企业网站开发多少钱,wordpress对的密码无法登录,网站短时间怎么做权重,做网站页面代码1. 如何发布和引用服务服务描述#xff1a;服务调用首先解决的问题就是服务如何对外描述。 常用的服务描述方式包括 RESTful API、XML 配置以及 IDL 文件三种。RESTful API主要被用作 HTTP 或者 HTTPS 协议的接口定义#xff0c;即使在非微服务架构体系下#xff0c;也被广泛… 1. 如何发布和引用服务服务描述服务调用首先解决的问题就是服务如何对外描述。 常用的服务描述方式包括 RESTful API、XML 配置以及 IDL 文件三种。RESTful API主要被用作 HTTP 或者 HTTPS 协议的接口定义即使在非微服务架构体系下也被广泛采用优势HTTP 协议本身是一个公开的协议对于服务消费者来说几乎没有学习成本所以比较适合用作跨业务平台之间的服务协议。劣势性能相对比较低XML 配置一般是私有 RPC 框架会选择 XML 配置这种方式来描述接口因为私有 RPC 协议的性能比 HTTP 协议高所以在对性能要求比较高的场景下采用 XML 配置比较合适。这种方式的服务发布和引用主要分三个步骤服务提供者定义接口并实现接口服务提供者进程启动时通过加载 server.xml 配置文件将接口暴露出去。服务消费者进程启动时通过加载 client.xml 配置文件引入要调用的接口。优势私有 RPC 协议的性能比 HTTP 协议高所以在对性能要求比较高的场景下采用 XML 配置方式比较合适 劣势对业务代码侵入性比较高XML 配置有变更的时候服务消费者和服务提供者都要更新(建议公司内部联系比较紧密的业务之间采用)IDL 文件IDL 就是接口描述语言interface description language的缩写通过一种中立的方式来描接口使得在不同的平台上运行的对象和不同语言编写的程序可以相互通信交流。常用的 IDL一个是 Facebook 开源的 Thrift 协议另一个是 Google 开源的 gRPC 协议。无论是 Thrift 协议还是 gRPC 协议他们的工作原来都是类似的。优势用作跨语言平台的服务之间的调用劣势在描述接口定义时IDL 文件需要对接口返回值进行详细定义。如果接口返回值的字段比较多并且经常变化时采用 IDL 文件方式的接口定义就不太合适了。一方面会造成 IDL 文件过大难以维护另一方面只要 IDL 文件中定义的接口返回值有变更都需要同步所有的服务消费者都更新管理成本太高了。总结具体采用哪种服务描述方式是根据实际情况决定通常情况下 如果只是企业内部之间的服务调用并且都是 Java 语言的话选择 XML 配置方式是最简单的。如果企业内部存在多个服务并且服务采用的是不同语言平台建议使用 IDL 文件方式进行描述服务。如果还存在对外开放服务调用的情形的话使用 RESTful API 方式则更加通用。2. 如何注册和发现服务注册中心原理在微服务架构下 主要有三种角色服务提供者(RPC Server)、服务消费者(RPC Client)和服务注册中心(Registry)三者的交互关系如图RPC Server 提供服务在启动时根据服务发布文件 server.xml 中配置的信息向 Registry 订阅服务把 Registry 返回的服务节点列表缓存在本地内存中并于 RPC Server 建立连接。RPC Client 调用服务在启动时根据服务引用文件 client.xml 中配置的信息向 Registry 订阅服务把 Registry 返回的服务节点列表缓存在本地内存中并于 RPC Client 建立连接。当 RPC Server 节点发生变更时Registry 会同步变更RPC Client 感知后会刷新本地内存中缓存的服务节点列表。RPC Client 从本地缓存的服务节点列表中基于负载均衡算法选择一台 RPC Server 发起调用。