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分布式微服務(wù)架構(gòu)中的關(guān)鍵技術(shù)解析

原創(chuàng) 精選
開發(fā) 架構(gòu)
分布式微服務(wù)架構(gòu)是構(gòu)建現(xiàn)代應(yīng)用的理想選擇,它將復(fù)雜系統(tǒng)拆分成小而自治的服務(wù),每個(gè)服務(wù)都能獨(dú)立開發(fā)、測(cè)試和部署。在實(shí)際的開發(fā)過程中,如何實(shí)現(xiàn)高效的分布式微服務(wù)架構(gòu)呢?

作者 | 波哥

審校 | 重樓

分布式微服務(wù)架構(gòu)是構(gòu)建現(xiàn)代應(yīng)用的理想選擇,它將復(fù)雜系統(tǒng)拆分成小而自治的服務(wù),每個(gè)服務(wù)都能獨(dú)立開發(fā)、測(cè)試和部署。在實(shí)際的開發(fā)過程中,如何實(shí)現(xiàn)高效的分布式微服務(wù)架構(gòu)呢?下面筆者根據(jù)自己多年的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),淺談實(shí)戰(zhàn)過程中的關(guān)鍵技術(shù)以及高并發(fā)情況下的具體實(shí)現(xiàn)方案。

1.服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)

在分布式微服務(wù)架構(gòu)中,服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)是一個(gè)至關(guān)重要的技術(shù),它解決了服務(wù)實(shí)例的動(dòng)態(tài)變化和通信問題,使得不同服務(wù)能夠相互發(fā)現(xiàn)和調(diào)用。Netflix Eureka 和 Consul是兩種主要的實(shí)現(xiàn)組件。為什么需要服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)呢?

在微服務(wù)架構(gòu)中,服務(wù)會(huì)動(dòng)態(tài)地啟動(dòng)、關(guān)閉或遷移,因此需要一種機(jī)制來跟蹤和管理這些服務(wù)實(shí)例的位置信息。服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)解決了以下幾個(gè)關(guān)鍵問題:

  • 服務(wù)注冊(cè): 服務(wù)實(shí)例在啟動(dòng)時(shí)向注冊(cè)中心注冊(cè)自己的網(wǎng)絡(luò)地址和元數(shù)據(jù),使得其他服務(wù)能夠找到它。
  • 服務(wù)發(fā)現(xiàn): 客戶端或其他服務(wù)需要調(diào)用某個(gè)服務(wù)時(shí),可以通過查詢注冊(cè)中心獲取可用的服務(wù)實(shí)例。
  • 負(fù)載均衡: 注冊(cè)中心可以提供負(fù)載均衡的功能,將請(qǐng)求分發(fā)到不同的服務(wù)實(shí)例上,從而提高系統(tǒng)性能和可用性。

所以可以看出,服務(wù)注冊(cè)中心的穩(wěn)定在整個(gè)微服務(wù)架構(gòu)中至關(guān)重要,下面就以Netflix Eureka為例詳細(xì)介紹在高并發(fā)環(huán)境下一些關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)策略

  • 注冊(cè)中心集群: Eureka支持搭建多個(gè)相互注冊(cè)的注冊(cè)中心實(shí)例,形成一個(gè)集群。這樣可以避免單點(diǎn)故障,提高可用性。
  • 自我保護(hù)模式: Eureka引入了自我保護(hù)機(jī)制,當(dāng)注冊(cè)中心節(jié)點(diǎn)在一段時(shí)間內(nèi)無法收到心跳信息時(shí),會(huì)進(jìn)入自我保護(hù)模式,不會(huì)立即剔除所有失聯(lián)的實(shí)例。這可以防止因網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)等原因?qū)е麓罅繉?shí)例被剔除,進(jìn)而影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
  • 緩存機(jī)制: Eureka客戶端在查詢可用服務(wù)實(shí)例時(shí),會(huì)緩存注冊(cè)表的信息。這樣可以減輕注冊(cè)中心的壓力,提高查詢的響應(yīng)速度。
  • 動(dòng)態(tài)刷新: Eureka客戶端會(huì)定期從注冊(cè)中心更新注冊(cè)表信息,保持實(shí)例信息的實(shí)時(shí)性。這種機(jī)制確保了注冊(cè)中心與服務(wù)實(shí)例的同步性。
  • 高可用性: 通過搭建多個(gè)注冊(cè)中心實(shí)例并互相注冊(cè),可以實(shí)現(xiàn)高可用的注冊(cè)中心集群。同時(shí),Eureka客戶端可以配置多個(gè)注冊(cè)中心的地址,以便在某個(gè)注冊(cè)中心不可用時(shí)自動(dòng)切換到其他可用的實(shí)例。

