我的那些年(13)~主推微服务架构

我的那些年(13)~主推微服务架构

• 整个系统走向微服务架构
• 网关
• 服务注册与发现
• 配置中心
• 熔断器
• 链路跟踪
• 授权与鉴权
• 服务间的通讯-同步feign
• 服务间的通讯-异步消息
• 日志收集

个系统走向微服务架构

公司系统比较多，耦合度比较大，将这些模块进行拆分，各个负责自己的模块，减少相互之间的直接依赖，版本迭代互不影响，做到最小粒度的部署，这就是微服务，也是未来软件架构与设计的一个趋势！

我们系统的流程图

graph TD classDef red fill:#f90,stroke:#555,stroke-width:4px; client-->gateway gateway-->gateway1 gateway-->gateway2 gateway1-->|用户|user gateway1-->|产品|product gateway1-->|订单|order gateway2-->|投票|devote gateway2-->|抽奖|lottery class gateway red; class gateway1 red; class user red; class product red; class order red;

服务间的调用

graph LR classDef default fill:#f90,stroke:#555,stroke-width:2px,stroke-dasharray:2,2; user-->|feign|product user-->|feign|order order-->|feign|product

服务间链式响应过程

graph LR classDef default fill:#f90,stroke:#555,stroke-width:2px,stroke-dasharray:2,2; user-->|请求|order order-->|请求|product product-->|响应|order order-->|响应|user

网关

网关作为整个系统的门面存在，当然一个超级大系统可能出现多个网关，而把关系比较紧密的系统通过一个网关对外提供服务，这是一种比较好的作法，对前端和用户来说，它还是一个系统，而对于后端来说，它是由多个子服务组成，我们选择的网关产品是比较流行的zuul，而springcloud2.0出来后，也推出了新的gateway组件，当然无论是使用哪个网关产品，功能都是相同的！

网关主要起到了路由，请求过滤，统一授权，限流等功能

    zuul.routes.userinfo.path=/getuser/**
    zuul.routes.userinfo.serviceId=userinfo-consumer
    zuul.ratelimit.enabled=true
    zuul.ratelimit.policies.userinfo.limit=3
    zuul.ratelimit.policies.userinfo.refresh-interval=60
    zuul.ratelimit.policies.userinfo.type=origin
    # 测试客户端如果60s内请求超过三次，服务端就抛出异常，一分钟后又可以正常请求
    # 某个IP的客户端被限流并不影响其他客户端，即API网关对每个客户端限流是相互独立的

服务注册与发现

让多个子服务进行通讯，要求这些服务在一个网络里，它们之间是可以互通的，而当服务越来越多，每个服务的端口，IP地址也会越来越繁琐，而这时服务注册组件就派上用场了，它将服务的IP和端口与一个服务名称进行映射，让开发人员只关注名称,application.name即可，而名称与真实服务的链路过程由服务注册组件实现，我们在选择服务注册组件时，选择了eureka。
eureka服务端

server:
  port: ${PORT:8761}
management:
  port: ${BG_PORT:8762}
application:
  name: ${NAME:eurekaserver}
spring:
  profiles:
    active: dev
---
eureka:
  profile: dev
  instance:
    hostname: ${application.name}
    perferIpAddress: true #基于IP地址注册
  client:
    registerWithEureka: false #false表示不向注册中心注册自己。
    fetchRegistry: false #false表示自己端就是注册中心，我的职责就是维护服务实例，并不需要去检索服务
    serviceUrl:
      defaultZone: ${URL:http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/}

eureka客户端注册到服务端

spring:
  application:
    name: gateway
  profiles:
    active: ${SPRING_PROFILES_ACTIVE:dev}
server:
  port: 8003

eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://${eureka.host:localhost}:${eureka.port:6761}/eureka/,
                   http://${eureka.host:localhost}:${eureka.port:5761}/eureka/  

配置中心

将所有服务的配置都集中管理，这是一个不错的想法，当配置更新后，不需要启动服务，而通过消息广播的方法通讯服务即可，这就是配置中心的作用。之前的单体应用时，每个应用都有自己的配置文件，而当项目多了之后，这些配置文件不容易管理，要修改其中一些配置时，需要分别进入对应的服务里，而且这些配置也无法实现继承，重复的代码很多，比如很多服务都用了rabbitmq,redis等，单体应用里，你需要复制这些配置到每个服务里，而有了配置中心，你只需要在application.yml里进行公用配置即可，而其它服务的配置会自动继承。

