终于学完阿里架构师推荐413页微服务分布式架构基础与实战笔记

简介: 目前,Spring Boot+Spring Cloud架构已经成为Java程序员的必备技能之一,刚开始学习时看到琳琅满目的Spring全家桶,可能会感到无从下手。如果只了解微服务中的各知识点,而忽略了以微服务分布式架构的方式学习系统的架构顺序,初学者可能就不知道如何使用微服务构建分布式系统。为了使读者更快掌握Spring Boot+SpringCloud的基础知识与架构方法,本文的章节顺序即应用系统的架构顺序。

前言

目前,Spring Boot+Spring Cloud架构已经成为Java程序员的必备技能之一,刚开始学习时看到琳琅满目的Spring全家桶,可能会感到无从下手。如果只了解微服务中的各知识点,而忽略了以微服务分布式架构的方式学习系统的架构顺序,初学者可能就不知道如何使用微服务构建分布式系统。为了使读者更快掌握Spring Boot+SpringCloud的基础知识与架构方法,本文的章节顺序即应用系统的架构顺序。

分布式可以理解为人体器官,人体可看成分布式系统,大脑是注册中心的集群,四肢与器官是提供服务的微服务,前进的距离是微服务运行之后的返回值,消耗的体力是微服务中处理的逻辑,影响的记忆是某些微服务对数据库的增删改查。分布式可看成一种思想,而Spring Cloud 与 Spring Boot是实现了这种思想的工具。

无论多复杂的分布式应用程序,整合多少个服务器,调用多少种服务接口,使用多少种协议,使用集群还是高可用的何种架构方式,使用客户端还是服务端的何种负载均衡,使用哪个消息中间件、哪个数据库集群,使用搜索引擎/非关系型数据库/时序性数据库/关系型数据库/文件管理等多少种存储介质,其分布式本质都是分布式自身的思想。建议读者动手将本文实例都敲在IDE中,在Linux服务器上搭建各集群,那么上面那些看起来颇具难度的问题,都将不会是难题。

目录

主要内容

介绍微服务分布式的相关概念,搭建第一个微服务项目,了解微服务项目的运行过程。通过微服务整合Consul注册中心,搭建第一个微服务+注册中心的分布式系统。多个微服务与Consul注册中心相连,彼此通信,微服务获得彼此的接口及地址,调用彼此的接口与服务。

然后无可避免地需要处理彼此通信时报错的情况,以免单一微服务无法正常提供服务,导致整个分布式系统的瘫痪。此时采用Ribbon客户端负载均衡方案,依靠多台服务器部署多个相同微服务项目,以提高系统的性能。在分布式通信不足以解决全部报错问题时,可选择Hystrix 进行更精细划分,保证在任何一台微服务出现问题时,系统整体仍然能正常运行。

至此初步搭建了分布式系统,然后开始增加微服务的增删改查等业务功能。在系统处理增删改查过程的同时,还需要事务功能的支撑与管理。在初步增删改查后,依靠微服务的缓存增加微服务的性能,同时需要确保Redis与MySQL之间的增删改查一致性。另外,如果有特殊业务需求,可由分布式消息通信彼此协作、沟通、处理。

在处理基本业务后,还会有定时任务等业务需求,此时需要微服务的任务调度进行处理。而单节点任务调度的微服务可能会有宕机或重复执行等相关问题,只有使多台微服务同时进行任务调度,且彼此协同的情况下,才能解决此类问题。这时需要 Quartz分布式任务调度解决多个任务调度间彼此协同、相互管理等问题。若有文件上传、下载等相关需求,需要使用微服务的文件上传管理。单节点文件上传可能存在磁盘空间不足或不易管理等问题,需要 FastDFS 分布式文件管理以解决多台文件管理服务器彼此协同、磁盘扩容等问题。

第1章微服务分布式架构设计原理;

本章1.3节利用Spring Boot创建了第一个微服务应用程序。1.5节将该应用程序的端口号修改为9090。1.7节将该应用程序的properties配置文件修改成了YAML配置文件。1.8节通过单配置文件让工程适应多应用场景。1.9节通过多配置文件使工程适应多环境进行开发。

在实际工程中,分布式的环境集成经常会使用多环境配置,多环境配置是微服务十分重要的部分。另外,在实际工程中建议多运用bootstrap.yml 和 bootstrap.properties 文件,以方便日后维护。

第2章分布式的注册中心;

2.3 节初步认识了 Consul 注册中心,并且搭建了 Consul 注册中心的集群,使 Consul注册中心可以更加良好地运行。

2.4节使用Spring Cloud整合了Consul进行注册并获得其他服务的注册地址。

2.5节使用Spring Cloud整合了Consul的Config功能,可以通过Java代码获取Consul上的配置参数,方便多个微服务工程管理相同的配置信息。

