文章目录
- 前言
- 一、认识微服务
- 1.1.单体架构
- 1.2.分布式架构
- 1.3.微服务
- 1.4.SpringCloud
- 1.5.总结
- 二、Eureka注册中心
- 2.1.Eureka的结构和作用
- 三、Nacos注册中心
- 3.1Nacos与Eureka的区别
- 四、统一网关Gateway
- 4.1为什么需要网关
- 4.2网关的技术实现
- 4.3搭建网关服务
- 五、初识Docker
- 5.1 什么是Docker
- 5.2Docker和虚拟机的区别
- 六、RabbitMQ
- 6.1同步和异步通讯
- 6.1.1同步通讯
- 6.1.2异步通讯
- 6.2技术对比:
前言
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一、认识微服务
1.1.单体架构
单体架构的优缺点如下:
优点:
- 架构简单
- 部署成本低
缺点:
- 耦合度高(维护困难、升级困难)
1.2.分布式架构
分布式架构的优缺点:
优点:
- 降低服务耦合
- 有利于服务升级和拓展
缺点:
- 服务调用关系错综复杂
分布式架构虽然降低了服务耦合,但是服务拆分时也有很多问题需要思考:
- 服务拆分的粒度如何界定?
- 服务之间如何调用?
- 服务的调用关系如何管理?
人们需要制定一套行之有效的标准来约束分布式架构。
1.3.微服务
微服务的架构特征:
- 单一职责:微服务拆分粒度更小,每一个服务都对应唯一的业务能力,做到单一职责
- 自治:团队独立、技术独立、数据独立,独立部署和交付
- 面向服务:服务提供统一标准的接口,与语言和技术无关
- 隔离性强:服务调用做好隔离、容错、降级,避免出现级联问题
微服务的上述特性其实是在给分布式架构制定一个标准,进一步降低服务之间的耦合度,提供服务的独立性和灵活性。做到高内聚,低耦合。
因此,可以认为微服务是一种经过良好架构设计的分布式架构方案 。
但方案该怎么落地?选用什么样的技术栈?全球的互联网公司都在积极尝试自己的微服务落地方案。
其中在Java领域最引人注目的就是SpringCloud提供的方案了。
1.4.SpringCloud
SpringCloud是目前国内使用最广泛的微服务框架。官网地址:https://spring.io/projects/spring-cloud。
SpringCloud集成了各种微服务功能组件,并基于SpringBoot实现了这些组件的自动装配,从而提供了良好的开箱即用体验。
其中常见的组件包括:
1.5.总结
-
单体架构:简单方便,高度耦合,扩展性差,适合小型项目。例如:学生管理系统
-
分布式架构:松耦合,扩展性好,但架构复杂,难度大。适合大型互联网项目,例如:京东、淘宝
-
微服务:一种良好的分布式架构方案
①优点:拆分粒度更小、服务更独立、耦合度更低
②缺点:架构非常复杂,运维、监控、部署难度提高
-
SpringCloud是微服务架构的一站式解决方案,集成了各种优秀微服务功能组件
二、Eureka注册中心
假如我们的服务提供者user-service部署了多个实例,如图:
大家思考几个问题:
- order-service在发起远程调用的时候,该如何得知user-service实例的ip地址和端口?
- 有多个user-service实例地址,order-service调用时该如何选择?
- order-service如何得知某个user-service实例是否依然健康,是不是已经宕机?
2.1.Eureka的结构和作用
这些问题都需要利用SpringCloud中的注册中心来解决,其中最广为人知的注册中心就是Eureka,其结构如下:
回答之前的各个问题。
问题1:order-service如何得知user-service实例地址?
获取地址信息的流程如下:
- user-service服务实例启动后,将自己的信息注册到eureka-server(Eureka服务端)。这个叫服务注册
- eureka-server保存服务名称到服务实例地址列表的映射关系
- order-service根据服务名称,拉取实例地址列表。这个叫服务发现或服务拉取
问题2:order-service如何从多个user-service实例中选择具体的实例?
- order-service从实例列表中利用负载均衡算法选中一个实例地址
- 向该实例地址发起远程调用
问题3:order-service如何得知某个user-service实例是否依然健康,是不是已经宕机?
- user-service会每隔一段时间(默认30秒)向eureka-server发起请求,报告自己状态,称为心跳
- 当超过一定时间没有发送心跳时,eureka-server会认为微服务实例故障,将该实例从服务列表中剔除
- order-service拉取服务时,就能将故障实例排除了
三、Nacos注册中心
国内公司一般都推崇阿里巴巴的技术,比如注册中心,SpringCloudAlibaba也推出了一个名为Nacos的注册中心。
3.1Nacos与Eureka的区别
Nacos的服务实例分为两种l类型:
-
临时实例:如果实例宕机超过一定时间,会从服务列表剔除,默认的类型。
-
非临时实例:如果实例宕机,不会从服务列表剔除,也可以叫永久实例。
配置一个服务实例为永久实例:
spring:
cloud:
nacos:
discovery:
ephemeral: false # 设置为非临时实例
Nacos和Eureka整体结构类似,服务注册、服务拉取、心跳等待,但是也存在一些差异:
-
Nacos与eureka的共同点
- 都支持服务注册和服务拉取
- 都支持服务提供者心跳方式做健康检测
-
Nacos与Eureka的区别
- Nacos支持服务端主动检测提供者状态:临时实例采用心跳模式,非临时实例采用主动检测模式
- 临时实例心跳不正常会被剔除,非临时实例则不会被剔除
- Nacos支持服务列表变更的消息推送模式,服务列表更新更及时
- Nacos集群默认采用AP方式,当集群中存在非临时实例时,采用CP模式;Eureka采用AP方式
四、统一网关Gateway
4.1为什么需要网关
4.2网关的技术实现
在SpringCloud中网关的实现包括两种:
- gateway
- zuul
Zuul是基于Servlet的实现,属于阻塞式编程。而SpringCloudGateway则是基于Spring5中提供的WebFlux,属于响应式编程的实现,具备更好的性能。
4.3搭建网关服务
网关搭建步骤:
- 创建项目,引入nacos服务发现和gateway依赖
- 配置application.yml,包括服务基本信息、nacos地址、路由
- 路由配置包括:
路由id:路由的唯一标示
路由目标(uri):路由的目标地址,http代表固定地址,lb代表根据服务名负载均衡
路由断言(predicates):判断路由的规则,
路由过滤器(filters):对请求或响应做处理
五、初识Docker
5.1 什么是Docker
微服务虽然具备各种各样的优势,但服务的拆分通用给部署带来了很大的麻烦。
- 分布式系统中,依赖的组件非常多,不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。
- 在数百上千台服务中重复部署,环境不一定一致,会遇到各种问题
Docker解决了
- 应用部署的环境问题
- 依赖兼容问题
- 操作系统环境差异
Docker如何解决大型项目依赖关系复杂,不同组件依赖的兼容性问题?
