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所有日志數據一般集中落地到企業(yè)后臺日志系統(tǒng)，做進一步分析和處理。REST/RPC和序列化，框架層要支持將業(yè)務邏輯以HTTP/REST或者RPC方式暴露出來，HTTP/REST是當前主流API暴露方式，在性能要求高的場合則可采用Binary/RPC方式。針對當前多樣化的設備類型(瀏覽器、普通PC、無線設備等)，框架層要支持可定制的序列化機制，例如，對瀏覽器，框架支持輸出Ajax友好的JSON消息格式，而對無線設備上的NativeApp，框架支持輸出性能高的Binary消息格式。配置，除了支持普通配置文件方式的配置，框架層還可集成動態(tài)運行時配置，能夠在運行時針對不同環(huán)境動態(tài)調整服務的參數和...

ThoughtWorks也在極力倡導開發(fā)、設計、部署、運維一體化的DEVOPS文化理念，并通過豐富的咨詢和交付成果來幫助企業(yè)研發(fā)團隊更好地實施微服務架構的開發(fā)。那么在編碼測試方面，又有什么招來保證微服務架構下系統(tǒng)的質量？本文將從開發(fā)測試的視角來探討如何在微服務架構下通過不一樣的測試策略來盡可能的保證系統(tǒng)的質量。2.單體應用測試實踐當我們的意識中只存在一樣東西的時候，我們便可以不假思索的拿來就用。在單體時代，對于開發(fā)-測試-部署，業(yè)界已經具備了一套很成熟的解決方案?；谶@種方案，當一個敏捷開發(fā)的小Team開始構建一個應用之前，CI搭建的過程也會變得非常簡單：CI只需要從一個代碼庫中去pu...

譬如有些團隊的測試策略發(fā)生了下面的極端情況：軟件工程曾經從未產出銀彈，相信未來也不會，一種新的方案的誕生只是解決了已有方案的痛點，好比微服務架構解決了單體的那些痛點之后，卻又帶來了足夠的復雜性，從而對團隊自身的能力提出了挑戰(zhàn)。在選擇測試策略的時候可以參考以下幾條原則：單元測試成本低，運行效率高，性價比非常高，始終擺在位。高層測試只是測試防護體系的第二防線。軟件開發(fā)是一項成本與收益的博弈活動，性價比高的方案應該更加受到青睞。沒有的對與錯，根據自身項目工程和技術能力選擇適合團隊的策略。其中第二條原則強調：如果一個高層測試失敗了，不表明功能代碼中存在bug，還意味著單元測試的欠缺。因此，無論...

我們來看下其具體架構拓撲示意圖：其實，無論是基于那種技術架構，其本質都具備相應的優(yōu)缺點,，畢竟，存在即是合理的?；诓煌臉I(yè)務場景，通常我們需選用不同的應用架構、技術框架，然而，對于技術要素的選型，前沿性并不是的考量因素，也就是說不一定使用新的架構、技術解決我們的業(yè)務痛點，需要結合公司的實際情況進行綜合決策?；谏鲜龅膮⒖技軜嬐負?，我們可以基于分層的思維模型對微服務的架構進行技術選型，具體可從以下幾方面進行：API網關隨著微服務架構概念的提出，API網關成為了微服務架構的一個標配組件，無時無刻在我們的應用系統(tǒng)架構中起著舉足輕重的作用。通常，網關在我們的架構中主要包含以下功能，具體如下圖...

RPC也有自己的優(yōu)點，傳輸協(xié)議更高效，安全更可控，特別在一個公司內部，如果有統(tǒng)一個的開發(fā)規(guī)范和統(tǒng)一的服務框架時，他的開發(fā)效率優(yōu)勢更明顯些。就看各自的技術積累實際條件，自己的選擇了。而異步消息的方式在分布式系統(tǒng)中有特別的應用，他既能減低調用服務之間的耦合，又能成為調用之間的緩沖，確保消息積壓不會沖垮被調用方，同時能保證調用方的服務體驗，繼續(xù)干自己該干的活，不至于被后臺性能拖慢。不過需要付出的代價是一致性的減弱，需要接受數據終一致性；還有就是后臺服務一般要實現冪等性，因為消息發(fā)送出于性能的考慮一般會有重復（保證消息的被收到且收到一次對性能是很大的考驗）；后就是必須引入一個的broker，如...