2.負(fù)載均衡

在分布式微服務(wù)架構(gòu)中,負(fù)載均衡是確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和高性能的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過將請(qǐng)求合理分配到不同的服務(wù)實(shí)例上,負(fù)載均衡可以避免某些實(shí)例過載,從而提高整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量和可用性。在應(yīng)用架構(gòu)中,有很多負(fù)載均衡的中間件,比如Nginx和HAProxy等,但是本篇作者將以Netflix Ribbon為例詳細(xì)介紹微服務(wù)組件中的負(fù)載均衡組件。

Netflix Ribbon是一個(gè)在Spring Cloud中廣泛使用的負(fù)載均衡組件,它是直接作用在客戶端的組件,更確切點(diǎn)說是直接在應(yīng)用端的組件。它提供了豐富的負(fù)載均衡策略和動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制,能夠很好地支持高并發(fā)場(chǎng)景,它具有以下特點(diǎn):

  • 配置負(fù)載均衡策略在使用Netflix Ribbon時(shí),可以根據(jù)實(shí)際需求配置適合的負(fù)載均衡策略,例如輪詢、隨機(jī)、加權(quán)輪詢等。這些策略可以在配置文件中進(jìn)行設(shè)置。
  • 動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重Netflix Ribbon支持動(dòng)態(tài)調(diào)整實(shí)例的權(quán)重,通過觀察實(shí)例的負(fù)載情況,自動(dòng)調(diào)整權(quán)重,確保性能最優(yōu)。
  • 故障轉(zhuǎn)移和熔斷Netflix Ribbon內(nèi)置了故障轉(zhuǎn)移和熔斷機(jī)制,當(dāng)某個(gè)服務(wù)實(shí)例不可用時(shí),它會(huì)自動(dòng)將請(qǐng)求轉(zhuǎn)移到其他可用的實(shí)例,從而保證整個(gè)系統(tǒng)的可用性。

3.熔斷器

在分布式微服務(wù)架構(gòu)中,一個(gè)服務(wù)的故障可能會(huì)影響到其他依賴于它的服務(wù),從而導(dǎo)致級(jí)聯(lián)故障。為了應(yīng)對(duì)這種情況,熔斷器(Circuit Breaker)被引入,它是一種容錯(cuò)機(jī)制,可以在故障發(fā)生時(shí)快速中斷對(duì)故障服務(wù)的調(diào)用,防止故障擴(kuò)散,從而保障整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。Netflix Hystrix 是一個(gè)主流的實(shí)現(xiàn)庫,下面我們將詳細(xì)介紹熔斷器的實(shí)現(xiàn)原理,以及在高并發(fā)環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)方法。

  • 熔斷器的原理

熔斷器的原理類似于電路中的保險(xiǎn)絲,當(dāng)電流過大時(shí),保險(xiǎn)絲會(huì)斷開,以防止電路的損壞。在微服務(wù)架構(gòu)中,熔斷器通過監(jiān)測(cè)服務(wù)調(diào)用的失敗率或響應(yīng)時(shí)間,來判斷服務(wù)是否出現(xiàn)故障。

它通常有以下幾種狀態(tài):

1關(guān)閉狀態(tài)(Closed):在這個(gè)狀態(tài)下,所有請(qǐng)求都會(huì)被允許通過,并且熔斷器會(huì)監(jiān)測(cè)故障發(fā)生的頻率。

2打開狀態(tài)(Open):當(dāng)故障發(fā)生的頻率達(dá)到一定的閾值時(shí),熔斷器會(huì)進(jìn)入打開狀態(tài),所有的請(qǐng)求都會(huì)被快速失敗,不會(huì)繼續(xù)嘗試調(diào)用故障的服務(wù)。

3半開狀態(tài)(Half-Open):經(jīng)過一段時(shí)間后,熔斷器會(huì)自動(dòng)進(jìn)入半開狀態(tài),允許一個(gè)請(qǐng)求通過,用來檢測(cè)故障是否已經(jīng)恢復(fù)。

為了在高并發(fā)情況下支持熔斷器,需要考慮以下幾個(gè)實(shí)現(xiàn)策略:

4閾值設(shè)定

合理設(shè)置觸發(fā)熔斷的故障閾值,防止因瞬時(shí)高并發(fā)而誤判。閾值可基于失敗率、錯(cuò)誤數(shù)或響應(yīng)時(shí)間等指標(biāo)。

5超時(shí)設(shè)置

設(shè)置適當(dāng)?shù)某瑫r(shí)時(shí)間,當(dāng)服務(wù)響應(yīng)時(shí)間超過預(yù)定閾值時(shí),觸發(fā)熔斷,避免請(qǐng)求長(zhǎng)時(shí)間等待。

