再谈分布式概念

微服务

微服务架构分格,就像一个单独的应用程序开发为一套小服务,每个小服务运行在自己的进程中,并使用轻量级机制通信,通常是HTTP API.这些服务围绕业务能力来构建并通过完全自动化部署机制来独立部署.这些服务使用不同的编程语言编写,以及不同数据的存储技术,并保持最低限度的集中式管理.

简而言之: 拒绝大型单体应用,基于业务边界进行微服务化拆分,各个服务独立部署运行.

集群&分布式&节点

集群是个物理形态,分布式是个工作方式

只要是一堆机器,就可以叫集群,他们是不是一起写作着干活,这个谁也不知道;

<<分布式系统原理与泛型>>定义:

"分布式系统是若干个独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像单个相关系统 "

分布式是指将不同的业务分布在不同的地方

集群是将几台服务器集中在一起,实现统一的业务

例如: 京东是一个分布式的系统,众多业务运行在不同的服务器上,所有的业务构成一个大型的业务集群.每一个小的业务,比如用户系统,访问压力打的适合一台服务器是不够的.我们就应该将用户系统部署在多个服务器上,也就是每一个业务系统也可以做集群化;

分布式的每一个节点,都可以做集群.而集群不一定就是分布式的.

节点:集群中的一个服务器

远程调用

在分布式系统中,各个服务可能处在不同的主机,但是服务之间不可避免的需要互相调用,我们称之为远程调用.

Spring Cloud中使用HTTP+JSON的方式完成远程调用

负载均衡

分布式系统中,A服务需要调用B服务.B服务在多台机器上都存在,A调用任意一个服务器都可以完成功能.

为了使每一个服务器都不要太忙或者太闲,我们可以负载均衡的调用每一个服务器,提升网站的健壮性.

常见的负载均衡算法:

轮询:

为第一个请求选择第一个后端服务器,然后按装顺序一次往后依次选择,一直到最后一个,然后循环.

最小连接:
优先选择连接数最少的,也就是压力最小的后端服务器,在会话较长的情况下可以考虑这种方式

服务注册/发现/注册中心

A服务调用B服务,A服务并不知道B服务当前在哪几台服务器有,哪些正常的,哪些服务已经下线.解决这个问题可以引入注册中心;

如果某些服务下线,我们其他人可以实时的感知到其他服务的状态,从而避免服务不可用的状态.

配置中心

每一个服务最终都要大量的配置,并且每个服务斗可能部署在对台机器上.我们经常需要变更配置,我们可以让每个服务在配置中心中获取到自己的位置

配置中心用来集中式的管理微服务的配置信息

服务熔断&服务降级

在微服务架构中,微服务之间通过网络进行通信,存在相互依赖,当其中一个服务不可用时,有可能会造成雪崩效应,要防止这样的情况发生,必须要有容错机制来保护我们的服务.

服务熔断和服务降级横空出世

服务熔断:

设置服务的超时,当被调用的服务经常失败达到某个阈值,我们可以开启断路保护机制,后来的请求不再去调用这个服务.本地直接返回默认的数据

服务降级

在运维期间,当系统处于高峰期,系统资源紧张骂我们可以让非核心业务降级运行.降级:默写服务不处理,或者简单处理[抛异常,返回NULL,调用MOCK数据,调用Fallback处理逻辑].

API网关

在微服务架构中,API Gateway 作为整体架构的张耀组件,他抽象了微服务中斗需要的公共功能,同时提供了客户端负载均衡,服务自动熔断,灰度发布,统一认证,限流流控,日志统计等丰富功能,帮我们解决很多API管理难题.