注册中心实现方式注册中心API服务注册接口服务提供者通过调用注册接口来完成服务注册服务反注册接口服务提供者通过调用服务反注册接口来完成服务注销心跳汇报接口服务提供者通过调用心跳汇报接口完成节点存货状态上报服务订阅接口服务消费者调用服务订阅接口完成服务订阅获取可用的服务提供者节点列表服务变更查询接口服务消费者通过调用服务变更查询接口获取最新的可用服务节点列表服务查询接口查询注册中心当前住了哪些服务信息服务修改接口修改注册中心某一服务的信息集群部署注册中心一般都是采用集群部署来保证高可用性并通过分布式一致性协议来确保集群中不同节点之间的数据保持一致。Zookeeper 的工作原理每个 Server 在内存中存储了一份数据Client 的读请求可以请求任意一个 ServerZookeeper 启动时将从实例中选举一个 leader(Paxos 协议)Leader 负责处理数据更新等操作(ZAB 协议)一个更新操作方式Zookeeper 保证了高可用性以及数据一致性目录存储ZooKeeper作为注册中心存储服务信息一般采用层次化的目录结构每个目录在 ZooKeeper 中叫作 znode并且其有一个唯一的路径标识znode 可以包含数据和子 znode。znode 中的数据可以有多个版本比如某一个 znode 下存有多个数据版本那么查询这个路径下的数据需带上版本信息。服务健康状态检测注册中心除了要支持最基本的服务注册和服务订阅功能以外还必须具备对服务提供者节点的健康状态检测功能这样才能保证注册中心里保存的服务节点都是可用的。基于 ZooKeeper 客户端和服务端的长连接和会话超时控制机制来实现服务健康状态检测的。在 ZooKeeper 中客户端和服务端建立连接后会话也也随之建立并生成一个全局唯一的 Session ID。服务端和客户端维持的是一个长连接在 SESSION_TIMEOUT 周期内服务端会检测与客户端的链路是否正常具体方式是通过客户端定时向服务端发送心跳消息ping 消息服务器重置下次 SESSION_TIMEOUT 时间。如果超过 Session 就已经结束了ZooKeeper 就会认为这个 Session 就已经结束了ZooKeeper 就会认为这个服务节点已经不可用将会从注册中心中删除其信息。服务状态变更通知一旦注册中心探测到有服务器提供者节点新加入或者被剔除就必须立刻通知所有订阅该服务的服务消费者刷新本地缓存的服务节点信息确保服务调用不会请求不可用的服务提供者节点。基于 Zookeeper 的 Watcher 机制来实现服务状态变更通知给服务消费者的。服务消费者在调用 Zookeeper 的 getData 方式订阅服务时还可以通过监听器 Watcher 的 process 方法获取服务的变更然后调用 getData 方法来获取变更后的数据刷新本地混存的服务节点信息。白名单机制注册中心可以提供一个白名单机制只有添加到注册中心白名单内的 RPC Server才能够调用注册中心的注册接口这样的话可以避免测试环境中的节点意外跑到线上环境中去。总结注册中心可以说是实现服务话的关键因为服务话之后服务提供者和服务消费者不在同一个进程中运行实现了解耦这就需要一个纽带去连接服务提供者和服务消费者而注册中心就正好承担了这一角色。此外服务提供者可以任意伸缩即增加节点或者减少节点通过服务健康状态检测注册中心可以保持最新的服务节点信息并将变化通知给订阅服务的服务消费者。注册中心一般采用分布式集群部署来保证高可用性并且为了实现异地多活有的注册中心还采用多 IDC 部署这就对数据一致性产生了很高的要求这些都是注册中心在实现时必须要解决的问题。3. 如何实现RPC远程服务调用客户端和服务端如何建立网络连接HTTP 通信HTTP 通信是基于应用层HTTP 协议的而 HTTP 协议又是基于传输层 TCP 协议的。一次 HTTP 通信过程就是发起一次 HTTP 调用而一次 HTTP 调用就会建立一个 TCP 连接经历一次下图所示的 “三次握手”的过程来建立连接。完成请求后再经历一次“四次挥手”的过程来断开连接。Socket 通信Socket 通信是基于 TCP/IP 协议的封装建立一次Socket 连接至少需要一对套接字其中一个运行于客户端称为 ClientSocket 另一个运行于服务器端称为 ServerSocket 。服务器监听ServerSocket 通过点用 bind() 函数绑定某个具体端口然后调用 listen() 函数实时监控网络状态等待客户端的连接请求。