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『互联网架构』软件架构-从0到1认知分布式架构(下)(39)

上次说了分布式架构的历史,分布式架构需要考虑的问题,这次继续说分布式架构。

『互联网架构』软件架构-从0到1认知分布式架构(下)(39)

轻量级架构 会采用 Http+Nginx

负载均衡+容错+服务配置+健康检测 这些功能怎么解决呢?一个一个的去编码实现么?。有没有现成的方案可以直接实现这些功能?Nginx完全支持这些功能。所以企业在做轻量级架构 会采用 Http+Nginx 方式。

这个架构有什么瓶颈,nginx挂了的话,是不是服务都不行了,可以在中间层可以搞keeplived,做nginx的负载。

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完成nginx内部的负载,Nginx本身还可以根据业务进行垂直拆分。如果用户server1,直接到serverN了怎么办,其实这个架构本身就是轻量级的,本身就支持不了了。

『互联网架构』软件架构-从0到1认知分布式架构(下)(39)

有老铁爱说,性能不够加服务器,在于自身是否支持弹性的扩展,如果系统不支持,加服务器没用的。

  • 优点

    简单快速、几乎没有学习成本

  • 适用场景

    轻量级分布式系统、局部分布式架构。

  • 瓶颈

    Nginx中心负载、Http传输、JSON序列化、开发效率、运维效率。

1.Http传输

http传输本身比较复杂有请求头,有请求体,传输内容比较多。如果RPC就不用考虑这些。

2.JSON序列化

真心不高,比java的二进制序列化效率还要低,最大的瓶颈就在于json的解析上。

3.运维效率

server1,server2的配置都是在nginx上的,配置多的话对于运维人员增加了工作量。

4.开发效率

也不是不高,反正就是需要解析麻烦,还得拼麻烦。

5.Nginx中心负载

层和层之间通信,消耗nginx,nginx中心进行负载,肯定没有直接连接块,毕竟有中间商【赚差价】

  • 基于瓶颈考虑大型系统需要一个更加专业的方案,该方案必须做到以下几点:

    > springcloud和dubbo就是按照这些设计方案来进行设计的。

1.去中心化,客户端直连服务端

2.动态注册和发现服务

3.软负载均衡实现

4.高效稳定的网络传输

5.高效可容错的序列化

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  • (1)注册中心逻辑
    1.服务端动态注册服务提供者信息
    2.客户端从注册中心接收服务提供者信息,并存储至本地缓存
    3.注册中心实时监听提供者状态,如果变更将即时通知客户端
  • (2)调用逻辑

    1.负载均衡

    2.容错

    3.对服务调用者透明,操作数据库的时候只需要操作对应的接口,就可以完成对数据库的操作,这个就是透明。

  • (3)传输模块

    mina、servlet 容器、netty

  • (4)序列化模块

    kryo、hessian、java、protobuf、JSON、XML

  • 所有RPC框架的逻辑

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主流的框架比较

  • spring cloud

    > 本身是个技术栈,

    服务发现——Netflix Eureka

    客服端负载均衡——Netflix Ribbon

    断路器——Netflix Hystrix

    服务网关——Netflix Zuul

    分布式配置——Spring Cloud Config

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  • Doubbo

    > Provider:暴露服务的服务提供方

    Container:服务运行容器

    Consumer:调用服务的消费方

    Registry:注册服务与发现服务中心

    Monitor:统计服务调用的监控中心(可有可无)

官网:http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/quick-start.html

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PS:微服务的业内主流的java框架就是springcloud 和dubbo,他们的设计思路都是按照分布式的设计思路来的,主要还是围绕服务,发现,注册,调用,负载。一定要明白他的设计思路。这样对学习springcloud和dubbo好处多多。下面的开始一起怼深入怼一把dubbo。

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原文  https://idig8.com/2019/03/20/hulianwangjiagouruanjianjiagou-cong0dao1renzhifenbushijiagouxia39/
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