所以這種能力需要系統(tǒng)單獨提供。還有一些企業(yè)級關注的系統(tǒng)問題，比如，安全策略如何集中管理？系統(tǒng)故障如何快速審計和跟蹤到具體服務？整個系統(tǒng)狀態(tài)如何監(jiān)控？服務之間的依賴關系如何管理？等等這些問題都不是單個微服務考慮的范疇，而需要有一個系統(tǒng)性的考慮和設計，讓每個微服務都能夠按照系統(tǒng)性的要求和約束提供對應的安全性，可靠性，可維護性的能力。API為什么很重要?服務價值的精華體現?可靠、可用、可讀?只有一次機會實現一個API網關作為所有客戶端的入口。API網關有兩種方式來處理請求。有些請求被簡單地代理/路由到合適的服務上，其他的請求被轉給到一組服務。相比于提供普適的API，API網關根據不同的客戶端...

這包括確保微服務可以在另一臺計算機上重新啟動，或者是否有足夠的計算機可用，微服務能夠自行報告其當前狀態(tài)，運行狀況檢查等等。服務發(fā)現它指的是微服務用來找到彼此并知道它們的位置的方法。配置設置參數并監(jiān)控整個系統(tǒng)的性能，以便在您進行過程中不斷優(yōu)化在本文的后續(xù)部分中，我們將主要關注第一種類型，討論三種流行的通信模式——直接模式、API網關和前端后端（BFF）。它們提供了一個很好的機會來了解基于微服務的體系結構是如何工作的，以及開發(fā)人員的選擇對其性能的影響。直接模式這是基于微服務架構的基本的設置。在這種模式下，客戶端應用程序直接向微服務發(fā)出請求，如下圖所示。每個微服務都有一個公共端點（URL），...

請求總數下限：在快照時間窗內，必須滿足請求總數下限才有資格根據熔斷。默認為20，意味著在10秒內，如果該hystrix命令的調用此時不足20次，即時所有的請求都超時或其他原因失敗，斷路器都不會打開。錯誤百分比下限：當請求總數在快照時間窗內超過了下限，比如發(fā)生了30次調用，如果在這30次調用中，有16次發(fā)生了超時異常，也就是超過50%的錯誤百分比，在默認設定50%下限情況下，這時候就會將斷路器打開。那么當斷路器打開之后會發(fā)生什么呢？我們先來說說斷路器未打開之前，對于之前那個示例的情況就是每個請求都會在當hystrix超時之后返回fallback，每個請求時間延遲就是近似hystrix的超...

itisfaulttolerantandhighlyavailableResponsiveAMicroservicerespondstorequestsinareasonableamountoftimeIntelligentTheintelligenceinasystemisfoundintheMicroserviceendpointsnot‘onthewire’MessageOrientedMicroservicesrelyonHTTPoralightweightmessagebustoestablishaboundarybetweencomponents;thisensureslo...

hystrix也為我們實現了自動恢復功能。當斷路器打開，對主邏輯進行熔斷之后，hystrix會啟動一個休眠時間窗，在這個時間窗內，降級邏輯是臨時的成為主邏輯，當休眠時間窗到期，斷路器將進入半開狀態(tài)，釋放一次請求到原來的主邏輯上，如果此次請求正常返回，那么斷路器將繼續(xù)閉合，主邏輯恢復，如果這次請求依然有問題，斷路器繼續(xù)進入打開狀態(tài)，休眠時間窗重新計時。通過上面的一系列機制，hystrix的斷路器實現了對依賴資源故障的端口、對降級策略的自動切換以及對主邏輯的自動恢復機制。這使得我們的微服務在依賴外部服務或資源的時候得到了非常好的保護，同時對于一些具備降級邏輯的業(yè)務需求可以實現自動化的切換與...

