微服务平台可靠性设计
微服务架构下DFX设计实践
7 DFC Design for Compatibility 兼容性设计
保证产品符合标准、与其他设备互连互通，以及自身版本升 级后的兼容性。
8 DFPr Design for Procurement
可采购性设计 在满足产品功能与性能前提下物料的采购便捷且低成本。
9 DFSC Design for Supply Chain
Design for Energy 5 DFEE Efficiency
and Environment
能效与环境设计
在设计中考虑能效与资源的有效利用并通过环保设计减少毒 害性和资源消耗，保护生态环境。
6 DFNS Design for Network Security 安全性设计
最大限度地减少资产和资源的脆弱性，包括机密性、完整性、 可用性、访问控制、认证、防抵赖和隐私保护等方面。
1. DFX概述
1.1 概念 DFX是Design for X的简称， 表示面向产品非功能性属性的设计。 其中“X”代表产品生命周期或其中 某一环节， DFX包括：可靠性、节能减排、归一化、可服务性、可安装性、可制造性、可维修性、可采购性、 可供应性、可测试性、可修改性／可扩展性、成本、性能、安全性。
3 DFT Design for Testability
可测试性设计 提高产品能观能控、故障检测与定位隔离的能力。
4 DFS Design for Serviceability
可服务性设计
提高系统安装调测与维护管理能力，提高服务效率。 隶属于DFS的二级DFX有：可维护性设计(Design for Maintainability)、易用性设计（Design for Usability）
DFS需求：Design for Serviceability，可服务性设计，提高系统安装调测与维护管理能力，提高服务效率。 鉴于以上种种问题，微服务的实施必然要具备需求管理、代码版本管理、质量管理、构建管理、测试管理、部 署管理、环境管理等工具链，除此之外，还需要开发部门与运维部门的协作，因此DevOps是微服务实施的充分必 要条件。
微服务架构有哪些主要特点？
微服务架构是一种将应用程序拆分成小型、独立的服务单元的架构设计模式。
每个服务单元都有自己的独立部署和运行环境，可以通过API接口进行通信和协作。
相比传统的单体架构，微服务架构具有以下主要特点：1.高可伸缩性微服务架构的每个服务单元都是独立的，可以根据需求进行灵活的扩展或缩减，从而实现高可伸缩性。
当应用程序需要处理更多的请求时，可以通过增加服务单元来提高系统的吞吐量；当请求量降低时，可以减少服务单元以节省资源。
2.高可靠性由于微服务架构中的每个服务单元都是独立的，因此当其中一个服务单元发生故障时，其他服务单元不会受到影响。
这种设计模式可以提高系统的可靠性，避免单点故障。
3.独立部署微服务架构的每个服务单元都可以独立部署和运行，这意味着一个服务单元的升级或修改不会影响其他服务单元的运行。
这种设计模式可以大大减少应用程序的部署时间和风险。
4.技术多样性由于微服务架构中的每个服务单元都是独立的，因此可以使用不同的技术栈来开发和运行不同的服务单元。
这种设计模式可以让开发团队根据自己的需求和技能来选择最适合的技术，提高开发效率和质量。
5.易于维护由于微服务架构的每个服务单元都是独立的，因此可以更容易地进行维护和更新。
开发团队可以只关注一个服务单元的维护，而不需要关注整个应用程序的维护。
这种设计模式可以大大降低维护成本和风险。
微服务架构具有高可伸缩性、高可靠性、独立部署、技术多样性和易于维护等主要特点。
这种设计模式已经成为现代应用程序开发的主流趋势，可以帮助企业实现快速迭代、快速响应市场需求和降低开发成本。
微服务架构也带来了一些挑战，如服务治理、服务发现和服务监控等方面的问题需要得到解决。
微服务架构是一种高效、灵活和可靠的架构设计模式，可以帮助企业实现业务创新和技术创新。
随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断发展，微服务架构也将继续发挥重要作用，成为企业数字化转型的重要基石。
微服务技术方案
5.数据存储：关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）；
6.消息中间件：Kafka、RabbitMQ或ActiveMQ；
7.服务监控：Prometheus、Grafana、Zipkin等；
8.身份认证与权限管理：OAuth2.0、JWT等。
四、架构设计
1.服务拆分：按照业务领域、功能模块进行服务拆分，形成独立的微服务；
2.服务治理：通过服务框架和服务治理策略，实现服务间的解耦、熔断、降级、限流等；
3.服务注册与发现：采用注册中心，实现服务自动注册、发现和负载均衡；
4.数据一致性：采用分布式事务、消息中间件等技术，确保数据的一致性；
-满足业务快速迭代和响应市场变化的需求；
-确保系统的高可用性、高性能和安全性；
-符合国家法律法规及行业标准。
2.原则
-开放性：采用开放的技术标准，便于系统集成和扩展；
-可靠性：确保系统稳定运行，降低故障风险；
-安全性：遵循国家法律法规，加强数据保护和隐私安全；
-易用性：简化开发、部署和运维过程，提高工作效率。
微服务技术方案
第1篇
微服务技术方案
一、方案背景
随着信息化建设的不断深入，企业对系统的需求日益多样化和个性化，传统的单体架构已无法满足快速迭代、弹性扩展、故障隔离等需求。为解决这些问题，微服务架构应运而生。本方案旨在为企业提供一套合法合规的微服务技术方案，以实现业务的高效运行、系统的稳定性和可扩展性。
二、方案目标
1.满足业务快速迭代、灵活扩展的需求；
2.提高系统的稳定性、可用性和可维护性；
3.降低系统间的耦合度，提高故障隔离能力；
微服务平台可靠性设计
微服务平台可靠性设计目录1.背景 (5)1.1.无处不在的故障 (5)1.1.1.分布式部署和调用 (5)1.1.2.大型系统微服务进程内合设 (6)1.1.3.微服务健康度 (7)1.1.4.同步的I/O操作 (8)1.1.5.第三方SDK API调用 (9)1.2.微服务可靠性 (9)1.2.1.关键的可靠性因素 (10)2.异步I/O操作 (10)2.1.网络I/O (10)2.1.1.使用同步阻塞I/O的问题 (10)2.1.2.使用非阻塞I/O通信 (11)2.2.磁盘I/O (12)2.3.数据库操作 (15)3.故障隔离 (16)3.1.通信链路隔离 (16)3.2.调度资源隔离 (18)3.2.1.微服务之间隔离 (18)3.2.2.第三方依赖隔离 (19)3.3.进程级隔离 (19)3.3.1.容器隔离 (19)3.3.2.VM隔离 (20)4.集群容错 (21)4.1.路由容错 (21)4.2.服务降级 (21)4.2.1.强制降级 (22)4.2.2.容错降级 (22)4.2.3.服务降级Portal (23)4.3.熔断机制 (23)4.3.1.工作原理 (24)4.3.2.微服务健康度 (25)5.流量控制 (25)5.1.动态流控 (26)5.2.静态流控 (27)5.3.用户自定义流控机制 (27)6.使用Hystrix提升微服务可靠性 (28)6.1.Hystrix简介 (28)6.2.Hystrix的核心功能 (28)6.2.1.依赖隔离 (28)6.2.2.熔断器 (29)6.2.3.优雅降级 (30)6.2.4.Reactive编程 (31)6.2.5.信号量隔离 (31)6.3.集成Hystrix (32)6.3.1.集成架构 (32)6.3.2.集成Hystrix带来的优点 (33)7.附录 (33)7.1.参考文献 (33)1.背景微服务化之后，系统分布式部署，传统单个流程的本地API调用被拆分成多个微服务之间的跨网络调用，由于引入了网络通信、序列化和反序列化等操作，系统发生故障的概率提高了很多。
前后端微服务架构设计方案
前后端微服务架构设计方案前后端微服务架构是一种将应用程序拆分为独立的小服务，并通过网络相互通信的软件设计模式。
在这种架构下，前端和后端服务可以独立开发、部署和扩展，从而提高开发速度和系统的可伸缩性。
下面是一个基本的前后端微服务架构设计方案。
1. 选择适当的技术栈：在设计前后端微服务架构之前，首先需要选择适合项目需求的技术栈。
例如，选择合适的前端框架和语言、后端框架和语言、数据库等等。
技术栈的选择要考虑到团队的技术栈熟悉度、项目要求和性能等方面因素。
2. 划分前后端服务：根据项目的功能和需求，将应用程序拆分为独立的前后端服务。
可以按照功能模块、业务模块或者用户角色来进行服务的划分。
划分的原则是将高度相关的功能放在同一个服务中，避免过度耦合和功能重叠。
