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  • Postman Postman是HTTP到AMQP的反向代理,结合了实现HTTP API的简便性和异步服务间通信... ... ... 为什么异步? 基于HTTP的REST可能不是内部微服务通信的理想协议,但是它无疑是最简单,最快的实现。 AMQP或其他任何异步协议
  • 微服务通信技术-OkHttp

    2019-08-07 15:46:51
    OkHttp是一种http客户端,其使用连接池技术减少延迟,并且会对响应进行缓存以减少重复的网络请求,还无缝的支持GZIP以减少数据流量。
  • 微服务的世界,应用系统被拆分成单独的服务,需要创建一个网格网络来进行相互通信。让我们来谈谈迄今为止为解决这个问题而发展起来的所有通讯方式和模式。通讯方式分为同步和异步交互。让我们把这些一个接一个。 当...
  • 微服务通信机制

    千次阅读 2017-01-08 09:18:27
    系统中的各个微服务可被独立部署,各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。 围绕业务能力组织服务、自动化部署、智能端点、对语言及数据的去集中化控制。 微服务的结构...
    系统中的各个微服务可被独立部署,各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。 
    

    围绕业务能力组织服务、自动化部署、智能端点、对语言及数据的去集中化控制。


    微服务的结构

    结构

    •   将组件定义为可被独立替换和升级的软件单元。
    •   以业务能力为出发点组织服务的策略。
    •   倡导谁开发,谁运营的开发运维一体化方法。
    •   RESTful HTTP协议是微服务架构中最常用的通讯机制。
    •   每个微服务可以考虑选用最佳工具完成(如不同的编程语言)。
    •   允许不同微服务采用不同的数据持久化技术。
    •   微服务非常重视建立架构及业务相关指标的实时监控和日志机制,必须考虑每个服务的失败容错机制。
    •   注重快速更新,因此系统会随时间不断变化及演进。可替代性模块化设计。

    微服务通信方式:

    1.         同步:RPC,REST等

    2.         异步:消息队列。要考虑消息可靠传输、高性能,以及编程模型的变化等。

    消息队列中间件如何选型

    1.协议:AMQP、STOMP、MQTT、私有协议等。2.消息是否需要持久化。3.吞吐量。4.高可用支持,是否单点。5.分布式扩展能力。6.消息堆积能力和重放能力。7.开发便捷,易于维护。8.社区成熟度。


    RabbitMQ是一个实现了AMQP(高级消息队列协议)协议的消息队列中间件。RabbitMQ支持其中的最多一次和最少一次两种。网易蜂巢平台的服务架构,服务间通过RabbitMQ实现通信。

    传统微服务架构

    架构

    我们的核心挑战是降低复杂性并增强可扩展性:一个强劲的骨干网,用于统一资源访问和权限并改善路由和内部服务通信。

    改进的微服务架构

    架构2

    这更像一个网络操作系统,管理和调度资源。

    参考

    网易蜂巢微服务架构:用RabbitMQ实现轻量级通信   www.cnblogs.com/yangxiaolan/p/5786119.html 

     微服务架构强化的实时通信  dockone.io/article/1795



    展开全文
  • 演示如何将原子馈送用于微服务通信 在开发具有微服务架构的系统时,一个关键的挑战将是与其他服务的通信。 基于Http的原子供稿是服务间通信的解决方案之一,无需任何基础架构要求,例如事件总线或消息代理。 “ ...
  • 微服务通信队列-源码

    2021-02-17 22:48:41
    微服务通信队列
  • 解决方案:可靠的微服务通信百分比为%
  • 微服务通信-自我总结

    2018-06-27 16:04:16
    简述阐明微服务通信的原理及推荐的相关技术,可以推荐给小白朋友
  • 总第347篇2019年 第25篇微服务通信框架及治理平台OCTO作为美团基础架构设施的重要组成部分,目前已广泛应用于公司技术线,稳定承载上万应用、日均支撑千亿级的调用。业...

