分布式架构SpringCloud如何实现CAP-成都快上网建站

分布式架构SpringCloud如何实现CAP

这篇文章将为大家详细讲解有关分布式架构SpringCloud如何实现CAP,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

创新互联建站专注于网站建设|网页维护|优化|托管以及网络推广,积累了大量的网站设计与制作经验,为许多企业提供了网站定制设计服务,案例作品覆盖成都履带搅拌车等行业。能根据企业所处的行业与销售的产品,结合品牌形象的塑造,量身制作品质网站。

 调研SpringCloud

SpringCloud是现阶段最火的微服务治理框架,那么SpringCloud如何实现服务治理的CAP,这里我只想谈谈我对SpringCloud架构思想的理解。

个人理解的SpringCloud本质:

1)封装业界最火的基础组件(也可以叫中间件),豌豆荚的Netflix一篮子组件,并注入SpringBoot特性,无缝对接SpringBoot项目,业务开箱即用。

2)SpringCloud本质上也是一个高级中间件,比spring和springBoot都高级,但是比他们都简单,也更加的灵活。

那么问题来了,SpringCloud能为我们解决什么问题呢,特性、有点和缺点有事什么,网上百度一下,一大堆乱七八糟的文章,都是浅尝辄止,人云亦云,这个可能会给很多架构师出了很多的难题,为嘛选型SpringCloud。

其实技术对于架构师来说不是难事,主要难在如何选型和技术梳理,SpringCloud官网http://projects.spring.io/spring-cloud/ ,SpringCloud中文翻译网站https://springcloud.cc/,其实很好的利用好这两个网站,对于你更好的掌握好这个框架是很有帮助的。

  SpringCloud整体功能模块

       分布式配置模块  

           SpringCloudConfig,分布式配置,阿里也有自己自研的config server,那么SpringCloud的分布式配置系统有哪些特性,这里就简单的总结下。SpringCloudConfig是SpringCloud提供的分布式配置中心的解决方案,依托于Netflix服务治理模块和Consul服务治理模块,解耦为server和client,server就是分布式配置中心,独立部署,暴露一些restful接口,获取配置信息。客户端通过starter集成到业务系统,与业务系统一块启动,通过指定对应的server配置中心,热加载与应用相关的配置信息,并本地缓存。SpringCloud支持git和文件两种模式的分布式配置中心,那么这两种如何保证CAP,这就得仔细的阅读源码。当然你可以直接通过client访问server,获取配置信息,但是这样就会有单点问题了,一旦server挂了,就很难玩完了,其实SpringCloud本身框架设计的理念就是服务化集群管理,怎么可能出现单点故障了,client和server都可以以一个独立的微服务注册到eureka或者consul注册中心,从而实现client和server的服务治理,就可以充分的利用consul的CP和eureka的AP特性,达到服务的高可用。

  Netflix服务治理模块(Eureka)

    SpringCloudNetflix,考虑到发生故障的情况,服务注册中心发生故障必将会造成整个系统的瘫痪,因此需要保证服务注册中心的高可用。Eureka Server在设计的时候就考虑了高可用设计,在Eureka服务治理设计中,所有节点既是服务的提供方,也是服务的消费方,服务注册中心也不例外。

   Eureka Server的高可用实际上就是将自己做为服务向其他服务注册中心注册自己,这样就可以形成一组互相注册的服务注册中心,以实现服务清单的互相同步,达到高可用的效果。

   Eureka Server的同步遵循着一个非常简单的原则:只要有一条边将节点连接,就可以进行信息传播与同步。可以采用两两注册的方式实现集群中节点完全对等的效果,实现最高可用性集群,任何一台注册中心故障都不会影响服务的注册与发现。eureka强调高可用性,也就是牺牲强一致性的前提下,保证AP。

  eureka是Servlet程序,需要嵌入到Servlet容器中,会影响服务治理的性能,这就是在网关技术选型的时候很多人放弃eureka-zuul,选择更加粗暴的Nginx和lua做基础网关,服务只要嵌入到servlet容器,性能就会受到setvlet容器的限制。

  eureka1.0高可用架构缺陷:

      eureka没有使用强一致性的选举协议,比如ZAB协议作为数据一致性的算法(zookeeper选举算法)比如Consul的数据一致性算法Raft,Eureka 集群的多副本的一致性协议采用类似“异步多写”的 AP 协议,每一个server都会把本地接收到的写请求(register/heartbeat/unregister/update)发送给组成集群的其他所有的机器(Eureka 称之为 peer,对等服务),特别是 hearbeat 报文是周期性持续不断的在 client->server->all peers 之间传送。

 eureka数据一致性协议缺点:

   每一台 Server 都需要存储全量的服务数据,Server 的内存明显会成为瓶颈。当订阅者却来越多的时候,需要扩容 Eureka 集群来提高读的能力,但是扩容的同时会导致每台 server 需要承担更多的写请求,扩容的效果不明显。组成 Eureka 集群的所有server都需要采用相同的物理配置,并且只能通过不断的提高配置来容纳更多的服务数据

 eureka2.0架构升级:

     数据推送从 pull 走向 push 模式,并且实现更小粒度的服务地址按需订阅的功能。

     读写分离,写集群相对稳定,无需经常扩容;读集群可以按需扩容以提高数据推送能力。

     新增审计日志的功能和功能更丰富的 Dashboard。

  eureka2.0架构整体升级类似于阿里巴巴自研的分布式注册中心ConfigServer的架构演进。

 分布式消息总线模块(Bus)

     SpringCloudBus又是一个什么样的功能组件,顾名思义,那肯定是消息总线,如果不熟悉消息总线这个概念,可以自行的百度。这里就简单描述下SpringCloudBus微服务框架,主要解决什么问题。

               SpringCloudBus消息总线支持Rabbitmq和Kafka,工程目录结构:Spring-cloud-bus、Spring-cloud-bus-dependencies、Spring-cloud-starter-bus-amqp、Spring-cloud-starter-bus-kafka,其实Springcloud所有的工程目录结构都是按照springboot的格式来梳理的。消息总线底层是采用SpringCloudStream完成服务间的通信。

       单点登录web模块:SpringCloudForCloudFoundry

       集群管理模块:SpringCloudCluster

      Consul服务治理模块:SpringCloudConsul

      安全认证模块:SpringCloudSecurity

     全链路追踪系统:SpringCloudSleuth

     数据流服务模块:SpringCloudDataFlow

     消息队列模块

             SpringCloudStream是一个用来为微服务应用构建消息驱动能力的框架,隔离业务与消息中间件,屏蔽掉消息中间件的差异性,比如Rabbitmq、Kafka等,当然SpringCloud目前只支持Rabbitmq和Kafka,中间件团队可以自己封装Rocketmq的绑定器,并以插件的形式侵入到业务中,从而让业务无缝的切到Rocketmq,不用更改上层的业务代码,完成消息中间件的升级。

     网关模块

            SpringCloudGateway是SpringCloud封装的又一套分布式微服务架构网关。

            最新网关特性如下:基于Spring Framework 5,Project Reactor和Spring Boot 2.0构建;能够匹配任何请求属性上的路由;Hystrix断路器集成;Spring Cloud DiscoveryClient集成;请求率限制;路径重写;容易编写断言和过滤器;支持断言和过滤器到路由端。

         Spring Cloud Gateway是Spring官方基于Spring 5.0,Spring Boot 2.0和Project Reactor等技术开发的网关,Spring Cloud Gateway旨在为微服务架构提供一种简单而有效的统一的API路由管理方式。Spring Cloud Gateway作为Spring Cloud生态系中的网关,目标是替代Netflix ZUUL,其不仅提供统一的路由方式,并且基于Filter链的方式提供了网关基本的功能,例如:安全,监控/埋点,和限流等。

          网关模块的核心概念:路由、断言和过滤器,路由功能是网关的基本模块,它由一系列的ID,URI,以及断言和过滤器组成。断言是java8的函数式断言,输入类型是SpringFramework的ServerWebExchange,允许开发者匹配所有的HTTP请求,包括HTTP头和参数等。过滤器是SpringFramework GatewayFilter的实例化,请求和响应会在HTTP下行请求之前或者之后改变。

关于分布式架构SpringCloud如何实现CAP就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


网站名称:分布式架构SpringCloud如何实现CAP
网站路径:http://kswjz.com/article/jeojcs.html
扫二维码与项目经理沟通

我们在微信上24小时期待你的声音

解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流