3. 设计服务接口：在前后端微服务架构中，服务与服务之间通过API接口进行通信。
设计良好的服务接口可以提高系统的可维护性和扩展性。
可以使用规范的API设计原则和工具来设计服务接口，比如RESTful风格，使用JSON或者XML作为数据格式。
4. 设计前端架构：前端架构需要考虑到用户界面和用户体验。
可以使用现代的前端框架如React、Vue或Angular来设计前端应用程序。
前端架构应该将用户界面和业务逻辑分离，将用户交互和业务处理分离。
前端应用程序可以向后端API请求数据并将数据展示给用户。
5. 设计后端架构：后端架构需要考虑到服务的可扩展性、高性能和可靠性。
可以选择使用微服务框架如Spring Cloud或者Netflix OSS来设计后端架构。
后端架构应该将业务逻辑和数据持久化层分离，实现服务的可组合性和可复用性。
后端服务可以使用数据库、消息队列和缓存来处理数据和交互。
6. 实现服务通信：前后端服务之间的通信可以使用HTTP或者消息队列等方式。
可以使用API网关或者服务注册中心来管理服务之间的通信。
API网关可以处理服务的鉴权、限流、负载均衡等问题。
微服务架构设计方案
微服务架构设计方案微服务架构技术设计方案序言本文是一份微服务架构技术设计方案，旨在为读者提供有关微服务的选用、架构设计、思维设计、系统架构设计、总体设计和服务拆分原则等方面的详细信息。
微服务的选用微服务是一种面向服务的架构风格，它将应用程序设计为由多个小型自治服务组成的集合。
这些服务可以独立部署、升级和扩展，从而提高了应用程序的可靠性、可维护性和可扩展性。
在选择微服务架构时，需要考虑以下因素：业务需求、技术架构、团队能力和运维成本等。
架构设计微服务架构需要考虑以下几个方面的设计：服务拆分、服务通信、数据管理、部署和监控。
服务拆分是将应用程序拆分成多个小型自治服务的过程，需要根据业务需求和技术架构进行拆分。
服务通信需要考虑使用何种通信协议和通信方式。
数据管理需要考虑如何处理数据的一致性和可靠性。
部署需要考虑如何自动化部署和管理服务。
监控需要考虑如何监控服务的性能和可用性。
思维设计微服务架构需要考虑以下几个方面的思维设计：服务自治、服务可替换、服务可重用、服务可组合和服务可测试。
服务自治是指每个服务都有自己的生命周期和管理方式。
服务可替换是指可以随时替换服务，而不影响整个应用程序。
服务可重用是指可以将服务用于多个应用程序。
服务可组合是指可以将多个服务组合成一个更大的服务。
服务可测试是指可以对服务进行单元测试和集成测试。
系统架构设计微服务架构需要考虑以下几个方面的系统架构设计：服务网关、服务注册和发现、配置管理和安全管理。
服务网关是指将所有服务的入口点集中到一个网关上，从而简化客户端的调用过程。
服务注册和发现是指将所有服务的信息注册到一个中心化的服务注册表中，并通过服务发现机制来查找服务。
配置管理是指管理所有服务的配置信息。
安全管理是指保护服务的安全性，包括身份验证和授权等方面。
总体设计微服务架构需要考虑以下几个方面的总体设计：应用程序拆分、服务治理、监控和日志管理。
应用程序拆分是将应用程序拆分成多个小型自治服务的过程。
微服务系列（一）：微服务架构的优势与不足
微服务系列（⼀）：微服务架构的优势与不⾜微服务在当下引起⼴泛关注，成为⽂章、博客、社交媒体讨论和⼤会演讲的热点；在 Gartner 的 “Hype Cycle” 上排名也⾮常靠前。
与此同时，在软件社区也有⼈质疑微服务并⾮新事物。
反对者认为微服务只是 SOA （Service Oriented Architecture）的⼆度包装。
然⽽，⽆论是追捧还是质疑，微服务架构拥有巨⼤优势，尤其是它让敏捷开发和复杂的企业应⽤交付成为可能。
本系列包含 7 篇⽂章，介绍了微服务的设计、构建和部署，并与传统的单体架构进⾏了⽐较。
本系列将分析微服务架构的各种因素，你也将了解微服务架构模型的优劣、是否适合你的项⽬，以及如何应⽤。
Chris Richardson 微服务系列全 7 篇：1. 微服务架构的优势与不⾜⾸先让我们了解为何要将微服务纳⼊考量。
构建单体应⽤假设我们要开发⼀款全新的与 Uber 和 Hailo 竞争的打车软件。
在前期的会议和需求整理后，你要么需要⼿动创建⼀个新项⽬，要么可以使⽤ Rails、Spring Boot、Play 或者 Maven 来⽣成。
这个新应⽤可能采⽤了六边形架构模块，如下图所⽰：应⽤的核⼼是商业逻辑，它由定义服务、域对象和事件各模块来完成。
各种适配器围绕核⼼与外部交互。
适配器包括数据库访问组件、⽣成和 consume 信息的消息组件，以及提供 API 或者 UI 访问⽀持的 web 模块。
尽管拥有逻辑缜密的模块化设计，整个应⽤仍然以整体打包和部署，实际格式依赖于应⽤的语⾔和框架。
譬如，许多 Java 应⽤被打包为WAR ⽂件，部署在 Tomcat 或者 Jetty 这样的应⽤服务器。
有些 Java 应⽤本⾝就是包涵 JARs 的软件包。
与此类似，Rails 和 Node.js 应⽤也通过⽬录层级打包。
采⽤此种风格的应⽤⾮常普遍。
由于 IDE 和其他⼯具擅长构建单⼀应⽤，这类应⽤也易于部署。
微服务 注意的地方
微服务注意的地方全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：微服务架构并非银弹，其实现过程中需要注意一些关键的地方，以确保系统稳定、性能高效、可维护性强。
以下是在设计和实施微服务架构时需要注意的地方：1. 拆分粒度：拆分粒度是设计微服务架构时需要考虑的一个关键因素。
拆分得太细会造成服务过多、难以管理，而拆分得太粗则会失去微服务架构的优势。
在拆分时需要根据业务功能或领域来确定合适的粒度，避免过度细化或过度粗糙。
2. 服务通讯：微服务之间的通讯是整个架构的关键。
通常采用HTTP、RPC 等通信协议进行服务之间的调用和数据传输。
在设计时需要考虑通讯的稳定性、性能和安全性，避免出现瓶颈和单点故障。
3. 服务治理：微服务架构中有大量的服务需要管理和监控，因此需要建立完善的服务治理机制，包括服务注册与发现、负载均衡、熔断、限流、降级等。
通过服务治理可以确保系统的稳定性和可用性。
4. 数据管理：微服务架构中的每个服务通常都有自己的数据存储，因此需要考虑数据的一致性和同步。
可以采用事件驱动、消息队列等机制来实现数据同步，确保数据的准确性和完整性。
5. 安全性：在微服务架构中，不同的服务之间可能存在较多的网络通讯，因此需要加强对服务间通讯的安全性管理，包括数据加密、身份认证、访问控制等。
需要注意保护敏感数据和避免出现安全漏洞。
6. 分布式事务：在微服务架构中，可能存在跨服务的业务交互，因此需要考虑分布式事务的处理方式。
可以采用两阶段提交、消息事务等方式来保证多个服务之间的事务一致性。
7. 重构和性能优化：随着业务发展和需求变化，可能需要对微服务架构进行重构和优化。
需要建立合适的开发流程和工具链，保证代码的质量和性能。
微服务架构是一种灵活、高效的软件架构模式，但也需要在设计和实施过程中注意上述关键地方，确保系统的稳定性、性能和安全性。
只有在不断的实践和迭代中，才能真正发挥微服务架构的优势，促进业务的快速发展和创新。
第二篇示例：微服务是一种面向服务的架构风格，它将单一的应用程序划分为一组小型的服务，这些服务都可以独立部署、独立运行，彼此之间通过轻量级的通信机制进行交互。
基于微服务架构的物联网云平台设计与实现
基于微服务架构的物联网云平台设计与实现随着物联网技术的发展和普及，物联网云平台的设计与实现成为了各个行业的关注重点。
基于微服务架构的物联网云平台具有高可扩展性、灵活性和可靠性等优势，在满足任务需求的同时，能够满足不断增长的用户和设备需求。
本文将深入探讨基于微服务架构的物联网云平台的设计与实现，帮助读者了解该平台的关键特性和实施方法。
I. 介绍物联网云平台是一个集成了物联网设备管理、数据存储与分析、用户界面等功能的综合平台。
基于微服务架构的物联网云平台将各个功能模块拆分为独立的微服务，并通过消息队列、API网关等工具进行模块之间的通信。
这种架构使得云平台具有更好的可伸缩性，能够适应不同规模和需求的物联网应用。
II. 物联网云平台设计与实现1. 架构设计基于微服务架构的物联网云平台主要由以下几个核心模块构成：- 设备管理模块：用于管理设备的注册、认证、配置和监控等功能。
- 数据存储模块：负责存储设备数据，并支持数据的查询和分析。
- 用户界面模块：提供用户友好的界面，用于设备管理和数据可视化等操作。
- 认证与授权模块：用于用户身份验证和对API的访问授权。
这些模块可以通过API网关进行统一的访问，从而简化开发和部署的复杂性。
2. 微服务设计每个功能模块都可以独立部署和扩展，通过消息队列和API网关进行通信。
