异步执行业务逻辑,工具比较丰富...

    介绍几个微服务编排工具

    uber/cadence

    分布式、伸缩、高可靠的异步执行业务逻辑,工具比较丰富,同时提供了可视化UI

    https://github.com/uber/cadence link

    netflix/conductor

    来自netflix 的为微服务编排引擎,支持的功能很丰富,同时文档也比较全

    https://github.com/Netflix/conductor link

    zeebe-io/zeebe

    实际上是在工作流引擎的基础上衍生出来的,设计很灵活,不需要依赖后端的存储,支持复制、分片(借鉴了kafka),包好了UI
    无语言限制(grpc)

    https://github.com/zeebe-io/zeebe link

    ing-bank/baker

    scala 开发的微服务调度框架

    https://github.com/ing-bank/baker link

    aws/setp functons

    aws 的云服务

    展开全文
  • 微服务编排之道

    2018-12-17 01:32:10
    二、微服务编排的流程 三、微服务编排的一致性 四、微服务编排的监控工具支撑   一、微服务需要编排吗?   微服务是一种新的软件架构风格。在微服务体系结构中,可以将应用分解为多个较小服务, 各个服务可以...

    目录:

    一、微服务需要编排吗?

    二、微服务编排的流程

    三、微服务编排的一致性

    四、微服务编排的监控工具支撑

     

    一、微服务需要编排吗?

     

    微服务是一种新的软件架构风格。在微服务体系结构中,可以将应用分解为多个较小服务, 各个服务可以由独立的团队进行开发、部署。①

     

    (图片来源于:https://www.nginx.com/blog/introduction-to-microservices/

    《The Art of Scalability》(架构即未来))

     

    以一个出租车调度软件为例,最开始是一个单体应用,应用核心是业务逻辑,由定义服务、域对象和事件的模块完成。尽管也是模块化逻辑,但是最终它还是会打包并部署为单体式应用,随着时间增加,功能逐渐增多,代码越来越多,这个软件就会越来越难维护。②

     

    这时使用微服务架构就是不错的选择。一个微服务一般完成某个特定的功能,比如定单管理、客户管理等等。每一个微服务都有自己的业务逻辑和适配器。一些微服务还会发布API给其它微服务和应用客户端使用。其它微服务完成一个Web UI,运行时,每一个微服务实例可能是一个Docker容器。

     

    《The Art of Scalability》(架构即未来) 一书则介绍了一个应用横向扩展所需要遵守的AKF扩展模型。根据AKF扩展模型,横向扩展实际上包含了三个维度,而横向扩展解决方案则是这三个维度上所做工作的结合。X轴表示水平复制,Y轴表示应用功能拆解,Z轴表示按数据拆分。

     

    微服务架构模式对应于代表可扩展模型的Y轴。③

     

     

     

    当一个系统采用了微服务架构后,会拆分成很多新的微服务,但原有的业务可能还是没有变化,如何在微服务架构下实现原有的业务?相对于传统架构,微服务架构下更需要通过各微服务之间的协作来实现一个完整的业务流程,可以说服务编排是微服务架构下的必备技能。但是,编排涉及到RPC、分布式事务等等,编排的质量不能仅仅取决于老师傅的手艺,需要有完善的编排框架来支撑。

     

     

    关于微服务的组合(协调):

     

    • 编制(Orchestration)—— 面向可执行的流程:通过一个可执行的流程来协同内部及外部的服务交互。通过中心流程来控制总体的目标,涉及的操作,服务调用顺序。

    • 编排(Choreography)—— 面向合作:通过消息的交互序列来控制各个部分资源的交互。参与交互的资源都是对等的,没有集中的控制。④

     

    编制看起来好像没有编排自由,灵活。但是编排也有不完美的地方,编排难调试,并且由于没有预定义流程,所以很难事前保证流程正确性,基本靠事后分析数据来判断。当一个业务流程会嵌入到多个服务中,维护会困难重重。

     

    所以我们认为服务的粒度越小,服务需要组合的可能性越大。

     

    二、微服务编排的流程

     

     

    在这短短的120行代码中,有25行注释,12行空行,83行功能,包括12次参数校验,18次rpc(包括14次写操作),包括6大业务步骤,主要功能是实现添加一个用户。但是啊但是,这里面绝大部分是没有事务控制的,可想而知,当真的出现数据不一致的时候我们修复的过程是有多头疼。我们不能把代码质量完全寄托于老师傅的手艺,编排完全是有章可循的。

     

     

    (图片来源:https://www.slideshare.net/)

     

    相比于前面的手工编码的编排,采用图形化的编排,即可以屏蔽代码细节处理,也让整理流程一目了然,下面的是一个个原子服务,原子服务可以提供REST接口或者监听事件,可以通过流程编排这些原子服务来实现一个新的复杂服务。

