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服务设计模式 - 5. 服务发现 - 服务服务发现

但是在当下的云原生微服务体系中,微服务大多在某个虚拟机或者某个容器下运行,服务实例数量以及提供服务的地址以及端口都是不固定的,可以理解为,这些服务实例都是临时的。 所以,需要实现使服务客户端能够对一组动态变化的临时服务实例发请求的机制。 ? 提出问题 某个服务的客户端,API网关或者一些其他需要发现服务实例的服务,如何知道服务实例的位置? 一些集群解决方案,例如 Kubernetes 和 Marathon, 在每个主机上运行一个作为服务服务发现的代理。 当需要访问一个服务的时候,客户端访问本地代理,这个代理会将请求转发到集群中相应的服务实例上。 相对于客户端服务发现来说,需要更多的网络跳转 相关的设计模式 负载均衡器使用注册中心 负载均衡器可能会使用断路器调用服务 客户端服务发现是另一种替代解决方案

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服务服务系统与面向服务的泛型

服务 1.1 定义 服务是为客户(担任协同提供者)所执行的非持久的,无形的体验。 服务是单个或一系列活动。 现实情况中,服务和制造并不是完全割裂开来的,我们越来越倾向于在制造模式中间引入服务部分,因为服务能够更好的对于客户的需求进行定制化设计,即制造和服务的融合。 服务系统 2.1 定义 服务系统是指用以实现业务服务的 IT 软件系统。 当业务服务服务系统提供,该服务被称为 IT 使能服务(IT-enabled)。 【注】IT 使能服务系统中可能既含有 IT 服务的部分,也可能含有非 IT 服务的部分。 以服务的创建、服务的管理以及复用已有服务组装形成应用为基本活动 通过网络,使用标准方式互联。

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    开启服务和停止服务

    Start函数用于开启服务 1 初始化状态变量 2 创建监听套接字 3 加载使用扩展API函数 4 创建完成端口对象 5 建立监听套接字和完成端口对象间的关联 6 为监听套接字注册FD_ACCEPT时间 int nPort,int nMaxConnnections,int nMaxFreeBuffers,int nMaxFreeContexts,int nInitialReads) { //检查服务是否启动 nIndex = ::WSAWaitForMultipleEvents(nEventCount,hWaitEvents,FALSE,60*1000,FALSE); //检查是否要停止服务 ->PostAccept(pBuffer); } } } } return 0; } 3 停止服务函数 m_bServerStarted) return; //通知监听线程,马上停止服务 m_bShutDown = TRUE; ::SetEvent(m_hAcceptEvent

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    服务架构—服务降级

    1 、简介 什么是服务降级?当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。 服务太多,不知道该降级哪些服务,单个操作降级速度太慢…… 4.1 分级降级 当微服务架构发生不同程度的情况时,我们可以根据服务的对比而进行选择式舍弃(即丢车保帅的原则),从而进一步保障核心的服务的正常运作 如果等线上服务即将发生故障时,才去逐个选择哪些服务该降级、哪些服务不能降级,然而线上有成百上千个服务,则肯定是来不及降级就会被拖垮。 : 故障严重程度为:蓝色<黄色<橙色<红色 建议根据二八原则可以将服务划分为:80%的非核心服务+20%的核心服务 以上模型只是整体微服务架构的服务降级评估模型,具体大促或秒杀活动时,建议以具体主题为中心进行建立 最好能建立一套模型库,然后实施时只需要输入相关服务即可输出最终降级方案,即输出本次大促或秒杀时,当发生蓝色风暴时需要降级的服务清单、当发生黄色风暴时需要降级的服务清单…… 4.2 降级权值 微服务架构中有服务权值的概念

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    服务架构—服务降级

    1 、简介 什么是服务降级?当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。 服务太多,不知道该降级哪些服务,单个操作降级速度太慢…… 4.1 分级降级 当微服务架构发生不同程度的情况时,我们可以根据服务的对比而进行选择式舍弃(即丢车保帅的原则),从而进一步保障核心的服务的正常运作 如果等线上服务即将发生故障时,才去逐个选择哪些服务该降级、哪些服务不能降级,然而线上有成百上千个服务,则肯定是来不及降级就会被拖垮。 设计说明: 故障严重程度为:蓝色<黄色<橙色<红色 建议根据二八原则可以将服务划分为:80%的非核心服务+20%的核心服务 以上模型只是整体微服务架构的服务降级评估模型,具体大促或秒杀活动时 最好能建立一套模型库,然后实施时只需要输入相关服务即可输出最终降级方案,即输出本次大促或秒杀时,当发生蓝色风暴时需要降级的服务清单、当发生黄色风暴时需要降级的服务清单…… 4.2 降级权值 微服务架构中有服务权值的概念