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    总第347篇

    2019年 第25篇

    微服务通信框架及治理平台OCTO作为美团基础架构设施的重要组成部分,目前已广泛应用于公司技术线,稳定承载上万应用、日均支撑千亿级的调用。业务基于OCTO提供的标准化技术方案,能够轻松实现服务注册/发现、负载均衡、容错处理、降级熔断、灰度发布、调用数据可视化等服务治理功能。

    现在我们将OCTO的核心组件OCTO-RPCOCTO-NSOCTO-Portal开源,欢迎大家使用和共建。

    背景

    OCTO项目始于2014年底,当时美团正处在新业务拓展期,服务数量不断增长,服务间调用拓扑日益复杂,逐渐暴露出了一些典型的问题:

    • 研发效率低:缺乏标准的服务治理框架和组件,不少团队“重复造轮子”造成资源浪费,研发质量参差不齐,系统整体可用性不高。

    • 运维成本高:缺乏完善、便捷的体系化运维手段,难以进行准确的监控告警,难以对涉及多级链路的故障快速定位。

    • 服务运营难:服务指标数据收集困难,缺乏自动化深度分析,难以满足业务快速对指标进行评估决策的要求。

    针对这些痛点问题,提升研发效率和质量,降低运营成本,对于支撑业务快速稳定发展显得尤为重要。因此,基础架构团队研发了公司级统一的分布式微服务通信框架及治理平台——OCTO。OCTO是英文单词章鱼(Octopus)的缩写,章鱼众多的触手表征OCTO平台能触达治理海量的服务,涵盖服务治理领域的各个部分,因此取名。自平台推出以来,在全公司各业务线被广泛进行使用,显著提升了全公司的技术研发效率与运营质量,稳定支撑着美团业务的高速发展。

    有别于传统的开源服务治理组件,OCTO提供了体系化的服务治理方案,从通信框架到注册中心、从文件配置到埋点告警、从灰度链路到数据报表,立体化的提升微服务运营能力、赋能业务。此外,奉行“策略下沉”的设计思想,OCTO剥离传统通信框架具备的服务治理策略功能,下沉到代理组件实现,有效提升通信框架的稳定性、降低业务系统额外开销。历经海量调用验证的OCTO,依托低耦合、模块化、单元化系统架构,能够有效满足各类复杂业务场景需求,实现异地多活等容灾目标。

    功能特性

    针对暴露出的问题,OCTO围绕包括定义、开发、测试、部署、运维、优化、下线在内的服务的全生命周期,打造了一系列组件和系统,方便研发同学专注于自身业务逻辑开发的同时,又能享受完善的服务治理功能。例如,我们在开发阶段提供了高性能、高可用、功能模块化的通信框架供业务便捷使用;在测试阶段提供了SET化、泳道、服务分组等各种灰度策略供业务无损试错;在运维阶段提供机器级、框架级、业务级等层级分明的监控告警供业务快速定位问题;在优化阶段提供了详尽的服务指标供业务自定义分析改进。

    OCTO主要功能特性包括但不限于:

    • 命名服务:服务注册/发现。

    • 服务管理:服务状态监测;服务启动、停止;服务负载均衡。

    • 容错处理:实时屏蔽异常的服务,自动调配请求流量。

    • 流量分发:灰度发布、节点动态流量分配等场景。

    • 数据可视化:服务调用统计上报分析,提供清晰的数据图表展示,直观定位服务间依赖关系。

    • 服务分组:支持服务动态自动归组与不同场景下的自定义分组,解决在多机房场景下跨机房调用穿透、沙盒测试等问题。

    • 服务监控报警:支持服务与接口级别多指标、多维度的监控,支持多种报警方式。

    • 统一配置管理:支持服务配置统一管理,灵活设置不同环境间差异,支持历史版本,配置项变更后实时下发。

    • 分布式服务跟踪:轻松诊断服务访问慢、异常抖动等问题。

    • 过载保护:灵活定义分配给上游服务消费者的配额,当服务调用量超出最大阀值时,基于不同服务消费者进行QoS区分,触发流控进行过载保护。

    • 服务访问控制:支持多粒度、多阶段的鉴权方式。

    OCTO整体架构

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    • OCTO-RPC(开源Java/C++):分布式RPC通信框架,支持Java、C++、Node.js等多种语言。