6自適應(yīng)熔斷

根據(jù)實(shí)際的請(qǐng)求情況動(dòng)態(tài)調(diào)整熔斷器的閾值,避免過于保守或激進(jìn)。

7熔斷恢復(fù)

在熔斷器恢復(fù)時(shí),逐步增加流量,觀察服務(wù)的穩(wěn)定性,避免過早恢復(fù)導(dǎo)致系統(tǒng)再次不穩(wěn)定。

4.分布式數(shù)據(jù)管理

在分布式微服務(wù)架構(gòu)中,不同的微服務(wù)可能會(huì)有自己的數(shù)據(jù)庫,一個(gè)業(yè)務(wù)操作可能涉及到多個(gè)微服務(wù)和多個(gè)數(shù)據(jù)庫。如果其中一個(gè)步驟失敗,如何確保數(shù)據(jù)的一致性,避免部分操作成功,部分操作失敗的情況?

有一種解決方法是分布式事務(wù),目前流行的解決方案是使用Seata(前身為Fescar),它提供了基于階段提交協(xié)議(Two-Phase Commit)的分布式事務(wù)管理機(jī)制,確保各個(gè)微服務(wù)的數(shù)據(jù)庫操作要么全部成功,要么全部失敗。那么在高并發(fā)情況下,如何保障分布式數(shù)據(jù)管理的一致性和性能呢?在高并發(fā)情況下保障分布式數(shù)據(jù)管理的一致性和性能,有以下幾種策略:

  • 讀寫分離

將數(shù)據(jù)庫的讀操作和寫操作分開處理,讀操作可以通過復(fù)制多個(gè)只讀副本來支持高并發(fā)讀取。

  • 數(shù)據(jù)庫分片

將數(shù)據(jù)庫按照一定規(guī)則進(jìn)行分片存儲(chǔ),每個(gè)分片負(fù)責(zé)一部分?jǐn)?shù)據(jù)。這樣可以提高并發(fā)讀寫的能力。

  • 緩存優(yōu)化

對(duì)于高并發(fā)讀取操作,可以使用緩存技術(shù)如Redis來減輕數(shù)據(jù)庫的負(fù)載,提高響應(yīng)速度。

  • 異步處理

將一些非實(shí)時(shí)的、對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求不高的操作異步化減少同步操作對(duì)數(shù)據(jù)庫的壓力。

下面簡(jiǎn)單介紹下在項(xiàng)目中如何使用Seata實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)

1首先必須引入Seata依賴:在各個(gè)微服務(wù)項(xiàng)目中引入Seata的依賴,配置Seata的注冊(cè)中心、事務(wù)組等信息。

2在業(yè)務(wù)操作中,使用@GlobalTransactional注解標(biāo)記一個(gè)全局事務(wù)。Seata會(huì)自動(dòng)協(xié)調(diào)各個(gè)微服務(wù)的事務(wù)操作。

3當(dāng)所有微服務(wù)的操作都成功時(shí),Seata會(huì)發(fā)起全局提交,確保各個(gè)分支事務(wù)都能被正確提交。

4如果有任何一個(gè)分支事務(wù)失敗,Seata會(huì)發(fā)起全局回滾,確保所有分支事務(wù)都能被正確回滾。

5.API 網(wǎng)關(guān)

在分布式微服務(wù)架構(gòu)中,API 網(wǎng)關(guān)充當(dāng)著系統(tǒng)的入口,扮演著路由、認(rèn)證、鑒權(quán)、限流等多種角色。在高并發(fā)環(huán)境下,API 網(wǎng)關(guān)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)變得尤為關(guān)鍵,有很多大型企業(yè)往往會(huì)把API網(wǎng)關(guān)做成一個(gè)單獨(dú)的網(wǎng)關(guān)支撐系統(tǒng)這里筆者簡(jiǎn)單介紹 API 網(wǎng)關(guān)的功能、實(shí)現(xiàn)方式,以及在高并發(fā)環(huán)境下的具體實(shí)現(xiàn)

  • API 網(wǎng)關(guān)的功能

API 網(wǎng)關(guān)不僅僅是一個(gè)請(qǐng)求的轉(zhuǎn)發(fā)器,它還承擔(dān)著以下功能:

1路由與負(fù)載均衡: 將外部請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到相應(yīng)的微服務(wù)實(shí)例,同時(shí)支持負(fù)載均衡,確保每個(gè)實(shí)例的壓力均衡。

2認(rèn)證與鑒權(quán): 對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行身份驗(yàn)證,并根據(jù)權(quán)限和策略進(jìn)行鑒權(quán),保護(hù)系統(tǒng)免受未授權(quán)訪問。

3限流與熔斷: 對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行限速,避免單個(gè)用戶或IP過多的請(qǐng)求影響整個(gè)系統(tǒng)。同時(shí),實(shí)現(xiàn)熔斷機(jī)制,防止服務(wù)雪崩。

