我眼中的微服务架构
引言
随着业务的发展，无数公司开始面向服务开发，转向微服务架构。
说句大实话，今年秋招，算法和 Java 岗人才爆炸，不容易。
忙着找工作，好久没写过博客了。华软新版本基本完成，趁着有时间正好给大家讲一讲传说中的微服务架构。
微服务
这里的微服务，并不是单指我们用的 spring-cloud ， spring-cloud 只是微服务的一种最佳实践。对于创业来说，在没有稳定的资金支撑自研中间件的情况下， spring-cloud 是我们最好的选择。
在提出微服务架构之前，我们先分析一下我们以往的系统有哪些问题。
单体架构
单体架构，就像我们之前写得系统一样，一个 spring-boot 项目实现了所有的业务逻辑，部署的时候 mvn package ， java -jar 就算跑起来了一个后台项目。
缺点很明显，我们也遇到过。这里我列出我的几个观点：
可用
如果这个实例宕机了，因为单体应用的强依赖性，整个系统都变为不可用的状态。
因为系统对 API 的强依赖，一旦 API 实例宕机了，整个系统就完了。
对于计量和学校的业务，要求还没有这么高，但是如果对于银行的项目，就没这么容易接受了。
并发
除了加服务器，我们没有办法有针对性地解决高并发。
假设， Alice 的学生管理项目遇到了高并发导致的性能问题，我们只能这么干。
部署多个 API 节点，通过配置 nginx 分发策略进行负载均衡。
但是，可能有 100 接口，往往只有 5-10 个接口是学生/老师们常用的，像综合查询之类的不存在并发问题。这样部署属实浪费资源。
我们无法针对项目中某些常用的接口在硬件部署级别上实施优化。
语言
这个是我在参考甲方提供的华软另一版本的 Web 项目得出的思考。
项目架构如下所示：
一个前后端不分离的 JavaEE 项目，去调用另一个专门提供华软接口的 .NET 项目。
这是不是看起来很酷，一个项目的后台，采用两种语言，两个服务之间通过 HTTP 调用进行通信。
如果服务之间是通过 @Autowired 在容器中进行依赖，那所有功能都需要使用 Java 实现，无法发挥各种语言的优势。
微服务架构
服务高可用
假设我们要保证验证码微服务的高可用，我们可以使用服务注册与发现：
服务注册中心，存储服务到实例地址的映射。
当系统启动时，右侧的三个验证码微服务会向服务注册中心进行注册，表示自己要提供服务。这个过程称为服务注册。
服务注册中心就存储着类似这样的数据：
VerificationCode： - code1.instrument.yunzhiclub.com - code2.instrument.yunzhiclub.com - code3.instrument.yunzhiclub.com
表示验证码有三个微服务提供，地址分别是 code1.instrument.yunzhiclub.com 、 code2.instrument.yunzhiclub.com 、 code3.instrument.yunzhiclub.com 。
如果前台要使用验证码服务， Gateway 会向服务注册中心询问，有哪个微服务提供验证码的功能，获取到列表，再进行转发。
这个向服务注册中心获取其他服务实例的过程，称为服务发现。
同理，其他微服务想调用该服务，执行的也是与网关相同的服务发现。
为什么能保证高可用？
大家思考一下，为什么这样设计就能保证高可用呢？
微服务和服务注册中心之间是通过心跳来续约的，如果超过阀值，服务没有向注册中心发送数据，中心就认为这个实例已经死亡，将其从可用列表中剔除。
假设某天，验证码微服务1宕机了，不再发送自己的心跳信息，服务注册中心中的维护的数据就变成了(实例1被剔除)：
VerificationCode： - code2.instrument.yunzhiclub.com - code3.instrument.yunzhiclub.com
这样能保证如果有实例宕机，可以让系统以最快的速度恢复。
哪怕用户目前正在请求 code1 实例，本次失败了，在一段时间的心跳过后，数据更新，用户重试，也能保证服务可用。
既然这么依赖服务注册中心，那服务注册中心宕机了怎么办？
在系统部署时，服务注册中心往往是三台实例以上的集群。所以大可不必考虑这个问题。
服务注册中心之间会进行数据同步，我觉得这个和路由器之间交换路由表很类似。
