作者 | 波哥

審校 | 重樓

分布式微服務架構是構建現(xiàn)代應用的理想選擇，它將復雜系統(tǒng)拆分成小而自治的服務，每個服務都能獨立開發(fā)、測試和部署。在實際的開發(fā)過程中，如何實現(xiàn)高效的分布式微服務架構呢？下面筆者根據(jù)自己多年的實戰(zhàn)經(jīng)驗，淺談實戰(zhàn)過程中的關鍵技術以及高并發(fā)情況下的具體實現(xiàn)方案。

1.服務注冊與發(fā)現(xiàn)

在分布式微服務架構中，服務注冊與發(fā)現(xiàn)是一個至關重要的技術，它解決了服務實例的動態(tài)變化和通信問題，使得不同服務能夠相互發(fā)現(xiàn)和調用。Netflix Eureka 和 Consul是兩種主要的實現(xiàn)組件。為什么需要服務注冊與發(fā)現(xiàn)呢？

在微服務架構中，服務會動態(tài)地啟動、關閉或遷移，因此需要一種機制來跟蹤和管理這些服務實例的位置信息。服務注冊與發(fā)現(xiàn)解決了以下幾個關鍵問題：

• 服務注冊： 服務實例在啟動時向注冊中心注冊自己的網(wǎng)絡地址和元數(shù)據(jù)，使得其他服務能夠找到它。
• 服務發(fā)現(xiàn)： 客戶端或其他服務需要調用某個服務時，可以通過查詢注冊中心獲取可用的服務實例。
• 負載均衡： 注冊中心可以提供負載均衡的功能，將請求分發(fā)到不同的服務實例上，從而提高系統(tǒng)性能和可用性。

所以可以看出，服務注冊中心的穩(wěn)定在整個微服務架構中至關重要，下面就以Netflix Eureka為例詳細介紹在高并發(fā)環(huán)境下的一些關鍵實現(xiàn)策略：

• 注冊中心集群： Eureka支持搭建多個相互注冊的注冊中心實例，形成一個集群。這樣可以避免單點故障，提高可用性。
• 自我保護模式： Eureka引入了自我保護機制，當注冊中心節(jié)點在一段時間內無法收到心跳信息時，會進入自我保護模式，不會立即剔除所有失聯(lián)的實例。這可以防止因網(wǎng)絡抖動等原因導致大量實例被剔除，進而影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
• 緩存機制： Eureka客戶端在查詢可用服務實例時，會緩存注冊表的信息。這樣可以減輕注冊中心的壓力，提高查詢的響應速度。
• 動態(tài)刷新： Eureka客戶端會定期從注冊中心更新注冊表信息，保持實例信息的實時性。這種機制確保了注冊中心與服務實例的同步性。
• 高可用性： 通過搭建多個注冊中心實例并互相注冊，可以實現(xiàn)高可用的注冊中心集群。同時，Eureka客戶端可以配置多個注冊中心的地址，以便在某個注冊中心不可用時自動切換到其他可用的實例。

2.負載均衡

在分布式微服務架構中，負載均衡是確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和高性能的關鍵技術之一。通過將請求合理分配到不同的服務實例上，負載均衡可以避免某些實例過載，從而提高整個系統(tǒng)的吞吐量和可用性。在應用架構中，有很多負載均衡的中間件，比如Nginx和HAProxy等，但是本篇作者將以Netflix Ribbon為例詳細介紹微服務組件中的負載均衡組件。

Netflix Ribbon是一個在Spring Cloud中廣泛使用的負載均衡組件，它是直接作用在客戶端的組件，更確切點說是直接在應用端的組件。它提供了豐富的負載均衡策略和動態(tài)調整機制，能夠很好地支持高并發(fā)場景，它具有以下特點：

• 配置負載均衡策略在使用Netflix Ribbon時，可以根據(jù)實際需求配置適合的負載均衡策略，例如輪詢、隨機、加權輪詢等。這些策略可以在配置文件中進行設置。
• 動態(tài)調整權重Netflix Ribbon支持動態(tài)調整實例的權重，通過觀察實例的負載情況，自動調整權重，確保性能最優(yōu)。
• 故障轉移和熔斷Netflix Ribbon內置了故障轉移和熔斷機制，當某個服務實例不可用時，它會自動將請求轉移到其他可用的實例，從而保證整個系統(tǒng)的可用性。

3.熔斷器

在分布式微服務架構中，一個服務的故障可能會影響到其他依賴于它的服務，從而導致級聯(lián)故障。為了應對這種情況，熔斷器（Circuit Breaker）被引入，它是一種容錯機制，可以在故障發(fā)生時快速中斷對故障服務的調用，防止故障擴散，從而保障整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性。Netflix Hystrix 是一個主流的實現(xiàn)庫，下面我們將詳細介紹熔斷器的實現(xiàn)原理，以及在高并發(fā)環(huán)境下的實現(xiàn)方法。

