微服务之架构技术选型与设计

本文主要介绍了架构技术选型与设计-微服务选型，Spring cloud 实现采用的技术，希望对您的学习有所帮助。

架构技术选型与设计-DUBBODubbo，是阿里巴巴服务化治理的核心框架，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点(阿里巴巴现在使用架构为HSF)。 于2012-10-24最后版本2.5.3成为最后一版本，由当当接手维护，命名为dubbox；2017年突然继续dubbo进行维护，最后更新版本时间为 2017-10-11 22:21

Dubbo 核心部件:Provider： 暴露服务的提供方。Consumer：调用远程服务的服务消费方。Registry： 服务注册中心和发现中心。Monitor： 统计服务和调用次数，调用时间监控中心。（dubbo的控制台页面中可以显示）Container：服务运行的容器。Dubbo服务集群-集群容错模式

架构技术选型与设计-微服务选型

架构技术选型与设计-DUBBO

架构技术选型与设计-DUBBO

架构技术选型与设计-微服务选型Spring Cloud，从命名我们就可以知道，它是Spring Source的产物，Spring社区的强大背书可以说是Java企业界最有影响力的组织了，除了Spring Source之外，还有Pivotal和Netfix是其强大的后盾与技术输出。其中Netflix开源的整套微服务架构套件是Spring Cloud的核心。如果拿Dubbo与Netflix套件做对比，前者在国内影响力较大，后者在国外影响力较大，在背景上可以打个平手；但是若要与Spring Cloud做对比，由于Spring Source的加入，在背书上，Spring Cloud略胜一筹，但是在高并发上dubbo曾经在阿里的运营中实际承载过过亿用户同时在线的，而Netflix 并没有实际的上线应用中体现过。Spring Cloud下面有19个子项目（可能还会新增）分别覆盖了微服务架构下的方方面面，服务治理只是其中的一个方面，一定程度来说，Dubbo只是Spring Cloud Netflix中的一个子集。但是在选择框架上，方案完整度恰恰是一个需要重点关注的内容，当然从高可用和高并发一起考虑，Spring Cloud 无疑是最佳选择。

1、Spring Cloud Config 配置中心，利用git集中管理程序的配置。

2、Spring Cloud Netflix 集成众多Netflix的开源软件

3、Spring Cloud Bus 消息总线，利用分布式消息将服务和服务实例连接在一起，用于在一个集群中传播状态的变化

4、Spring Cloud for Cloud Foundry 利用Pivotal Cloudfoundry集成你的应用程序

5、Spring Cloud Cloud Foundry Service Broker 为建立管理云托管服务的服务代理提供了一个起点。

6、Spring Cloud Cluster 基于Zookeeper, Redis, Hazelcast, Consul实现的领导选举和平民状态模式的抽象和实现。

7、Spring Cloud Consul 基于Hashicorp Consul实现的服务发现和配置管理。

8、Spring Cloud Security 在Zuul代理中为OAuth2 rest客户端和认证头转发提供负载均衡

9、Spring Cloud Sleuth SpringCloud应用的分布式追踪系统，和Zipkin，HTrace，ELK兼容。

10、Spring Cloud Data Flow 一个云本地程序和操作模型，组成数据微服务在一个结构化的平台上。

11、Spring Cloud Stream 基于Redis,Rabbit,Kafka实现的消息微服务，简单声明模型用以在Spring Cloud应用中收发消息。

12、Spring Cloud Stream App Starters 基于Spring Boot为外部系统提供spring的集成

14、Spring Cloud Task App Starters

15、Spring Cloud Zookeeper 服务发现和配置管理基于Apache Zookeeper。

16、Spring Cloud for Amazon Web Services 快速和亚马逊网络服务集成。

17、Spring Cloud Connectors 便于PaaS应用在各种平台上连接到后端像数据库和消息经纪服务。

18、Spring Cloud Starters （项目已经终止并且在Angel.SR2后的版本和其他项目合并

）19、Spring Cloud CLI 插件用Groovy快速的创建Spring Cloud组件应用。Spring Cloud共集成了19个子项目，里面都包含一个或者多个第三方的组件或者框架！

1、spring cloud ： 一个云应用工具，为云应用开发的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁定、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等操作

2、spring cloud config ：配置管理开发工具包

3、 spring cloud Bus ：事件消息总线用于集群（例如：配置变化时间）中传播状态变化，与spring cloud config 联合实现热部署

4、 spring cloud Netflix Eureka ： 云端负载均衡基础，一个基于Rest的服务，用于定位服务，以实现云端的负载均衡和中间层服务器的故障转移