客户端请求ClientSocket 调用 connect() 函数向 ServerSocket 绑定的地址和端口发起连接请求。服务端连接确认当 ServerSocket 监听都或者接收到 ClientSocket 的连接请求时调用 accept() 函数响应 ClientSocket 的请求同客户端建立连接。数据传输当 ClientSocket 和 ServerSocket 建立连接后ClientSocket 调用 send() 函数ServerSocket 调用 receive() 函数ServerSocket 处理完请求后调用 send() 函数ClientSocket 调用 receive() 函数就可以得到返回结果。当客户端和服务端建立网络连接后就可以起发起请求了。但网络不一定总是可靠的经常会遇到网络闪断、连接超时、服务端宕机等各种异常通常的处理手段有两种链路存活检测客户端需要定时地发送心跳检测小心(一般通过 ping 请求) 给服务端如果服务端连续 n 次心跳检测或者超过规定的时间没有回复消息则认为此时链路已经失效这个时候客户端就需要重新与服务端建立连接。断连重试通常有多种情况会导致连接断开比如客户端主动关闭、服务端宕机或者网络故障等。这个时候客户端就需要与服务端重新建立连接但一般不能立刻完成重连而是要等待固定的间隔后再发起重连避免服务端的连接回收不及时而客户端瞬间重连的请求太多而把服务端的连接数占满。服务端如何处理请求同步阻塞方式(BIO)客户端每发一次请求服务端就生成一个线程去处理。当客户端同时发起的请求很多事服务端需要创建很多的线程去处理每一个请求如果达到了系统最大的线程数瓶颈新来的请求就没法处理了。BIO 适用于连接数比较小的业务场景这样的话不至于系统中没有可用线程去处理请求。这种方式写的程序也比较简单直观易于理解。同步非阻塞(NIO)客户端每发一次请求服务端并不是每次都创建一个新线程来处理而是通过 I/O 多路复用技术进行处理。就是把国歌 I/O 的阻塞复用到听一个 select 的阻塞上从而使系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求。这种方式的优势是开销小不用为每个请求创建一个线程可以节省系统开销。NIO 适用于连接数比较多并且请求消耗比较轻的业务场景比如聊天服务器。这种方式相比 BIO相对来说编程比较复杂。异步非阻塞(AIO)客户端只需要发起一个 I/O 操作然后立即返回等 I/O 操作真正完成以后客户端会得到 I/O 操作完成的通知此时客户端只需要对数据进行处理就好了不需要进行实际的 I/O 读写操作因为真正的 I/O 读取或者写入操作已经由内核完成了。这种方式的优势是客户端无需等待不存在阻塞等待问题。AIO 适用于连接数比较多而且请求消耗比较重的业务场景比如涉及 I/O 操作的相册服务器。这种方式相比另外两种编程难难度最大程序也不易于理解。建议最为稳妥的方式是使用成熟的开源方案比如 Netty、MINA 等它们都是经过业界大规模应用后被充分论证是很可靠的方案。数据传输采用什么协议无论是开放的还是私有的协议都必须定义一个“契约”以便服务消费和服务提供者之间能够达成共识。服务消费者按照契约对传输的数据进行编码然后通过网络传输过去服务提供者从网络上接收到数据后按照契约对传输的数据进行解码然后处理请求再把处理后的结果进行编码通过网络传输返回给服务消费者服务消费者再对返回的结果进行解码最终得到服务提供者处理后的返回值。HTTP 协议消息头Server 代表是服务端服务器类型Content-Length 代表返回数据的长度Content-Type 代表返回数据的类型消息体具体的返回结果数据该如何序列化和反序列化一般数据在网络中进行传输都要先在发送方一段对数据进行编码经过网络传输到达另一段后再对数据进行解码这个过程就是序列化和反序列化常用的序列化方式分为两类文本类如 XML/JSON 等二进制类如 PB/Thrift 等而具体采用哪种序列化方式主要取决于三个方面的因素。支持数据结构类型的丰富度。