• 熔斷器的原理

熔斷器的原理類似于電路中的保險絲，當電流過大時，保險絲會斷開，以防止電路的損壞。在微服務架構中，熔斷器通過監(jiān)測服務調用的失敗率或響應時間，來判斷服務是否出現(xiàn)故障。

它通常有以下幾種狀態(tài)：

（1）關閉狀態(tài)（Closed）：在這個狀態(tài)下，所有請求都會被允許通過，并且熔斷器會監(jiān)測故障發(fā)生的頻率。

（2）打開狀態(tài)（Open）：當故障發(fā)生的頻率達到一定的閾值時，熔斷器會進入打開狀態(tài)，所有的請求都會被快速失敗，不會繼續(xù)嘗試調用故障的服務。

（3）半開狀態(tài)（Half-Open）：經(jīng)過一段時間后，熔斷器會自動進入半開狀態(tài)，允許一個請求通過，用來檢測故障是否已經(jīng)恢復。

為了在高并發(fā)情況下支持熔斷器，需要考慮以下幾個實現(xiàn)策略：

（4）閾值設定

合理設置觸發(fā)熔斷的故障閾值，防止因瞬時高并發(fā)而誤判。閾值可基于失敗率、錯誤數(shù)或響應時間等指標。

（5）超時設置

設置適當?shù)某瑫r時間，當服務響應時間超過預定閾值時，觸發(fā)熔斷，避免請求長時間等待。

（6）自適應熔斷

根據(jù)實際的請求情況動態(tài)調整熔斷器的閾值，避免過于保守或激進。

（7）熔斷恢復

在熔斷器恢復時，逐步增加流量，觀察服務的穩(wěn)定性，避免過早恢復導致系統(tǒng)再次不穩(wěn)定。

4.分布式數(shù)據(jù)管理

在分布式微服務架構中，不同的微服務可能會有自己的數(shù)據(jù)庫，一個業(yè)務操作可能涉及到多個微服務和多個數(shù)據(jù)庫。如果其中一個步驟失敗，如何確保數(shù)據(jù)的一致性，避免部分操作成功，部分操作失敗的情況？

有一種解決方法是分布式事務，目前流行的解決方案是使用Seata（前身為Fescar），它提供了基于階段提交協(xié)議（Two-Phase Commit）的分布式事務管理機制，確保各個微服務的數(shù)據(jù)庫操作要么全部成功，要么全部失敗。那么在高并發(fā)情況下，如何保障分布式數(shù)據(jù)管理的一致性和性能呢？在高并發(fā)情況下保障分布式數(shù)據(jù)管理的一致性和性能，有以下幾種策略：

• 讀寫分離

將數(shù)據(jù)庫的讀操作和寫操作分開處理，讀操作可以通過復制多個只讀副本來支持高并發(fā)讀取。

• 數(shù)據(jù)庫分片

將數(shù)據(jù)庫按照一定規(guī)則進行分片存儲，每個分片負責一部分數(shù)據(jù)。這樣可以提高并發(fā)讀寫的能力。

• 緩存優(yōu)化

對于高并發(fā)讀取操作，可以使用緩存技術如Redis來減輕數(shù)據(jù)庫的負載，提高響應速度。

• 異步處理

將一些非實時的、對數(shù)據(jù)一致性要求不高的操作異步化，減少同步操作對數(shù)據(jù)庫的壓力。

下面簡單介紹下在項目中如何使用Seata實現(xiàn)分布式事務：

（1）首先必須引入Seata依賴：在各個微服務項目中引入Seata的依賴，配置Seata的注冊中心、事務組等信息。

（2）在業(yè)務操作中，使用@GlobalTransactional注解標記一個全局事務。Seata會自動協(xié)調各個微服務的事務操作。

（3）當所有微服務的操作都成功時，Seata會發(fā)起全局提交，確保各個分支事務都能被正確提交。

（4）如果有任何一個分支事務失敗，Seata會發(fā)起全局回滾，確保所有分支事務都能被正確回滾。

5.API 網(wǎng)關

在分布式微服務架構中，API 網(wǎng)關充當著系統(tǒng)的入口，扮演著路由、認證、鑒權、限流等多種角色。在高并發(fā)環(huán)境下，API 網(wǎng)關的設計和實現(xiàn)變得尤為關鍵，有很多大型企業(yè)往往會把API網(wǎng)關做成一個單獨的網(wǎng)關支撐系統(tǒng)。這里筆者將簡單介紹 API 網(wǎng)關的功能、實現(xiàn)方式，以及在高并發(fā)環(huán)境下的具體實現(xiàn)。