5、 spring cloud Netflix Hystrix ： 容错管理工具，旨在通过控制服务和第三方库的节点，从而对延迟和故障提供更强大的容错能力

6 、 Netflix ZUUL： 边缘服务工具，提供动态路由、监控、弹性、安全等边缘服务

7、 spring cloud sleuth ：日志收集工具包、封装Purpose 、Zipkin和Trace

8、 Spring Cloud Security ： 安全工具包，为应用程序添加安全控制，主要是OAuth2

9、 spring cloud turbine ：聚合服务器发送时间流，监控集群下Netflix 和 metrics 情况

Spring cloud 配置中心

Spring cloud 注册中心

Spring cloud 网关: 服务路由、安全认证、会话共享、客户端负载均衡、统一异常处理、跨域请求

Spring cloud 断路由

基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源，开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库，做一些必要的配置，系统会自动构建、部署，实现应用的敏捷开发、快速迭代。在系统架构上，PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DveOps三部分，这篇文章重点介绍微服务架构的实施。

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实施微服务需要投入大量的技术力量来开发基础设施，这对很多公司来说显然是不现实的，别担心，业界已经有非常优秀的开源框架供我们参考使用。目前业界比较成熟的微服务框架有Netflix、Spring Cloud和阿里的Dubbo等。Spring Cloud是基于Spring Boot的一整套实现微服务的框架，它提供了开发微服务所需的组件，跟Spring Boot一起使用的话开发微服务架构的云服务会变的很方便。Spring Cloud包含很多子框架，其中Spring Cloud Netflix是其中的一套框架，在我们的微服务架构设计中，就使用了很多Spring Cloud Netflix框架的组件。Spring Cloud Netflix项目的时间还不长，相关的文档资料很少，博主当时研究这套框架啃了很多英文文档，简直痛苦不堪。对于刚开始接触这套框架的同学，要搭建一套微服务应用架构，可能会不知道如何下手，接下来介绍我们的微服务架构搭建过程以及 需要那些 框架或组件来支持微服务架构。

为了直接明了的展示微服务架构的组成及原理，画了一张系统架构图，如下：

从上图可以看出，微服务访问大致路径为：外部请求 → 负载均衡 → 服务网关（GateWay）→ 微服务 → 数据服务/消息服务。服务网关和微服务都会用到服务注册和发现来调用依赖的其他服务，各服务集群都能通过配置中心服务来获得配置信息。

服务网关（GateWay）

网关是外界系统（如：客户端浏览器、移动设备等）和企业内部系统之间的一道门，所有的客户端请求通过网关访问后台服务。为了应对高并发访问，服务网关以集群形式部署，这就意味着需要做负载均衡，我们采用了亚马逊EC2作为虚拟云服务器，采用ELB(Elastic Load Balancing)做负载均衡。EC2具有自动配置容量功能，当用户流量达到尖峰，EC2可以自动增加更多的容量以维持虚拟主机的性能。ELB弹性负载均衡，在多个实例间自动分配应用的传入流量。为了保证安全性，客户端请求需要使用https加密保护，这就需要我们进行SSL卸载,使用Nginx对加密请求进行卸载处理。外部请求经过ELB负载均衡后路由到GateWay集群中的某个GateWay服务，由GateWay服务转发到微服务。服务网关作为内部系统的边界，它有以下基本能力：

1、动态路由：动态的将请求路由到所需要的后端服务集群。虽然内部是复杂的分布式微服务网状结构，但是外部系统从网关看就像是一个整体服务，网关屏蔽了后端服务的复杂性。

2、限流和容错：为每种类型的请求分配容量，当请求数量超过阀值时抛掉外部请求，限制流量，保护后台服务不被大流量冲垮；党内部服务出现故障时直接在边界创建一些响应，集中做容错处理，而不是将请求转发到内部集群，保证用户良好的体验。

3、身份认证和安全性控制：对每个外部请求进行用户认证，拒绝没有通过认证的请求，还能通过访问模式分析，实现反爬虫功能。

4、监控：网关可以收集有意义的数据和统计，为后台服务优化提供数据支持。

5、访问日志：网关可以收集访问日志信息，比如访问的是哪个服务？处理过程（出现什么异常）和结果？花费多少时间？通过分析日志内容，对后台系统做进一步优化。

我们采用Spring Cloud Netflix框架的开源组件Zuul来实现网关服务。Zuul使用一系列不同类型的过滤器（Filter），通过重写过滤器，使我们能够灵活的实现网关（GateWay）的各种功能。

