河南路由微服务架构搭建

    我们从服务治理功能场景的横向切面来看，其可以抽象为四个层面：量化，追踪，管控，规范。量化量化包括服务数据采集、数据过滤和数据聚合三个层次。数据采集进一步细分为业务数据和性能数据，业务数据主要包括方法响应周期、服务内资源消耗规模、业务异常检测、方法调用次数、服务运行日志等；性能数据包括服务间响应时长、服务整体资源消耗等。服务本身需要依赖不同的特性，构建不同的agent，来搜集服务运行时产生的数据。数据过滤针对采集的数据按照一定的格式规范进一步加工处理，例如基于kafka对原始的日志数据进行标准化处理后，导入日志系统。数据聚合需要对的服务数据进行聚合操作，例如服务调用链呈现。通过服务量化能够清晰的记录服务运行时产生的所有数据，为服务跟踪呈现和服务管控策略制定并提供强有力的数据支撑。追踪追踪能够有效量化服务调用链路上发生的事情，具体来讲，可以划分为：服务间的链路跟踪和服务内部的方法调用链路跟踪。追踪的本质，不是为了呈现服务链路及服务路由信息，更重要的是呈现服务间请求，以及服务内部请求的响应延迟，异常反馈，能够快速定位服务以及服务内在代码存在的问题。管控管控依赖于量化采集的聚合数据。微服务架构每个服务都有自己的数据库。河南路由微服务架构搭建

    但是小系统没有必要直接采用微服务架构。3.混合式，微服务架构很容易与现有系统并存，微服务与遗留系统的易整合性也是采用微服务的一个主要原因。三、实施微服务架构的优势基本优势可如图分析：实际例子举例，如图：（一）、六大技术优势1.组件化方案：高内聚，低耦合；2.技术自由度：每个微服务高度，可以采用适合自身开发团队和技术体系的工具和框架来实现某个微服务；3.可扩展性：单个微服务在保证通信方式不变的情况下，对其内部功能和技术的改变不会对外部依赖它的服务产生任何影响；4.可伸缩性：注意可以伸缩的前提是对系统有合理的划分，高扩展往往能够带来高可伸缩性；5.有效应对遗留系统：微服务时改造遗留系统的强有力武器，只要可以获得遗留系统的暴露接口，微服务架构就能与之进行通信并完成功能整合。6.持续可交付：简单、可重复流程确保软件发布过程的可靠性。（二）、业务与组织优势康威定律，组织形式等同于系统设计，直白的说就是，你想要什么样的系统就搭建什么样的团队。举例：原有的功能团队-----------------微服务架构的自治性组织文化。福建报表管理微服务架构数据库其它微服务完成一个Web UI，运行时，每一个实例可能是一个云VM或者是Docker容器。

    微服务软件架构是一个包含各种组织的系统组织，这些组件包括Web服务器,应用服务器,数据库,存储,通讯层),它们彼此或和环境存在关系。系统架构的目标是解决利益相关者的关注点。Conway’slaw:Organizationswhichdesignsystems[...]areconstrainedtoproducedesignswhicharecopiesofthecommunicationstructuresoftheseorganizations.（设计系统的组织，其产生的设计和架构等价于组织间的沟通结构。)Monolithic架构Monolithic比较适合小项目，优点是：开发简单直接，集中式管理,基本不会重复开发功能都在本地，没有分布式的管理开销和调用开销。它的缺点也非常明显，特别对于互联网公司来说（不一一列举了）：开发效率低：所有的开发在一个项目改代码，递交代码相互等待，代码不断代码维护难：代码功能耦合在一起，新人不知道何从下手部署不灵活：构建时间长，任何小修改必须重新构建整个项目，这个过程往往很长稳定性不高：一个微不足道的小问题，可以导致整个应用挂掉扩展性不够：无法满足高并发情况下的业务需求微服务架构微服务是指开发一个单个小型的但有业务功能的服务，每个服务都有自己的处理和轻量通讯机制，可以部署在单个或多个服务器上。

