科普分布式架构

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1. 分布式架构解决什么问题

主要是两个:

  • 大流量的处理

    通过集群技术将大规模并发请求负载均衡到不同的机器上。

  • 关键业务的保护

    提高后台服务的可用性,把故障隔离起来,阻止多米诺骨牌效应,如果流量过大,需要对业务降级。已保证关键业务的流转。

说白了就是干两件事、一是提高整体架构的吞吐量,二是提高系统的稳定性,让系统的可用性更高。

2. 如何提高架构性能

3. 如何提高架构稳定性

4. 分布式系统的核心

科普分布式架构

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5. 全栈监控

科普分布式架构

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  • 基础层:监控主机和底层资源。比如:CPU、内存、网络吞吐、硬盘I/O、硬盘使用等。
  • 中间层:就是中间件层的监控。比如:Nginx、Reids、ActiveMQ、Kafka、MySQL、Tomcat等。
  • 应用层:监控应用层的使用。比如:HTTP访问吞吐量、响应时间、返回码、调用链路分析、性能瓶颈、还包括用户端的监控。

6. 服务治理

  • 梳理服务之间的依赖关系 (zipkin
  • 服务状态和服务声明周期管理 (服务发现)
  • 整体架构版本管理 (类似于Springboot和Spring clound之间的版本对应)
  • 资源/服务调度
  • 服务状态的维持和拟合(一种不预期的变化会维持服务状态,例如服务挂掉。预期的变化会拟合服务状态、例如服务启动)
  • 服务的弹性伸缩和故障迁移 (docker、kubernetes)
  • 服务工作流和编排

7. 总结

7.1 构建分布式系统面临的问题

  • 分布式系统的硬件故障发生率高。故障发生是常态,需要尽可能地将运维流程自动化
  • 需要良好的设计服务,避免某服务的单点故障对依赖它的其他服务造成大面积影响。
  • 为了容量的可伸缩性,服务的拆分、自治和无状态变得更加重要,可能需要对老的软件逻辑做大的修改。
  • 老的服务可能是异构的,此时需要让他们使用标准的协议,以便可以被调度、编排、且互相之间可以通信。
  • 服务软件故障的处理也变得复杂,需要优化的流程,以加快故障的恢复。
  • 为了管理各个服务的容量,让分布式系统发挥出最佳性能,需要有流量调度技术。
  • 分布式存储会让事务处理变得复杂;在事务遇到故障无法被自动恢复的情况下,手动恢复流程也会变得复杂。
  • 测试和查错的复杂度增大。
  • 系统的吞吐量会变大,但响应时间会变长。

7.2 了解一些解决方案

  • 需要有完善的监控系统,以便对服务运行状态有全面的了解。
  • 设计服务时要分析其依赖链;当非关键服务故障时,其他服务要自动降级功能,避免调用该服务。
  • 重构老的软件,使其能被服务化;可以参考 SOA微服务的设计方式,目标是微服务化;使用 DockerKubernetes 来调度服务。
  • 为老的服务编写接口逻辑来使用标准协议,或在必要时重构老的服务以使得它们有这些功能。
  • 自动构建服务的依赖地图,并引入好的处理流程,让团队能以最快速度定位和恢复故障,详见《故障处理最佳实践:应对故障》一文。
  • 使用一个 API Gateway,它具备服务流向控制、流量控制和管理的功能。
  • 事务处理建议在存储层实现;根据业务需求,或者降级使用更简单、吞吐量更大的最终一致性方案,或者通过二阶段提交、Paxos、Raft、NWR 等方案之一,使用吞吐量小的强一致性方案。
  • 通过更真实地模拟生产环境,乃至在生产环境中做灰度发布,从而增加测试强度;同时做充分的单元测试和集成测试以发现和消除缺陷;最后,在服务故障发生时,相关的多个团队同时上线自查服务状态,以最快地定位故障原因。
  • 通过异步调用来减少对短响应时间的依赖;对关键服务提供专属硬件资源,并优化软件逻辑以缩短响应时间。

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原文 

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