     

     

     

    编排的模型包含:

          活动模型(赋值、invoke(调用)、空)

          控制模型(顺序、分支、循环、异常抛出、异常捕获、并行)。

     

    编排框架提供了更多方便的活动,比如本地调用、REST调用、同异步调用等活动,从而在使用上更加的方便。

     

    有了这些基本的模型,我们就能方便的编排出复杂的业务流程。

     

     

     

    (图片来源:https://www.nginx.com/blog/introduction-to-microservices/)

     

    在调用的时候我们知道有同步和异步的区别,同步实现起来简单,但是在多级级联编排的时候要避免因为某个服务的长响应时间导致雪崩效应,一般可以通过设置合理的超时时间限流和服务熔断策略来避免。

     

     

     

    流程编排完成之后,我们还需要给每个被编的服务提供正确的参数,是一个适配的过程。一个编排服务(abcd)由a、b、c、d服务编排而成,每个服务都会有自己的出参入参。适配的过程就是从上下文中给入参赋值以及将出参的结果写入到上下文中。

     

    编排服务执行到不同阶段,组成上下文的模型也是不一样的。从最初服务的开始执行的时候,上下文中只有系统级的参数和入参(请求报文)。到执行完一个被编服务后上下问就会增加这个被编服务的出参(响应报文),执行上下文是一个不断增大的过程。所以适配不仅仅存在与编排服务的入参和被编服务的入参之间,还存在于被编服务和在其之前的服务出参之间。

     

     

     

    最直接的莫过于依靠手工编码,完成点到点的映射赋值。只是这种工作没有什么成就感,大多数都是重复劳动。当然,我们作为老师傅还是有一些过人之处的,我们有一种解放双手的武器。这个武器就是元数据,我们通过使用元数据对所有的出参和入参标记着色,然后就可以自动完成同样颜色之间的自动映射。这种标志着色可以靠数据字典实现。

     

     

    这里的数据字典是指抽象出业务含义的基本数据项,如账户,交易额等。通过这些数据字典可以定义出服务所需的的数据结构(服务参数和服务返回值),这样不同的数据结构之间可以按照数据字典进行自动适配。

     

     

    (图片来源:https://skyao.gitbooks.io/learning-pinpoint/content/)

     

    随着服务的增多,对调用链的分析也会越来越复杂。在一个由很多微服务组成的系统中,他们之间的调用关系会形成复杂的网络。针对服务化应用全链路追踪的问题,Google发表了Dapper论文,介绍了他们如何进行服务追踪分析。其基本思路是在服务调用的请求和响应中加入ID,标明上下游请求的关系。利用这些信息,可以可视化地分析服务调用链路和服务间的依赖关系。⑤

     

     

    (图片来源:https://github.com/naver/pinpoint)

     

    通过服务调用追踪生成的服务调用栈,可以查看在哪一步出现了错误,以及发现哪里的调用较慢,进行系统优化。

     

     

    三、微服务编排的一致性

     

    依据CAP理论,分布式系统需要在可用性(availability)和一致性(consistency)之间做出选择。如果选择提供一致性需要付出在满足一致性之前阻塞其他并发访问的代价。

     

    可用性一般是更好的选择,但是在服务和数据库之间维护数据一致性是非常根本的需求,我们的编排框架应该选择满足最终一致性。补偿模式就是就是一种很好的实现最终一致性的途径。

     

    补偿模式,其核心思想是:针对每个操作,都要注册一个与其对应的补偿操作。一般来说操作本身和其补偿(撤销)操作会在一个事务里完成。当其后续操作失败后,需要按相反顺序完成前面注册的所有撤销操作。

     

    跟2PC比,他的核心价值应该是少了锁资源的代价。流程也相对简单一点。但实际操作中,补偿操作不太好定义,其中间状态处理也会比较棘手。⑥

     

    现在RESTful作为一个轻量级的rpc协议已经被广泛采用,能不能很好的支持RESTful服务的事务一致性也是衡量一个编排框架的是否成熟的一个标准。我们公司的王博士设计了一套RESTful扩展规范来支持补偿模式的事务一致性。通过PATCH的HTTP Method来表示compensation操作,并且支持通过服务来查询编排服务执行的状态。

     

    四、微服务编排的监控工具支撑

     

    这里不给出具体的工具了,只是列出了监控工具可能需要具备的功能:

     

    • 通过可视化分布式系统的模块和他们之间的相互联系来理解系统拓扑。点击某个节点会展示这个模块的详情,比如它当前的状态和请求数量。

    • 实时监控应用内部的活动线程。

    • 可视化请求和响应数量来定位潜在问题(请求时间段分布、错误请求、响应时长等)。

    • 在分布式环境中为每个调用生成可视图,定位瓶颈和失败点。

    • 查看应用上的其他详细信息,比如CPU使用率,内存/垃圾回收,TPS,和JVM参数。⑦

     