上面的诸多技术都是理论，落实到的是 spring-cloud 中的一个个组件。
网关： spring-cloud-netflix-zuul 、 spring-cloud-gateway 。这里推荐使用 spring-cloud-gateway 。
zuul 采用阻塞 API 实现， spring 官方认为其存在性能问题，遂放弃维护 zuul ，启用新项目 spring-cloud-gateway ，采用非阻塞 API 实现。
https://stackoverflow.com/questions/47092048/how-is-spring-cloud-gateway-different-from-zuul
服务注册中心： spring-cloud-netflix-eureka 。
又是 netflix 家的，我看慕课网的实战课用的基本上都是 eureka 。
但是我看新闻好像是由于 netflix 公司的闭源， eureka 项目停止维护，替代方案： spring-cloud-consul 。
知识都学会了，换个组件还不是轻而易举？
服务雪崩
微服务带来便利的同时，也为我们带来了服务雪崩问题。
本图片摘抄自博客，感谢原作者的分享： https://segmentfault.com/a/1190000005988895
就像这个图一样，因为服务之间相互依赖，如果 A 服务宕机了，那依赖它的 B 服务也不可用，同理，依赖 B 的 C 、 D 服务都不可用。
一个服务的崩溃，导致了整个系统的瘫痪，这就是服务雪崩。
我们发现雪崩的原因是虽然 B 可用，但是因为 A 的瘫痪，导致了 B 不可用。所以问题出在服务调用上，我们需要在服务调用时进行错误处理。
我们可以使用这种策略：当检测到 A 崩溃时， B 就不去请求 A (反正请求也是失败)，使用本地的降级策略。这个过程称为熔断降级。
降级可以理解为一种兜底策略，差强人意的意思。
比如查询用户数据，用户服务又去调用朋友圈服务的接口。假设朋友圈的接口宕机了，无法获取最新的数据，我们可以使用缓存策略返回上一次缓存的数据。
保证了后台出错，但是给用户的体验也不会很差。
熔断器组件： spring-cloud-hystrix 。
微服务认证
这个是从我刚开始学微服务就一直带着的一个问题。这么多服务，不可能每一个都搭一个 spring-security 吧？
直到上次计量项目中学习了潘老师对用户认证的实现，才解决这个问题。
所有用户认证放在网关，网关对前台的 COOKIE / X-AUTH-TOKEN 进行用户信息的认证，查询出用户后，根据用户信息签发一个 JWT Token 。
微服务之间的认证，使用网关签发的 JWT Token 。
在《重新定义Spring Cloud实战》一书中，也是推荐网关结合 jwt 的认证方式。
通信成本
微服务架构还需要考虑的一个就是微服务之间的通信成本。
@Autowired private CourseService courseService;
/**
* fallback 兜底策略
*/
@FeignClient(value = "course",
fallback = CourseClientHystrix.class)
public interface CourseClient {
@GetMapping(value = "{id}")
CourseInfo getCourseInfo(@PathVariable Long id);
}
看看代码就是成本的区别，过去就是 @Autowired 直接调，现在得用 feign 通过网络调，网络通信肯定比本地慢。
所以服务拆分要合理，如果一个服务要求高可用，并且可以接受通信成本的话，就可以单独拆分微服务。
服务拆分对架构师要求极高，从实现到性能，需要考虑周全。我这种小菜鸡只能写写博客吹吹牛了，现在我还不敢服务拆分呢（就怕拆的不好，把性能拆坏了）。
总结
吹了一篇理论，让大家先了解了解微服务架构，到了自己学的时候也少走些弯路。
看着挺简单的，真正搭 spring-cloud 的时候没有看上去那么简单。照着慕课网搭过一个小的，花了好几天时间。
书到用时方恨少，事非经过不知难。
正文到此结束
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