    • SGAgent:部署在各服务节点,承担服务注册/发现、动态路由解析、负载均衡、配置传输、性能数据上报等功能。

    • Oceanus(待开源):HTTP定制化路由负载器,具体可参考《Oceanus:美团HTTP流量定制化路由的实践》一文。

    • OCTO-NS:包括SDK(Java/C++)、基础代理SGAgent、命名服务缓存NSC、健康检查服务Scanner等组件,提供命名服务,服务注册等信息的存储,服务状态检测的扫描等功能。

    • Watt(待开源):统计链路信息,计算服务各类指标作为监控报警依据。

    • MCC(待开源):统一配置中心,可进行服务配置的管理下发。

    • OCTO-Portal:服务注册、管理、诊断、配置、配额等功能的一站式管理平台。

    OCTO开源组件

    OCTO首批开源的核心组件包括:分布式服务通信框架(OCTO-RPC)、服务注册中心(OCTO-NS)、服务治理平台(OCTO-Portal)。未来,我们还将持续开源更多的组件与功能。

    分布式服务通信框架(OCTO-RPC)

    分布式服务通信框架是OCTO的重要组成部分,具备高性能、高可用、易扩展、易接入等特点,已覆盖美团90%以上的服务(Java/C++),支撑每天千亿级别的调用量。目前Java和C++版本已经开源,更多技术实现详见:OCTO-RPC

    服务注册中心(OCTO-NS)

    服务注册中心基于服务描述信息,实现服务注册/发现、配置管理、路由分组、负载均衡、健康检测等功能,搭配服务治理平台能够更便捷地进行服务节点数据的可视化运营。目前开源出来的子模块包括SDK(Java/C++)、基础代理SGAgent、命名服务缓存NSC、健康检查服务Scanner。更多技术实现详见: OCTO-NS

    服务治理平台(OCTO-Portal)

    服务治理的一站式平台,为服务关注方提供服务节点管理、性能数据分析、全链路跟踪诊断等服务治理核心能力。更多技术实现详见: OCTO-Portal

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    关于开源

    在过去四年中,OCTO是美团在架构中间件领域研发的一个重要技术项目,在复杂多元业务、大规模并发调用的场景下已被充分验证。目前OCTO支撑了美团大规模微服务每天千亿级的调用,接口调用成功率达到了99.999%,是全公司SOA、服务治理的核心基础。我们期望通过将其开源,不断反馈给社区、贡献给行业。同时,我们希望在行业优秀工程师的帮助下,OCTO平台能得到更快地升级更新迭代。欢迎大家多提宝贵意见和建议。

    未来规划

    为了进一步支撑美团业务飞速发展的需求,同时对标业界先进的服务治理理念与实践,未来一段时间内,OCTO将在以下几方面规划演进:

    1. 命名服务AP化:弱化强一致性,聚焦异常状态下注册中心的可用性。

    2. 框架反应式编程:RPC框架提供反应式编程支持,帮助业务构建高性能异步无阻塞的服务。

    3. Service Mesh:将现有命名服务等功能与控制面/数据面结合,以服务网格的思路进一步演进OCTO服务治理体系。

    作者简介

    舒超、张翔,美团OCTO服务治理团队研发成员。

    About 团队

    OCTO服务治理团队负责整个公司的服务治理底层设施建设,包括命名服务、配置服务、RPC通信框架、ServiceMesh/Serverless演进等。 语言栈包括Java、C++、Node.js、Scala、Golang等,工作内容覆盖前后端各项技术,承载外卖,酒旅等集团各业务线的日均千亿级别的调用需求,是美团核心研发组织。

    ----------  END  ----------

    招聘信息

    美团OCTO服务治理团队诚招C++/Java高级工程师、技术专家。我们致力于研发公司级、业界领先的基础架构组件,研发范围涵盖分布式框架、命名服务、Service Mesh等技术领域。欢迎有兴趣的同学投送简历至tech@meituan.com。

