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微服务治理策略

• Author: HuiFer
• Description: 该文简单介绍微服务的治理策略以及应用技术

服务的注册和发现

解决问题: 集中管理服务

解决方法: eureka 、zookeeper

负载均衡

解决问题: 降低服务器硬件压力

解决方法: nginx 、 Ribbon

通讯

解决问题: 各个服务之间的沟通桥梁

解决方法 :

• 同步消息
  1. rest
  2. rpc
• 异步消息
  1. MQ

配置管理

解决问题: 随着服务的增加配置也在增加,如何管理各个服务的配置

解决方法: nacos 、 spring cloud config 、 Apollo

容错和服务降级

解决问题: 在微服务当中，一个请求经常会涉及到调用几个服务，如果其中某个服务不可以，没有做服务容错的话，极有可能会造成一连串的服务不可用，这就是雪崩效应.

解决方法: hystrix

服务依赖关系

解决问题: 多个服务之间来回依赖,启动关系的不明确

解决方法:

1. 应用分层: 数据层,业务层 数据层不需要依赖业务层,业务层依赖数据,规定上下依赖关系避免循环圈

服务文档

解决问题: 降低沟通成本

解决方法: swagger 、 java doc

服务安全问题

解决问题: 敏感数据的安全性

解决方法: oauth 、 shiro 、 spring security

流量控制

解决问题: 避免一个服务上的流量过大拖垮整个服务体系

解决方法: Hystrix

自动化测试

解决问题: 提前预知异常,确定服务是否可用

解决方法: junit

服务上线,下线的流程

解决问题: 避免服务随意的上线下线

解决方法: 新服务上线需要经过管理人员审核.服务下线需要告知各个调用方进行修改,直到没有调用该服务才可以进行下线.

兼容性

解决问题: 服务开发持续进行如何做到兼容

解决方法: 通过版本号的形式进行管理,修改完成进行回归测试

服务编排

解决问题: 解决服务依赖问题的一种方式

解决方法: docker & k8s

资源调度

解决问题: 每个服务的资源占用量不同,如何分配

解决方法: JVM 隔离、classload 隔离 ; 硬件隔离

容量规划

解决问题: 随着时间增长,调用逐步增加,什么时候追加机器

解决方法: 统计每日调用量和响应时间, 根据机器情况设置阈值,超过阈值就可以追加机器