在微服务的设计中，需要考虑以下几个方面的问题：- 模块划分：根据功能进行模块的划分，避免模块之间的耦合性。
- 数据管理：使用数据库和缓存等技术进行数据的存储和管理。
- 通信机制：选择合适的通信机制，例如消息队列和RESTful API。
- 安全性：通过身份验证和访问控制等手段确保系统的安全性和可靠性。
3. 技术选择在实现物联网云平台时，需要选择适合的技术栈来支持微服务的设计与部署。
以下是一些常用的技术选型：- Spring Boot：用于实现微服务的快速开发和部署。
- Docker：用于将微服务打包为容器，并进行快速部署与扩展。
微服务的4个设计原则和19个解决方案
微服务的4个设计原则和19个解决方案微服务是一种架构风格，目的是将应用程序设计为一组小型服务，每个服务都可以独立部署、可独立扩展，并通过轻量级通信机制互相交互。
微服务架构具有许多设计原则和解决方案，其中包括四个重要的设计原则和19个常见的解决方案。
设计原则：1. 单一职责原则（Single Responsibility Principle）：每个微服务应该只关注一个具体的业务功能，负责一个特定的功能领域，而不是一次实现所有功能。
单一职责原则有助于确保微服务的高内聚和低耦合，提高系统的可维护性和可扩展性。
2. 自包含性原则（Self-Contained Principle）：每个微服务应该是一个独立的单位，包含所有必要的组件和资源，如数据库、配置文件等，以便可以独立部署和运行。
自包含性原则有助于降低微服务间的依赖性，提高系统的可靠性和可伸缩性。
3. 按业务边界划分原则（Bounded Context Principle）：微服务应该根据业务需求进行划分，每个微服务都应该提供一组紧密相关的业务功能。
按业务边界划分原则有助于减少微服务间的交互，降低微服务的复杂性和维护成本。
4. 隔离性原则（Isolation Principle）：微服务应该相互独立，任何一个微服务的故障和异常都不应该影响其他微服务的正常运行。
隔离性原则有助于提高系统的容错性和可用性。
解决方案：1. 服务注册与发现（Service Registration and Discovery）：使用服务注册与发现机制来管理和发现微服务的位置和状态，实现微服务间的通信和协作。
2. 负载均衡（Load Balancing）：使用负载均衡机制来分配请求到不同的微服务实例，提高系统的性能和可伸缩性。
3. 服务容错（Service Resilience）：使用熔断、降级和限流等策略来处理微服务的故障和异常，提高系统的容错性和可用性。
4. 配置管理（Configuration Management）：使用配置管理工具来管理微服务的配置信息，实现配置的动态更新和统一管理。
微服务架构设计与应用
微服务架构设计与应用一、概述微服务架构是一种以小而独立的服务为基础，将大型应用程序拆分成一系列小型服务的架构风格，每个服务运行在自己的进程中，提供为应用程序组件之间互相协作的方式。
微服务架构可以使得应用程序更加灵活和可扩展，同时降低应用程序的部署复杂度和维护难度。
二、微服务架构设计1. 服务拆分拆分应用程序时，需要根据业务领域和职责划分服务，将相似的功能放在同一个服务中，不同的功能隔离在不同的服务中。
每个服务都应该是自治的，具有独立的数据库和接口。
2. 服务通信微服务之间的通信可以采用RESTful API、消息队列或RPC等方式。
RESTful API具有简单、灵活等优点，但是在高并发情况下可能存在性能瓶颈。
消息队列可以消除应用程序之间的强依赖性，但是可能存在消息丢失、消息堆积等问题。
RPC可以在低延迟的情况下传递数据，但是不够灵活。
3. 服务注册与发现服务注册与发现是微服务架构中一个非常重要的组件，它是服务发现和负载均衡的关键。
常见的服务注册与发现工具有Eureka、Consul和zookeeper等。
4. 服务监控与治理微服务架构中每个服务都需要被监控，以便发现并及时解决问题。
监控指标包括服务的响应时间、访问量、错误率等。
服务治理包括限流、降级、熔断等，可以保证服务的稳定性。
三、微服务架构应用微服务架构在实际应用中可以带来诸多优势，如：1. 更好的可维护性和可扩展性微服务架构设计使得每个服务都是自治的，可以独立部署和维护。
这使得应用程序更容易扩展，而不需要重新编译或部署整个应用程序。
2. 更高的可靠性和弹性微服务架构中的每个服务都有其独立的数据库和接口，可以避免单点故障或故障传递。
如果其中一个服务故障，不会影响整个应用程序的运行。
3. 更灵活的部署方式微服务架构使得应用程序的部署更加简单、快速和灵活。
每个服务可以独立部署在不同的服务器上，并且服务之间的依赖性更少。
四、总结微服务架构设计与应用是一种新型的应用程序架构风格，它可以分解复杂的应用程序，降低部署和维护复杂度，并提供更好的可维护性和可扩展性。
windows微服务方案
windows微服务方案Windows微服务方案是一种将应用程序拆分为多个小型、独立可部署的服务的架构。
每个服务都有自己的特定功能，并且可以独立进行开发、部署和维护。
这种架构具有高度的可伸缩性、灵活性和可扩展性，使开发人员能够更快地开发和交付新功能。
在Windows微服务方案中，每个服务都运行在一个独立的进程中，并与其他服务通过API进行通信。
这种松散耦合的架构使得服务之间的修改和更新变得更加容易，不会对其他服务产生负面影响。
而且，每个服务可以使用不同的编程语言和技术栈，根据具体需求进行选择，提供最佳的性能和效率。
为了实现Windows微服务方案，首先需要进行服务的拆分和划分。
这可以根据业务功能来进行，每个服务应该有明确的职责和功能。
然后，需要创建适当的API来确保各个服务之间的通信。
这可以使用微服务框架来简化和加速开发过程。
微服务框架提供了各种工具和组件，帮助开发人员构建和管理微服务架构。
在Windows微服务方案中，可以使用多种技术和工具来实现。
例如，可以使用.NET Core开发并部署微服务，或者使用Docker来容器化每个服务。
还可以使用Kubernetes 等容器编排工具来管理和部署微服务。
这些工具和技术提供了灵活和可靠的方式来构建和维护Windows微服务架构。
除了技术实现外，Windows微服务方案还需要考虑一些其他方面的问题。
例如，如何确保服务的稳定性和高可用性，以及如何进行监控和故障排除。
可以使用日志记录和监控工具来实时监控服务的运行状态，并及时处理任何问题。
此外，还需要建立适当的部署和更新策略，以确保服务的无缝升级和扩展。
Windows微服务方案的优点包括：高可伸缩性，能够根据需求动态扩展服务；灵活性，可以使用不同的技术栈和工具来开发和部署微服务；可靠性，每个服务运行在独立的进程中，不会对其他服务产生负面影响；可维护性，每个服务都可以单独进行开发、部署和维护。
然而，Windows微服务方案也存在一些挑战。
采用微服务架构时需遵循的原则
采用微服务架构时需遵循的原则采用微服务架构时需遵循的原则1. 引言在当今快速发展的互联网时代，软件开发领域也在不断地迭代和更新。
微服务架构作为一种新的软件架构设计理念，在近年来备受关注并被广泛应用。
采用微服务架构能够带来许多好处，例如提高系统的灵活性、可扩展性和可维护性等。
然而，要想充分利用微服务架构的优势，就需要遵循一些重要的原则。
本文将就采用微服务架构时需遵循的原则进行探讨，并结合个人观点和理解，为读者提供深入的分析和思考。
2. 原则一：单一责任原则在采用微服务架构时，单一责任原则是十分重要的。
每个微服务应该只关注一项业务功能，保持功能的单一性。
这样做有利于提高可维护性和可扩展性。
单一责任原则也有助于降低微服务之间的耦合度，使系统更加灵活。
3. 原则二：边界清晰原则微服务架构中，各个微服务之间的边界应该是清晰的。
这意味着每个微服务应该具有明确定义的接口和边界，以便与其他微服务进行通信。
通过明确的边界，可以降低微服务之间的耦合度，提高系统的可拓展性。
4. 原则三：自治性原则每个微服务应该具有自治性，即能够独立部署、独立扩展和独立运行。
这样做有利于提高系统的稳定性和可靠性。
自治性原则也能够降低微服务之间的依赖性，使系统更加灵活。
5. 原则四：可恢复性原则采用微服务架构时，系统应具备良好的可恢复性，即能够快速地从故障中恢复并保持正常运行。
为了实现可恢复性，可以采用断路器、隔离和容错等技术手段，以应对各种意外情况。
6. 原则五：自动化原则在微服务架构中，自动化是十分重要的。
通过自动化可以提高开发和部署的效率，降低出错率。
可以通过持续集成和持续部署工具来实现自动化，以加快软件交付的速度。
7. 总结回顾采用微服务架构时需遵循的原则包括单一责任原则、边界清晰原则、自治性原则、可恢复性原则和自动化原则。
