湖南平台微服务架构有哪些

    1.系统架构的演变伴随着互联网的快速发展，Web应用系统从面向企业内部发展到面向市场用户，业务的日趋复杂以及用户量的上升，那些曾经工作良好的单体应用开始遇到开发、测试、部署、发布各个方面的瓶颈，诸如扩展新增功能艰难、系统庞大难以维护、编译太耗时，发布流程太慢等问题困扰着开发团队。SOA的问世促使系统架构发生了跨越式的演变，它提出了面向服务的架构思想，将系统拆分成多个服务组件，并通过ESB（企业服务总线）对服务组件进行统一管理，但重量级的ESB使得自身又成为了一个瓶颈。随之而来的是近来业界流行的微服务架构，它将SOA的思想进一步升级，将系统组件化、服务化以及去中心化，强调轻量级、松耦合、服务自治、部署。微服务架构解决了单体应用的痛点，打破了SOA的瓶颈，同时也带来了很多的复杂性。部署运维方面，服务的部署、管理、监控。开发设计方面，服务的拆分、设计、编码、测试都将会变得复杂。幸运的是，容器化技术（比如无比流行的Docker）已经很大程度上帮助我们克服了环境的差异性，而一些容器编排工具诸如Kubernetes,Rancher,Docker-compose提供了容器部署管理的解决方案。作为行业的领航者。尽管也是模块化逻辑，但是终它还是会打包并部署为单体式应用。具体的格式依赖于应用语言和框架。湖南平台微服务架构有哪些

    语言版本众多，影响业务性能Agent探针Agent探针是对代码集成的进一步提炼。Agent探针将需要集成的监控代码，高度提取、抽象、封装成可以集成的SDK，并且以“弱旁路”的方式与代码集成在一起，从而完成数据采集工作。云端治理平台，同样以采集的数据信息作为治理策略制定的依据，下发各种治理策略，从而达到服务治理功能。优点：治理深入，端到端监控缺点：语言版本众多，影响业务性能流量劫持流量劫持与前两者相比，与代码集成不同。它从网络通信作为切入点，以proxy的方式，代理业务单元所有的IN/OUT流量，并且proxy内部可以对请求数据进行一定的策略控制。从而完成服务通信的治理功能。优点：无关语言差异性，维护简单缺点：治理略浅，影响业务性能综上所述，目前服务治理的技术栈或多或少都存在一些缺陷，在构建服务治理平台时往往需要采用结合的方式，才能做到物尽其才。03“百家争鸣”，成就未来竞争成就未来。从目前行业发展来看，微服务奠定了服务构建的基础方式，容器引擎以及编排技术解决了服务编排上线的困惑，下一个“兵家必争”的场景必将在服务治理。那目前行业内又有哪些项目聚焦在服务治理领域？SpringCloudSpringCloud作为Spring社区的重要布局之一。江苏微服务架构设置这种架构使得每个服务都可以有专门开发团队来开发。开发者可以自由选择开发技术，提供API服务。

    但是小系统没有必要直接采用微服务架构。3.混合式，微服务架构很容易与现有系统并存，微服务与遗留系统的易整合性也是采用微服务的一个主要原因。三、实施微服务架构的优势基本优势可如图分析：实际例子举例，如图：（一）、六大技术优势1.组件化方案：高内聚，低耦合；2.技术自由度：每个微服务高度，可以采用适合自身开发团队和技术体系的工具和框架来实现某个微服务；3.可扩展性：单个微服务在保证通信方式不变的情况下，对其内部功能和技术的改变不会对外部依赖它的服务产生任何影响；4.可伸缩性：注意可以伸缩的前提是对系统有合理的划分，高扩展往往能够带来高可伸缩性；5.有效应对遗留系统：微服务时改造遗留系统的强有力武器，只要可以获得遗留系统的暴露接口，微服务架构就能与之进行通信并完成功能整合。6.持续可交付：简单、可重复流程确保软件发布过程的可靠性。（二）、业务与组织优势康威定律，组织形式等同于系统设计，直白的说就是，你想要什么样的系统就搭建什么样的团队。举例：原有的功能团队-----------------微服务架构的自治性组织文化。

