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search(1)- elasticsearch结构概念

上篇提到选择了elasticsearch ES作为专业化搜索引擎的核心,这篇讨论一下ES的基本结构和应用概念。首先,从硬结构方面来讲:ES是在一个集群(cluster)环境里运行的,所以ES应该具备高可用和高扩展特性,因为系统可以分布在机器内无数个节点(node)服务器上运行。ES的索引(index)分布在集群中各node上。ES的index又可以向下分成多个shard分片。因为ES是基于lucent的,ES的shard就是一个完整的lucent index。所以,ES index是一个shard集合,也就是lucent index集合。在定义ES index时必须指定该index的shard(primary)数量,之后不得修改。这就意味着每个ES index需要占用一个以上shard,而shard是ES index操作的最小单元,也就是说一个shard只能存放一种ES index索引文件(document)。

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使用SpringCloud将单体迁移到微服务

CONFIG SERVER 这是一个很简单方式,但是也要防止程序员不小心一个delete数据库的灾难事情发生。 API网关 如果说后端微服务组成了一个服务群,这个群是群主的,群主可以批准你加入也可以剔除你,API网关就是微服务的守门人,专业上称为边缘服务,微服务是核心,它是边缘。 API网关的群主职责也还有其他: 1.设计上的适配层,或称Facade模式,后端微服务可能过于细粒度,通过API网关进行内外适配,前后端转换,如果220v转换成110v一样。 2.运行阶段:将外部请求路由分发到内部各个微服务,负载平衡和路由策略是需要的。 Springcloud之前使用NETFLIX ZUUL作为API网关,虽然它有很多好处,容易设置,限速和日志过滤,可授权,智能负载平衡,攻击探测和阻止,但是很难管理网关和API的超时。使用Spring ZUUL编程时,最大特征就是编制各种过滤器,事前过滤器 路由过滤器和事后过滤器。 在很多地方,也有使用Nginx作为API网关,Nginx官方有不少文章讲述Nginx如何在微服务架构中扮演重要角色的. NGINX和zuul 1.0是堵塞的,而Zuul 2.0、Spring Cloud Gateway和Linkerd, Envoy是非堵塞的,后两者借助API网关推出服务网格概念,能够统一对成千上百微服务进行管理,不过这好像又回到了服务器为王的时代,微服务好不容易打破服务器的约束,走出服务器的多租户空间独立成王,现在又会被打着API网关旗帜的新的统一管理方式关起来吗? SpringCloud提供Reactive响应式架构,使得分布式网络通讯效率大大提高,分布式系统的IO不再成为性能瓶颈。 服务发现 在分布式环境,许多服务实例都不断因为开发而不断变化,时而上线,时而下线,微服务之间如何好好发现活着的对方也是个问题,这就是需要服务注册器,每个微服务向其注册,其他需要调用的微服务通过注册器发现对方进行调用,调用时可加入负载平衡策略. Spring Cloud推荐使用NETFLIX EUREKA,用CAP定理来看,它属于AP,而Zookeeper属于CP,因此后者不是非常适合应用在服务发现场合,它本来诞生于大数据应用场景,虽然后来被Hadoop抛弃。 NETFLIX EUREKA易于设置,基于Rest的服务注册,支持复制,支持客户端缓存,速度快虽然数据容易不一致(AP)。 如果直接基于Eureka进行服务注册和发现,需要手工将负载平衡策略与REST处理绑定在一起,而通过Feign组件能够默认实现负载平衡+REST方式的通讯,只要像普通REST调用即可,大大提高了开发效率,其内部使用Ribbon负载平衡器和hystrix断路器。

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