• Microservices==>Service Mesh==>Serverless,走马观花


    [0] 始有道

    话说图灵开天辟地,冯.诺伊曼造石补天!

    始有道
    道生ML       Machine Language
    ML生汇编      assembler
    汇编生编译器     compiler
    编译器生PL     Programming Language

    后50年业务编程语言起,浩浩汤汤!
    龟叔造Python,因为 人生苦短

     Rasmus 造PHP,因为 PHP 世界上


    松本行弘,不是很高兴,因为他注意到其他程序员不是很高兴。他创建了 Ruby 来让程序员高兴。
    Brendan Eich 利用周末时间设计了一门语言,三易其名。LiveScript==>JavaScript==>ECMAScript
    James Gosling 发明了 Java,从此天下门生半数尽入其彀中
    Anders Hejlsberg 重新发明了 Java 然后把它叫做 C#,人们都喜欢这个新版本的 Java,因为它完全不像 Java。

    一时间百家争鸣、百花齐放,计算机江湖,风云突起,各种设计、架构、模式豪杰并起、层出不穷、群雄逐鹿、熙熙攘攘
    夫天下大势分久必合、合久必分
    系统架构莫不如是
    且听小生慢慢道来

    [1] 合久必分

    起初项目比较小,系统功能不复杂,所有功能集成在一个项目工程中,所有功能打包成一个WAR包部署,应用服务与数据库服务分开部署,通过集群来提高系统性能,此乃单体架构!

    优点:项目架构简单,前期开发成本低,周期短,小型项目的首选。
    缺点:开发效率低,所有的开发在一个项目改代码,递交代码相互等待,代码冲突不断
    缺点:代码维护难,代码功能耦合在一起,新人不知道何从下手
    缺点:部署不灵活,构建时间长,任何小修改必须重新构建整个项目
    缺点:稳定性不高,一个微不足道的小问题,可以导致整个应用挂掉
    缺点:扩展性不够,无法满足高并发情况下的业务需求
    噫吁嚱!为之奈何?

    ——分而治之,微服务

    那什么是微服务呢?
    此处争议较多!
    此处不可描述!
    此处略去800字!
    此处大家不要想歪了!
    此处大家还是看图算了!

    微服务的定义,没有共识,但常见微服务组件还是清晰的

    服务注册:服务提供方将自己调用地址注册到服务注册中心,让服务调用方能够方便地找到自己。
    服务网关:服务网关是服务调用的唯一入口,可以在这个组件是实现用户鉴权、动态路由、灰度发布、A/B 测试、负载限流等功能。
    服务发现:服务调用方从服务注册中心找到自己需要调用的服务的地址。
    配置中心:将本地化的配置信息(properties, xml, yaml 等)注册到配置中心,实现程序包在开发、测试、生产环境的无差别性,方便程序包的迁移。
    API 管理:以方便的形式编写及更新 API 文档,并以方便的形式供调用者查看和测试。
    负载均衡:服务提供方一般以多实例的形式提供服务,负载均衡功能能够让服务调用方连接到合适的服务节点。节点选择的工作对服务调用方来说是透明的。
    分布式事务:对于重要的业务,需要通过分布式事务技术(TCC、高可用消息服务、最大努力通知)保证数据的一致性。
    调用链:记录完成一个业务逻辑时调用到的微服务,并将这种串行或并行的调用关系展示出来。在系统出错时,可以方便地找到出错点。
    支撑平台:系统微服务化后,系统变得更加碎片化,系统的部署、运维、监控等都比单体架构更加复杂,那么,就需要将大部分的工作自动化。现在,可以通过 Docker、K8S等工具来中和这些微服务架构带来的弊端。 例如持续集成、蓝绿发布、健康检查、性能健康等等。

    那微服务又有什么优缺点呢?

    优点又很多,比如
    降低系统复杂度:每个服务都比较简单,只关注于一个业务功能。
    松耦合:微服务架构方式是松耦合的,每个微服务可由不同团队独立开发,互不影响。
    跨语言:只要符合服务 API 契约,开发人员可以自由选择开发技术。
    独立部署:微服务架构可以使每个微服务独立部署。开发人员无需协调对服务升级或更改的部署。
    Docker 容器:和 Docker 容器结合的更好。
    DDD 领域驱动设计:和 DDD 的概念契合,要两颗一起嚼才最好。

    缺点也不少,如下
    微服务强调了服务大小,但实际上这并没有一个统一的标准:业务逻辑应该按照什么规则划分为微服务,这本身就是一个经验工程。
    微服务的分布式特点带来的复杂性:开发人员需要基于 RPC 或者消息实现微服务之间的调用和通信,而这就使得服务之间的发现、服务调用链的跟踪和质量问题变得的相当棘手。
    分区的数据库体系和分布式事务:更新多个业务实体的业务交易相当普遍,不同服务可能拥有不同的数据库。CAP 原理的约束,使得我们不得不放弃传统的强一致性,而转而追求最终一致性,这个对开发人员来说是一个挑战。
    测试挑战:传统的单体WEB应用只需测试单一的 REST API 即可,而对微服务进行测试,需要启动它依赖的所有其他服务。这种复杂性不可低估。
    跨多个服务的更改:比如在传统单体应用中,若有 A、B、C 三个服务需要更改,A 依赖 B,B 依赖 C。我们只需更改相应的模块,然后一次性部署即可。但是在微服务架构中,我们需要仔细规划和协调每个服务的变更部署。我们需要先更新 C,然后更新 B,最后更新 A。
    部署复杂:微服务由不同的大量服务构成。每种服务可能拥有自己的配置、应用实例数量以及基础服务地址。这里就需要不同的配置、部署、扩展和监控组件。此外,我们还需要服务发现机制,以便服务可以发现与其通信的其他服务的地址。

    还有一个更大的槽点:目标接口、链路跟踪注入、日志引流、服务注册发现、路由规则等组件以及熔断、限流等功能都需要在应用服务上添加一些对接代码。如果让每个应用服务自己实现是非常耗时耗力的,而且也不符合DRY原则

    可有良策?且听下回书“李代桃僵”

    [2] 李代桃僵


    K8S最小的调度单元为什么是Pod,而不是容器?
    我不打算回答这个问题,因为我是

     ,我也不知道。主要记住pod有以下主要特点

     

     

     

     利用Pod的以下特点,我门可以把非业务功能,系统型的公共功能外包出去,交给“李子树”,此乃服务网格是也!

    话不多说,上图

     

    思考题:微服务,已经够微小了吗?这是个问题,Let us see see!

    [3] 至小无内——Server less

     

     Server less主要有以下特征:

    无常驻服务器,200MS内解决容器启动、请求接入

    事件驱动

    单事件处理

    自动弹性伸缩

    无状态开发

     思考题:服务还能更小吗?都小到一个函数了,难道还要小到0.1个函数?

    [4]  分久必合

     既然不能再小了,不如更大、更高、更强?

     Istio 从1.5 开始,回归单体!

    Segment从微服务回归单体!!

    是轮回,是宿命,还是注定?看来果真天下大势分久必合、合久必分。

    涛涛江水东流去,无法阻止,那只能随波逐流,看来是时候着手搭建一个ServiceMesh 实验室了!

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