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    Hystrix服务降级-服务熔断

    下面详细说 服务雪崩 分布式系统环境下,通常会有很多层的服务调用。由于网络原因或自身的原因,服务一般无法保证 100% 可用。 如果一个服务出现了问题,调用这个服务就会出现线程阻塞的情况,此时若有大量的请求涌入,就会出现多条线程阻塞等待,进而导致服务瘫痪。 多个微服务之间调用的时候,假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其它的微服务,这就是所谓的"扇出"。 如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,进而引起系统崩溃,就是服务故障的“雪崩效应”. 比如: 对方服务(8001)超时了,调用者(80)不能一直卡死等待,必须有服务降级 对方服务(8001 )down机了,调用者(80)不能一直卡死等待,必须有服务降级 对方服务(8001)OK,调用者(

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    服务:如何拆分服务

    在微服务的落地中,第一步就需要进行微服务的拆分,服务的拆分很困难也很重要,本文就讲讲怎么进行服务的拆分。 对于服务的拆分,有两种情况 : 1、从零开始开发新的产品,采用微服务架构,进行服务拆分; 2、将现有的单体架构的产品重构成微服务架构,进行服务拆分。 具体到一个特定的服务,最基本的要求是具有能访问的 API , 并且可以独立部署,至于数据库是独立还是跟其他服务共用,也是需要具体问题具体分析,如果存在较多的跨服务的查询操作,建议多服务共用一个数据库。 服务服务之间需要做到高内聚低耦合,如果因为其他服务的变更导致需要频繁更新你的服务,或者说你的服务的一个小的改动会导致很多其他的服务要进行同步修改,那么说明服务之间的耦合性太高,拆分了享受不到微服务带来的好处 学习微服务,我觉得有必要同时学习领域驱动开发(DDD),微服务是一种架构风格,DDD 是具体的架构设计方法,互相配合能够更好地落地,因为: 1、DDD 中子域和限界上下文的概念可以对应到微服务中的服务

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    服务读写分离(读服务,写服务),是否可行?

    上游是需要数据的业务调用方 下游是存储数据的数据库 随着架构的演进,可能要抽取出服务层(详见《互联网架构为什么要做服务化?》): ? 上游通过RPC调用服务获取数据 中间服务层从数据库获取数据 下游是存储数据的数据库 大家都知道,数据库可以读写分离,为了职责更清新,架构设计上,服务能否读写分离呢? ? 如上图,服务化读写分离之后: 业务方通过RPC分别调用读服务和写服务 服务层分为读服务与写服务 底层是高可用的数据库集群 ? 当然,也有可能读服务与写服务读写的是不同的数据库,如上图: 写服务访问写库 读服务访问读库 写库与读库是一个主从同步的集群。 那么,问题来了: 你遇到过这种架构设计么? 如果服务读写分离设计好,上面两种方案哪种好?

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    【微服务】微服务基础

    文章目录 什么是微服务 单体痛点 什么是服务化 从单体到微服务服务概念 微服务的特点 微服务的优缺点 微服务的两大门派 SpringCloud和Dubbo dubbo整合第三方 通信协议对比 文档 微服务的拆分 适合 不适合 拆分的两种姿势 服务扩展 微服务重要模块 什么是微服务 单体痛点 什么是服务化 从单体到微服务服务通过网关 和 各服务之间api的调用 微服务概念 架构、自动化部署 、最小化管理 微服务的特点 微服务的优缺点 微服务的两大门派 SpringCloud和Dubbo dubbo整合第三方 分布式配置 服务跟踪 批量任务 通信协议对比 文档 微服务的拆分 适合 不适合 拆分的两种姿势 服务扩展 自动按需扩展 微服务重要模块 网关:下一步分发服务,校验权限,过滤器

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    服务治理】服务治理漫谈

    服务治理】服务治理漫谈 0. 这能给我们后续无论是业务应用还是基础技术领域的服务治理提供一些参考。 1. 什么是服务治理 在一切的最开始,我们先来问自己一个问题,什么叫做服务治理? 服务治理的发展史 我们都知道,服务的发展是由单块应用,服务水平分层,服务纵向切割,乃至后续微服务思想的兴起,**“两个星期”重构法则和“两张披萨”**团队等眼花缭乱的服务拆分方法论充塞你的耳目。 我们需要什么样的服务治理 我们了解了什么是服务治理、服务治理是怎么演变发展的,这时候,我们不禁会想,我也要做服务治理!但是,请先停一下,请先问一下自己,我们需要什么样的服务治理? 结语与展望 我们来回顾一下,在第一章,我们讲述了什么是服务治理,认为服务治理即治理三要素和服务环,第二章,介绍了服务治理的发展演变,简单介绍了三个阶段的思潮和演变的逻辑,让我们对于目前服务治理大发展方向和未来的发展趋势可以有一个初步的预测