    微服务易于被一个开发人员理解，修改和维护，这样小团队能够更关注自己的工作成果。无需通过合作才能体现价值。微服务允许你利用融合新技术。微服务只是业务逻辑的代码，不会和HTML,CSS或其他界面组件混合。微服务能够即时被要求扩展。微服务能部署中低端配置的服务器上。易于和第三方集成。每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库。也可以有统一数据库。微服务架构的缺点微服务架构可能带来过多的操作。需要DevOps技巧(en./wiki/DevOps).可能双倍的努力。分布式系统可能复杂难以管理。因为分布部署跟踪问题难。当服务数量增加，管理复杂性增加。需要考虑的问题单个微服务代码量小，易修改和维护。但是，系统复杂度的总量是不变的，每个服务代码少了，但服务的个数肯定就多了。就跟拼图游戏一样，切的越碎，越难拼出整幅图。一个系统被拆分成零碎的微服务，后要集成为一个完整的系统，其复杂度肯定比大块的功能集成要高很多。单个微服务数据，可部署和运行。虽然微服务本身是可以部署和运行的，但仍然避免不了业务上的你来我往，这就涉及到要对外通信，当微服务的数量达到一定量级的时候，如何提供一个高效的集群通信机制成为一个问题。从抽象的层面看，去中心化地管理数据，意味着各个系统对客观世界所形成的概念模型各不相同。

    所以这种能力需要系统单独提供。还有一些企业级关注的系统问题，比如，安全策略如何集中管理？系统故障如何快速审计和跟踪到具体服务？整个系统状态如何监控？服务之间的依赖关系如何管理？等等这些问题都不是单个微服务考虑的范畴，而需要有一个系统性的考虑和设计，让每个微服务都能够按照系统性的要求和约束提供对应的安全性，可靠性，可维护性的能力。API为什么很重要•服务价值的精华体现•可靠、可用、可读•只有一次机会实现一个API网关作为所有客户端的入口。API网关有两种方式来处理请求。有些请求被简单地代理/路由到合适的服务上，其他的请求被转给到一组服务。相比于提供普适的API，API网关根据不同的客户端开放不同的API。比如，NetflixAPI网关运行着客户端特定的适配器代码，会向客户端提供适合其需求的API。API网关也可以实现安全性，比如验证客户端是否被授权进行某请求。设计要素•Version•RequstID•Auth&Signature•RateLimit•Docs•ErrorCode&Message微服务治理•按需伸缩–部署与监控运维成本•部署–机器数量与部署成本•业务–服务依赖、治理。尽管也是模块化逻辑，但是终它还是会打包并部署为单体式应用。具体的格式依赖于应用语言和框架。河南路由微服务架构搭建

微服务架构用一些功能比较明确、业务比较精练的服务去解决更大、更实际的问题。河南路由微服务架构搭建

    请求总数下限：在快照时间窗内，必须满足请求总数下限才有资格根据熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该hystrix命令的调用此时不足20次，即时所有的请求都超时或其他原因失败，断路器都不会打开。错误百分比下限：当请求总数在快照时间窗内超过了下限，比如发生了30次调用，如果在这30次调用中，有16次发生了超时异常，也就是超过50%的错误百分比，在默认设定50%下限情况下，这时候就会将断路器打开。那么当断路器打开之后会发生什么呢？我们先来说说断路器未打开之前，对于之前那个示例的情况就是每个请求都会在当hystrix超时之后返回fallback，每个请求时间延迟就是近似hystrix的超时时间，如果设置为5秒，那么每个请求就都要延迟5秒才会返回。当熔断器在10秒内发现请求总数超过20，并且错误百分比超过50%，这个时候熔断器打开。打开之后，再有请求调用的时候，将不会调用主逻辑，而是直接调用降级逻辑，这个时候就不会等待5秒之后才返回fallback。通过断路器，实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑，减少响应延迟的效果。在断路器打开之后，处理逻辑并没有结束，我们的降级逻辑已经被成了主逻辑，那么原来的主逻辑要如何恢复呢？对于这一问题。河南路由微服务架构搭建

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