遵循这些原则能够帮助我们设计出高质量、灵活性强的系统，充分发挥微服务架构的优势。
8. 个人观点和理解作为一名资深软件开发者，我深刻理解采用微服务架构时需遵循的原则的重要性。
面向高性能计算环境的微服务运维平台设计与实现
收稿日期：２０２０⁃０１⁃１０；修回日期：２０２０⁃０４⁃０２㊀㊀基金项目：国家重点研发计划资助项目（２０１８ＹＦＢ０２０４００１）；中科院信息化专项课题资助项目（ＸＸＨ１３５０３⁃０４）作者简介：张鼎超（１９９４⁃），男，山东济南人，硕士研究生，主要研究方向为高性能计算㊁可视化与网格技术（ｚｈａｎｇｄｉｎｇｃｈａｏ＠ｃｎｉｃ．ｃｎ）；王小宁（１９８１⁃），女，四川资阳人，副研究员，博士，主要研究方向为网格技术㊁云服务与分布式系统㊁高性能计算环境软件与技术；肖海力（１９７８⁃），男，湖北天门人，研究员，硕士，主要研究方向为网格技术㊁分布式系统；卢莎莎（１９８５⁃），女，河北饶阳人，工程师，硕士，主要研究方向为网格计算㊁持续交付；和荣（１９８８⁃），女，山东新泰人，工程师，硕士，主要研究方向为网格计算；迟学斌（１９６３⁃），男，吉林梅河口人，研究员，博士，主要研究方向为高性能计算㊁并行计算．面向高性能计算环境的微服务运维平台设计与实现∗张鼎超１，２，王小宁１，肖海力１，卢莎莎１，和㊀荣１，迟学斌１，２（１．中国科学院计算机网络信息中心，北京１００１９０；２．中国科学院大学，北京１０００４９）摘㊀要：国家高性能计算环境为提高应用服务的持续交付能力逐步引进微服务架构㊂针对国家高性能计算环境由传统单体架构向微服务架构转变引入的新的运维问题，设计并实现了面向高性能计算环境的微服务运维平台，拟面向开发运维人员，降低开发难度，提升运维效率㊂重点研究并实现了微服务运维平台中的服务部署及管理㊁服务运行监控和服务弹性伸缩特色功能，通过应用化封装技术对服务部署及管理过程进行封装，同时设计用户权限管理机制，利用ＥＦＫ和Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ分别完善高性能计算环境的日志收集功能和监控告警功能，通过ＨｏｒｉｚｏｎｔａｌＰｏｄＡｕｔｏｓｃａｌｅｒ资源对象实现基于ＣＰＵ㊁内存等核心指标以及ＱＰＳ等自定义指标的服务规模弹性伸缩技术㊂测试结果表明，微服务运维平台可以实现高性能计算环境中以项目为划分依据的一键式服务部署㊁更新㊁删除等操作，提供交互性更好的可视化运行监控方案，应对流量高峰场景，增强应用服务可靠性㊂关键词：高性能计算环境；微服务；运维平台；容器编排；弹性伸缩０㊀引言国家高性能计算环境，即中国国家网格（ＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＧｒｉｄ，ＣＮＧｒｉｄ），起源于国家 ８６３ 计划，在国家科技计划持续支持下其资源聚合能力得到了快速发展㊂目前，国家高性能计算环境的聚合计算资源超过２６０ＰＦＬＯＰＳ，总存储资源超过２００ＰＢ㊂国家高性能计算环境基于科学计算中间件（ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｃｏｍｐｕｔｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＳＣＥ）提供计算服务，主要包括作业服务㊁资源服务以及数据服务，有效地支撑了生物医药应用社区㊁工业产品创新设计社区㊁新药创制社区㊁教育平台的建设，实现服务多样化和专业化，降低高性能计算应用成本，提升高性能计算应用的服务水平，方便用户进行科学计算与研究㊂随着计算资源的持续接入聚合㊁用户数量的不断上升㊁作业量的不断加大，应用服务的持续交付需求也逐渐增强，高性能计算环境的各类服务以及多种应用社区都开始从传统应用架构向结构更加灵活的微服务架构转变㊂微服务是一些小而自治服务的统称㊂相较于传统的单体架构和面向服务架构，应用微服务化具有技术异构性㊁易于扩展㊁简化部署㊁与组织结构相匹配以及对可替代性优化等明显的优势［１］㊂微服务架构的蓬勃发展离不开底层容器技术的支持，容器是一种轻量级㊁自包含的软件打包技术，利用容器技术可以实现应用程序的简化部署㊂微服务和容器技术的盛行推动着高性能计算环境中的系统服务和社区服务从单体架构向微服务架构形式转变㊂单体应用按业务领域被拆分为众多细粒度的服务，应用程序的部署迁移变得更加便捷，与此同时也因为容器数量的骤增，服务的管理控制㊁运行维护也越来越困难㊂Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ［２，３］作为Ｇｏｏｇｌｅ公司开源的一款容器编排引擎，是一个完备的分布式系统支撑平台，其针对容器服务提供了自动化的部署回滚机制，具有透明的服务注册和服务发现能力㊁灵活的服务扩缩容特性㊁可配置的负载均衡机制以及强大的故障诊断和修复机制㊂Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ和微服务架构相辅相成，促进了高性能计算环境的微服务架构实践落地㊂Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ主要通过命令行客户端或者开源社区提供的Ｋｕ⁃ｂｅｒｎｅｔｅｓｄａｓｈｂｏａｒｄ提供容器编排管理的服务，使用者需要熟悉容器领域的相关专业知识㊁Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ的应用架构，以及该生态环境中庞大复杂的各类工具与插件，不仅需要很高的学习成本㊁复杂的操作技巧，而且难以满足用户对于微服务架构高效便捷的期望㊂为解决上述问题，本文构建了一个面向高性能计算环境的微服务运维平台㊂该微服务运维平台在业务层面上对服务部署和服务管理进行了进一步封装，屏蔽了Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ和容器领域的相关概念，促使开发运维人员更专注于微服务应用自身，通过可视化的交互界面可以实现面向项目的应用服务一键部署和管理，同时集成了日志检索和监控告警技术，并为微服务配置了全面的自动扩缩容功能，使得微服务可以根据ＣＰＵ㊁内存以及用户自定义指标进行自动规模调整㊂该微服务运维平台可以同时运维管控高性能计算环境的系统服务和社区服务，达到降低技术门槛㊁提高运维效率㊁增强用户体验㊁提升应用服务可靠性的目的㊂１㊀相关工作目前学术界和工业界都在微服务架构的实践落地方面作出了重要的探索和贡献，尤其是众多企业各自给出了功能完善的微服务架构的落地方案㊂微服务是一种从面向服务的体系结构中脱颖而出的体系结构方法，其提倡自我管理和轻量级用于提高软件的敏捷性㊁可伸缩性和自治性㊂Ｊａｍｓｈｉｄｉ等人［４］从技术和体系结构的角度研究了微服务的发展历程，并总结了微服务架构未来在服务模块化和重构㊁服务粒度㊁前端整合㊁资源监控管理以及服务故障恢复等方面将要遭遇的挑战㊂ＤｅｖＯｐｓ是一种旨在减少系统更改和将更改转移到生产环境过程中时间的实践㊂任何实现这些目标的技术都被视为ＤｅｖＯｐｓ实践㊂持续交付（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｄｅｌｉｖｅｒｙ，ＣＤ）是ＤｅｖＯｐｓ的一种做法，通过自动化机制将软件按需部署到任何环境㊂随着可部署服务数量的增加，ＣＤ成为微服务架构的重要组成部分㊂Ｂａｌａｌａｉｅ等人［５］通过商业移动后端的体系结构重构和服务迁移解释了ＤｅｖＯｐｓ在消除开发团队与运营团队之间协调关系障碍㊁平稳进行微服务架构迁移过程中的重要作用㊂Ｍａｒｉｅ⁃Ｍａｇｄｅｌａｉｎｅ等人［６］提出了一个可视化微服务编排框架，该框架提供了一种了解微服务在不同层㊁生命周期和抽象级别的内部行为的方法㊂Ｍａｙｅｒ等人［７］提供了一个用于微服务监控和管理的仪表盘，支持集成服务的运行时信息和其他信息源，以提供有关微服务和微服务开发的静态信息㊂企业级分布式应用服务（ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒ⁃ｖｉｃｅ，ＥＤＡＳ）［８］是阿里云开发的一款应用托管㊁容器托管和微服务管理的ＰａａＳ平台，其提供了应用程序开发㊁部署㊁监控㊁运维一系列全栈式解决方案，简化了微服务向云上迁移的过程㊂ＥＤＡＳ是一个多样的应用托管平台，用户可以根据具体的需求选择使用ＥＣＳ集群㊁基于容器服务的Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群或者是ＥＤＡＳＳｅｒｖｅｒｌｅｓｓ来对应用进行部署管控，不必去关心底层的基础设施㊂同时ＥＤＡＳ支持丰富的微服务框架，开发人员可以针对原生的Ｄｕｂｂｏ㊁ＨＳＦ或是ＳｐｒｉｎｇＣｌｏｕｄ框架对应用进行开发运维，并交于ＥＤＡＳ管理㊂微服务引擎（ｃｌｏｕｄｓｅｒｖｉｃｅｄｎｇｉｎｅ，ＣＳＥ）［９］是华为云开发的一款用于企业应用微服务化的解决方案，提供高性能微服务框架和一站式服务注册㊁服务治理㊁动态配置和分布式事务管理控制台，帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维㊂ＣＳＥ提供了Ｊａｖａ㊁Ｇｏ㊁．