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服务注册与发现

由于微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的网状结构，服务之间通过轻量机制进行通信，这就引入了服务注册与发现的问题，服务的提供方要注册报告服务地址，服务调用放要能发现目标服务。我们的微服务架构中使用了Eureka组件来实现服务的注册与发现。所有的微服务（通过配置Eureka服务信息）到Eureka服务器中进行注册，并定时发送心跳进行 健康 检查，Eureka默认配置是30秒发送一次心跳，表明服务仍然处于存活状态，发送心跳的时间间隔可以通过Eureka的配置参数自行配置，Eureka服务器在接收到服务实例的最后一次心跳后，需要等待90秒（默认配置90秒，可以通过配置参数进行修改）后，才认定服务已经死亡（即连续3次没有接收到心跳），在Eureka自我保护模式关闭的情况下会清除该服务的注册信息。所谓的自我保护模式是指，出现网络分区、Eureka在短时间内丢失过多的服务时，会进入自我保护模式，即一个服务长时间没有发送心跳，Eureka也不会将其删除。自我保护模式默认为开启，可以通过配置参数将其设置为关闭状态。

Eureka服务以集群的方式部署（在博主的另一篇文章中详细介绍了Eureka集群的部署方式），集群内的所有Eureka节点会定时自动同步微服务的注册信息，这样就能保证所有的Eureka服务注册信息保持一致。那么在Eureka集群里，Eureka节点是如何发现其他节点的呢？我们通过DNS服务器来建立所有Eureka节点的关联，在部署Eureka集群之外还需要搭建DNS服务器。

当网关服务转发外部请求或者是后台微服务之间相互调用时，会去Eureka服务器上查找目标服务的注册信息，发现目标服务并进行调用，这样就形成了服务注册与发现的整个流程。Eureka的配置参数数量很多，多达上百个，博主会在另外的文章里详细说明。

微服务部署

微服务是一系列职责单一、细粒度的服务，是将我们的业务进行拆分为独立的服务单元，伸缩性好，耦合度低，不同的微服务可以用不同的语言开发，每一个服务处理的单一的业务。微服务可以划分为前端服务（也叫边缘服务）和后端服务（也叫中间服务），前端服务是对后端服务做必要的聚合和剪裁后暴露给外部不同的设备（PC、Phone等），所有的服务启动时都会到Eureka服务器进行注册，服务之间会有错综复杂的依赖关系。当网关服务转发外部请求调用前端服务时，通过查询服务注册表就可以发现目标服务进行调用，前端服务调用后端服务时也是同样的道理，一次请求可能涉及到多个服务之间的相互调用。由于每个微服务都是以集群的形式部署，服务之间相互调用的时候需要做负载均衡，因此每个服务中都有一个LB组件用来实现负载均衡。

微服务以镜像的形式，运行在Docker容器中。Docker容器技术让我们的服务部署变得简单、高效。传统的部署方式，需要在每台服务器上安装运行环境，如果我们的服务器数量庞大，在每台服务器上安装运行环境将是一项无比繁重的工作，一旦运行环境发生改变，就不得不重新安装，这简直是灾难性的。而使用Docker容器技术，我们只需要将所需的基础镜像（jdk等）和微服务生成一个新的镜像，将这个最终的镜像部署在Docker容器中运行，这种方式简单、高效，能够快速部署服务。每个Docker容器中可以运行多个微服务，Docker容器以集群的方式部署，使用Docker Swarm对这些容器进行管理。我们创建一个镜像仓库用来存放所有的基础镜像以及生成的最终交付镜像，在镜像仓库中对所有镜像进行管理。

服务容错

微服务之间存在错综复杂的依赖关系，一次请求可能会依赖多个后端服务，在实际生产中这些服务可能会产生故障或者延迟，在一个高流量的系统中，一旦某个服务产生延迟，可能会在短时间内耗尽系统资源，将整个系统拖垮，因此一个服务如果不能对其故障进行隔离和容错，这本身就是灾难性的。我们的微服务架构中使用了Hystrix组件来进行容错处理。Hystrix是Netflix的一款开源组件，它通过熔断模式、隔离模式、回退（fallback）和限流等机制对服务进行弹性容错保护，保证系统的稳定性。

