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微服务架构开发在软件编程开发领域中是一种非常常见的软件开发方式了,而今天我们就一起来了解一下,基于微服务架构的系统软件在运行过程中都有哪些问题会发生。一:Hystrix是什么?:基本解释Hystrix开始由Netflix(看过美剧的都知道,它是一个美剧影视制作的巨头公司)开源的,后来由SpringCloudHystrix基于这款框架实现了断路器、线程隔离等一系列服务保护功能,该框架的目标在于通过控制访问远程系统、服务和三方库的节点,从而延迟和故障提供更强大的容错能力。hystrix具备服务降级、服务熔断、线程和信号隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。起到了微服务的保护机制,防止某个单元出现故障.从而引起依赖关系引发故障的蔓延,终导致整个系统的瘫痪。:断路器的概念断路器本身是一个开关装置,用在电路上保护线路过载,当线路中有电器发生短路的时候。“断路器”能够及时切断故障,防止发生过载、发热甚至起火等严重后果。当分布式架构中,断路器模式起到的作用也是类似的。当某个服务发生故障的时候,通过断路器的故障监控向调用方返回一个错误响应,而不是长时间的线程挂机,无限等待。这样就不会使线程因故障服务被长时间占用不释放,避免了故障在分布式系统中的蔓延。二:Hystrix解决超时问题:问题假设我们前端提供了用户查询订单的功能,先请求映射到OrderController,控制器通过调用服务orderService获取订单信息,前端传过来两个参数:一个是订单id,一个是用户id,orderService需要通过用户id调取用户服务来获取用户的相关信息返回给订单服务去组装信息,假设这里是通过http请求的,我们有一个单独的工程叫做:userService部署在其他的服务器上。但是这个服务器宕机了,这时候订单服务调取用户信息就失败了,然后查询订单整个请求就失败了!由一个服务的宕机就导致整个查询都失败了,牵一发而动全身。三:Hystrix的流程Hystrix实际上的工作原理是这样的:通过command来解耦请求与返回操作,在具体的实例中就是,Hystrix会对依赖的服务进行观察,通过调用返回一个观察的对象,同时发起一个事件,然后用Subscriber对接受到的事件进行处理。厦门北大青鸟建议在command命令发出请求后,它通过一系列的判断,顺序依次是缓存是否命中、断路器是否打开、线程池是否占满,然后它才会开始对我们编写的代码进行实际的请求依赖服务的处理,也就是方法,如果在这其中任一节点出现错误或者抛出异常,它都会返回到fallback方法进行服务降级处理,当降级处理完成之后,它会将结果返回给,际的调用者,经过一系列流程处理的。
大尾巴喵姬
立即报名:10月24日AWS线上研讨会「使用云原生技术建构微服务应用加速创新」
今日的创新,成就明日的经典!美国学者多年前提出「创新扩散理论」(DiffusionofInnovationsTheory)认为:「因部分人的开放思想、更愿意接受新观念、尝试新形态策略,所以创新才能持续扩散开来。」如今,AI、巨量资料加快市场革新速度,「不创新,就等死」的警钟,不仅催促传统标竿企业迈开步伐转型,新创企业也想借此成功找到商机切入点。
在理论中,把创新分成五阶段,而你的企业是最后一阶的「落后者」,还是成为积极主动的领先「革新者」?台湾高达95%的企业属中小企业,许多企业主、IT主管一想到「创新」,脑中便浮现资源不足、流程复杂、人力不够等挑战;又或是因应市场变化,不知从何开发创新业务模式,种种困难成为企业求新求变的瓶颈。
而云端资源正好能够解决这个问题,现在透过云端服务应用,就能帮助企业节省资源,又能让经营者把心力专注放在业务策略。所谓「站在巨人的肩膀上」,在这里就是指「云原生(CloudNative)技术」让中小企业得以借力使力、有效调度企业资源、加快创新服务速度!
