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微服务 - Coggle Diagram
微服务
DevOps实践
CD（持续集成）：将代码从开发环境自动化集成到生产环境，保证代码随时可发布
容器化和编排：使用容器封装应用，利用编排技术管理容器的部署、扩展和运维
CI（持续开发）：自动化集成开发人员代码的变更，持续构建并测试
基础设计即服务（IaC）：使用代码来管理和配置基础设置，确保环境的一致性和可维护性
监控和日志管理：实时监控系统性能和健康状态，集中收集和分析日志
安全性：在开发、部署和运维过程中集成安全实践，保证系统安全
微服务架构基础
特征
专业化：每个服务只负责自己独立的功能
自主性：每个服务可独立选择技术栈、语言和框架
轻量级通信：服务之间采用轻量级通信机制，如http/REST、gRPC、消息队列、事件驱动等
独立性：独立的部署单元，每个服务有自己的代码库和数据库
单体架构vs微服务架构
单体架构
统一代码库
共享数据库
整体部署
模块之间高度耦合
缺点：部署变更风险高，任何微小的变更都要重新部署整个项目
微服务架构
独立代码库
独立数据库
独立部署和扩展
服务之间松散耦合：服务之间通过轻量级通信协议交互
缺点：需要解决服务之间通信和数据一致性，需要解决服务发现、配置管理和监控等问题，需要处理分布式系统固有问题
定义
一种软件架构风格，期中每个应用程序被设计成独立的服务，每个服务专注于自己的业务功能，并且可以独开发、部署和扩展
设计原则
单一职责：每个服务负责专一的功能
松耦合：服务之间依赖关系最小化，通过轻量级通信协议通信
高内聚：服务内各模块共同完成特有功能，避免将功能分散到多个服务
自主性：各服务自主选择语言和开发框架
独立部署：服务独立部署，可采用容器化技术和CI/CD工具
去中心化：去中心化治理，避免单节点控制，采用Devops文化，利用自动化工具
容错性：系统应具备自我修复能力，确保部分服务故障，系统仍然继续运行，采用熔断器、重试机制、超时机制等
安全性
概念：微服务架构中，安全性主要包括认证和授权、服务间通信安全、数据安全
认证和授权：OAuth2、JWT、API秘钥
服务间通信安全：TLS/SSl、mTLS
数据安全：加密存储、数据脱敏
服务发现
主要概念：服务注册、服务注销、服务发现
服务发现的过程：服务调用者通过服务注册中心获取目标服务器实例，然后调用服务
定义：微服务架构中各个服务实例是动态变化的（如扩容、缩容、故障恢复等），为了确保服务之间能通信，需要一种机制来跟踪和管理服务实例，就叫做服务发现
服务注册中心：etcd、Netflix Eureka、Consul
容错和恢复
容错机制
熔断机制：当服务故障或请求过长时，熔断器启动，将服务调用短路，防止进一步请求
重试机制：当服务调用失败，自动进行重试，以解决临时性故障
限流：限制一段时间内服务的调用次数，防止突发流量导致系统过载
降级：当某个服务不可用时，提供备选方案或服务降级处理
恢复机制
自动化恢复：系统自动检测和恢复故障服务，无需人工干预，常用方法：健康检测、自动重启、服务再平衡
日志和监控：通过日志和监控系统，及时发现和诊断故障
自动化部署和回滚：使用CI/CD工具，自动化部署和回滚
意义：微服务架构是由多个独立的服务组成，容错和恢复保证了系统的高可用性和稳定性
容错和恢复的工具：Kubernates、Istio、Resilience4j
数据治理
数据共享
事件驱动：通过事件通知机制共享数据，服务需要订阅其感兴趣的事件，使用场景：需要异步处理和共享数据的场景
数据复制：通过数据复制机制将数据同步到多个服务，使用场景：通常用于高性能访问共享数据的场景，如缓存服务
API机制：服务通过提供API接口供其它服务共享数据，使用场景：通常用于实时获取数据的场景
数据管理