数据结构种类支持的越多越好这样的话对于使用者来说在编程时更加友好有些序列化框架如 Hessian 2.0 还支持复杂的数据结构比如 Map、List等。跨语言支持。性能。主要看两点一个是序列化后的压缩比一个是序列化的速度。以常用的 PB 序列化和 JSON 序列化协议为例来对比分析PB 序列化的压缩比和速度都要比 JSON 序列化高很多所以对性能和存储空间要求比较高的系统选用 PB 序列化更合而 JSON 序列化虽然性能要差一些但可读性更好所以对性能和存储空间要求比较高的系统选用 PB 序列化更合适对外部提供服务。总结通信框架它主要解决客户端和服务端如何建立连接、管理连接以及服务端如何处理请求的问题。通信协议它主要解决客户端和服务端采用哪些数据传输协议的问题。序列化和反序列化它主要解决客户端和服务端采用哪种数据编码的问题。这三部分就组成了一个完成的RPC 调用框架通信框架提供了基础的通信能力通信协议描述了通信契约而序列化和反序列化则用于数据的编/解码。一个通信框架可以适配多种通信协议也可以采用多种序列化和反序列化的格式比如服务话框架 不仅支持 Dubbo 协议还支持 RMI 协议、HTTP 协议等而且还支持多种序列化和反序列化格式比如 JSON、Hession 2.0 以及 Java 序列化等。4. 如何监控微服务调用在谈论监控微服务监控调用前首先要搞清楚三个问题监控的对象是什么具体监控哪些指标从哪些维度进行监控监控对象用户端监控通常是指业务直接对用户提供的功能的监控。接口监控通常是指业务提供的功能所以来的具体 RPC 接口监控。资源监控通常是指某个接口依赖的资源的监控。(eg:Redis 来存储关注列表对 Redis 的监控就属于资源监控。)基础监控通常是指对服务器本身的健康状况的监控。(eg CPU、MEM、I/O、网卡带宽等)监控指标请求量实时请求量(QPS Queries Per Second)即每秒查询次数来衡量反映了服务调用的实时变化情况统计请求量(PV Page View)即一段时间内用户的访问量来衡量eg一天的 PV 代表了服务一天的请求量通常用来统计报表响应时间大多数情况下可以用一段时间内所有调用的平均耗时来反应请求的响应时间。但它只代表了请求的平均快慢情况有时候我们更关心慢请求的数量。为此需要把响应时间划分为多个区间比如010ms、10ms50ms、50ms100ms、100ms500ms、500ms 以上这五个区间其中 500ms 以上这个区间内的请求数就代表了慢请求量正常情况下这个区间内的请求数应该接近于 0在出现问题时这个区间内的请求数应该接近于 0在出现问题时这个区间内的请求数会大幅增加可能平均耗时并不能反映出这一变化。除此之外还可以从P90、P95、P99、P999 角度来监控请求的响应时间在 500ms 以内它代表了请求的服务质量即 SLA。错误率通常用一段时间内调用失败的次数占调用总次数的比率来衡量比如对于接口的错误率一般用接口返回错误码为 503 的比率来表示。监控维度全局维度从整体角度监控对象的请求量、平均耗时以及错误率全局维度的监控一般是为了让你对监控对象的调用情况有个整体了解。分机房维度为了业务高可用服务部署不止一个机房因为不同机房地域的不同同一个监控对象的各种指标可能会相差很大。单机维度同一个机房内部可能由于采购年份和批次不的不同各种指标也不一样。时间维度同一个监控对象在每天的同一时刻各种指标通常也不会一样这种差异要么是由业务变更导致要么是运营活动导致。为了了解监控对象各种指标的变化通常需要与一天前、一周前、一个月前甚至三个月前比较。核心维度业务上一般会依据重要性成都对监控对象进行分级最简单的是分成核心业务和非核心业务。核心业务和非核心业务在部署上必须隔离分开监控这样才能对核心业务做重点保障。对于一个微服务来说必须要明确监控哪些对象、哪些指标并且还要从不同的维度进行监控才能掌握微服务的调用情况。监控系统原理数据采集收集到每一次调用的详细信息包括调用的响应时间、调用是否成功、调用的发起者和接收者分别是谁这个过程叫做数据采集。数据传输采集到数据之后要把数据通过一定的方式传输给数据处理中心进行处理这个过程叫做数据出传输。