1、熔断模式：熔断模式原理类似于电路熔断器，当电路发生短路时，熔断器熔断，保护电路避免遭受灾难性损失。当服务异常或者大量延时，满足熔断条件时服务调用方会主动启动熔断，执行fallback逻辑直接返回，不会继续调用服务进一步拖垮系统。熔断器默认配置服务调用错误率阀值为50%，超过阀值将自动启动熔断模式。服务隔离一段时间以后，熔断器会进入半熔断状态，即允许少量请求进行尝试，如果仍然调用失败，则回到熔断状态，如果调用成功，则关闭熔断模式。

2、隔离模式：Hystrix默认采用线程隔离，不同的服务使用不同的线程池，彼此之间不受影响，当一个服务出现故障耗尽它的线程池资源，其他的服务正常运行不受影响，达到隔离的效果。例如我们通过andThreadPoolKey配置某个服务使用命名为TestThreadPool的线程池，实现与其他命名的线程池隔离。

3、回退（fallback）：fallback机制其实是一种服务故障时的容错方式，原理类似Java中的异常处理。只需要继承HystixCommand并重写getFallBack()方法，在此方法中编写处理逻辑，比如可以直接抛异常（快速失败），可以返回空值或缺省值，也可以返回备份数据等。当服务调用出现异常时，会转向执行getFallBack()。有以下几种情况会触发fallback：

1）程序抛出非HystrixBadRequestExcepption异常，当抛出HystrixBadRequestExcepption异常时，调用程序可以捕获异常，没有触发fallback，当抛出其他异常时，会触发fallback；

2）程序运行超时；

3）熔断启动；

4）线程池已满。

4、限流： 限流是指对服务的并发访问量进行限制，设置单位时间内的并发数，超出限制的请求拒绝并fallback，防止后台服务被冲垮。

Hystix使用命令模式HystrixCommand包装依赖调用逻辑，这样相关的调用就自动处于Hystrix的弹性容错保护之下。调用程序需要继承HystrixCommand并将调用逻辑写在run()中，使用execute()（同步阻塞）或queue()（异步非阻塞）来触发执行run()。

动态配置中心

微服务有很多依赖配置，某些配置参数在服务运行期间可能还要动态修改，比如：根据访问流量动态调整熔断阀值。传统的实现信息配置的方法，比如放在xml、yml等配置文件中，和应用一起打包，每次修改都要重新提交代码、打包构建、生成新的镜像、重新启动服务，效率太低，这样显然是不合理的，因此我们需要搭建一个动态配置中心服务支持微服务动态配置。我们使用Spring Cloud的configserver服务帮我们实现动态配置中心的搭建。我们开发的微服务代码都存放在git服务器私有仓库里面，所有需要动态配置的配置文件存放在git服务器下的configserver（配置中心，也是一个微服务）服务中，部署到Docker容器中的微服务从git服务器动态读取配置文件的信息。当本地git仓库修改代码后push到git服务器仓库，git服务端hooks(post-receive，在服务端完成代码更新后会自动调用)自动检测是否有配置文件更新，如果有，git服务端通过消息队列给配置中心（configserver，一个部署在容器中的微服务）发消息，通知配置中心刷新对应的配置文件。这样微服务就能获取到最新的配置文件信息，实现动态配置。

以上这些框架或组件是支撑实施微服务架构的核心，在实际生产中，我们还会用到很多其他的组件，比如日志服务组件、消息服务组件等等，根据业务需要自行选择使用。在我们的微服务架构实施案例中，参考使用了很多Spring Cloud Netflix框架的开源组件，主要包括Zuul（服务网关）、Eureka（服务注册与发现）、Hystrix（服务容错）、Ribbon（客户端负载均衡）等。这些优秀的开源组件，为我们实施微服务架构提供了捷径。

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这个要看同时访问量的多少，一般文件服务器，要求CPU 和内存一般，硬盘容量要大些，还有就是扩展的空间要多。有2个选择，第一个选择：高端的服务器一台，第2个选择：普通服务器 挂一个磁盘存储。 如果从长远角度来看，最好选第2个。 先给你2个参考配置吧1： 服务器塔式 5506*1(2.13主频） 内存 4G DDR3代 硬盘就用 1TSAS*8 （SAS盘支持热插拔，硬盘出故障，不用关机可以直接换掉，数据不丢。） 用 6I卡 做个 RD5，DVD .（做RD5后 实际容量就是6TB，2TB 是备份用） DVD 价位要在 21500 2： 用一个小服务器机架 5506*1内存4G DDR3代 硬盘250G SATA 6IR卡 DVD 连接个存储 低端的（存储可以放15个硬盘） 存储里面8个1TSAS 。 配置下来 28000 价格有点高 不知道能接受不

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