多租户支持：支持不同租户的数据隔离和管理，使用场景：sass平台或多租户平台
数据版本控制：实现对数据版本控制，确保数据可追溯和可恢复，使用场景：常见历史数据可追溯和可恢复的场景，例如金融系统
分库分表：将数据分布到多个数据库和表里，使用场景：适用于大数据量和高并发场景，如电商平台
数据一致性
分布式事务：通过分布式事务协议确保服务的强一致性，使用场景：银行转账
Saga模式：将分布式事务分解为一系列局部事务，通过补偿机制处理失败情况，保证数据一致性，使用场景：要求数据一致性但可以有一定延迟，如订单处理
最终一致性：保证最终数据一致性，使用场景：不需要强一致性的场景，如点赞
API网管
基本功能：请求路由、请求聚合、协议转换、负负载均衡、限流和熔断
API网管实现：Nginx、Spring Cloud Dateway、Kong
概念：微服务架构的重要组件，充当客户端和后端服务之间的中介，负责请求路由、聚合和转换等功能
监控
基本要素：指标监控、日志监控、分布式监控、报警和通知
工具：Prometheus、Grafana，Jaeger、Zipkin
概念：监控是保证系健康运行和及时发现问题的关键手段，监控通常包括指标监控、日志监控、分布式监控等
日志管理
基本需求：集中收集、实时处理、可视化分析、数据持久化
工具：ELK、Graylog、Fluentd
概念：日志是诊断和调试的重要手段，微服务架构中服务众多，因此需要集中化的日志管理和分析
配置管理
基本要求：集中管理、动态更新（无需重载服务）、环境隔离、安全性
工具：Spring Cloud Config、Consul、etcd
概念：微服务架构中每个服务都有自己的配置，包括数据库连接信息、端口、第三方API秘钥等
服务通信
异步通信
消息队列：通过队列传递消息，队列实现服务之间的解耦，需要处理数据持久化、顺序和幂等性，使用场景日志收集、订单处理和通知服务
事件驱动架构：通过发布/订阅进行通信，服务之间通过事件通信，但数据一致性处理复杂，使用场景：处理大量事件的场景，如实时监控、数据流水线和用户行为分析等
定义：通过消息队列或事件驱动进行服务器间的异步交互，常见有RabbitMQ、Kafka和Aazon SQS
同步通信
HTTP/REST协议：基于http和restful通信，易用简单、网络开销大，性能低，缺乏强类型（数据验证和错误处理）
gRPC协议：基于HTTP/2和Protocol Buffers的高性能RPC框架，强类型，高性能（双向流和异步通信），但相对较复杂
定义：服务之间直接通信，常见有HTTP/REST协议、gRPC协议
部署和运维
运维策略
监控和度量：对系统各项指标监控，及时发现问题，工具：Prometheus、Grafana
日志管理：对日志进行集中收集和分析，帮助排查问题，工具：ELK、Graylog、Fluentd
分布式追踪：跟踪请求在整个服务架构的流转路径，找到性能瓶颈和故障点，工具：Jaeger、Zipkin
服务网格：用于处理微服务间通信的基础设施层，提供流量管理、安全、监控等功能，工具：Istio、Linkerd、Consul Connect
配置管理：集中管理微服务中的配置，支持动态更新或环境隔离，工具：Spring Cloud Config、Consul、Etcd
部署策略
容器编排：使用容器化编排技术对容器进行部署、管理和运维，相关 工具：Kubernetes、Docker Swarm、Apache Mesos
无服务器架构：利用供应商提供的无服务计算平台，按需执行代码，无需管理底层服务，相关工具：AWS，Azure、Google等运营商工具
容器化：将微服务打包成容器镜像，利用容器技术进行部署，相关工具：Docker、Podman
CI/CD：自动化代码构建、测试和部署，确保快速和可靠的发布，工具：Jenkins、Gitlab、CircleCI、Travis CI