微服务核心基础知识

架构图#

网关#

　　负责路由转发+过滤器；他是系统的唯一对外的入口，介于客户端和服务器之间的中间层，处理非业务功能，提供路由请求、鉴权、监控、缓存、限流等功能

服务注册发现#

　　调用和被调用方信息维护；服务启动的时候，都注册到注册中心里，这样的话别人调用的时候，就知道有哪些ip地址和端口号了

配置中心#

　　管理配置，动态更新

链路追踪#

　　分析调用链路耗时；例如：下单、查库存、减库存、付款、下单完成

负载均衡器#

　　分发负载；例如：nginx

熔断#

　　保护自己和被调用方，类似于家里的保险丝，为了防止整个系统故障

降级#

　　服务降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。

熔断和降级区别#

相同点#

1. 从可用性和可靠性触发，为了防止系统崩溃
2. 最终让用户体验到的是某些功能暂时不能用

不同点#

1. 服务熔断一般是下游服务故障导致的
2. 服务降级一般是从整个系统负荷考虑，由调用方控制

　　抛弃一些非核心的接口和数据，例如：双11，支付宝将查询当月账单功能临时降级等等

什么是微服务的注册中心#

　　服务管理，核心是有个服务注册表，心跳机制动态维护

服务提供者#

　　启动的时候向注册中心上报自己的网络信息

服务消费者#

　　启动的时候向注册中心上报自己的网站信息，拉取提供者的相关网络信息

为什么要用注册中心#

　　微服务应用和机器越来越多，调用方需要知道接口的网络地址，如果靠配置文件的方式去控制网络地址，对于动态新增机器，维护起来很麻烦

主流的注册中心#

1. zookeeper
2. eureka
3. consul
4. etcd
5. nacos
6. 等

分布式应用CAP理论知识#

定理#

　　指的是在一个分布式系统中，Consistency(一致性)、Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性)，三者不可同时获得。CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容错性是我们必须需要实现的，所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡。

一致性(C)#

　　在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值(所有节点在同一时间的数据完全一致，越多数据同步越耗时)。

可用性(A)#

　　负载过大后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求(服务一直可用，而且是正常响应时间)。

分区容错性(P)#

　　分区容忍性，就是高可用性，一个节点崩了，并不影响其他的节点。

CA(一致性、可用性)#

　　数据同步(C)需要时间，也要正常的时间内响应(A)，那么机器数量就要少，所以P就不满足。

CP(一致性、分区容错性)#

　　数据同步(C)需要时间，机器数量也多(P)，但是同步数据需要时间，所以不能再正常时间内响应，所以A就不满足。

AP(可用性、分区容错性)#

　　机器数量也多(P)，正常的时间内响应(A)，那么数据就不能及时同步其他节点，所以C不满足。

注册中心选择#

　　Zookeeper：CP原则，保证了一致性，集群搭建的时候，某个节点失效，则会进行选举新的leader，或者半数以上节点不可用，则无法提供服务，因此可用性没法满足

　　Eureka：AP原则，无主从节点，一个节点挂了，自动切换其他节点可以使用，去中心化

服务间调用方式#

RPC#

　　远程过程调用，像调用本地服务(方法)一样调用服务器的服务，支持同步、异步调用，客户端和服务器之间建立TCP连接，可以一次建立一个，也可以多个调用复用一次连接

REST(Http)#

　　http请求，支持多种协议和功能，开发方便成本低

未完持续性更新#