在微服務落地伊始就逐漸發(fā)力，當下已經成為Java體系下微服務框架的代名詞，SpringCloud以Netfilx全家桶作為初始化基礎，為開發(fā)人員提供業(yè)務單元服務支撐框架的同時，也開發(fā)出一系列的服務治理SDK，供開發(fā)人員選用。在微服務發(fā)展背景下，SpringCloud可謂如日中天。DubboDubbo原為阿里巴巴開源的rpc遠程調用框架，初始設計初衷在于解決以rpc協(xié)議為標準的遠程服務調用問題，隨著阿里巴巴重啟Dubbo，其也開始在服務治理領域發(fā)力，成為很多以rpc協(xié)議作為通信基礎系統(tǒng)平臺的。粗略而言，Dubbo和SpringCloud已成為Java體系下的服務治理“雙”。gRPCgRP...

針對當前比較流行的2種用于構建微服務體系的編程語言，Java與Go，在這里簡要介紹，具體如下。首先，Go不是面向對象編程語言。Go沒有類似Java的繼承機制，因為它沒有通過繼承實現傳統(tǒng)的多態(tài)性。本質上講，它沒有對象，只有結構體。但它可以通過接口和讓結構體實現接口來模擬一些面向對象特性。此外，我們可以在結構體中嵌入結構體，但內部結構體無法訪問外部結構體的數據和方法。Go使用組合而不是繼承將一些行為和數據組合在一起。其次，Go是一種命令式語言，Java是一種聲明式語言。Go沒有依賴注入，我們需要顯式地將所有東西包裝在一起。因此，在使用Go時盡量少用“魔法”之類的東西。再次，當前開源容器編排...

雖然Pair集成測試沒有從根本上解決UI測試的痛點，但它提出了積小成多的理念，該理念告訴我們：只要能夠保證服務倆倆之間的集成是可靠的，我們就可以相信系統(tǒng)集成也是可靠的。7.引入Contract概念的集成測試就在兩年前，我在珠海出差的某項目上跟小伙伴一起嘗試了一種集成測試方案。當時項目采用的是前后端分離開發(fā)，后端作為服務提供者提供RESTfulAPI，前端作為消費者消費API。為了保證前后端開發(fā)人員并行開展工作，我們引入了Contarct概念。前后端開發(fā)人員基于業(yè)務共同定義API協(xié)議（Contract），該協(xié)議以JSON文件存在于代碼庫的測試資源目錄中，前端在開發(fā)過程中以JSON文件作為...

了解它們是更好地理解微服務的一個很好的方法——比實際的編碼更高層次，但又足夠具體，可以理解微服務的內部工作原理。為什么要學習設計模式？選擇正確的設計模式可以決定你的基于微服務的項目的成敗。它們是微服務本身并不是藥的好證明，要真正從中受益，你需要正確地使用它們。如果您不關心微服務設計模式：你的應用程序可能表現不佳（由于不必要的調用和資源使用效率低下），整個系統(tǒng)將不穩(wěn)定（例如連接和集成問題），它可能面臨可伸縮性問題（添加更多的服務可能導致難以維護依賴性，甚至可能使其成為事實上的一個整體），它可能會通過向公眾公開微服務的端點或通過其他方式危害安全性。您可能有更多的維護和調試工作要做，而不是做...

而是為每個客戶機引入了多個網關。使用BFF，您可以添加一個為每個客戶機的需求量身打造的API，從而消除了由于將它們都放在一個地方而導致的大量膨脹。結果模式如下圖所示。值得一提的是，這種特定的模式可能仍會擴展到特別復雜的應用程序。還可以為特定的業(yè)務域創(chuàng)建不同的網關。這個模型足夠靈活，可以響應任何類型的基于微服務的情況。這是否意味著每個基于微服務的架構都應該使用BFF模式？不一定。設計越復雜，需要的設置和配置就越多。并不是每個應用程序都需要這樣做。但是如果你想創(chuàng)建一個應用程序的生態(tài)系統(tǒng)，或者計劃在將來擴展它，為了將來的可擴展性，你可以選擇更復雜的通信模式。如果你想了解更多關于BFF的信息，...

