这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 15 天
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微服务架构介绍
系统架构是什么？
系统架构是指一组组件、连接以及它们之间的关系，它们组合在一起构成一个系统，满足特定的需求和目标。系统架构的目的是提供一个清晰的视图，使系统的设计和实现更容易理解和维护。
系统架构可以应用于多种不同的领域，如软件工程、计算机系统、基础设施、业务流程等。它可以在不同的层面描述系统，如组件层面、功能层面、数据层面等。
设计合适的系统架构是一项重要的任务，它可以帮助确保系统的性能、可靠性、扩展性和安全性。它还可以帮助降低开发成本和维护成本，并且在后期开发和升级系统时提供指导。
系统架构演进的原因：
- 互联网的爆炸性发展
- 硬件设施的快速发展
- 需求复杂性的多样化
- 开发人员的急剧增加
- 计算机理论及技术的发展
演变历史过程：
核心要素：
- 服务治理
- 可观测性
- 安全
微服务架构原理及特征
基本概念：
- 服务：一组具有相同逻辑的运行实体。
- 实例：一个服务中，每个运行实体即为一个实例。
- 实例与进程的关系：没有必然的对应关系。
- 集群：通常指服务内部的逻辑划分，包含多个实例。
- 常见的实例承载形式：进程、VM、k8s pod...
- 有状态 / 无状态服务：服务的实例是否存储了可持久化的数据。
服务间通信：
对于单体服务，不同模块通信只是简单的函数调用；
对于微服务，服务间通信意味着网络传输。
服务注册及发现：
Q：在代码层面，如何指定调用一个目标服务的地址(ip:port)？
A：新增一个统一的服务注册中心，用于存储服务名到服务实例的映射，与DNS类似，引入一个中间层。 在代码层面指定目标服务的地址（IP:端口）的方法因语言和使用的网络协议而异：
- 在使用 HTTP 的语言中，可以在请求 URL 中指定 IP 和端口。例如，使用 Python 的 requests 库：
javaCopy codeimport requests
response = requests.get("http://<IP>:<PORT>/<endpoint>")
复制代码
- 在使用 gRPC 的语言中，可以通过创建一个 gRPC 客户端实例时传递地址参数。例如，使用 Python 的 grpcio 库：
javascriptCopy codeimport grpc
from <proto file import> import <service name>Stub
channel = grpc.insecure_channel("<IP>:<PORT>")
stub = <service name>Stub(channel)
复制代码
- 在使用其他协议的语言中，也可以使用与语言相关的特定函数或库来连接到目标服务。
请注意，还可以使用 DNS 解析将主机名映射到 IP 地址，以避免在代码中硬编码 IP 地址。
量特征：
- 统一网关入口
- 内网通信多数采用PRC
- 网状调用链路
从流量角度看微服务架构的方法有以下几种：
- 流量监控：通过实时监控请求和响应数据来了解微服务之间的通信情况，包括请求数量、响应时间、错误率等。
- 流量分析：通过分析请求和响应数据来识别和了解微服务之间的流量关系，包括请求路径、请求频率、数据传输量等。
- 流量分配：通过调整请求分配策略来优化微服务的负载均衡，确保系统的可用性和稳定性。
- 流量访问控制：通过实施流量访问控制策略来保护微服务免受恶意请求的攻击，包括限流、黑白名单等。
核心服务治理功能
服务发布：
难点：
- 服务不可用
- 服务抖动
- 服务回滚
蓝绿部署：
蓝绿部署是一种持续交付和部署方法，旨在在生产环境中提供更稳定和安全的部署过程。
具体而言，蓝绿部署通过同时维护两个生产环境（蓝环境和绿环境），在每次部署前先将新版本部署到绿环境，并对其进行测试和验证，确保其符合要求后再将其切换到蓝环境。如果在绿环境发现了问题，可以立即回滚，而不影响正常的生产环境。
蓝绿部署的优势包括：
- 提高可用性：通过保证生产环境始终有一个稳定的版本，可以提高系统的可用性。
- 降低风险：通过在绿环境中先验证新版本，可以降低因部署问题导致生产环境不稳定的风险。
- 提高效率：通过快速回滚等机制，可以提高部署的效率和效果。
金丝雀发布：
金丝雀发布是一种持续交付和部署方法，旨在通过小规模的实验来评估新版本的影响和风险。
具体而言，金丝雀发布通过在生产环境中小规模地部署新版本，以便在生产环境中评估新版本的影响，并通过监控和诊断工具来验证新版本是否正常工作。如果新版本发现了问题，可以立即回滚。
金丝雀发布的优势包括：
- 提高效率：通过小规模的部署，可以更快地评估新版本的影响。
- 降低风险：通过在生产环境中评估新版本，可以降低因部署问题导致生产环境不稳定的风险。
- 提高效果：通过小规模的试验，可以更好地了解新版本的表现。
流量治理：
在微服务架构下，我们可以基于地区、集群、实例、请求等维度，对端到端流量的路由路径进行精确控制。
负载均衡Load Balance：
负载均衡，可以帮助提高网络系统的可用性、稳定性和可配置性。
负载均衡负责分配请求在每个下游实例上的分布。
具体来说：负载均衡是一种用于分配网络请求的技术，旨在通过平均分配请求流量，以避免单个服务器或终结点的过载。
具体而言，负载均衡通过使用代理服务器或硬件负载均衡器来分配请求，使得请求能够更平均地分配到多个服务器或终结点上。这样，单个服务器或终结点就不会因为大量请求而瘫痪，从而提高整体系统的可用性和稳定性。
负载均衡还可以通过支持多种负载均衡策略，例如轮询、加权轮询和最小连接数策略等，以提高系统的灵活性和可配置性。
稳定性治理：
微服务架构中典型的稳定性治理功能：
- 限流
- 熔断
- 过载保护
- 降级