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    服务架构之服务框架Dubbo-服务暴露

    注:文章代码挺多,电脑打开www.liangsonghua.me观看效果更佳 上篇文章说到ServiceBean监听了ContextRefreshedEvent然后export服务,我们接着谈这个话题 delay, TimeUnit.MILLISECONDS); } else { doExport(); } } Dubbo提供了延迟暴露服务的特性 ,这个功能对初始化服务非常友好,建议开启预热。 invoker对象,然后protocol#export暴露服务 private void exportLocal(URL url) { if (! 在Dubbo中,QoS这个概念被用于动态的对服务进行查询和控制,就是后台控制器角色,例如对获取当前提供和消费的所有服务,以及对服务进行动态的上下线,即从注册中心上进行注册和反注册操作 private void

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    服务服务间如何通信?

    在微服务架构中,会将一个完整的应用程序拆分成一组服务。这些服务之间需要经过协作,通过接口调用,才能组成一个完整的应用。 同步:客户端向服务端发起请求、等待服务端响应,等待的过程会造成阻塞; 异步:客户端向服务端发起请求,服务端立即响应,不会造成阻塞,比如说消息队列的发布、订阅方式。 在微服务中,不同的服务可能是不同的团队来进行开发,服务端接口的修改、滚动发布等都需要有很好的兼容性和可用性。 服务发现就是客户端不再依赖一个静态的固定地址去寻找服务端,而是根据一个路由名称在服务注册表去寻找服务端地址,服务端部署后会将地址写入服务注册表。 在微服务框架中,也有相关的框架来实现服务发现,比如:.NET 中的 consul 、Spring Cloud 中的 Eureka、Nacos 等。

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    服务链路跟踪 && 服务监控

    服务链路跟踪 背景 微服务以微出名,在实际的开发过程中,涉及到成百上千个服务,网络请求引起服务之间的调用极其复杂。 当请求不可用或者变慢时,需要及时排查出故障服务点成为了微服务维护的一大难关。 服务链路跟踪技术应运而生。 ---- ZipKin Zipkin 是一个开放源代码分布式的跟踪系统,由Twitter公司开源,它致力于收集服务的定时数据,以解决微服务架构中的延迟问题,包括数据的收集、存储、查找和展现。 每个服务向zipkin报告计时数据,zipkin会根据调用关系通过Zipkin UI生成依赖关系图,显示了多少跟踪请求通过每个服务,该系统让开发者可通过一个 Web 前端轻松的收集和分析数据,例如用户每次请求服务的处理时间等 服务监控 创建msc-springboot-admin-10001 pom <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?

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    服务服务编排浅析

    物理机部署 传统发布流程(以Java spring boot为例) 编译jar包 分发到服务器A,B,C 服务启动,监听到指定端口 配置负载均衡到已启动服务端口 服务发布成功 关于服务更新,为了实现滚动更新 ,可以让LB绑定的服务逐渐更新 传统更新流程 编译jar包 分发到服务器A,B,C 将服务器A从LB上解绑,更新服务器A上的服务 启动服务,通过健康检查和QA之后,将服务器A绑定到LB上 继续更新服务器 B和C 服务完全更新成功 拓容流程 新增机器节点 启动jar包 将新节点注册到LB上 特点 单机端口有限,同一个服务如果在同一个服务器更新,需要不同的端口 动态更新LB 拓容成本高 服务化部署(这里以kubernetes 外部访问可以暴露gateway到LB上,外部通过访问LB进行访问 使用k8s或者swarm,服务间通信可以使用serviceName进行访问,也可以利用容器的IP,使用服务注册进行服务查询 自动拓容, 当检测到服务的CPU和内存利用率升高,通过水平拓展,增加服务节点;服务压力减少后,逐渐减少服务节点数量

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    服务平台之EOS服务

    这些就是EOS服务要解决的问题。 目录: 1.EOS服务 2.EOS服务开发 3.EOS服务治理 1.EOS服务 1.EOS服务是什么? ? EOS服务是通过.eosservice的描述文件将逻辑流暴露成对外服务,EOS服务支持RESTful的访问,未暴露成EOS服务的逻辑流无法由外部直接访问。 EOS 服务调用图元: 在【高级】tab页里有补偿的输入框,补偿的输入框的值是一个URL,该URL指向的是另一个EOS服务,补偿的EOS服务需要和原服务有一样的输入参数。 3.服务治理 1. EOS服务列表 ? 通过Govenor,可以看到一个应用的EOS服务列表,并支持对每个具体的服务进行上/下线操作,下线的服务再被访问时,会返回403。 EOS服务统计 ? 在Govenor上还可以看到EOS服务的统计信息,包括:执行次数,执行时长以及正在运行的EOS服务。 3. EOS服务发布/授权 ? ?