配置中心使用了加密算法保存了配置文件中的敏感信息

server.port: ${PORT:8888}
management.port: ${BG_PORT:8889}
spring:
  application.name: lind-configserver
  profiles.active: development

encrypt:
  key-store:
    location: file:///Users/lind.zhang/github/dockerDeploy/swarm/server.jks
    password: changeit
    alias: config-server-key
    secret: changeit

---
spring:
  profiles: svt
  cloud:
    config:
      server:
        git:
          uri: /config_repo

---
spring:
  profiles: development
  cloud:
    config:
      server:
        git:
uri: /config_repo

对配置进行加密码

要配置非对称密钥，您可以将密钥设置为PEM编码的文本值（encrypt.key），也可以通过密钥库设置密钥（例如由JDK附带的keytool实用程序创建）。密钥库属性为encrypt.keyStore.，等于

• location（a Resource位置），
• password（解锁密钥库）
• alias（以识别商店中使用的密钥）。

使用公钥进行加密，需要私钥进行解密。因此，原则上您只能在服务器中配置公钥，如果您只想进行加密（并准备使用私钥本地解密值）。实际上，您可能不想这样做，因为它围绕所有客户端传播密钥管理流程，而不是将其集中在服务器中。另一方面，如果您的配置服务器真的相对不安全，并且只有少数客户端需要加密的属性，这是一个有用的选项。

创建用于测试的密钥库

要创建一个密钥库进行测试，您可以执行以下操作：

$ keytool -genkeypair -alias mytestkey -keyalg RSA \
  -dname "CN=Web Server,OU=Unit,O=Organization,L=City,S=State,C=US" \
  -keypass changeme -keystore server.jks -storepass letmein

将server.jks文件放在类路径（例如）中，然后在您的application.yml中配置服务器：

encrypt:
  keyStore:
    location: classpath:/server.jks
    password: letmein
    alias: mytestkey
    secret: changeme

使用端的yml文件

foo:
  bar: `{cipher}{key:testkey}...`

熔断器

熔断在微服务中表现非常突出，在多个服务进行并行式调用时，这个熔断功能就显得非常重要了，比如A调用B，A再调用C，A再调用D，而在这个并行调用过程中，当B出现问题时，后面的C，D将不会执行，而默认情况下A会等到B达到超时后才会做出响应，而影响A调用其它服务，从而导致A这个接口整体变慢；而有了熔断之后，当请求B接口出现问题时，你可以有很多能策略，如重试机制，快速返回等。

graph TD classDef default fill:#f90,stroke:#555,stroke-width:4px; classDef red fill:#f99,stroke:#f00,stroke-width:1px; a-->b a-->c a-->|宕机|d class d red

hystrix的基本配置，主要是对请求超时时间的配置

hystrix:
  command:
    default:
      execution:
        timeout:
          enabled: true
      isolation:
        strategy: SEMAPHORE #hystrix策略为thread时，threadlocal为空
        thread:
          #目前有两个容器实例，单个请求超时5s,+重试>10s，超15s则熔断
          timeoutInMilliseconds: 15000

链路跟踪

当一个服务A调用服务B时，服务B也可能会调用服务C，这就形成了一个链表，在响应时的顺序是相反的，所以这是一个双向的链表，在这个链表里，我们希望对它进行跟踪，因为在一个请求出现问题时，你很难找到问题出现在哪个环节，所以我们的请求需要有一个traceId在各个服务链表间进行传递，这就是链路跟踪的原理。

下面是链路跟踪组件sleuth和日志收集分析工具zipkin的配置

spring:
  application:
    name: user
  sleuth:
    web:
      client:
        enabled: true
    sampler:
      probability: 1.0 # 将采样比例设置为 1.0，也就是全部都需要。默认是 0.1
    zipkin:
      base-url: http://localhost:9411/ # 指定了 Zipkin 服务器的地址

下次有时间再说一下剩下的内容

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