JAVA面试——微服务(二)

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: JAVA面试——微服务

7.1.3. 配置中心

配置中心一般用作系统的参数配置,它需要满足如下几个要求:高效获取、实时感知、分布式访

问。

7.1.3.1.

zookeeper 配置中心

实现的架构图如下所示,采取数据加载到内存方式解决高效获取的问题,借助 zookeeper 的节点

监听机制来实现实时感知。

image.png

7.1.4. 事件调度(kafka

消息服务和事件的统一调度,常用用 kafka ,activemq 等。

7.1.5. 服务跟踪(starter-sleuth

随着微服务数量不断增长,需要跟踪一个请求从一个微服务到下一个微服务的传播过程, Spring

Cloud Sleuth 正是解决这个问题,它在日志中引入唯一 ID,以保证微服务调用之间的一致性,这

样你就能跟踪某个请求是如何从一个微服务传递到下一个

1. 为了实现请求跟踪,当请求发送到分布式系统的入口端点时,只需要服务跟踪框架为该请求

创建一个唯一的跟踪标识,同时在分布式系统内部流转的时候,框架始终保持传递该唯一标

识,直到返回给请求方为止,这个唯一标识就是前文中提到的 Trace ID。通过 Trace ID 的记

录,我们就能将所有请求过程日志关联起来。

2. 为了统计各处理单元的时间延迟,当请求达到各个服务组件时,或是处理逻辑到达某个状态

时,也通过一个唯一标识来标记它的开始、具体过程以及结束,该标识就是我们前文中提到

的 Span ID,对于每个 Span 来说,它必须有开始和结束两个节点,通过记录开始 Span 和结

束 Span 的时间戳,就能统计出该 Span 的时间延迟,除了时间戳记录之外,它还可以包含一

些其他元数据,比如:事件名称、请求信息等。

3. 在快速入门示例中,我们轻松实现了日志级别的跟踪信息接入,这完全归功于spring-cloud

starter-sleuth 组件的实现。在 Spring Boot 应用中,通过在工程中引入 spring-cloud

starter-sleuth 依赖之后, 它会自动的为当前应用构建起各通信通道的跟踪机制,比如:

通过诸如 RabbitMQ、Kafka(或者其他任何 Spring Cloud Stream 绑定器实现的消息

中间件)传递的请求。

通过 Zuul 代理传递的请求。

通过 RestTemplate 发起的请求。

7.1.6. 服务熔断(Hystrix

在微服务架构中通常会有多个服务层调用,基础服务的故障可能会导致级联故障,进而造成整个

系统不可用的情况,这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不

可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。

熔断器的原理很简单,如同电力过载保护器。它可以实现快速失败,如果它在一段时间内侦测到

许多类似的错误,会强迫其以后的多个调用快速失败,不再访问远程服务器,从而防止应用程序

不断地尝试执行可能会失败的操作,使得应用程序继续执行而不用等待修正错误,或者浪费 CPU

时间去等到长时间的超时产生。熔断器也可以使应用程序能够诊断错误是否已经修正,如果已经

修正,应用程序会再次尝试调用操作。

image.png

7.1.6.1.

Hystrix 断路器机制

断路器很好理解, 当 Hystrix Command 请求后端服务失败数量超过一定比例(默认 50%), 断路器会

切换到开路状态(Open). 这时所有请求会直接失败而不会发送到后端服务. 断路器保持在开路状态

一段时间后(默认 5 秒), 自动切换到半开路状态(HALF-OPEN). 这时会判断下一次请求的返回情况,

如果请求成功, 断路器切回闭路状态(CLOSED), 否则重新切换到开路状态(OPEN). Hystrix 的断路器

就像我们家庭电路中的保险丝, 一旦后端服务不可用, 断路器会直接切断请求链, 避免发送大量无效

请求影响系统吞吐量, 并且断路器有自我检测并恢复的能力。

7.1.7. API 管理

SwaggerAPI 管理工具。


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