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    服务架构之「 服务注册 」

    我在前面的文章《架构设计之「 微服务入门 」》中已经初步介绍过了这些组件,包括:服务注册、服务网关、配置中心、服务框架、服务监控、服务追踪、服务治理等。 我们再来回到微服务架构中,一般集群都会部署很多个微服务节点。这些节点一般也具备这2种角色,称为:“服务的提供者” 和 “服务的消费者”。 “服务消费者”需要调用“服务提供者”的API来获得服务。 “服务提供者”将自己的服务地址等信息登记到“服务注册中心”中,调用者(“服务消费者”)需要的时候,每次都先去“服务注册中心”查询即可。 在分析其原理之前,我们先来看一下这里包含的一些角色,有三类:“服务提供者”、“服务消费者”、“服务注册中心”。 其中“服务提供者”需要将自己的服务信息注册到“服务注册中心”里面。 而“服务消费者”需要到“服务注册中心”里面去查询有哪些服务可以调用。

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    服务治理实践:服务查询

    本文是《微服务治理实践》系列篇的第二篇文章,为大家介绍如何实现服务查询。 服务框架提供的自动注册与发现的机制,让开发者非常的省心,只需要关心对方的服务名即可,而不用关心服务的地址,但如果出现地址找不到,路由出错或者是想要查看服务注册信息、服务调用关系时,就有些犯难了,借助于服务查询 首先介绍这两种开源实现,再介绍 EDAS 对服务查询的延伸。 服务查询主要包括:服务列表查询、服务详情查询、服务提供者列表、服务消费者列表、服务元数据等,下面主要展示服务列表查询。 服务查询实现细节 ---- EDAS 通过微服务 Agent 拦截服务注册、服务下线信息及时上报给 EDAS,所以在正常情况下,服务查询的延时大概在 1 分钟以内。 服务查询本身并不是一个特别高大上的能力,但却是服务治理不可或缺的一个能力。服务查询还充当了一个服务治理入口的角色,只有搜出了服务,才能对他们进行后续的治理,可见其基础性。

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    服务架构之「 服务注册 」

    我在前面的文章《架构设计之「 微服务入门 」》中已经初步介绍过了这些组件,包括:服务注册、服务网关、配置中心、服务框架、服务监控、服务追踪、服务治理等。 我们再来回到微服务架构中,一般集群都会部署很多个微服务节点。这些节点一般也具备这2种角色,称为:“服务的提供者” 和 “服务的消费者”。 “服务消费者”需要调用“服务提供者”的API来获得服务。 “服务提供者”将自己的服务地址等信息登记到“服务注册中心”中,调用者(“服务消费者”)需要的时候,每次都先去“服务注册中心”查询即可。 在分析其原理之前,我们先来看一下这里包含的一些角色,有三类:“服务提供者”、“服务消费者”、“服务注册中心”。 其中“服务提供者”需要将自己的服务信息注册到“服务注册中心”里面。 而“服务消费者”需要到“服务注册中心”里面去查询有哪些服务可以调用。

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    服务服务网格

    图2:微服务组件和服务间通信 因此,一个给定的微服务与其他服务(图2),包括: 业务逻辑 实现业务功能,计算和服务组合、集成逻辑。 这就是“服务网格”的由来。 什么是“服务网格”? 简单来说,服务网格也就是内部服务通信框架。在服务网格中, 在微服务中,不会直接和其他服务通信。 因此,服务开发者可以更多地关注业务逻辑,而大部分网络通信相关的工作交给来服务网格。 例如:当你的微服务调用其他的服务时,不用再担心断路器问题。那已经是服务网格的一部分了。 服务网格是语言无关的:服务网格代理通信对微服务来说建立在标准的协议之上,例如:HTTP1.x/2.x, gRPC等,你可以用任何技术来写你的微服务,都是可以兼容服务网格。 ? 图3:通过服务网格实现服务间通信 让我们进一步了解图3所展示的服务交互和责任。 业务逻辑 服务的实现应该包含业务功能。

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