ＮＥＴ㊁Ｎｏｄｅ．ｊｓ㊁ＰＨＰ等多语言微服务解决方案，支持开源核心框架ＳｅｒｖｉｃｅＣｏｍｂ，同时基于开源框架ＳｐｒｉｎｇＣｌｏｕｄ和ＳｅｒｖｉｃｅＭｅｓｈ开发的应用可以零业务代码修改，直接对接ＣＳＥ运行环境㊂作为华为核心业务ＣｌｏｕｄＮａｔｉｖｅ转型基础底座，ＣＳＥ经过了华为终端业务亿级用户考验，因此十分稳定可靠㊂京东云微服务平台（ＪＤＣｌｏｕｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｅｒｖｉｃｅｆｒａｍｅｗｏｒｋ，ＪＤＳＦ）［１０］是一种托管应用的服务治理框架，其围绕微服务实践落地流程提供了服务部署㊁注册㊁调用㊁日志和监控等生命周期管理功能，同时支持丰富的调用堆栈分析，在宏观上可以为用户提供全㊃０９１㊃计算机应用研究２０２０年㊀面的服务关系图谱，微观上给出了微服务间的调用链关系㊂ＪＤＳＦ目前支持ＳｐｒｉｎｇＣｌｏｕｄ㊁Ｄｕｂｂｏ等应用类型，同时兼容Ｇｏ㊁ＤｏｔＮｅｔ㊁Ｐｙｔｈｏｎ等语言的各种开发框架㊂２㊀面向高性能计算环境的微服务运维平台架构本文提出的微服务运维平台主要面向高性能计算环境中的运维开发人员，由以下三部分技术构成：ａ）服务部署及管理技术，用于微服务部署㊁检索和治理等操作，简化运维人员操作复杂度㊂ｂ）服务运行监控技术，用于服务的日志检索和监控告警功能，便于用户追溯定位异常告警㊂ｃ）服务弹性伸缩技术，用于微服务根据其核心指标或者自定义指标自动扩缩容，提高微服务应用的可靠性，增强资源利用率㊂技术之间交互过程如下：开发人员访问可视化ｄａｓｈｂｏａｒｄ，通过服务部署及管理模块将服务以项目为单位部署于微服务运维平台，服务弹性伸缩模块由部署及管理模块获取服务静态信息，同时借助服务运行监控模块采集服务相关指标动态控制服务规模㊂整个运维平台以ｄｏｃｋｅｒ容器的形式运行在Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群中提供服务，由Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ负责运维平台的服务发现㊁滚动升级和故障恢复等管理控制㊂微服务运维平台的详细架构如图１所示㊂２．１㊀服务部署及管理技术服务部署及管理技术主要提供以下功能：服务部署㊁服务检索㊁配置更新㊁应用更新和服务删除㊂原生Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ作为一个功能完备的容器编排引擎，可以支持丰富的应用类型及灵活的功能配置，被广泛应用于各种应用的架构转型实践中，与此同时，数量庞大的专业概念㊁复杂多变的配置设置也大大增加了用户的使用难度㊂面向高性能计算环境的微服务运维平台旨在降低技术门槛和学习成本，简化开发人员的设计流程，提高运维人员的运维效率㊂针对高性能计算环境中系统㊁社区等应用服务的特点，服务部署及管理技术在保持应用功能完备的基础上定制化封装了ＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓＡＰＩ，屏蔽了ｓｅｒｖｉｃｅ㊁ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ㊁ｃｏｎｆｉｇＭａｐ和ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｐｏｄａｕｔｏｓｃａｌｅｒ（ＨＰＡ）等专业术语，取而代之的则是项目服务㊁配置文件和服务数目贴近应用服务的概念，很大程度上降低了开发运维人员的学习成本㊂服务概念对应关系如图２所示㊂图３展示了服务部署的流程，通过定制封装原生ＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓＡＰＩ，用户只需关注应用程序㊁参数以及配置文件即可实现高性能计算环境中微服务的一键部署及管理㊂主要定制化实现如下：ａ）身份认证和参数检查㊂目前高性能计算环境中的应用主要为系统服务和社区服务，对于不同的服务项目有相应的开发运维团队进行运行维护，该技术基于Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ的ｎａｍｅｓｐａｃｅ构建了身份认证功能，设置用户对于不同项目的管理使用权限，增加不同项目应用之间的隔离性；补充了参数检查环节，对用户输入的应用参数进行合法性检查，提高微服务部署成功率㊂ｂ）ｄｏｃｋｅｒｉｍａｇｅ定制优化㊂针对高性能计算环境中应用持续交付和配置更新的需求特点，本文搭建了具有漏洞安全扫描功能的本地镜像仓库，极大地提高了容器镜像的安全性以及镜像的传输速度；在构建应用容器镜像过程中，配置应用热更新设置，达到配置文件同步更新的目的；同时以动态可扩展形式构建镜像封装方案，在目前支持Ｔｏｍｃａｔ㊁ＭｙＳＱＬ和ＳｐｒｉｎｇＢｏｏｔ应用的基础上，用户可以灵活集成其他应用类型㊂ｃ）ｃｏｎｆｉｇＭａｐ定制优化㊂原生Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ提供了ｃｏｎｆｉｇＭａｐ资源对象管理配置数据，既可以用来保存单个属性，也可以用来保存配置文件，用户通过环境变量或者挂载卷的形式使用，简化了配置文件的更新操作；ｃｏｎｆｉｇＭａｐ同时存在一些固化的弊端，其以挂载卷的形式管理配置文件时，配置文件在容器内是以只读文件系统的形式存在，对于高性能计算环境中的应用服务，并没有加载配置文件的对应权限，导致应用部署失败㊂该技术针对于此弊端对ｃｏｎｆｉｇ⁃Ｍａｐ挂载机制进行优化，通过设置软链接避免文件权限的问题，完善配置文件的热更新㊂ｄ）通过官方提供的客户端库，封装定制原生Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ检索功能，丰富微服务检索信息；通过上传配置文件，自动更新ｃｏｎｆｉｇ⁃Ｍａｐ，同步更新微服务中配置文件；通过上传应用程序包，自动更新容器镜像，同步更新微服务应用；一键式删除微服务应用对应的ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ㊁ｓｅｒｖｉｃｅ以及配置文件管理工具ｃｏｎｆｉｇＭａｐ，避免复杂重复操作㊂２．２㊀服务运行监控技术服务运行监控技术主要提供以下功能：ａ）灵活的日志收集检索功能㊂微服务运维平台采用开源日志收集解决方案Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ㊁Ｆｌｕｅｎｔｄ和Ｋｉｂａｎａ（ＥＦＫ）对高性能计算环境中服务日志进行收集㊁检索和展示㊂Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ是一个实时的㊁分布式的可扩展搜索和分析引擎，在ＡｐａｃｈｅＬｕｃｅｎｅ基础上构建而成，因此在全文搜索方面表现十分出色，同时数据分布在不同的分片中，允许复制进行冗余备份；Ｆｌｕｅｎｔｄ是一款用于统一日志层的开源数据采集器，允许用户在将日志数据索引到Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ之前，对日志数据进行过滤和转换，添加服务元信息等标签，提高数据检索的便捷性；Ｋｉｂａｎａ是一款功能强大的数据可视化和管理工具，允许用户通过Ｗｅｂ界面检索浏览Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ日志数据，同时可以提供实时的直方图㊁折线图和饼状图㊂本文提供的基于ＥＦＫ的日志收集架构如图４所示㊂具体技术实现如下：在Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群中通过ＤａｅｍｏｎＳｅｔ资源对象部署Ｆｌｕｅｎｔｄ应用，收集每个服务器节点内部存储的容器日志，对日志数据添加项目名称㊁服务名称等标签，通过制定传输规则将日志存储在全文搜索引擎Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ中，并配有分布式持久化存储冗余备份，同时将可视化工具Ｋｉｂａｎａ集成于微服务运维平台可视化界面中用于日志检索㊂ｂ）完善的运行监控告警功能㊂该运维平台集成了开源监控系统Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ，其最初是在ＳｏｕｎｄＣｌｏｕｄ上构建的开源系统