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為服務管理以及線上治理帶來了極大的挑戰(zhàn)。服務治理應運而生，成為構建微服務架構系統(tǒng)的必備“良藥”。02“量化”管控，服務無可遁形數字永遠不會說謊。如今，微服務已經成為軟件架構的實際指導思想，而以Docker和Kubernetes為的容器技術的延伸，也有效解決了微服務架構下多個服務單元的編排部署問題。然而，微服務架構下也隱藏著容易被忽視的風險：面臨規(guī)模巨大的服務單元，如何對其進行有效合理的管控與治理？服務治理領域開始被行業(yè)與用戶所重視，期望能夠獲得有效的思維方式和技術手段，應對由于不斷激增的服務單元帶來的服務治理挑戰(zhàn)。關于服務治理，我們看到的更多的是其功能：服務注冊發(fā)現、服務配置、服務熔斷...

微服務也指一種種松耦合的、有一定的有界上下文的面向服務架構。也就是說，如果每個服務都要同時修改，那么它們就不是微服務，因為它們緊耦合在一起；如果你需要掌握一個服務太多的上下文場景使用條件，那么它就是一個有上下文邊界的服務，這個定義來自DDD領域驅動設計。相對于單體架構和SOA，它的主要特點是組件化、松耦合、自治、去中心化，體現在以下幾個方面：一組小的服務服務粒度要小，而每個服務是針對一個單一職責的業(yè)務能力的封裝，專注做好一件事情。部署運行和擴展每個服務能夠被部署并運行在一個進程內。這種運行和部署方式能夠賦予系統(tǒng)靈活的代碼組織方式和發(fā)布節(jié)奏，使得快速交付和應對變化成為可能。開發(fā)和演化技術...

大系統(tǒng)變?yōu)樾∠到y(tǒng)、小產品）1.消除過程浪費可采用產品開發(fā)周期與成本之間的關系開分析：明確的邊界有助于減少團隊之間的扯皮現象，提升開發(fā)效率。2.快速產品開發(fā)通過技術創(chuàng)新縮短同行產品開發(fā)周期，具體分析如圖：四、實施微服務面臨的挑戰(zhàn)（一）、技術架構的挑戰(zhàn)1.去中心化與平衡：去中心化的思想意味著微服務之間不需要共享技術，然而缺少通用技術體系同樣會加劇系統(tǒng)的復雜度，當從統(tǒng)一發(fā)布和運維等角度去看待整體系統(tǒng)時，這種技術復雜度可能會是一個問題，需要進行平衡。2.服務版本控制：提倡為每個微服務建立版本并根據業(yè)務迭代更新版本，那么需要考慮在多版本更新頻率很高時，應充分思考如何正確管理服務版本。（二）、研發(fā)...

所有日志數據一般集中落地到企業(yè)后臺日志系統(tǒng)，做進一步分析和處理。REST/RPC和序列化，框架層要支持將業(yè)務邏輯以HTTP/REST或者RPC方式暴露出來，HTTP/REST是當前主流API暴露方式，在性能要求高的場合則可采用Binary/RPC方式。針對當前多樣化的設備類型(瀏覽器、普通PC、無線設備等)，框架層要支持可定制的序列化機制，例如，對瀏覽器，框架支持輸出Ajax友好的JSON消息格式，而對無線設備上的NativeApp，框架支持輸出性能高的Binary消息格式。配置，除了支持普通配置文件方式的配置，框架層還可集成動態(tài)運行時配置，能夠在運行時針對不同環(huán)境動態(tài)調整服務的參數和...