数据处理数据传输过来后数据处理中心再按照服务的维度进行聚合计算出不同服务的请求量、响应时间以及错误率等信息并存储起来这个过程叫做数据处理。数据展示通过接口或者 DashBoard 的形式对外展示服务的调用情况这个过程叫做数据展示。数据采集服务主动上报代理收集这种处理方式通过服务调用后把调用的详细信息记录到本地日志文件中然后再通过代理去解析本地日志文件然后再上报服务的调用信息。不管是哪种方式首先要考虑的问题就是采样率也就是采集数据的频率。一般来说采样率越高监控的实时性就越高精确度也越高。但采样对系统本身的性能也会有一定的影响尤其是采集后的数据需要写到本地磁盘的时候过高的采样率会导致系统写入的 I/O 过高进而会影响到正常的服务调用。所以合理的采样率是数据采集的关键最好是可以动态控制采样率在系统比较空闲的时候加大采样率追求监控的实时性与精确度在系统负载比较高的时候减少采样率追求监控的可用性与系统的稳定性。数据传输UDP传输这种处理方式是数据处理单元提供服务器的请求地址数据采集后通过 UDP 协议与服务器建立连接然后把数据发送过去。Kafka传输这种处理方式是数据采集后发送都指定的 Topic然后数据处理单元再订阅对应的 Topic就可以从 Kafka 消息队列中读取对应的数据。无论哪种传输方式数据格式十分重要尤其是对带宽敏感以及解析性能要求比较高的场景一般数据传输时采用的数据格式有两种二进制协议最常用的就是 PB 对象文本协议最常用的就是 JSON 字符串数据处理接口维度聚合把实时收到的数据按照调用的节点维度聚合在一起这样就可以得到每个接口的实时请求、平均耗时等信息。机器维度聚合把实时收到的数据按照调用的节点维度聚合在一起这样就可以从单机维度去查看每个接口的实时请求量、平均耗时等信息。聚合后的数据需要持久化到数据库中存储所选用的数据库一般分为两种索引数据库比如 Elasticsearcher以倒排索引的数据结构存书需要查询的时候根据索引来查询。时序数据库比如 OpenTSDB以时序序列数据的方式存储查询的时候按照时序如 1min、5min 等维度查询数据展示曲线图监控变化趋势。饼状图监控占比分布。格子图主要坐一些细粒度的监控。总结服务监控子啊微服务改造过程中的重要性不言而喻没有强大的监控能力改造成微服务架构后就无法掌控各个不同服务的情况在遇到调用失败时如果不能快速发现系统的问题对于业务来说就是一场灾难。搭建一个服务监控系统设计数据采集、数据传输、数据处理、数据展示等多个环节每个环节都需要根据自己的业务特点选择合适的解决方案5. 如何追踪微服务调用跟踪记录一次用户请求都发起了哪些调用经过哪些服务处理并且记录每一次调用所涉及的详细信息这时候如果发生调用失败就可以通过这个日志快速定位是在哪个环节出了问题。服务追踪的作用优化系统瓶颈通过记录调用经过的每一条链路上的耗时可以快速定位整个系统的瓶颈点在哪里。可能出现的原因如下运营商网络延迟网关系统异常某个服务异常缓存或者数据库异常通过服务追踪可以从全局视角上去观察找出整个系统的瓶颈点所在然后做出针对性的优化优化链路调用通过服务追踪可以分析调用所经过的路径然后评估是否合理一般业务都会在多个数据中心都部署服务以实现异地容灾这个时候经常会出现一种状况就是服务 A 调用了另外一个数据中心的服务 B而没有调用同处于一个数据中心的舒服务 B。跨数据中心的调用视距离远近都会有一定的网络延迟像北京和广州这种几千公里距离的网络延迟可能达到了30ms以上这对于有些业务几乎是不可接受的。通过对调用链路进行分析可以找出跨数据中的服务调用从而进行优化尽量规避这总情况出现。生成网络拓扑通过服务追踪系统中记录的链路信息可以生成一张系统的网络调用拓扑图它可以反映系统都依赖了哪些服务以及服务之间的调用关系是什么样的可以一目了然。除此之外在网络拓扑图上还可以把服务调用的详细信息也标出来也能起到服务监控的作用。透明传输数据除了服务追踪业务上经常有一种需求期望能把一些用户数据从调用的开始一直往下传递以便系统中的各个服务都能获取到这个信息。比如业务想做一些 A/B 测试这时候就想通过服务追踪系统把 A/B 测试的开关逻辑一直往下传递经过的每一层服务都能获取到这个开关值就能够统一进行 A/B 测试。