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分布式微服务架构中的关键技术解析

发表于:2023-09-25 作者:波哥 来源:51cto

作者 | 波哥

审校 | 重楼

分布式微服务架构是构建现代应用的理想选择,它将复杂系统拆分成小而自治的服务,每个服务都能独立开发、测试和部署。在实际的开发过程中,如何实现高效的分布式微服务架构呢?下面笔者根据自己多年的实战经验,浅谈实战过程中的关键技术以及高并发情况下的具体实现方案。

1.服务注册与发现

在分布式微服务架构中,服务注册与发现是一个至关重要的技术,它解决了服务实例的动态变化和通信问题,使得不同服务能够相互发现和调用。Netflix Eureka 和 Consul是两种主要的实现组件。为什么需要服务注册与发现呢?

在微服务架构中,服务会动态地启动、关闭或迁移,因此需要一种机制来跟踪和管理这些服务实例的位置信息。服务注册与发现解决了以下几个关键问题:

  • 服务注册: 服务实例在启动时向注册中心注册自己的网络地址和元数据,使得其他服务能够找到它。
  • 服务发现: 客户端或其他服务需要调用某个服务时,可以通过查询注册中心获取可用的服务实例。
  • 负载均衡: 注册中心可以提供负载均衡的功能,将请求分发到不同的服务实例上,从而提高系统性能和可用性。

所以可以看出,服务注册中心的稳定在整个微服务架构中至关重要,下面就以Netflix Eureka为例详细介绍在高并发环境下的一些关键实现策略:

  • 注册中心集群: Eureka支持搭建多个相互注册的注册中心实例,形成一个集群。这样可以避免单点故障,提高可用性。
  • 自我保护模式: Eureka引入了自我保护机制,当注册中心节点在一段时间内无法收到心跳信息时,会进入自我保护模式,不会立即剔除所有失联的实例。这可以防止因网络抖动等原因导致大量实例被剔除,进而影响系统的稳定性。
  • 缓存机制: Eureka客户端在查询可用服务实例时,会缓存注册表的信息。这样可以减轻注册中心的压力,提高查询的响应速度。
  • 动态刷新: Eureka客户端会定期从注册中心更新注册表信息,保持实例信息的实时性。这种机制确保了注册中心与服务实例的同步性。
  • 高可用性: 通过搭建多个注册中心实例并互相注册,可以实现高可用的注册中心集群。同时,Eureka客户端可以配置多个注册中心的地址,以便在某个注册中心不可用时自动切换到其他可用的实例。

2.负载均衡

在分布式微服务架构中,负载均衡是确保系统稳定性和高性能的关键技术之一。通过将请求合理分配到不同的服务实例上,负载均衡可以避免某些实例过载,从而提高整个系统的吞吐量和可用性。在应用架构中,有很多负载均衡的中间件,比如Nginx和HAProxy等,但是本篇作者将以Netflix Ribbon为例详细介绍微服务组件中的负载均衡组件。

Netflix Ribbon是一个在Spring Cloud中广泛使用的负载均衡组件,它是直接作用在客户端的组件,更确切点说是直接在应用端的组件。它提供了丰富的负载均衡策略和动态调整机制,能够很好地支持高并发场景,它具有以下特点:

  • 配置负载均衡策略在使用Netflix Ribbon时,可以根据实际需求配置适合的负载均衡策略,例如轮询、随机、加权轮询等。这些策略可以在配置文件中进行设置。
  • 动态调整权重Netflix Ribbon支持动态调整实例的权重,通过观察实例的负载情况,自动调整权重,确保性能最优。
  • 故障转移和熔断Netflix Ribbon内置了故障转移和熔断机制,当某个服务实例不可用时,它会自动将请求转移到其他可用的实例,从而保证整个系统的可用性。

3.熔断器

在分布式微服务架构中,一个服务的故障可能会影响到其他依赖于它的服务,从而导致级联故障。为了应对这种情况,熔断器(Circuit Breaker)被引入,它是一种容错机制,可以在故障发生时快速中断对故障服务的调用,防止故障扩散,从而保障整个系统的稳定性。Netflix Hystrix 是一个主流的实现库,下面我们将详细介绍熔断器的实现原理,以及在高并发环境下的实现方法。

  • 熔断器的原理

熔断器的原理类似于电路中的保险丝,当电流过大时,保险丝会断开,以防止电路的损坏。在微服务架构中,熔断器通过监测服务调用的失败率或响应时间,来判断服务是否出现故障。

它通常有以下几种状态:

(1)关闭状态(Closed):在这个状态下,所有请求都会被允许通过,并且熔断器会监测故障发生的频率。

(2)打开状态(Open):当故障发生的频率达到一定的阈值时,熔断器会进入打开状态,所有的请求都会被快速失败,不会继续尝试调用故障的服务。

(3)半开状态(Half-Open):经过一段时间后,熔断器会自动进入半开状态,允许一个请求通过,用来检测故障是否已经恢复。

为了在高并发情况下支持熔断器,需要考虑以下几个实现策略:

(4)阈值设定

合理设置触发熔断的故障阈值,防止因瞬时高并发而误判。阈值可基于失败率、错误数或响应时间等指标。

(5)超时设置

设置适当的超时时间,当服务响应时间超过预定阈值时,触发熔断,避免请求长时间等待。

(6)自适应熔断

根据实际的请求情况动态调整熔断器的阈值,避免过于保守或激进。

(7)熔断恢复

在熔断器恢复时,逐步增加流量,观察服务的稳定性,避免过早恢复导致系统再次不稳定。

4.分布式数据管理

在分布式微服务架构中,不同的微服务可能会有自己的数据库,一个业务操作可能涉及到多个微服务和多个数据库。如果其中一个步骤失败,如何确保数据的一致性,避免部分操作成功,部分操作失败的情况?