以及SOA服務治理方案。簡單的說，Dubbo就是個服務框架，即就是個遠程服務調用的分布式框架。其生態(tài)體系架構組件拓撲如下所示：基于上述架構圖，在現有的微服務生態(tài)體系中，Dubbo只能說是一個服務治理框架，或者說是一個RPC框架，是以接口為粒度，一個接口類就就是一個服務。如果直接用Dubbo來實現微服務架構，還缺少以下幾個功能：分布式配置、鏈路追蹤以及批量任務等組件。3、Sentinel-golang隨著微服務的流行，服務和服務之間的穩(wěn)定性變得越來越重要。Sentinel是面向分布式服務架構的流量控制組件，主要以流量為切入點，從限流、流量整形、熔斷降級、系統(tǒng)負載保護等多個維度來幫助您保障...

版本管理、事務處理?技術多樣性–環(huán)境部署成本、約定成本?運行狀態(tài)治理–監(jiān)控、限流、SLA、LB、日志分析?服務注冊與發(fā)現?部署–快速、復制、擴容–單機開發(fā)?調用–安全、容錯、服務降級、調用延時服務容錯當企業(yè)微服務化以后，服務之間會有錯綜復雜的依賴關系，例如，一個前端請求一般會依賴于多個后端服務，技術上稱為1->N扇出.在實際生產環(huán)境中，服務往往不是可靠，服務可能會出錯或者產生延遲，如果一個應用不能對其依賴的故障進行容錯和隔離，那么該應用本身就處在被拖垮的風險中。在一個高流量的網站中，某個單一后端一旦發(fā)生延遲，可能在數秒內導致所有應用資源(線程，隊列等)被耗盡，造成所謂的雪崩效應(Cas...

提供了數據/發(fā)布訂閱、負載均衡、分布式同步等功能。Zookeeper也是基于主從架構，搭建了一個可高擴展的服務集群，其服務架構如下所示：4、EurekaEureka基于RestfulApi開發(fā)的服務注冊與發(fā)現組件，由Netflix開源。遺憾的是，目前Eureka開源到，。關于Eureka體系具體內容可參考之前文章：微服務注冊中心Eureka解析關于上述不同組件所實現的服務注冊與發(fā)現以及相關特性支持，具體可參考如下列表所示：EtcdConsuleZookeeperEurekaCAP支持CPCPC***一致性算法RaftRaftPaxos/KV存儲服務支持支持支持/接口協(xié)議支持Http/g...

譬如有些團隊的測試策略發(fā)生了下面的極端情況：軟件工程曾經從未產出銀彈，相信未來也不會，一種新的方案的誕生只是解決了已有方案的痛點，好比微服務架構解決了單體的那些痛點之后，卻又帶來了足夠的復雜性，從而對團隊自身的能力提出了挑戰(zhàn)。在選擇測試策略的時候可以參考以下幾條原則：單元測試成本低，運行效率高，性價比非常高，始終擺在位。高層測試只是測試防護體系的第二防線。軟件開發(fā)是一項成本與收益的博弈活動，性價比高的方案應該更加受到青睞。沒有的對與錯，根據自身項目工程和技術能力選擇適合團隊的策略。其中第二條原則強調：如果一個高層測試失敗了，不表明功能代碼中存在bug，還意味著單元測試的欠缺。因此，無論...

技術隨業(yè)務而生，業(yè)務載技術而行。近些年來，伴隨數字經濟的發(fā)展，在眾多企業(yè)的數字化轉型之路上，云原生、DevOps、微服務、服務治理等成為行業(yè)內不斷被探討的新話題。人們在理解和接受這些新型概念的同時，也不斷地思考其可能的落地形態(tài)。需求是創(chuàng)造發(fā)生的原動力，于是一批性的開源技術或者框架涌現而出：Kubernetes，SpringCloud，ServiceMesh，Serverless……它們炙手可熱，大放異彩。然而在具體落地過程中卻步履維艱，磕磕絆絆。本文試圖結合企業(yè)業(yè)務的訴求，以應用形態(tài)發(fā)展歷程為背景，幫助企業(yè)梳理應用面向云原生、微服務轉型中涉及的各種服務治理問題，以及服務治理的發(fā)展趨勢。...