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  • 现在我想更深入地探讨微服务架构中最重要的模式:微服务之间的相互通信。我仍然记得我们过去开发单一应用时通讯是一项艰巨的任务。在那时我们必须小心的设计数据库表和对象模型映射之间的关系。而现在在微服务中,...

    https://mp.weixin.qq.com/s/zH1AbVmeB40MiiGXxQRnNQ

    在我的上一篇博客中,我谈到了微服务的设计模式。现在我想更深入地探讨微服务架构中最重要的模式:微服务之间的相互通信。我仍然记得我们过去开发单一应用时通讯是一项艰巨的任务。在那时我们必须小心的设计数据库表和对象模型映射之间的关系。而现在在微服务中,我们已经将它们分解为独立的服务,并创建网格来彼此通信。让我们来谈谈迄今为止为解决这个问题而发展起来的所有通信方式和模式。

    许多架构师已经将微服务之间的通信划分为同步和异步两种模式。让我们一个一个来介绍。

    同步模式

    当我们说到同步时,意思是客户端向服务端发出请求并等待其响应。线程将被阻塞,直到它接收到返回。实现同步通信最主要的协议是HTTP。HTTP可以通过REST或SOAP实现。现在REST在微服务方面发展迅速并超越了SOAP。对我而言两者都很好用。

    现在让我们讨论同步模式中的不同的工作流、用例,我们面临的问题以及如何去解决。

    1. 先从一个简单的例子开始。你需要一个服务A来调用服务B并等待实时数据的响应。这是实现同步的一个很好的选择,因为不会涉及到下游服务。如果使用多个实例,除了负载均衡之外,你不需要为这个用例实现任何复杂的设计模式。

     

    2. 现在让我们把它变得更复杂一点。服务A为实时数据调用多个下游服务,如服务B、服务C和服务D。

    • 服务B、服务C和服务D都必须按顺序调用——当服务相互依赖以检索数据,或者是有一个事件序列的功能需要被执行,就会出现这种情况。

    • 服务B、服务C和服务D可以并行调用——这种场景被使用在服务彼此独立或服务A可能扮演协调者(Orchestrator)角色时。

       

    这会为通信带来复杂性。让我们一个一个地讨论。

    紧密耦合

    服务A将与服务B、C和D耦合。它必须知道每个服务的端点(endpoint)和凭据(credentials)。

    解决方案: 服务发现模式 就是用来解决这类问题的。它通过提供查询功能来帮助分离消费者和生产者应用。服务B、C和D可以将它们自己注册为服务。服务发现可以在服务端也可以在客户端实现。对于服务端,有AWS ALB和NGINX,它们接受来自客户端的请求,发现服务并将请求路由到指定位置。

    对于客户端,有Spring Eureka发现服务。使用Eureka的真正好处是它在客户端缓存了可用的服务信息,所以即使Eureka服务器宕机了一段时间,它也不会成为单点故障。除了Eureka,etcd和consul等其他服务发现工具也得到了广泛的应用。

    分布式系统

    如果服务B,C,D有多个实例,它们需要知道如何负载均衡。

    解决方案:负载均衡通常与服务发现携手出现。对于服务器负载平衡,可以使用AWS ALB,对于客户端可以使用Ribbon或Eureka。

    验证/过滤/处理协议

    如果服务B、C和D需要被保护并验证身份,我们只需要过滤这些服务的某些请求,如果服务A和其他服务使用不同的协议。

    解决方案:API 网关模式(gateway) 有助于解决这些问题。它可以处理身份验证、过滤和将协议从AMQP转换为HTTP或其他协议。它还可以查看分布式日志、监控和分布式跟踪等可观测的指标(metrics)。Apigee、Zuul和Kong就是一些这样的工具。请注意,如果服务B、C和D是可管理的API的一部分,我建议使用这种模式,否则使用API网关就太重了。下面将要读到的服务网格是它的替代解决方案。

    处理失败

    如果服务B、C或D宕机,服务A仍然有某些功能来响应客户端请求,就必须相应地对其进行设计。另一个问题是:假设服务B宕机,所有请求仍然在调用服务B,并且由于它没有响应而耗尽了资源,这会使整个系统宕机,服务A也无法向C和D发送请求了。