- Docker允许开发中将应用、依赖、函数库、配置一起打包,形成可移植镜像
- Docker应用运行在容器中,使用沙箱机制,相互隔离
Docker如何解决开发、测试、生产环境有差异的问题?
- Docker镜像中包含完整运行环境,包括系统函数库,仅依赖系统的Linux内核,因此可以在任意Linux操作系统上运行
Docker是一个快速交付应用、运行应用的技术,具备下列优势:
- 可以将程序及其依赖、运行环境一起打包为一个镜像,可以迁移到任意Linux操作系统
- 运行时利用沙箱机制形成隔离容器,各个应用互不干扰
- 启动、移除都可以通过一行命令完成,方便快捷
5.2Docker和虚拟机的区别
Docker可以让一个应用在任何操作系统中非常方便的运行。而以前我们接触的虚拟机,也能在一个操作系统中,运行另外一个操作系统,保护系统中的任何应用。
两者有什么差异呢?
虚拟机(virtual machine)是在操作系统中模拟硬件设备,然后运行另一个操作系统,比如在 Windows 系统里面运行 Ubuntu 系统,这样就可以运行任意的Ubuntu应用了。
Docker仅仅是封装函数库,并没有模拟完整的操作系统,如图:
对比来看:
小结:
Docker和虚拟机的差异:
-
docker是一个系统进程;虚拟机是在操作系统中的操作系统
-
docker体积小、启动速度快、性能好;虚拟机体积大、启动速度慢、性能一般
六、RabbitMQ
6.1同步和异步通讯
微服务间通讯有同步和异步两种方式:
同步通讯:就像打电话,需要实时响应。
异步通讯:就像发邮件,不需要马上回复。
两种方式各有优劣,打电话可以立即得到响应,但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件,但是往往响应会有延迟。
6.1.1同步通讯
我们之前学习的Feign调用就属于同步方式,虽然调用可以实时得到结果,但存在下面的问题:
总结:
同步调用的优点:
- 时效性较强,可以立即得到结果
同步调用的问题:
- 耦合度高
- 性能和吞吐能力下降
- 有额外的资源消耗
- 有级联失败问题
6.1.2异步通讯
异步调用则可以避免上述问题:
我们以购买商品为例,用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改,调用物流服务,从仓库分配响应的库存并准备发货。
在事件模式中,支付服务是事件发布者(publisher),在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件(event),事件中带上订单id。
订单服务和物流服务是事件订阅者(Consumer),订阅支付成功的事件,监听到事件后完成自己业务即可。
为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合,两者并不是直接通信,而是有一个中间人(Broker)。发布者发布事件到Broker,不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件,不关心谁发来的消息。
Broker 是一个像数据总线一样的东西,所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上,这个总线就像协议一样,让服务间的通讯变得标准和可控。
好处:
-
吞吐量提升:无需等待订阅者处理完成,响应更快速
-
故障隔离:服务没有直接调用,不存在级联失败问题
-
调用间没有阻塞,不会造成无效的资源占用
-
耦合度极低,每个服务都可以灵活插拔,可替换
-
流量削峰:不管发布事件的流量波动多大,都由Broker接收,订阅者可以按照自己的速度去处理事件
缺点:
- 架构复杂了,业务没有明显的流程线,不好管理
- 需要依赖于Broker的可靠、安全、性能
好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的,比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。
6.2技术对比:
MQ,中文是消息队列(MessageQueue),字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。
比较常见的MQ实现:
- ActiveMQ
- RabbitMQ
- RocketMQ
- Kafka
几种常见MQ的对比:
RabbitMQ | ActiveMQ | RocketMQ | Kafka | |
---|---|---|---|---|
公司/社区 | Rabbit | Apache | 阿里 | Apache |
开发语言 | Erlang | Java | Java | Scala&Java |
协议支持 | AMQP,XMPP,SMTP,STOMP | OpenWire,STOMP,REST,XMPP,AMQP | 自定义协议 | 自定义协议 |
可用性 | 高 | 一般 | 高 | 高 |
单机吞吐量 | 一般 | 差 | 高 | 非常高 |
消息延迟 | 微秒级 | 毫秒级 | 毫秒级 | 毫秒以内 |
消息可靠性 | 高 | 一般 | 高 | 一般 |
追求可用性:Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ |
追求可靠性:RabbitMQ、RocketMQ
追求吞吐能力:RocketMQ、Kafka
追求消息低延迟:RabbitMQ、Kafka
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