比如:Zookeeper、Consul）。服務發(fā)現，即新注冊的這個服務模塊能夠及時的被其他調用者發(fā)現。不管是服務新增和服務刪減都能實現自動發(fā)現。其實，針對不同語言體系，微服務框架而已，它們都是通用的，只不過是基于當前公司的業(yè)務特性、部署模型以及技術棧進行綜合評估。1、EtcdEtcd是一個分布式，一致的Key-Value存儲，主要用于共享配置和服務發(fā)現，Etcd由CoreOS開發(fā)并維護，通過Raft一致性算法處理日志復制以保證強一致性。雖作為后起之秀，但其已經融入云原生生態(tài)領域，并且基于Go語言開發(fā)，高性能，基于HTTP作為接口使用簡單、方便，使用Raft算法保證強一致性讓用戶易于理解...

ThoughtWorks也在極力倡導開發(fā)、設計、部署、運維一體化的DEVOPS文化理念，并通過豐富的咨詢和交付成果來幫助企業(yè)研發(fā)團隊更好地實施微服務架構的開發(fā)。那么在編碼測試方面，又有什么招來保證微服務架構下系統(tǒng)的質量？本文將從開發(fā)測試的視角來探討如何在微服務架構下通過不一樣的測試策略來盡可能的保證系統(tǒng)的質量。2.單體應用測試實踐當我們的意識中只存在一樣東西的時候，我們便可以不假思索的拿來就用。在單體時代，對于開發(fā)-測試-部署，業(yè)界已經具備了一套很成熟的解決方案。基于這種方案，當一個敏捷開發(fā)的小Team開始構建一個應用之前，CI搭建的過程也會變得非常簡單：CI只需要從一個代碼庫中去pu...

itisfaulttolerantandhighlyavailableResponsiveAMicroservicerespondstorequestsinareasonableamountoftimeIntelligentTheintelligenceinasystemisfoundintheMicroserviceendpointsnot‘onthewire’MessageOrientedMicroservicesrelyonHTTPoralightweightmessagebustoestablishaboundarybetweencomponents;thisensureslo...

我們在業(yè)務實現過程中采用SpringCloud生態(tài)體系，那么我們應該優(yōu)先選擇SpringCloud生態(tài)中成熟的網關組件（畢竟，從升級層面、性能、穩(wěn)定性以及兼容性等角度綜合評估），具體，例如：SpringCloudGateway。若我們的開發(fā)平臺基于Go語言，同理，優(yōu)先評估生態(tài)中所自帶的，然后對通用型產品進行評估。除了上述的選型因素外，若我們當前的業(yè)務基于云原生進行維護，則我們盡可能選擇其生態(tài)中的組件，比如Traefik組件。1、SpringCloudGatewaySpringCloudGateway是SpringCloud生態(tài)全新項目，其主要基于Spring、SpringBoot和Pr...

我們來看下其具體架構拓撲示意圖：其實，無論是基于那種技術架構，其本質都具備相應的優(yōu)缺點,，畢竟，存在即是合理的。基于不同的業(yè)務場景，通常我們需選用不同的應用架構、技術框架，然而，對于技術要素的選型，前沿性并不是的考量因素，也就是說不一定使用新的架構、技術解決我們的業(yè)務痛點，需要結合公司的實際情況進行綜合決策。基于上述的參考架構拓撲，我們可以基于分層的思維模型對微服務的架構進行技術選型，具體可從以下幾方面進行：API網關隨著微服務架構概念的提出，API網關成為了微服務架構的一個標配組件，無時無刻在我們的應用系統(tǒng)架構中起著舉足輕重的作用。通常，網關在我們的架構中主要包含以下功能，具體如下圖...