监控和告警工具包，于２０１６年加入ＣｌｏｕｄＮａｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ成为继Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ之后的第二个托管项目㊂Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ监控方案适用于监控收集时间序列数据，通过ｅｘｐｏｒｔｅｒ插件和Ｋｕｂｅ⁃ｓｔａｔｅ⁃ｍｅｔｒｉｃｓ工具采集资源对象的状态指标，在对多维数据收集和查询的方面具有独特的优势㊂基于Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ的监控告警架构如图５所示㊂具体技术实现如下：利用Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ监控Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群节点以及部署服务的ＣＰＵ㊁内存㊁网络等核心指标，针对高性能计算环境㊃１９１㊃㊀第３７卷增刊张鼎超，等：面向高性能计算环境的微服务运维平台设计与实现㊀㊀㊀中微服务特点，设计监控指标和规则采集用户自定义指标；在Ｐｒｏｍｅ⁃ｔｈｅｕｓｓｅｒｖｅｒ中制定报警规则，并借助ａｌｅｒｔＭａｎａｇｅｒ管理告警信息，灵活地选择诸如电子邮件㊁钉钉等工具进行消息提示；将可视化工具Ｇｒａｆａｎａ集成到微服务运维平台中用于提升用户的交互体验㊂２．３㊀服务弹性伸缩技术高性能计算环境中服务以系统服务和社区服务为主，形式主要为网站和ＡＰＩ服务等在线任务类型，其对ＣＰＵ㊁内存㊁网络Ｉ／Ｏ等常规资源消耗较大㊂服务弹性伸缩技术主要针对上述情况用于高性能计算环境中微服务的自动规模控制㊂微服务可以依据自身的ＣＰＵ㊁内存等核心指标或者ＱＰＳ等自定义指标进行规模的弹性伸缩，可以有效缓解流量突发带来的访问压力，应对业务高峰场景㊂该技术基于Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ的ＨＰＡ资源对象实现，ＨＰＡ通过周期性的查询机制监控其指定的服务核心资源指标和用户自定义指标负载，根据当前指标和期望指标采用式（１）计算微服务的缩放比例㊂ｄＲ＝ｃｅｉｌ［ｃＲˑ（（ｃＭＶ／ｄＭＶ））］（１）其中：ｄＲ㊁ｃＲ㊁ｃＭＶ㊁ｄＭＲ分别表示期望服务数㊁当前服务数㊁当前指标和期望指标；ｃｅｉｌ表示向上取整函数㊂ＨＰＡ的工作模式如图６所示㊂服务弹性伸缩技术的实现流程如下：ＨＰＡ通过部署的ｍｅｔｒｉｃｓｓｅｒｖｅｒ监控微服务的ＣＰＵ㊁内存等核心指标，同时针对高性能计算环境中微服务多为在线任务的特点构建Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ⁃ａｄａｐｔｅｒ并制定指标转换和计算规则，将Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ采集的用户自定义指标转换为其可以识别的指标，通过多指标监控可以实现灵活的微服务弹性伸缩效果㊂３㊀性能测试３．１㊀测试环境为了验证面向高性能计算环境的微服务运维平台在封装服务部署和管理流程，屏蔽容器和Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ相关领域专业概念带来的简便性和易用性效果，同时对构建的微服务运维平台进行弹性伸缩测试，本文搭建了一个单ｍａｓｔｅｒ节点的Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群，将微服务运维平台以ｄｏｃｋｅｒ容器的形式部署到Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群中，用户可以通过可视化的前端界面与微服务运维平台交互㊂集群配置如表１所示㊂表１㊀Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群服务器配置节点类型ＣＰＵ数内核数内存／ＧＢｍａｓｔｅｒ２４８ｎｏｄｅ１１２４ｎｏｄｅ２１２４ｎｏｄｅ３１２４㊀㊀本文采用开发人员实现的国家高性能计算环境中ｐｏｒｔａｌ接口服务对微服务运维平台中有关服务部署及管理㊁服务运行监控以及服务弹性伸缩技术相关功能进行性能测试，同时利用Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ原生命令行客户端ｋｕｂｅｌｅｔ进行对应功能实现以对比效果㊂访问微服务运维平台可视化界面，通过客户端上传ｐｏｒｔａｌ应用ｗａｒ包和配置文件，同时指定部署服务的项目名称㊁服务名称㊁部署数目等基本信息，一键生成可动态更新配置文件的微服务应用，测试得从上传文件到服务部署完成过程中消耗时间平均为６７ｓ，其中主要为上传文件包消耗的时间，大大降低了高性能计算环境中服务部署的时间成本㊂服务部署及管理技术可视化效果如图７所示㊂访问微服务运维平台可视化界面，通过服务运行监控技术可以利用服务名称㊁项目名称㊁时间等关键字检索高性能计算环境中微服务的日志信息，同时查看部署微服务的ＣＰＵ㊁内存㊁网络等监控信息㊂本文使用Ａｐａｃｈｅ组织开发的压力测试工具ＡｐａｃｈｅＢｅｎｃｈｍａｒｋ对部署的ｐｏｒｔａｌ接口服务进行压力测试，验证微服务运维平台中服务弹性伸缩技术功能性能㊂测试过程采用并发数为１００，压力测试总次数为１０００００次的访问请求，接口服务伸缩指标设置为ＣＰＵ，限额为资源请求的８０％，通过微服务运维平台的服务运行监控技术采集服务的负载信息和伸缩信息，测试结果如图８所示㊂从图中可以看出，微服务可以根据弹性伸缩算法应对压力测试，合理调整微服务规模㊂４㊀结束语本文针对高性能计算环境中应用服务的架构转型，为了满足提高开发运维效率㊁增强持续交付能力㊁增加应用服务稳定性以及降低学习成本的需求，基于Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ构建了面向高性能计算环境的微服务运维平台，根据系统服务和社区服务类型特点定制了服务部署及管理技术㊁服务运行监控技术和服务弹性伸缩技术㊂经测试，该微服务运维平台功能与高性能计算环境应用服务需求相契合，降低了操作复杂度，同时保证了应用服务的持续稳定性㊂但弹性伸缩技术是在保证集群节点资源充足的情况下实现服务的横向扩展，在后续过程中将针对集群资源的纵向扩展加以设计实现，以更加契合高性能计算环境的服务需求㊂参考文献：［１］ＮｅｗｍａｎＳ．微服务设计［Ｍ］．崔力强，张骏，译．北京：人民邮电出版社，２０１６：３⁃７．［２］ＢｕｒｎｓＢ，ＧｒａｎｔＢ，ＯｐｐｅｎｈｅｉｍｅｒＤ，ｅｔａｌ．Ｂｏｒｇ，Ｏｍｅｇａ，ａｎｄＫｕｂｅｒ⁃ｎｅｔｅｓ［Ｊ］．Ｑｕｅｕｅ，２０１６，１４（１）：７０⁃９３．［３］ＢｅｒｎｓｔｅｉｎＤ．Ｃｏｎｔａｉｎｅｒｓａｎｄｃｌｏｕｄ：ｆｒｏｍＬＸＣｔｏＤｏｃｋｅｒｔｏＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＣｌｏｕｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１４，１（３）：８１⁃８４．［４］ＪａｍｓｈｉｄｉＰ，ＰａｈｌＣ，ＭｅｎｄｏｎｃａＮＣ，ｅｔａｌ．Ｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅｓ：ｔｈｅｊｏｕｒｎｅｙｓｏｆａｒａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓａｈｅａｄ［Ｊ］．ＩＥＥＥＳｏｆｔｗａｒｅ，２０１８，３５（３）：２４⁃３５．［５］ＢａｌａｌａｉｅＡ，ＨｅｙｄａｒｎｏｏｒｉＡ，ＪａｍｓｈｉｄｉＰ．Ｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅｓａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｅｎ⁃ａｂｌｅｓＤｅｖＯｐｓ：ｍｉｇｒａｔｉｏｎｔｏａｃｌｏｕｄ⁃ｎａｔｉｖｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥＳｏｆｔ⁃ｗａｒｅ，２０１６，３３（３）：４２⁃５２．［６］Ｍａｒｉｅ⁃ＭａｇｄｅｌａｉｎｅＮ，ＡｈｍｅｄＴ，Ａｓｔｒｕｃ⁃ＡｍａｔｏＧ．Ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎｏｆａｎｏｂｓｅｒｖａｂｉｌｉｔｙｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｃｌｏｕｄｎａｔｉｖｅｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＩＦＩＰ／ＩＥＥＥＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＳｅｒｖｉｃｅＭａｎａｇｅ⁃ｍｅｎｔ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１９：７２２⁃７２４．［７］ＭａｙｅｒＢ，ＷｅｉｎｒｅｉｃｈＲ．Ａｄａｓｈｂｏａｒｄｆｏｒｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｏｆｔｗａｒｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅＷｏｒｋｓｈｏｐｓ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１７：６６⁃６９．［８］ＡｌｉｂａｂａＣｌｏｕｄ．ＥＤＡＳ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９⁃１１⁃１２］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｌｉｙｕｎ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔ／ｅｄａｓ？ｓｐｍ＝５１７６．２２４２００．１００．１９１．７ｄ７３６ｅｄ６ｓＲｓＱＵｍ．［９］ＨｕａｗｅｉＣｌｏｕｄ．ＣＳＥ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９⁃１１⁃１２］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｈｕａｗｅｉ⁃ｃｌｏｕｄ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔ／ｃｓｅ．ｈｔｍｌ．［１０］ＪｉｎｇｄｏｎｇＣｌｏｕｄ．ＪＤＳＦ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９⁃１１⁃１２］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｊｄ⁃ｃｌｏｕｄ．ｃｏｍ／ｃｎ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｊｄ⁃ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ⁃ｓｅｒｖｉｃｅ⁃ｆｒａｍｅｗｏｒｋ．㊃２９１㊃计算机应用研究２０２０年㊀。
微服务架构原理和设计方法
微服务架构原理和设计方法微服务架构是一种设计方法，将一个大型的应用程序拆分成一组小而独立的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展。
每个服务都有自己的业务功能，并通过轻量级的通信机制进行通信和协作。
微服务架构的设计原则和方法可以帮助开发者构建可靠、可扩展和易于维护的系统。
一、微服务架构原理1.单一职责原则：每个微服务应该只关注一个业务功能，并尽量将功能拆分成更小的单元。
2.松耦合原则：每个微服务应该是相互独立的，在设计时应该尽量减小服务之间的依赖。
3.高内聚原则：每个微服务应该将相关的功能聚焦在一起，并通过定义清晰的接口进行通信。
4.弹性设计原则：微服务应该具备弹性，能够根据负载和需求进行伸缩，以适应不同的场景。
5.分布式设计原则：微服务架构涉及到多个服务之间的通信和协作，需要考虑分布式系统的设计和管理。
二、微服务架构设计方法1.服务拆分：将大型应用程序拆分成一个个小的服务，通过定义清晰的接口进行通信和协作。
可以根据业务功能或领域进行拆分，将功能聚焦在一个服务中。
2. 通信机制：选择适合的通信协议和机制，如RESTful API、消息队列等。
需要考虑请求响应时间、可靠性和并发处理的能力。
3.数据管理：每个微服务都有自己的数据库或数据存储，需要考虑数据一致性和事务管理。
可以使用分布式事务或事件驱动的方式进行数据管理。
4.容错和容灾：微服务架构涉及多个服务之间的依赖，需要考虑容错和容灾的问题。
可以使用断路器、重试机制和服务降级等方法来处理故障和异常情况。
5.监控和日志：每个微服务都需要有自己的监控和日志系统，用于跟踪和分析系统的性能和健康状况。
可以使用分布式追踪工具和日志收集器来进行监控和分析。
6.部署和扩展：每个微服务都可以独立部署和扩展，可以使用容器化技术和自动化部署工具来简化部署过程。
可以根据负载和需求来进行扩展，水平扩展或垂直扩展。
三、微服务架构的优点和挑战1.独立开发和部署：每个微服务都可以独立开发和部署，降低开发和部署的复杂性。
微服务架构的优点和局限性
微服务架构的优点和局限性微服务架构是近年来软件开发领域中的一个热点话题。
相较于传统的单体架构，微服务架构是一种更加灵活、易于管理、易于扩展的架构模式。
本文将探讨微服务架构的优点和局限性。
一、微服务架构的优点1. 高度灵活性微服务架构采用分布式系统的设计思路，整个应用系统被分解成了很多个小服务。
这些服务可以独立地部署、升级、调整，不影响其他服务的运行。
因此，当系统需要添加新的功能时，我们只需要添加一个新的服务即可，而不必修改整个应用系统。
这样，我们可以针对不同的需求，灵活地组合出符合业务要求的应用系统。
2. 提高系统可靠性和稳定性微服务架构的一个重要特点是服务的独立性。
每个服务都可以独立地部署、升级、调整，不会因为某一个服务的故障而影响到整个应用系统。
如果一个服务出现了问题，可以直接将其关闭或者修改，而不必担心其它服务的影响。
另外，微服务架构还对容错和异常处理提供了很好的支持，可以保证系统在面对异常情况时仍然能够保持稳定运行。
3. 支持跨越多种技术每个服务都独立运行，它们之间通过轻量级的协议进行通信。
这种设计思路使得每个服务可以使用不同的编程语言、数据库、存储系统和通信协议等技术，从而充分发挥各方面技术的优点。
4. 易于扩展当需要提高系统性能时，可以增加更多的服务来满足需求。
而且增加新的服务是比较容易的，只需要在已有的服务基础上编写新的服务即可。
在需要减少服务数量时，只需要关闭不必要的服务即可。
二、微服务架构的局限性1. 服务化带来的系统复杂性微服务架构将整个应用系统分解成许多小的服务，这虽然对开发、测试、部署、维护等方面都有优势，但也使得系统的架构变得越来越复杂。
当服务数量较多时，开发人员会面临更多的协调和管理问题，如如何保证服务之间的兼容性，如何处理服务间的依赖关系等。
2. 服务间的通信压力微服务架构中，每个服务相对于整个应用系统都变得更小，也就意味着通信量的增加。
由于每个服务都需要和其它服务进行通信，所以服务间的通信成了约束微服务架构性能的关键因素之一。
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微服务平台可靠性设计目录1.背景 (5)1.1.无处不在的故障 (5)1.1.1.分布式部署和调用 (5)1.1.2.大型系统微服务进程内合设 (6)1.1.3.微服务健康度 (7)1.1.4.同步的I/O操作 (8)1.1.5.第三方SDK API调用 (9)1.2.微服务可靠性 (9)1.2.1.关键的可靠性因素 (10)2.异步I/O操作 (10)2.1.网络I/O (10)2.1.1.使用同步阻塞I/O的问题 (10)2.1.2.使用非阻塞I/O通信 (11)2.2.磁盘I/O (12)2.3.数据库操作 (15)3.故障隔离 (16)3.1.通信链路隔离 (16)3.2.调度资源隔离 (18)3.2.1.微服务之间隔离 (18)3.2.2.第三方依赖隔离 (19)3.3.进程级隔离 (19)3.3.1.容器隔离 (19)3.3.2.VM隔离 (20)4.集群容错 (21)4.1.路由容错 (21)4.2.服务降级 (21)4.2.1.强制降级 (22)4.2.2.容错降级 (22)4.2.3.服务降级Portal (23)4.3.熔断机制 (23)4.3.1.工作原理 (24)4.3.2.微服务健康度 (25)5.流量控制 (25)5.1.动态流控 (26)5.2.静态流控 (27)5.3.用户自定义流控机制 (27)6.使用Hystrix提升微服务可靠性 (28)6.1.Hystrix简介 (28)6.2.Hystrix的核心功能 (28)6.2.1.依赖隔离 (28)6.2.2.熔断器 (29)6.2.3.优雅降级 (30)6.2.4.Reactive编程 (31)6.2.5.信号量隔离 (31)6.3.集成Hystrix (32)6.3.1.集成架构 (32)6.3.2.集成Hystrix带来的优点 (33)7.附录 (33)7.1.参考文献 (33)1.背景微服务化之后，系统分布式部署，传统单个流程的本地API调用被拆分成多个微服务之间的跨网络调用，由于引入了网络通信、序列化和反序列化等操作，系统发生故障的概率提高了很多。