▲「创新扩散理论」五阶段。(左起)创新者、早起采用者、早期采用人群、后期采用人群、迟缓者;纵轴为市场份额。
业界有越来越多声音指出,传统的软体架构已经成为创新瓶颈。中小企业正期望通过简化管理机制,在更弹性、敏捷的系统架构下,获得更多微服务设计,让企业IT人员可直接在云原生环境,针对程式进行灵活的小幅改动,并快速部署验证商业模式,让创新服务快速落地。
身为全球最全面及广泛采纳的云端平台,AWS深知企业加速创新过程面临的痛点。过去在没有云端资源的情况下,经常遇到「想开发新服务,就必须买断软体授权,却又资金不足」的问题;或是缺乏IT专业人才,因而面临技术瓶颈;又或是用传统标准软体开发思维,不仅拖慢开发速度,做出的产品也早已与市场商机脱钩。
然而,现在情况不同了,AWS除了提供来自全球资料中心超过165项功能完整服务,更于每个月定期举办线上研讨会,让云端开发者社群进行交流。AWS近期将于10月24日举行线上研讨会,主题聚焦「使用云原生技术建构微服务应用加速创新」。
为什么传统软体架构造成创新阻碍呢?想像一个情境,如果把软体架构譬喻为石块,巨型架构是几块大巨石组成,在搬运上较笨重又不灵活。所以在巨型架构内的程序结合紧密,如果想扩增应用程式的程式码库,在更新维护的过程中,就会显得缺乏弹性;开发周期长,也会衍生需求落后风险。
▲微服务与巨型架构,就像是小碎石与大块巨石的差别。
此外,在巨型架构下,某个应用程式的其中一个程序需求新增,就必须扩展到整个架构更新;若是想添加程式码基底,巨型应用程式在调整过程也更显复杂。如果想引进新功能、语言、技术,便会因为巨型架构的每个应用程式蕴含大量逻辑,导致开发、维护及管理费时费力,大幅拖慢企业新业务进度。
「时间是企业最珍贵的资产」,云原生环境对此提供了一种微型服务架构,就像是把大巨石打碎成各样式小石子,小石子比巨石更具组合弹性。换言之,微服务即是在软体架构下,将应用程式建立为独立元件,各小型独立元件可各别执行应用程式程序,以利每项服务执行单一功能,且每项服务皆独立运作。
而微型服务架构就像小碎石之于巨石,能更快速部署、去中心,每项功能可透过定义API进行通讯,达到良好隔离优势。且因为各别服务的形式会在自己的容器内执行,实现独自扩展、轻松部署,又可重复使用程式码、恢复能力,相当符合台湾中小企业实务需求,轻松加速商业创新。
呼应的创新扩散理论,他提到创新具备几种要素,包含「便利性、兼容性、可靠性」等,这些要素也正是AWS微型服务平台的重要特质。企业搭建软体服务首重运算处理功能,AWS因此针对微服务的发展需要,提供AWSElasticContainerService(AmazonECS)以及AmazonElasticKuberesService(AmazonEKS)容器服务,并可在EC2的丛集上轻松执行应用程式。又或者,在无伺服器环境下,AWSLambda不用布署伺服器就可使用执行程式码,不仅发挥高可用价值,也拓展程式码所需的各项工作;此外,也能透过AWSECSFargateM,让部署容器应用程式时,也不需要管理伺服器。
当然,除了运算需求,在资料储存应用服务方面,AWS也提供以NoSQL为基础的AmazonDynamoDB资料库,协助开发人员建立无伺服器应用程式,快速读取和写入请求,解决传统关联式资料库不堪负载的问题。另外,还有专门从云端建立的MySQL、PostgreSQL相容的关联式资料库——AmazonAurora资料库,具备开放原始码优势。相较传统硬体执行的标准MySQL,AmazonAurora更提供高于MySQL五倍的效能。
从运算、储存、联网、监控,到DevOps管理,各项服务在AWS上建构微服务时,可以依据需求「单样点餐」或「一次全打包」,一切依据企业使用量付费。同时,AWS灵活动态的服务组合与搭建的系统架构,可以支援各种应用程式架构的设计,让企业不再受规模、负载或复杂度的限制。在前往创新路上,AWS可说是企业的最佳伙伴。
本次「使用云原生技术建构微服务应用加速创新」线上研讨会,AWS将分享客户案例「爱料理」及「D-Link」,分别阐述AWS服务帮助他们解决实务的商业问题,进而达到业务目标。
台湾最大料理社群平台「爱料理」,透过AmazonAurora获得多重协助,包含横向地达到扩展的便利性;或纵向地借由AmazonRDSPerformanceInsights省下开发除错的时间成本。随着爱料理近年积极布局影片食谱市场,AWSElementalMediaConvert及相关服务遂成为爱料理开发新业务的重要基石。在影音工程开发人才有限情况下,AWS以最先进的服务技术,为企业省下大量的投资成本,把更多心力投注在其他业务开发上。
身为全球知名网通领导品牌的D-Link,在过去执行物件辨识的服务开发过程中,因为高密集业务请求,连带造成高量CPU执行情况。为了解决这项问题,D-Link借由AWSLambda的协助,不仅解决突然涌入的超高需求量CPU负荷,同时大幅提升客户的使用体验,并且达到成本控制的多层效益。D-Link团队表示:「非常感谢AWS的Serverless服务,让我们能够更快部署以及测试服务。」
上述案例将在线上研讨会上有更细致说明,同时AWS解决方案架构师将跟观众分享在AWS平台上如何快速运用云原生相关服务,找到适合自身企业商业模式的相关技术工具。AWS观察到,多数成功拥抱云端的企业,其关键心态(Mindset)是勇于接受改变,并且在「上云」过程,尝试更贴近云环境,恰当发挥云端价值。将繁琐的技术托付给AWS云原生环境,企业将有更多心思专注在业务服务价值。
企业永续发展过程,「创新」永远是商场致胜的利器,更多更省时省力的作法,都在10月24日的AWS线上研讨会「使用云原生技术建构微服务应用加速创新」。欢迎企业借此盘点手上现有资源,以及思索商业模式如何再创新。展望未来,从巨人肩膀站得更高看得更远,让创新不再是难事!
神之雪1314
在传统的单应用架构下,接口的日志监控还是非常简单的,但是随着分布式、微服务架构的兴起,我们会面对更为复杂的服务交互关系; 也就是说,以往的系统,更多的是A系统调用B系统,而现在可能面对这A->B->C->D,而在这种情况下,如果没有链路跟踪的方案,那么查找和定位问题就会非常困难。理论基础 Google公司研发了Dapper分布式跟踪系统,并发表了论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》; 目前行业内大部分的分布式跟踪方案都是基于这篇论文来实现的;这篇论文中提到了几个比较重要的概念:A:parentId=null、spanId=1; B:parentId=1、spanId=2; C:parentId=2、spanId=3; D:parentId=2、spanId=4;实现方案 我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,希望能得到你的关注。 集成zipkin或者spring cloud sleuth都可以的
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