服务追踪原理服务追踪鼻祖Google 发布的一篇的论文Dapper, [a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure核心理念通过一个全局唯一的 ID 将分布在各个服务节点上的同一次请求串联起来从而还原原有的调用关系可以追踪系统问题、分析调用数据并统计各种系统指标可以说后面的诞生各种服务追踪系统都是基于 Dapper 衍生出来的比较有名的有 Twitter 的Zipkin、阿里的鹰眼、美团的MTrace等。讲解下服务追踪系统中几个最基本概念traceId用于标识某一次具体的请求ID。spanId用于标识一次 RPC 调用在分布式请求中的位置。annotation用于业务自定义埋点数据可以是业务感兴趣的上上传到后端的数据比如一次请求的用户 UID。traceId 是用于串联某一次请求在系统中经过的所有路径spanId 是用于区分系统不同服务之间调用的先后关系而annotation 是用于业务自定义一些自己感兴趣的数据在上传 traceId 和 spanId 这些基本信息之外添加一些自己感兴趣的信息。服务追踪系统实现上面是服务追踪系统架构图一个服务追踪系统可以分三层数据采集层负责数据埋点并上报数据处理层负责数据的存储与计算数据展示层负责数据的图形化展示数据采集层作用在系统的各个不同的模块中尽心埋点采集数据并上报给数据处理层进行处理。CSClient Send阶段 : 客户端发起请求并生成调用的上下文。SRServer Recieve阶段 : 服务端接收请求并生成上下文。SSServer Send阶段 : 服务端返回请求这个阶段会将服务端上下文数据上报下面这张图可以说明上报的数据有traceId123456spanId0.1appKeyBmethodB.methodstart103duration38.CRClient Recieve阶段 : 客户端接收返回结果这个阶段会将客户端上下文数据上报上报的数据有traceid123456spanId0.1appKeyAmethodB.methodstart103duration38。数据处理层作用把数据上报的数据按需计算然后落地存储供查询使用实时数据处理要求计算效率比较高一般要对收集的链路数据能够在秒级别完成聚合计算以供实时查询针对实时数据处理一般使用 Storm 或者 Spack Streaming 来对链路数据进行实时聚合加工存储一拜是用 OLTP 数据仓库比如 HBase使用 traceId 作为 RowKey能天然地把一条调用链聚合在一起提高查询效率。离线数据处理要求计算效率相对没那么高一般能在小时级别完成链路数据的聚合计算即可一般用作汇总统计。针对离线数据处理一般通过运行 MapReduce 或者 Spark 批处理程序来对链路数据进行离线计算存储一般使用 Hive数据展示作用将处理后的链路信息以图形化的方式展示给用户和做故障定位调用链路图(egZipkin)服务整体情况服务总耗时、服务调用的网络深度、每一层经过的系统以及多少次调用。下图展示的一次调用总耗时 209.323ms经过了 5 个不同系统模块调用深度为 7 层共发生了 2调用拓扑图(Pinpoint)调用拓扑图是一种全局视野在实际项目中主要用作全局监控用户发现系统异常的点从而快速做出决策。比如某一个服务突然出现异常那么在调用链路拓扑图中可以看出对这个服务的调用耗时都变高了可以用红色的图样标出来用作监控报警。总结服务追踪能够帮助查询一次用户请求在系统中的具体执行路径以及每一条路径下的上下游的详细情况对于追查问题十分有用。实现一个服务追踪系统设计数据采集、数据处理和数据展示三个流程有多种实现方式具体采取某一种要根据自己的业务情况来选择。6. 微服务治理的手段有哪些一次服务调用服务提供者、注册中心、网络这三者都可能会有问题此时服务消费者应该如何处理才能确保调用成功呢这就是服务治理要解决的问题。节点管理服务调用失败一般是由两类原因引起的服务提供者自身出现问题比如服务器宕机、进程意外退出等网络问题如服务提供者、注册中心、服务消费者这三者任意两者之间的网络问题无论是服务哪种原因都有两种节点管理手段注册中心主动摘除机制这种机制要求服务提供者定时的主动向注册中心汇报心跳注册中心根据服务提供者节点最近一次汇报心跳的时间与上一次汇报心跳时间做比较如果超出一定时间就认为服务提供者出现问题继而把节点从服务列表中摘除并把最近的可用服务节点列表推送给服务消费者。