有一种解决方法是分布式事务,目前流行的解决方案是使用Seata(前身为Fescar),它提供了基于阶段提交协议(Two-Phase Commit)的分布式事务管理机制,确保各个微服务的数据库操作要么全部成功,要么全部失败。那么在高并发情况下,如何保障分布式数据管理的一致性和性能呢?在高并发情况下保障分布式数据管理的一致性和性能,有以下几种策略:

  • 读写分离

将数据库的读操作和写操作分开处理,读操作可以通过复制多个只读副本来支持高并发读取。

  • 数据库分片

将数据库按照一定规则进行分片存储,每个分片负责一部分数据。这样可以提高并发读写的能力。

  • 缓存优化

对于高并发读取操作,可以使用缓存技术如Redis来减轻数据库的负载,提高响应速度。

  • 异步处理

将一些非实时的、对数据一致性要求不高的操作异步化,减少同步操作对数据库的压力。

下面简单介绍下在项目中如何使用Seata实现分布式事务:

(1)首先必须引入Seata依赖:在各个微服务项目中引入Seata的依赖,配置Seata的注册中心、事务组等信息。

(2)在业务操作中,使用@GlobalTransactional注解标记一个全局事务。Seata会自动协调各个微服务的事务操作。

(3)当所有微服务的操作都成功时,Seata会发起全局提交,确保各个分支事务都能被正确提交。

(4)如果有任何一个分支事务失败,Seata会发起全局回滚,确保所有分支事务都能被正确回滚。

5.API 网关

在分布式微服务架构中,API 网关充当着系统的入口,扮演着路由、认证、鉴权、限流等多种角色。在高并发环境下,API 网关的设计和实现变得尤为关键,有很多大型企业往往会把API网关做成一个单独的网关支撑系统。这里笔者将简单介绍 API 网关的功能、实现方式,以及在高并发环境下的具体实现。

  • API 网关的功能

API 网关不仅仅是一个请求的转发器,它还承担着以下功能:

(1)路由与负载均衡: 将外部请求转发到相应的微服务实例,同时支持负载均衡,确保每个实例的压力均衡。

(2)认证与鉴权: 对请求进行身份验证,并根据权限和策略进行鉴权,保护系统免受未授权访问。

(3)限流与熔断: 对请求进行限速,避免单个用户或IP过多的请求影响整个系统。同时,实现熔断机制,防止服务雪崩。

(4)日志与监控: 记录请求和响应的日志,用于故障排查和性能监控。

在高并发环境下支持 API 网关的实现策略:

(1)分布式缓存

使用分布式缓存如 Redis 存储 API 的路由信息,加快路由查找的速度。

(2)响应缓存

对频繁请求的响应进行缓存,避免重复计算,提高响应速度。

(3)限流与熔断

根据系统的承受能力设定限流策略,限制请求的数量,防止系统过载。同时,实现熔断机制,当服务出现问题时,及时中断对该服务的请求,保护系统的稳定性。

(4)异步处理

对于一些不需要实时返回结果的请求,可以采用异步方式处理,减少请求排队等待的时间。

(5)热点数据缓存

对于热点数据,通过缓存减少数据库的访问压力,提高数据的读取速度。

目前微服务API网关主流的组件为Spring Cloud Gateway 。

6. 日志和监控

在分布式微服务架构中,由于微服务数量庞大,如何快速定位系统问题,从而有效解决问题?如何实时追踪系统的运行状态,帮助发现潜在的问题并及时采取措施?准确的日志记录和有效的监控是关键。随着高并发情况的增加,日志和监控的管理变得更加重要。这里笔者将简单介绍日志和监控的作用、实现方法,以及在高并发情况下的策略。

  • 在高并发环境下支持日志实现策略如下:

(1)异步日志

使用异步日志记录机制,将日志写入缓冲区后立即返回,避免阻塞请求的处理流程。

(2)分布式日志收集

将各个微服务的日志集中收集到一处,可以使用工具如ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)等。

(3)日志压缩

对日志进行压缩,减少磁盘占用和网络传输开销。

(4)日志级别设置

根据业务需要设置不同的日志级别,避免无谓的详细日志记录。

  • 在高并发环境下支持监控的实现策略如下:

(1)实时监控

使用监控工具对系统性能进行实时监控,及时发现并解决问题。

(2)异常报警

设置异常报警机制,当系统出现异常情况时,能够及时通知运维人员。

(3)数据分析

通过对监控数据进行分析,找出系统的瓶颈和优化空间,从而提高系统性能。

(4)可视化展示

使用仪表盘和图表等形式,将监控数据进行可视化展示,方便运维人员进行分析。

分布式微服务架构中的关键技术为构建高并发系统提供了重要支持。通过合理选择服务注册与发现、负载均衡、熔断器、分布式数据管理、API 网关以及日志和监控等技术,并结合适当的高并发支持方案,我们能够构建稳定、可扩展的分布式系统,实现高并发环境下的优异性能。然而,在应用这些技术时,务必根据实际情况进行调整和优化,以达到最佳效果。

作者介绍

波哥,互联行业从业10余年,先后担任项目总监及架构师。目前专攻技术,喜欢研究技术原理。技术全面,主攻Java,精通JVM底层机制及Spring全家桶底层框架原理,熟练掌握当前主流的中间件、服务网格等技术原理。