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  • 微服务系统监控体系

    2021-01-06 21:13:11
    监控是为服务治理的关键环节,监控系统的完善程度,直接影响整个微服务系统质量的好坏,我们微服务在线上运行的时候,有没有一套完善的监控体系,能够实时了解它的健康情况,对整个系统的可靠性和稳定性是非常重要的...

    分布式系统监控体系

    微服务的分层和监控

    监控是为服务治理的关键环节,监控系统的完善程度,直接影响整个微服务系统质量的好坏,我们微服务在线上运行的时候,有没有一套完善的监控体系,能够实时了解它的健康情况,对整个系统的可靠性和稳定性是非常重要的。本篇文章会介绍一下比较完善的微服务监控体系需要涉及哪些层次。
    微服务的监控层次主要划分为五个监控层次,分别是:基础设施监控、系统层监控、应用层监控、业务层监控、端用户体验监控。如下图
    image

    基础设施监控

    该层次一般由运维团队负责,涉及的方面有网络交换机等,底层设备监控,这些设备可靠性稳定性直接影响上层服务的稳定性。一般我们对网络的流量、丢包、错包、连接数等基础设施核心指标进行监控。

    系统层监控

    系统层监控涵盖了物理机、虚拟机、OS(操作系统)等这些都是属于系统层监控涵盖的方面。我们需要去监控CPU、内存、网络使用情况、磁盘IO等。

    应用层监控

    应用层监控涉及的方面有很多,比如:URL(性能QPS、计数、响应时间等)、service服务、sql(sql的执行情况,如慢sql)、cache(性能、命中率、响应时间、QPS等)

    业务监控

    业务监控一般关于业务相关的核心指标,如交易性网站我们关注用户登陆情况、注册情况、下单情况、支付情况。这些会直接影响到实际业务方面,一般由该数据进行BI展示。

    端用户体验监控

    一般我们的应用程序回交付到客户手上,客户在使用应用程序的时候体验是什么样子的,性能体验,有没有产生错误。在哪些城市、地区使用情况,监控使用的运营商如联通、电信等。还要去监控客户端的版本信息使用的操作系统等。
    以上就是我们比较体系化的监控分层,每个层次都非常重要。一般情况下,当一个问题发生的时候,首先发现的会是在用户端或者业务层出现问题,如并发量下降。这个时候我们的研发和运维人员回去从应用层和系统层去监控那个机器是不是CPU负载过高,或者网络波动了。
    一般好的监控体系是端到端的全方位进行监控是很重要的。

    监控方法

    • 日志监控
      • 没有日志线上出现故障没有办法排除,所以日志是非常重要的。
    • Metics计数
      • 计数、延时、响应时间
    • 调用链监控
      • 是在微服务架构中非常重要的一环。它除了能帮助我们定位问题以外,还能帮助项目成员清晰的去了解项目部署结构,毕竟一个几十上百的微服务,相信在运行时间久了之后,项目的结构很可能就是下面图片这样了,在这种情况下,团队开发者甚至是架构师都不一定能对项目的网络结构有很清晰的了解,那就更别谈系统优化了。
    • 告警
      • 系统出现问题时,需要通过告警系统,告知研发人员系统出现问题,需要去解决。
    • 健康检查

    技术实现

    目前主流的监控架构,一般都是采用如上的架构
    在虚拟机或物理机上部署服务,在主机或者进程内安装agent、agent负责收集机器和日志、Metics中的数据发送到后台的Kafka。使用队列的好处是系统之间可以解耦。后台一般日志监控使用标准的ELK模式。Metics监控一般通过InfluxDB和GraFana进行数据展示。

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  • 微服务系统中,为了保证微服务系统的安全,常常使用jwt来鉴权,但是服务内部的相互调用呢。经常有人在微信上问我,我给出一个解决办法,采用Feign的拦截器。 在Feign中开启了hystrix,hystrix默认采用的是线程池作...