微服务故障，有些是由于业务自身设计或者编码不当导致，有些是底层的微服务化框架容错能力不足导致。
在实际项目中，需要从业务和平台两方面入手，提升微服务的可靠性。
1.1.无处不在的故障1.1.1.分布式部署和调用传统单体架构一个完整的业务流程往往在同一个进程内部完成处理，不需要进行分布式协作，它的工作原理如下所示：图1-1 传统单体架构本地方法调用微服务化之后，不同的微服务采用分布式集群部署方式，服务的消费者和提供者通常运行在不同的进程中，需要跨网络做RPC调用，它的工作原理如下所示：图1-2 微服务分布式RPC调用分布式调用之后，相比于传统单体架构的本地方法调用，主要引入了如下潜在故障点：✓序列化与反序列化：微服务的请求和应答都需要经过序列化和反序列化，做消息的跨网络通信，由于数据结构不一致、不支持的数据类型、对方编解码错误等都会导致序列化和反序列化失败，进而导致微服务调用失败。
✓网络问题：常见的包括网络超时、网络闪断、网络单通、网络拥塞等，都可能会导致微服务远程调用的失败。
1.1.2.大型系统微服务进程内合设理想情况下，每个微服务都独立打包和部署，微服务之间天然就支持进程级隔离，但事实上，对于一个大规模的企业IT系统、或者大型网站，是由成百上千个微服务组成的，在实践中，微服务通常是不可能做到百分之百独立部署的，原因如下：1.方便开发：通常会按照业务域划分团队，同一个业务域往往包含多个微服务，由一个团队负责开发。
为了方便CI/CD，同一业务域的微服务往往打包和部署在一起，而不是每个微服务独立打包部署。
2.方便运维：海量的微服务进程（以1000个微服务* 10个进程实例为例），会增加部署、数据采集（性能KPI和日志等）、告警、问题定位等成本，如果运维自动化程度不高，很难支撑大规模的微服务独立部署。
3.提升性能：一些业务对时延非常敏感，如果该业务链上的所有微服务调用都跨网络通信，时延往往无法满足业务要求。
通过将微服务合设在同一个进程之内，利用路由短路，把RPC调用转化成本地方法调用，可以极大的提升性能。
4.简化分布式事务处理：分布式部署之后，会带来分布式事务问题。
有时候业务为了简化分布式事务的处理，将事务相关的微服务部署在同一个进程中，把分布式事务转换成本地事务，简化事务处理。
不同的微服务合设在同一个进程之中，就会引入一系列潜在的故障点，例如：✓处理较慢的微服务会阻塞其它微服务✓某个微服务故障蔓延，可能导致整个进程不可用✓低优先级的微服务，抢占高优先级微服务的资源1.1.3.微服务健康度传统情况下，往往使用服务注册中心检测微服务的状态，当检测到服务提供者不可用时，会将故障的服务信息广播到集群所有节点，消费者接收到服务故障通知消息之后，根据故障信息中的服务名称、IP地址等信息，对故障节点进行隔离。
它的工作原理如下所示：图1-3 微服务状态检测使用基于心跳或者会话的微服务状态检测，可以发现微服务所在进程宕机、网络故障等问题，但在实际业务中，微服务并非“非死即活”，它可能处于“亚健康状态”，服务调用失败率很高，但又不是全部失败。
或者微服务已经处于过负荷流控状态，业务质量受损，但是又没有全部中断。
使用简单的微服务状态检测，很难应对上述这些场景。
通过对微服务的运行质量建模，利用微服务健康度模型，根据采集的各种指标对微服务健康度实时打分，依据打分结果采取相应的可靠性对策，可以更有针对性的保障系统的可靠性。
1.1.4.同步的I/O操作在整个微服务调用过程中，主要会涉及到三类I/O操作：✓网络I/O操作，涉及到网络读写✓磁盘I/O操作，主要是记录日志、话单、写本地文件等✓数据库访问，例如Java使用JDBC驱动进行数据库操作图1-4 微服务涉及的主要I/O操作凡是涉及到I/O操作的，如果I/O操作是同步阻塞模式，例如Java的BIO、文件File 的读写操作、数据库访问的JDBC接口等，都是同步阻塞的。
只要访问的网络、磁盘或者数据库实例比较慢，都会导致调用方线程的阻塞。
由于线程是Java虚拟机比较重要的资源，当大量微服务调用线程被阻塞之后，系统的吞吐量将严重下降。
1.1.5.第三方SDK API调用在微服务中，调用第三方SDK API，也可能会引入新的故障点，例如通过FTP客户端访问远端的FTP服务，或者使用MQ客户端访问MQ服务，如果这些客户端API的容错性设计不好，也会导致调用方的级联故障，这些故障是潜在和隐性的，在设计的时候往往容易被忽视，但它带来的风险和危害是巨大的。
1.2.微服务可靠性软件可靠性是指在给定时间内，特定环境下软件无错运行的概率。
软件可靠性包含了以下三个要素：1)规定的时间：软件可靠性只是体现在其运行阶段，所以将运行时间作为规定的时间的度量。
运行时间包括软件系统运行后工作与挂起(启动但空闲)的累计时间。
由于软件运行的环境与程序路径选取的随机性，软件的失效为随机事件，所以运行时间属于随机变量。
2)规定的环境条件:环境条件指软件的运行环境。
它涉及软件系统运行时所需的各种支持要素，如支持硬件、操作系统、其它支持软件、输入数据格式和范围以及操作规程等。
3)规定的功能:软件可靠性还与规定的任务和功能有关。
由于要完成的任务不同，则调用的子模块就不同(即程序路径选择不同)，其可靠性也就可能不同。
所以要准确度量软件系统的可靠性必须首先明确它的任务和功能。
1.2.1.关键的可靠性因素微服务的运行质量，除了自身的可靠性因素之外，还受到其它因素的影响，包括网络、数据库访问、其它相关联的微服务运行质量等。
微服务的可靠性设计，需要考虑上述综合因素，总结如下：图1-5 微服务可靠性设计模型2.异步I/O操作2.1.网络I/O2.1.1.使用同步阻塞I/O的问题以Java为例，在JDK 1.4推出JAVA NIO1.0之前，基于JAVA的所有Socket通信都采用了同步阻塞模式（BIO），这种一请求一应答的通信模型简化了上层的应用开发，但是在可靠性和性能方面存在巨大的弊端：2-1 传统Java 同步阻塞I/O模型采用BIO通信模型的服务端，通常由一个独立的Acceptor线程负责监听客户端的连接，接收到客户端连接之后为客户端连接创建一个新的线程处理请求消息，处理完成之后，返回应答消息给客户端，线程销毁，这就是典型的一请求一应答模型。
该架构最大的问题就是不具备弹性伸缩能力，当并发访问量增加后，服务端的线程个数和并发访问数成线性正比，由于线程是JAVA虚拟机非常宝贵的系统资源，当线程数膨胀之后，系统的性能急剧下降，随着并发量的继续增加，可能会发生句柄溢出、线程堆栈溢出等问题，并导致服务器最终宕机。
2.1.2.使用非阻塞I/O通信微服务进行远程通信时，通过使用非阻塞I/O，可以解决由于网络时延大、高并发接入等导致的服务端线程数膨胀或者线程被阻塞等问题。
以Java为例，从JDK1.4开始，JDK提供了一套专门的类库支持非阻塞I/O，可以在java.nio包及其子包中找到相关的类和接口。
JDK1.7之后，又提供了NIO2.0类库，支持异步I/O操作。
利用JDK的异步非阻塞I/O，可以实现一个I/O线程同时处理多个客户端链路，读写操作不会因为网络原因被阻塞，I/O线程可以高效的并发处理多个客户端链路，实现I/O多路复用，它的工作原理如下所示：2-2 Java非阻塞I/O模型使用非阻塞I/O进行通信，以Java语言为例，建议策略如下：1)TCP私有协议：建议直接基于Netty开发。
2)HTTP/Restful/SOAP等：选择支持非阻塞I/O的Web框架。
也可以选择基于Netty构建的开源应用层协议栈框架，例如支持异步Restful的RestExpress。
2.2.磁盘I/O微服务对磁盘I/O的操作分为两类：✓直接文件操作：例如调用File的open、write、read等接口，进行文件操作。
✓间接文件操作：例如调用日志类库写日志，虽然微服务并没有直接操作日志文件，但是日志类库底层还是会进行文件的读写等操作。
在实际项目中，最容易被忽视的就是日志操作。
不同的日志类库，写日志的机制不同，以Log4j 1.2.X版本为例，当日志队列满之后，有多种策略：✓同步等待，直到新的日志消息能够入队列，它会阻塞当前业务线程。
✓丢弃当前的日志消息，不会阻塞当前业务线程。
✓不入队列，由当前调用写日志的业务线程执行日志I/O操作，如果此时磁盘I/O写入速度慢，则会阻塞当前业务线程。
在实际生产环境中，我们就遇到过类似问题，在某些时段，磁盘WIO达到10+持续几秒钟-10几秒钟，然后又恢复正常。