服务消费者摘除机制虽然注册中心主动摘除机制可以解决服务提供者节点异常的问题但如果是因为注册中心与服务提供者之间的网络出现异常最坏的情况是注册中心会把服务节点全部摘除导致服务消费者没有可能的服务节点调用但其实这时候提供者本身是正常的。所以将存活探测机制用在服务消费者这一端更合理如果服务消费者调用服务提供者节点失败就将这个节点从内存保存的可用夫提供者节点列表一处。负载均衡算法常用的负载均衡算法主要包括以下几种随机算法(均匀)轮询算法(按照固定的权重对可用服务节点进行轮询)最少活跃调用算法(性能理论最优)一致性 Hash 算法(相同参数的请求总是发到同一服务节点)服务路由对于服务消费者而言在内存中的可用服务节点列表中选择哪个节点不仅由负载均衡算法决定还由路由规则决定。所谓的路由规则就是通过一定的规则如条件表达式或者正则表达式来限定服务节点的选择范围。为什么要指定路由规则呢主要有两个原因业务存在灰度发布的需求比如服务提供者做了功能变更但希望先只让部分人群使用然后根据这部分人群的使用反馈再来决定是否全量发布。多机房就近访问的需求跨数据中心的调用视距离远近都会有一定的网络延迟像北京和广州这种几千公里距离的网络延迟可能达到了30ms以上这对于有些业务几乎是不可接受的所以就要一次服务调用尽量选择同一个 IDC 内部节点从而减少网络耗时开销提高性能。这时一般可以通过 IP 段规则来控制访问在选择服务节点时优先选择同一 IP 段的节点。那么路由规则该如何配置静态配置服务消费者本地存放调用的路由规则,如果改变需重新上线才能生效动态配置路由规则存放在配置中心服务消费者定期去请求注册中心来保持同步要想改变消费者的路由配置可以通过修改注册中心的配置服务消费者在下一个同步周期之后就会请求注册中心更新配置从而实现动态变更服务容错常用的手段主要有以下几种FailOver失败自动切换(调用失败或者超时可以设置重试次数)FailBack失败通知(调用失败或者超时不立即发起重试而是根据失败的详细信息来决定后续的执行策略)FailCache失败缓存(调用失败或者超时不立即发起重试而是隔一段时间后再次尝试发起调用)FailFirst快速失败(调用一次失败后不再充实一般非核心业务的调用会采取快速失败策略调用失败后一般就记录下失败日志就返回了)一般对于幂等的调用可以选择 FailOver 或者 FailCache非幂等的调用可以选择 Failback 或者 FailFast总结节点管理是从服务节点健康状态角度来考虑负载均衡和服务路由是从服务节点访问优先级角度来考虑而服务容错是从调用的健康状态来考虑可谓殊途同归。在实际的微服务架构中上面的服务治理手段一般都会在服务框架中默认即成比如 阿里的 Dubbo、微博开源的服务架构 Motan等。推荐阅读1.7亿条数据比胡同和撸串更真实的北京面趣 | 为什么要分稳定排序和非稳定排序使用动态规划解决童年难题V神要退位这10件假期发生的重大新闻你错过了吗完01 微 信 群 添加小编微信tangguoyemeng备注“进群”即可加入【云计算学习交流群】和志同道合的朋友们共同打卡学习成为群成员或拉人进群还有机会参与红包抽奖获得免费赠书哦~~02 征 稿 CSDN作为国内专业的云计算服务平台目前提供云计算、大数据、虚拟化、数据中心、OpenStack、CloudStack、机器学习、智能算法等相关云计算观点、技术、平台、实践、云产业咨询等服务。CSDN 公众号也一直坚持「与千万技术人共成长」的理念深度解读行业内热门技术与场景应用致力于让所有开发者保持敏锐的技术嗅觉、对行业趋势与技术获得更广阔的认知。文章题材首先你需要关注我们的公众号“CSDN云计算”这样你会更准确了解我们需要的文章风格侧重于云计算领域相关的文章可以是技术、运维、趋势等方面的务实内容原创要求文章有鲜明观点和看法。投稿须知 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