    转载请标明出处:
    http://blog.csdn.net/forezp/article/details/78676036
    本文出自方志朋的博客

    个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/architecture/2018/01/01/springcloud-jwt.html

    在微服务系统中,为了保证微服务系统的安全,常常使用jwt来鉴权,但是服务内部的相互调用呢。经常有人在微信上问我,我给出一个解决办法,采用Feign的拦截器。

    在Feign中开启了hystrix,hystrix默认采用的是线程池作为隔离策略。线程隔离有一个难点需要处理,即隔离的线程无法获取当前请求线程的Jwt,这用ThredLocal类可以去解决,但是比较麻烦,所以我才用的是信号量模式。
    在application.yml配置文件中使用一下配置:

    hystrix.command.default.execution.isolation.strategy: SEMAPHORE
    

    写一个Feign的拦截器,Feign在发送网络请求之前会执行以下的拦截器,代码如下:

    
    import feign.RequestInterceptor;
    import feign.RequestTemplate;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    /**
     * Created by fangzhipeng on 2017/7/28.
     */
    @Component
    public class JwtFeignInterceptor implements RequestInterceptor {
    
        private final String key = "Authorization";
    
    
        @Override
        public void apply(RequestTemplate template) {
    
            if (!template.headers().containsKey(key)) {
                String currentToken = UserUtils.getCurrentToken();
                if (!StrUtil.isEmpty(currentToken)){
                    template.header(key, currentToken);
                }
            }
        }
    }
    

    也可以参考这篇文章:http://www.spring4all.com/article/948

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  • 基于SpringCloud-微服务系统设计方案
  • 有关微服务的优点和缺点有非常多的讨论,这里讨论一下基于微服务系统的层次架构。 基于微服务系统的层次结构 如上图所示,整个系统分为三层:表现层,API网关层,业务逻辑层。 1、表现层:负...

    1.介绍

    将一个复杂的系统分成几个相对独立的且相互协调的微服务来开发、部署、运维、维护,相对于单体式应用有着巨大的优势,但如果层次划分不清,无序访问数据,不但不会发挥这些优势,反而让系统更加复杂

    2.层次结构说明

    有关微服务的优点和缺点有非常多的讨论,这里讨论一下基于微服务系统的层次架构。

    在这里插入图片描述
    基于微服务系统的层次结构

    如上图所示,整个系统分为三层:表现层,API网关层,业务逻辑层。

    1、表现层:负责和用户进行交互, 包括WEB页面、APP页面、供第三方调用的接口等。

    2、API网关层:它是系统的统一入口,外部通过统一的API网关接入微服务,同时处理一些非业务功能,如监控,负载均衡,流量控制,身份认证等。

    3、业务逻辑层:负责实现业务规则,是系统核心部分,这一层又划分成基础服务层和聚合服务层两个子层。

    1)基础微服务层:负责实现本业务模块的业务规则,一般是通过操作业务数据集来实现单一的业务规则。

    2)聚合微服务层:负责实现跨业务模块的复杂的业务规则,他需要两个或两个以上的基础服务共同来完成一个复杂的业务规则。本层涉及到二个及以上的基础微服务的组合,所以这一层要处理跨数据集的事务。

    在表现层或API网关层也可能存在微服务的架构,这里不做讨论。

    3.业务逻辑数据集的独立和隔离

    数据集是数据的集合,集合的元素是关系数据库或关系数据库中的表,NOSQL数据库或NOSQL数据库中的表,内存数据库等。例如数据库中的几个表可以组成一个数据集,几个数据库可以组成一个数据集,几个关系数据库和几个非关系数据库可以组成一个数据集等。

    数据在一个系统中有着举足轻重的作用,数据的混乱必然会导致系统的混乱,牵一发动全身,很难维护,很难扩展。
    在基于微服务的系统中如果数据出现混乱,不但不会发挥微服务的优点,反而比单体应用更混乱,难维护,更难扩展。

    微服务中“微”需要通过数据的“微”来实现,业务模块之间的“独立和隔离”体现在业务数据集之间的“独立和隔离”。

    我们把系统中业务逻辑层数据集分为业务数据集公共数据集两类。
    业务数据集中存放业务数据;
    公共数据集中存放支撑业务的非业务数据,它供一个或多个基础服务访问,这类数据的特点是一般数据量不大,而且相对稳定,几乎不修改或很少修改。

    所谓“独立和隔离”就是要做到基础微服务不能交叉访问数据集。定义如下:

    假设系统划分成n个基础微服务A={A_1,…, A_n};
    根据基础服务将数据划分成m个业务数据集D={D_1,…,D_m},
    其中n大于等于m,如果满足以下三个条件就则可认为微服务是“独立和隔离”的:

    1. 任意基础微服务A_i,至多访问一个业务数据集D_j,即不能访问两个或两个以上的数据集;

    2. 任意两个业务数据集D_i,D_j,D_i和D_j交集为空。

    3)如果一个数据集存在多个基础微服务访问,其中一个是主基础微服务,其他的是主基础微服务的补充或扩展。

    我们应该按照数据集“独立和隔离”的原则,保持微服务相对独立性。
    ————————————————
    本文参考一下一位作者的总结,谢谢
    原文链接:https://blog.csdn.net/stevehe/article/details/80431727

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  • 介于目前在学习SpringCloud,需要简单了解微服务系统系统。 由于微服务系统属于分布式系统,在此之前,我们先了解一下集中式系统与分布式系统。 集中式系统 集中式系统包含一个大型的中央处理系统,中央处理系统是...

    介于目前在学习SpringCloud,需要简单了解微服务系统系统。


    由于微服务系统属于分布式系统,在此之前,我们先了解一下集中式系统与分布式系统。

    集中式系统

    集中式系统包含一个大型的中央处理系统,中央处理系统是台高性能,可扩从的急速全能机,所有数据,运算,以及任务都在其上面完成。通过终端连接中央处理计算机,进行输入与输出。

    优点:方便数据备份;数据安全,一般不需要外接设备
    缺点:终端较多时,响应较慢;用户个性化需求过多时,配置繁琐


    分布式系统

    分布式系统是由多台计算机组成的。每台计算机都是一个独立的系统,拥有数据库,终端,中央处理器等,在物理上分散,在逻辑上属于同一系统。

    特点:

    • 高度的可靠性:数据存放在不同的主机上,系统中存在数据冗余。当一台机器故障,可以使用另外一台机器备份。
    • 每台主机都可缓存本地常用数据,减轻服务器的压力,减少网络流量。服务器也可以人为分配与优化,克服中央处理器资源紧张问题。
    • 满足不同需求:用户可以自己的主机上面安装不同的系统,软件,进行个性化的配置与使用。

    利弊分析:

    • 分布式系统中,可以按业务拆分成多个应用,在按一定标准进行分层,如应用结构,访问入口等。
    • 数据库可以按业务需求建立多个实例,也可以对单表进行分库分表。
    • 增加分布式、搜索、文件、缓存等多个中间件。

    总结

    分布式系统解决了集中式系统不便扩展的弊端,但同时也带了一些弊端,分布式事务、分布式锁、数据统一等难题,进而使系统复杂化,运维与管理难度大等。


    了解了集中式系统与分布式系统之后,大致有了分布式系统的一个概念。

    微服务系统

    Martin Fowler提出:
    微服务架构就是将单一程序开发成一个微服务,每个微服务运行在自己的进程中,并使用轻量级的机制通信,通常是HTTP RESTFUL API。这些服务围绕业务能力来划分,并通过自动化部署机制来独立部署。这些服务可以使用不同的编程语言,不同数据库,以保证最低限度的集中式管理。

    微服务即将一个单体结构应用按某一标准划分为能独立运行的程序即服务。服务之间通过HTTP协议通信,来完成一个复杂业务需求。


    结合以上的介绍,在此再次了解了一下单体架构。

    单体架构

    单体架构即将所有的业务场景的表现层,业务逻辑层,数据访问层放在一个工程中,最后通过打包,部署在一台服务器上。

    访问量小时,性价比高,开发速度快,成本低。
    由于并发能力有限,在访问量大与业务逻辑复杂之后,代码的可读性与可维护性逐渐低下。单体应用集群部署与服务器分离,但依旧没改变单体架构本质,因此提出微服务架构。


    与微服务相关的技术

    • 消息队列:RoocketMQ,Kafka等
    • 自动化部署:Jenkins
    • 服务集中化管理:Eureka,ZooKeeper等

    微服务优势分析

    l 复杂的业务拆分为多个小的业务,每个业务拆分成一个服务。
    l 微服务采用的是分布式系统,业务之间完全解耦,具有极强的横向与纵向拓展能力。随着业务难度的上升,可以对业务继续进行拆分,面对高并发,可以采用集群部署。
    l 服务独立,不存在相互影响,同时可以采用不同的编程语言与数据库。

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