    解决方案:熔断器(Circuit Breaker) 和 隔板(bulkhead) 模式有助于解决这些问题。熔断器识别下游服务是否停机了一段时间,并断开开关以避免向其发送调用请求。它将在定义的时间段之后再次尝试检查,如果服务已经恢复则关闭开关以继续对其进行调用。这确实有助于避免网络阻塞和耗尽资源。隔板模式有助于隔离用于服务的资源,并避免级联故障。Spring Cloud Hystrix就是做这样的工作,它适用于断路器和隔板模式。

    微服务间网络通信

    API 网关 通常用于管理API,它处理来自ui或其他消费者的请求,并对多个微服务进行下游调用并作出响应。但是,当一个微服务想要调用同组中的另一个微服务时,API网关就没有必要了,它并不是为了这个目的而设计的。最终,独立的微服务将负责进行网络通信、安全验证、处理超时、处理故障、负载平衡、服务发现、监控和日志记录。对于微服务来说开销太大。

    解决方案:服务网格模式有助于处理此类NFRs。它可以卸载我们前面讨论的所有网络功能。这样,微服务就不会直接调用其他微服务,而是通过服务网格,它将处理所有的通信。这种模式的美妙之处在于,你可以专注于用任何语言(如Java、NodeJS或Python)编写业务逻辑,而不必担心这些语言是否支持所有的网络功能。Istio和Linkerd解决了这些需求。我唯一不喜欢Istio的地方是它目前仅限于Kubernetes。

    异步模式

    当我们谈到异步通信时,它意味着客户端调用服务器,接收到请求的确认,然后忘记它。服务器将处理请求并完成。

    现在让我们讨论一下什么时候需要异步。如果你的应用读操作很多,那么同步可能非常适合,尤其是在需要实时数据时。但是,当你处理大量写操作而又不能丢失数据记录时,你可能希望选择异步操作,因为如果下游系统宕机,你继续向其发送同步的调用,你将丢失请求和业务交易。经验法则是永远不要对实时数据读取使用异步,也永远不要对关键的业务交易写操作使用同步,除非你在写后立即需要数据。你需要在数据可用性和数据的强一致性之间进行选择。

    有几种不同的方式可以实现异步:

    消息

    在这种方式中,生产者将消息发送到消息代理,而消费者可以监听代理来接收消息并相应地处理它。在消息处理中有两种模式:一对一和一对多。我们讨论了同步带来的一些复杂性,但是在消息传递中,默认情况下就会消除一些复杂性。例如,服务发现变得无关紧要,因为消费者和生产者都只与消息代理对话。负载均衡是通过扩展消息系统来处理的。失败处理是内建的,主要由message broker负责。RabbitMQ、ActiveMQ和Kafka是云平台中最流行的消息传递解决方案。

    事件驱动

    事件驱动方式看起来类似于消息传递,但它的用途不同。它不会发送消息,而是将事件细节连同负载(payload)一起发送到消息代理。消费者将确定事件是什么,以及如何对此作出响应。这会更加松散的耦合。有下面几种类型的负载可以被传递:

    • 全负载 —— 这将包含与消费者采取进一步行动所需的事件相关的所有数据。然而,这使得它的耦合更加紧密。

    • 资源 URL —— 这是一个指向代表事件的资源的URL。

    • 仅事件 —— 不会发送负载,消费者将基于事件名称知道如何从其他源(如数据库或队列)检索相关数据。

    还有其他一些方式,比如编排(choreography),但我个人并不喜欢。它太复杂几乎无法实现,只能通过同步方式来完成。

    以上就是本博客的全部内容。请让我知道你在微服务通信方面的经验。

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    本课程来自 IBM 微课程,通过视频直播的方式帮助您快速了解 Istio,每周一期。