• API 網(wǎng)關的功能

API 網(wǎng)關不僅僅是一個請求的轉發(fā)器，它還承擔著以下功能：

（1）路由與負載均衡： 將外部請求轉發(fā)到相應的微服務實例，同時支持負載均衡，確保每個實例的壓力均衡。

（2）認證與鑒權： 對請求進行身份驗證，并根據(jù)權限和策略進行鑒權，保護系統(tǒng)免受未授權訪問。

（3）限流與熔斷： 對請求進行限速，避免單個用戶或IP過多的請求影響整個系統(tǒng)。同時，實現(xiàn)熔斷機制，防止服務雪崩。

（4）日志與監(jiān)控： 記錄請求和響應的日志，用于故障排查和性能監(jiān)控。

在高并發(fā)環(huán)境下支持 API 網(wǎng)關的實現(xiàn)策略：

（1）分布式緩存

使用分布式緩存如 Redis 存儲 API 的路由信息，加快路由查找的速度。

（2）響應緩存

對頻繁請求的響應進行緩存，避免重復計算，提高響應速度。

（3）限流與熔斷

根據(jù)系統(tǒng)的承受能力設定限流策略，限制請求的數(shù)量，防止系統(tǒng)過載。同時，實現(xiàn)熔斷機制，當服務出現(xiàn)問題時，及時中斷對該服務的請求，保護系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

（4）異步處理

對于一些不需要實時返回結果的請求，可以采用異步方式處理，減少請求排隊等待的時間。

（5）熱點數(shù)據(jù)緩存

對于熱點數(shù)據(jù)，通過緩存減少數(shù)據(jù)庫的訪問壓力，提高數(shù)據(jù)的讀取速度。

目前微服務API網(wǎng)關主流的組件為Spring Cloud Gateway 。

6. 日志和監(jiān)控

在分布式微服務架構中，由于微服務數(shù)量龐大，如何快速定位系統(tǒng)問題，從而有效解決問題？如何實時追蹤系統(tǒng)的運行狀態(tài)，幫助發(fā)現(xiàn)潛在的問題并及時采取措施？準確的日志記錄和有效的監(jiān)控是關鍵。隨著高并發(fā)情況的增加，日志和監(jiān)控的管理變得更加重要。這里筆者將簡單介紹日志和監(jiān)控的作用、實現(xiàn)方法，以及在高并發(fā)情況下的策略。

• 在高并發(fā)環(huán)境下支持日志實現(xiàn)策略如下：

（1）異步日志

使用異步日志記錄機制，將日志寫入緩沖區(qū)后立即返回，避免阻塞請求的處理流程。

（2）分布式日志收集

將各個微服務的日志集中收集到一處，可以使用工具如ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等。

（3）日志壓縮

對日志進行壓縮，減少磁盤占用和網(wǎng)絡傳輸開銷。

（4）日志級別設置

根據(jù)業(yè)務需要設置不同的日志級別，避免無謂的詳細日志記錄。

• 在高并發(fā)環(huán)境下支持監(jiān)控的實現(xiàn)策略如下：

（1）實時監(jiān)控

使用監(jiān)控工具對系統(tǒng)性能進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。

（2）異常報警

設置異常報警機制，當系統(tǒng)出現(xiàn)異常情況時，能夠及時通知運維人員。

（3）數(shù)據(jù)分析

通過對監(jiān)控數(shù)據(jù)進行分析，找出系統(tǒng)的瓶頸和優(yōu)化空間，從而提高系統(tǒng)性能。

（4）可視化展示

使用儀表盤和圖表等形式，將監(jiān)控數(shù)據(jù)進行可視化展示，方便運維人員進行分析。

分布式微服務架構中的關鍵技術為構建高并發(fā)系統(tǒng)提供了重要支持。通過合理選擇服務注冊與發(fā)現(xiàn)、負載均衡、熔斷器、分布式數(shù)據(jù)管理、API 網(wǎng)關以及日志和監(jiān)控等技術，并結合適當?shù)母卟l(fā)支持方案，我們能夠構建穩(wěn)定、可擴展的分布式系統(tǒng)，實現(xiàn)高并發(fā)環(huán)境下的優(yōu)異性能。然而，在應用這些技術時，務必根據(jù)實際情況進行調整和優(yōu)化，以達到最佳效果。

作者介紹

波哥，互聯(lián)行業(yè)從業(yè)10余年，先后擔任項目總監(jiān)及架構師。目前專攻技術，喜歡研究技術原理。技術全面，主攻Java，精通JVM底層機制及Spring全家桶底層框架原理，熟練掌握當前主流的中間件、服務網(wǎng)格等技術原理。