4日志與監(jiān)控: 記錄請(qǐng)求和響應(yīng)的日志,用于故障排查和性能監(jiān)控。

在高并發(fā)環(huán)境下支持 API 網(wǎng)關(guān)的實(shí)現(xiàn)策略:

(1)分布式緩存

使用分布式緩存如 Redis 存儲(chǔ) API 的路由信息,加快路由查找的速度。

(2)響應(yīng)緩存

對(duì)頻繁請(qǐng)求的響應(yīng)進(jìn)行緩存,避免重復(fù)計(jì)算,提高響應(yīng)速度。

(3)限流與熔斷

根據(jù)系統(tǒng)的承受能力設(shè)定限流策略,限制請(qǐng)求的數(shù)量,防止系統(tǒng)過載。同時(shí),實(shí)現(xiàn)熔斷機(jī)制,當(dāng)服務(wù)出現(xiàn)問題時(shí),及時(shí)中斷對(duì)該服務(wù)的請(qǐng)求,保護(hù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

(4)異步處理

對(duì)于一些不需要實(shí)時(shí)返回結(jié)果的請(qǐng)求,可以采用異步方式處理,減少請(qǐng)求排隊(duì)等待的時(shí)間。

(5)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存

對(duì)于熱點(diǎn)數(shù)據(jù),通過緩存減少數(shù)據(jù)庫的訪問壓力,提高數(shù)據(jù)的讀取速度

目前微服務(wù)API網(wǎng)關(guān)主流的組件為Spring Cloud Gateway

6. 日志和監(jiān)控

在分布式微服務(wù)架構(gòu)中,由于微服務(wù)數(shù)量龐大,如何快速定位系統(tǒng)問題,從而有效解決問題?如何實(shí)時(shí)追蹤系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),幫助發(fā)現(xiàn)潛在的問題并及時(shí)采取措施?準(zhǔn)確的日志記錄和有效的監(jiān)控是關(guān)鍵。隨著高并發(fā)情況的增加,日志和監(jiān)控的管理變得更加重要。這里筆者將簡(jiǎn)單介紹日志和監(jiān)控的作用、實(shí)現(xiàn)方法,以及在高并發(fā)情況下的策略。

  • 在高并發(fā)環(huán)境下支持日志實(shí)現(xiàn)策略如下:

(1)異步日志

使用異步日志記錄機(jī)制,將日志寫入緩沖區(qū)后立即返回,避免阻塞請(qǐng)求的處理流程。

(2)分布式日志收集

將各個(gè)微服務(wù)的日志集中收集到一處,可以使用工具如ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)等。

(3)日志壓縮

對(duì)日志進(jìn)行壓縮,減少磁盤占用和網(wǎng)絡(luò)傳輸開銷。

(4)日志級(jí)別設(shè)置

根據(jù)業(yè)務(wù)需要設(shè)置不同的日志級(jí)別,避免無謂的詳細(xì)日志記錄。

  • 在高并發(fā)環(huán)境下支持監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)策略如下:

(1)實(shí)時(shí)監(jiān)控

使用監(jiān)控工具對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問題。

(2)異常報(bào)警

設(shè)置異常報(bào)警機(jī)制,當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)異常情況時(shí),能夠及時(shí)通知運(yùn)維人員。

(3)數(shù)據(jù)分析

通過對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出系統(tǒng)的瓶頸和優(yōu)化空間,從而提高系統(tǒng)性能。

(4)可視化展示

使用儀表盤和圖表等形式,將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示,方便運(yùn)維人員進(jìn)行分析。

分布式微服務(wù)架構(gòu)中的關(guān)鍵技術(shù)為構(gòu)建高并發(fā)系統(tǒng)提供了重要支持。通過合理選擇服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)、負(fù)載均衡、熔斷器、分布式數(shù)據(jù)管理、API 網(wǎng)關(guān)以及日志和監(jiān)控等技術(shù),并結(jié)合適當(dāng)?shù)母卟l(fā)支持方案,我們能夠構(gòu)建穩(wěn)定、可擴(kuò)展的分布式系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)高并發(fā)環(huán)境下的優(yōu)異性能。然而,在應(yīng)用這些技術(shù)時(shí),務(wù)必根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,以達(dá)到最佳效果。

作者介紹

波哥,互聯(lián)行業(yè)從業(yè)10余年,先后擔(dān)任項(xiàng)目總監(jiān)及架構(gòu)師。目前專攻技術(shù),喜歡研究技術(shù)原理。技術(shù)全面,主攻Java,精通JVM底層機(jī)制及Spring全家桶底層框架原理,熟練掌握當(dāng)前主流的中間件、服務(wù)網(wǎng)格等技術(shù)原理。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 51CTO
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