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    • 12月13日 Istio跨云管理方案解析

    • 12月20日 Istio使用案例:Serverless 平台knative

    • 详情请参考:IBM微讲堂之年度大戏《Istio系列》

    点击【阅读原文】跳转到ServiceMesher网站上浏览可以查看文中的链接。

    • SOFAMesh(https://github.com/alipay/sofa-mesh)基于Istio的大规模服务网格解决方案

    • SOFAMosn(https://github.com/alipay/sofa-mosn)使用Go语言开发的高性能Sidecar代理

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    • Twitter: https://twitter.com/servicemesher

    • 提供文章线索与投稿:https://github.com/servicemesher/trans

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  • 两个简单的Java微服务,通过Apache Kafka进行通信: 由WildFly Swarm的Microprofile实施提供支持的发件人服务, 服务接收数据,由WildFly Swarm的Microprofile实施提供支持,请 对于安装,建议使用Openshift Origin...
  • 微服务通信--Feign

    2021-04-27 09:10:08
    关键在于加上注解:@RequestBody 3、使用feign客户端调用其他微服务时,报错超时:e=feign.RetryableException: Read timed out executing POST ribbon.ReadTimeout=60000 ribbon.ConnectTimeout=60000

    https://blog.csdn.net/weixin_39356798/article/details/102038861

    Feign是Netfilx开源的声明式HTTP客户端

    一:Feign介绍

    Feign是一个http请求调用的轻量级框架,可以以Java接口注解的方式调用Http请求。Spring Cloud引入 Feign并且集成了Ribbon实现客户端负载均衡调用。

     

    二:Feign调用原理

    https://www.jianshu.com/p/e0218c142d03

    Feign远程调用,核心就是通过一系列的封装和处理,将以JAVA注解的方式定义的远程调用API接口,最终转换成HTTP的请求形式,然后将HTTP的请求的响应结果,解码成JAVA Bean,放回给调用者。

    基于重试器发送HTTP请求:Feign 内置了一个重试器,当HTTP请求出现IO异常时,Feign会有一个最大尝试次数发送请求

    三:Feign使用

    1. 加依赖:spring-cloud-starter-openfeign
    2. 启动类加注解:@EnableFeignClients//feign注解
    3. 在请求接口的类加@FeignClient(服务名)注解:

    @FeignClient(value="article-server", path = "/article")

    4、声明接口,feign会通过定义的接口,自动构造请求的目标地址,并帮助请求。

     

    四:Feign使用中遇到的相关问题

    1、使用feign客户端调用其他微服务时,session没有传递成功,sessionId不一样。

    2、使用feign客户端调用其他微服务时,发送POST请求时,对象信息没有传递成功。关键在于加上注解:@RequestBody

    3、使用feign客户端调用其他微服务时,报错超时:e=feign.RetryableException: Read timed out executing POST

       ribbon.ReadTimeout=60000

       ribbon.ConnectTimeout=60000

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    千次阅读 2019-05-15 15:53:22
    一.RestTemplateto通信 1.第一种调用方式 2.第二种调用方式 3.第三种调用方式(使用server_id) 二.Feign 1.介绍 2.使用 一.RestTemplate通信 1.第一种调用方式 RestTemplate restTemplate = new ...
  • 目录1、Benchmark介绍2、测试下微服务访问效率3、结果引用链接 1、Benchmark介绍 wiki中有定义:基准测试是运行计算机程序,一组程序或其他操作的行为,以便评估对象的相对性能,通常是通过对其运行许多标准测试和...
  • 34.微服务之间的通信

    万次阅读 2018-03-11 20:00:29
    而基于微服务的分布式应用是运行在多台机器上的;一般来说,每个服务实例都是一个进程。因此,如下图所示,服务之间的交互必须通过进程间通信(IPC)来实现。后面我们将会详细介绍 IPC 技术,现在我们先来看下设计...
  • springCloud-微服务间的通信

    千次阅读 2018-04-30 19:07:48
    -第一种方式(loadBalancerClient实现) --通过loadBalancerClient获取其他微服务的名称(一般都是大写),在获取到地址和端口,并且拼接上对应的方法(如:“/msg”),最后生成response即可--缺点:每次需要写4行代码...

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