    我们所讲的编排实际是编制,是一种集中式的控制,也就意味着如果被编排的服务有响应缓慢的情况,可能会影响到其他服务。这时候我们需要更快的监控来帮助我们发现这类服务,从而尽早优化。




    链接:https://www.jianshu.com/p/1c323286a466
     

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  • Camunda工作流引擎支持轻量级微服务编排,包括业务流程的end-to-end(端点到端点)监控。 如何处理微服务混乱编排? 近年来,微服务架构越来越受欢迎,并且有充分的理由去使用微服务的一些优秀架构思想:团队...
  • Netflix Conductor:微服务编排引擎

    千次阅读 2017-01-09 13:32:52
    原文:Netflix Conductor : A microservices orchestrator ...Conductor是Netflix开源的一款微服务编排引擎,托管在GitHub上,使用Apache License 2.0许可。Conductor是受到Netflix需要运行全球流媒体业务流...
  • 几种常见的微服务编排模式

    万次阅读 2018-03-22 14:44:34
    本文就介绍几种常见的微服务编排方式:1、Orchestration这种方式,和BPM、ESB的思想很相似,实现方案多是同步的。首先要有一个流程控制服务,该服务接收请求,依照业务逻辑规则,依次调用各个微服务,并最终完成处理...
  • 背景:从传统运维到容器化的 Docker Swarm 编排,从 Docker Swarm 转向 Kubernetes,然后在 Kubernetes 运行 SpringCloud 微服务全家桶,到最终拥抱 KubeSphere,并基于 KubeSphere 打造绿米联创自己的物联网微服务...
  • Zeebe.io-用于微服务编排的工作流引擎 Zeebe提供了对跨多个微服务的业务流程的可视性并对其进行控制。 为什么选择Zeebe? 在可视地定义工作流程 选择您的编程语言 使用和部署 建立对来自和其他消息队列的消息作出...
  • 微服务编排引擎Cadence简介

    千次阅读 2020-11-11 07:00:00
    2.2、微服务编排和事务(Microservice Orchestration and Saga) 一些业务流程通常是以多个微服务调用的形式实现的。并且实现必须保证所有调用最终都必须成功,即使出现长期的下游服务故障。在某些情况下,应该执行...
  • 导语 | 微服务架构的一大核心是把大的复杂的业务系统拆分成高内聚的微服务,每个服务负责相对独立的逻辑。服务拆分的好处无需赘述,但是要实现业务价值,不是看单个服务的能力,而是要协调所有服务保...
  • Netflix Conductor - 一个微服务编排工具

    千次阅读 2019-03-29 17:11:12
    Netflix内容平台工程团队运行许多业务流程,这些业务流程是通过在微服务上执行异步编排任务来驱动的。其中一些流程运行时长多达数天。这些流程在让一切准备好,以呈现给全球用户的过程中,起到了至关重要的作用。 ...
  • 微服务对于各位并不陌生,在互联网浪潮下不是在学习微服务的路上,就是在使用改造的路上,每个人对于微服务都有自己理解,有用k8s 就说自己是微服务,有用一些第三方框架spring cloud, dubbo ,abp, nginx,kong就...
  • 这一次的主要主题是围绕微服务框架,包括基础环境,微服务框架、组件功能点和基础功能;下面我们来看下主要涉及的内容。 环境 JDK 版本:1.8 下载地址:https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-
  • 导读:相对于传统架构,微服务架构下更需要通过各微服务之间的协作来实现一个完整的业务流程,可以说服务编排微服务架构下的必备功能。Netflix Conductor作为服务...
  • 微服务架构以其高度的弹性、灵活性和效率的巨大提升,快速受到各领域架构师和技术决策者的关注。它的基本理念是将一个肥大的系统拆分成若干小的服务组件,组件之间的通讯采用轻量的协议完成。我们本期小组交流会来...
  • hantsy2019-08-18 13:36:34 +...K8s ===> Microservice 2.0 现在容器编排几乎是 K8s 一家独大。以前一个海外项目 ,Spring Cloud 开始有雏形(主要是集成 Netflix 那一套)的时候就开始试用(当然我们会写 POC 进行...
  • SpringCloud是基于SpringBoot提供了一套微服务解决方案,包括服务注册与发现,配置中心,全链路监控,服务网关,负载均衡,熔断器等组件,除了基于NetFlix的开源组件做高度抽象封装之外,还有一些选型中立的开源组件...
  • 当然也不是从零开始另造轮子,而是借鉴已有的微服务框架设计思想,引入已有的开源软件,在其上面构筑出符合国信证券需求的微服务框架。 架构 架构图 组件说明 组件 说明 配置中心 ...

空空如也

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