    我们从服务治理功能场景的横向切面来看，其可以抽象为四个层面：量化，追踪，管控，规范。量化量化包括服务数据采集、数据过滤和数据聚合三个层次。数据采集进一步细分为业务数据和性能数据，业务数据主要包括方法响应周期、服务内资源消耗规模、业务异常检测、方法调用次数、服务运行日志等；性能数据包括服务间响应时长、服务整体资源消耗等。服务本身需要依赖不同的特性，构建不同的agent，来搜集服务运行时产生的数据。数据过滤针对采集的数据按照一定的格式规范进一步加工处理，例如基于kafka对原始的日志数据进行标准化处理后，导入日志系统。数据聚合需要对的服务数据进行聚合操作，例如服务调用链呈现。通过服务量化能够清晰的记录服务运行时产生的所有数据，为服务跟踪呈现和服务管控策略制定并提供强有力的数据支撑。追踪追踪能够有效量化服务调用链路上发生的事情，具体来讲，可以划分为：服务间的链路跟踪和服务内部的方法调用链路跟踪。追踪的本质，不是为了呈现服务链路及服务路由信息，更重要的是呈现服务间请求，以及服务内部请求的响应延迟，异常反馈，能够快速定位服务以及服务内在代码存在的问题。管控管控依赖于量化采集的聚合数据。具体到数据存储上，微服务也进行类似的去中心化策略，让每一个服务管理自己的数据库。

    在微服务落地伊始就逐渐发力，当下已经成为Java体系下微服务框架的代名词，SpringCloud以Netfilx全家桶作为初始化基础，为开发人员提供业务单元服务支撑框架的同时，也开发出一系列的服务治理SDK，供开发人员选用。在微服务发展背景下，SpringCloud可谓如日中天。DubboDubbo原为阿里巴巴开源的rpc远程调用框架，初始设计初衷在于解决以rpc协议为标准的远程服务调用问题，随着阿里巴巴重启Dubbo，其也开始在服务治理领域发力，成为很多以rpc协议作为通信基础系统平台的。粗略而言，Dubbo和SpringCloud已成为Java体系下的服务治理“双”。gRPCgRPC与Dubbo类似，初是由Google开源的一款远程服务调用框架。gRPC凭借HTTP/2和RrotoBuf服务定义方式以及多语言支持的特性，加之其易于定制与开发，能够方面开发人员进行快速扩展和灵活发挥，从而也成为众多用户的选择之一。ServiceMeshServiceMesh的出现不在于它实现了多少功能，而是它彻底把业务单元与业务支撑体系分离，完整贯彻了“术业有专攻”的思想理念。它允许业务人员聚焦业务实现，不再关心服务治理相关的内容。通过与容器技术结合，下沉至基础设施，从通信协议的角度彻底接管业务通信交互过程。服务粒度要小，而每个服务是针对一个单一职责的业务能力的封装，专注做好一件事情。湖北Nginx微服务架构服务中心

每一个后台服务开放一个REST API，许多服务本身也采用了其它服务提供的API。湖南平台微服务架构有哪些

    关于单元测试，业界已经有非常的测试工具和框架，比如我们正在做的Springboot应用，JUnit,Mockito,JMock,Hamcrest等都是测试工具箱里的明星。对于CDCT，目前比较流行的有JVM框架SpringcloudContract，以及支持多语言的Pact。如果团队正在开发一个Springboot应用，SpringcloudContract是一个不错的选择。它使用GroovyDSL定义测试契约并生成测试套件，测试套件去验证服务提供方是否满足契约，测试通过之后会生成一个jar文件，该jar文件随后会作为一个可运行的Stubserver，消费方基于Stubserver编写测试，从而验证功能是否满足契约：在CDCT中，不管是测试生产者还是测试消费者，都需要引入一种快速失败方法。即如果任何一方违反了契约，好在构建的分钟就失败，而不是等到2小时之后的集成测试中失败。所以，我们需要将CDCT作为构建Pipeline中的一个Stage集成到CI中。10.何去何从代价高昂的UI测试使得开发团队逐渐对它失去了信心，尤其引入了微服务架构，它所带来的复杂性使得业界摒弃UI测试的呼声高涨。早在2009年，的敏捷和TDD专家.Rainsberger在InfoQ上提出IntegrationTestsAreaScam。集成测试是一个骗局，你可能需要编写2-5%集成测试来做一个E2E的测试。湖南平台微服务架构有哪些

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