在得到了其他微服务信息后,第3章将介绍使用Feign框架通过Consul注册中心调用其他微服务接口。

第3章分布式的通信;

基于微服务的分布式架构,本章使用 Feign 达到多个微服务互相通信的目的。当调用Server端出现异常时,通过Feign降级回退函数返回。

微服务集成Swagger减少了多个程序员之间的沟通成本,在某程序员提供Swagger UI后,其他程序员可以直接了解接口地址、名称、入参、返回值等信息。在得到其他接口的信息后,通过Feign Client端可以调用Server端微服务提供的接口。Feign的拦截器在Feign Client端调用其他Server接口时,对本次请求统一处理。

如果Feign Client端调用的Server端发生了报错现象,Feign的Fallback类和Feign的Fallback 工厂分别用降级回退类与降级回退工厂,直接将本次请求通过降级函数回退给前台,不会造成线程的阻塞。

如果Feign Client端调用的Server端发生超时现象,可通过配置Feign内置的Ribbon负载均衡器进行解决。一旦 Server 端发生超时现象,Feign 都会直接将本次请求通过降级函数回退给前台,不会造成线程的阻塞。

第4章分布式的客户端负载均衡;

通过将多个微服务使用相同的微服务名称注册在同一个注册中心上,Feign Client可以使用Ribbon根据算法调用其中任何一个微服务,通过多台服务器提高应用程序的并发承受能力。在分布式架构中,分布式通信是最重要的环节之一,注册中心保证分布式能够得到相关的通信地址,客户端负载均衡减小了分布式通信的并发压力。

第5章分布式的断路器;

5.2节实现了更高级的降级回退方式,在一个函数中使用多个Feign Client的Service,若有任何异常,整个函数都会回退到降级函数中。

5.4节实现了在调用某个函数后,将该函数的返回结果作为缓存,以防多次调用产生高并发,用“函数名+入参”的形式作为 Key 值,将返回结果作为 Value 值缓存。在一个函数中使用多个Feign Client的Service,以减小多个微服务之间沟通的并发压力。

5.5节实现了在多次调用某个函数后,将多个线程合并成一个线程进行调用,减小了系统内存和线程并发数量的压力。在一个函数中使用某个Feign Client的Service,将多次得到的ID合并成一个List对其他微服务进行请求,减小多个微服务之间沟通的并发压力。

5.6节利用Hystrix自带的Dashboard性能监控仪表盘页面和性能监控控件,监控其他微服务的Hystrix线程池,包括Hystrix线程池目前的剩余线程数目、线程池容量、并发情况、运行情况、执行次数等。

其实Hystrix自带的Dashboard仪表盘使用方法十分简单,在需要被监控的微服务中通过application资源配置文件打开被调用地址,通过@Bean注解将性能控件相关内容配置在 Spring 容器上,监控端Dashboard 仪表盘使用@EnableHystrix-Dashboard注解开启页面,并在页面上调用Hystrix性能控件的相关地址即可。

分布式的三大剑客:注册中心Consul(包括通信Feign)、微服务Spring Application、断路器Hystrix已经全部介绍完成。一般在分布式系统搭建初期,先要搭建三个基本要素,再在每个微服务中增加增删改查等业务逻辑。

第6章微服务的异步线程池;

异步线程池是一个底层实现复杂但使用方法非常简单的技术,优雅停止异步线程池的测试执行过程则比较复杂。此处要注意每个细节,尤其是在优雅停止异步线程池且执行完成所有应该执行的线程后,线程池中的线程数目是否正确归零。

如果想了解更多关于优化异步线程池的内容,可参考Java自带的线程池、Java第三方线程池、Java并发编程等相关内容。不论用Java自带的线程池,还是第三方开源的线程池,对于异步线程池来说都只是不同的实现而已,并无区别。因为每种线程池的优雅停止实现都不相同,所以每种不同实现出来的异步线程池的优雅停止也不同。

第7章微服务整合持久化数据源;

本章通过Spring Boot微服务整合MyBatis注解和JPA注解,达到操作数据库进行增删改查操作的效果。

由于JPA注解、MyBatis注解的分页和多表十分类似,本章不再重复介绍。通过运用7.2节和7.4节中的@Select、@Query等注解,可了解利用注解进行数据库开发的思想。

第8章微服务事务;

通过8.2节的实例更加完整地了解@Transational注解,包括该注解在@Service层对多个dao层的应用方式,扩展了第7章的内容,希望通过本章可以使读者更加清晰地理解事务的使用方式、传播行为、隔离级别等内容。

第9章微服务的缓存与分布式的消息通信;

Redis是最简洁的非关系型缓存数据库,在实际工作中使用较多。9.2节与9.6节分别使用Spring Data Redis与Spring Cache整合Redis以实现缓存的增删改查操作。

9.5节使用Redis作为消息通信中间件进行多个微服务之间的通信。

第10章微服务的任务调度与分布式的任务调度;

10.1节整合了单点任务调度,10.4节整合了分布式任务调度,以此介绍了任务调度的分布式方法。

Quartz使用方法十分简捷,在实际项目中也可以使用其他分布式解决方案的框架。其实更重要的是理解任务调度的分布式原理,而非死记硬背API。

第11章微服务的文件上传与分布式文件管理;

11.2节实现了微服务文件上传,11.7节实现了微服务的分布式上传。

11.5.4 节介绍了分布式上传的原理,以及微服务的即将上传服务器、文件服务器分割成两个服务器进行操作。FastDFS安装较为复杂,可参考相关书籍。

第12章扩展与部署;

本章拓展了分布式架构的相关方案,总结了本文前几章未涉及的Spring Boot与Spring Cloud框架扩展内容。

这份【微服务分布式架构基础与实战】笔记共有413页,需要完整版的小伙伴,可以点击此处来获取就可以了!

相关文章
|
7月前
|
人工智能 Kubernetes 数据可视化
Kubernetes下的分布式采集系统设计与实战:趋势监测失效引发的架构进化
本文回顾了一次关键词监测任务在容器集群中失效的全过程,分析了中转IP复用、调度节奏和异常处理等隐性风险,并提出通过解耦架构、动态IP分发和行为模拟优化采集策略,最终实现稳定高效的数据抓取与分析。
141 2
Kubernetes下的分布式采集系统设计与实战:趋势监测失效引发的架构进化
|
4月前
|
Cloud Native Serverless API
微服务架构实战指南:从单体应用到云原生的蜕变之路
🌟蒋星熠Jaxonic,代码为舟的星际旅人。深耕微服务架构,擅以DDD拆分服务、构建高可用通信与治理体系。分享从单体到云原生的实战经验,探索技术演进的无限可能。
微服务架构实战指南:从单体应用到云原生的蜕变之路
|
7月前
|
数据采集 缓存 NoSQL
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
本文介绍了一个针对高频新闻站点的分布式爬虫系统优化方案。通过引入异步任务机制、本地缓存池、Redis pipeline 批量写入及身份池策略,系统采集效率提升近两倍,数据同步延迟显著降低,实现了分钟级热点追踪能力,为实时舆情监控与分析提供了高效、稳定的数据支持。
329 1
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
|
8月前
|
缓存 NoSQL 算法
高并发秒杀系统实战(Redis+Lua分布式锁防超卖与库存扣减优化)
秒杀系统面临瞬时高并发、资源竞争和数据一致性挑战。传统方案如数据库锁或应用层锁存在性能瓶颈或分布式问题,而基于Redis的分布式锁与Lua脚本原子操作成为高效解决方案。通过Redis的`SETNX`实现分布式锁,结合Lua脚本完成库存扣减,确保操作原子性并大幅提升性能(QPS从120提升至8,200)。此外,分段库存策略、多级限流及服务降级机制进一步优化系统稳定性。最佳实践包括分层防控、黄金扣减法则与容灾设计,强调根据业务特性灵活组合技术手段以应对高并发场景。
2364 7
|
7月前
|
缓存 Cloud Native Java
Java 面试微服务架构与云原生技术实操内容及核心考点梳理 Java 面试
本内容涵盖Java面试核心技术实操,包括微服务架构(Spring Cloud Alibaba)、响应式编程(WebFlux)、容器化(Docker+K8s)、函数式编程、多级缓存、分库分表、链路追踪(Skywalking)等大厂高频考点,助你系统提升面试能力。
687 0
|
弹性计算 API 持续交付
后端服务架构的微服务化转型
本文旨在探讨后端服务从单体架构向微服务架构转型的过程,分析微服务架构的优势和面临的挑战。文章首先介绍单体架构的局限性,然后详细阐述微服务架构的核心概念及其在现代软件开发中的应用。通过对比两种架构,指出微服务化转型的必要性和实施策略。最后,讨论了微服务架构实施过程中可能遇到的问题及解决方案。
|
Cloud Native Devops 云计算
云计算的未来:云原生架构与微服务的革命####
【10月更文挑战第21天】 随着企业数字化转型的加速,云原生技术正迅速成为IT行业的新宠。本文深入探讨了云原生架构的核心理念、关键技术如容器化和微服务的优势,以及如何通过这些技术实现高效、灵活且可扩展的现代应用开发。我们将揭示云原生如何重塑软件开发流程,提升业务敏捷性,并探索其对企业IT架构的深远影响。 ####
422 3
|
Java 开发者 微服务
从单体到微服务:如何借助 Spring Cloud 实现架构转型
**Spring Cloud** 是一套基于 Spring 框架的**微服务架构解决方案**,它提供了一系列的工具和组件,帮助开发者快速构建分布式系统,尤其是微服务架构。
1528 69
从单体到微服务:如何借助 Spring Cloud 实现架构转型

热门文章

最新文章