incubator.apache.org/ Gitter: https://gitter.im/ServiceCombUsers/Lobby 遵循OpenAPI Specification，消费端、提供端只依赖API  API描述：无论Rest API，或者RPC Highway API，统一使用Swagger YAML定义API  微服务代码生成：服务端和客户端都基于API定义，通过 Se 端的类库定义，双方互相解耦  微服务接口测试：测试基于流水线的API定义生成自动化测试用例， 防止开发本地随意修改API  微服务API依赖关系：通过微服务流水线编译、打包和系统集成 测试，识别并展示微服务API之间的依赖关系（我依赖谁、谁依赖我）  API变更管控：API变更邮件通知和审批，每日微服务流水线构建， 及时发现接口不兼容问题 实践-不同的微服务开发风格 Website: im/ServiceCombUsers/Lobby 适合异步的业务采用全栈异步架构，提升性能和可靠性 异步场景1：降低长流程/复杂业务流程时延：消费端需要调用多个微服务，进行业务逻辑编排，多个微服务之间没有执行先后顺序 和参数依赖，可以通过异步微服务调用并行执行 异步场景2：性能提升：使用更少的线程处理更多的消息，提升线程和I/O利用效率 异步场景3：业务超时较长：业务上对服务调用时延不敏感（例如1-3S），如果采用同步调用

ServiceComb toolkit 划分微服务 （含依赖关系） 定义契约 （接口和模型） 发布契约 ServiceComb 契约开发工具 开发微服务 测试微服务 客户+集成商 软件提供商 部署微服务 契约仓库 微服务 运行环 境 验收微服务 协同实现基于契约（API）的数据、服务标准化管控 划分微服务 （含依赖关系） 定义契约 （接口和模型） 发布契约 微服务 运行环

产品创新复杂度 困难 容易 一致性实现成本 低 高 时延 低 高 资源成本 低 高 关联查询复杂度 简单 复杂 远程调用 不涉及 涉及 服务治理 不涉及 涉及 对开发人员的要求 低 高 对工具的依赖 较低 较高 运维复杂度 低 高 Huawei Confidential 4 微服务架构的第一大问题——如何拆分微服务？ •影响因素 >团队大小 >交付周期 >业务方向 >故障范围 >现有数据规模 语法分析 语法分析 语法分析 表关联分析 图切割+启 发式规则 Step1：提取系统所有SQL Step2：逐条根据SQL创建语法树 Step3：在每棵语法树上分析表的关联关系并汇集 成表关联关系加权图 Step6：采用图切割算法并配合启发式规则将表分 割到不同库中 原则：低耦合，高内聚 耦合度：微服务划分后，微服务与微服务连接的边的权重之和 内聚度：微服务划分后，微服务内部表与表之间的边权重之和 现水平扩展，提升访问速度 （分区分库） 步骤4：根据表结构变化，自动调整DDL/CRUD等SQL语句自动生成java的数据访问服务 步骤5：数据表执行、数据搬迁 业务应用层 业务应用层 业务应用层 通过对表的关联 关系及应用情况， 反向推导微服务 拆分策略 ╳ ╳ Huawei Confidential 9 拆分原理 handler scissors 1.指定代码路径 /home/xxx/project

核⼼原则 “Apache之道” 核⼼原则 粗略的共识和可以⼯作的代码 ⼩的可逆步骤（进⾏探索） 任何建设性的贡献都可以获得功绩… … ⽽企业从属关系和资 历却没有 功绩不会过期 功绩不给你权威; 它可以让你有⾏使权⼒威信 没有独裁者，没有否决权 - 依赖于建⽴共识 “Apache 之道” AKA “社区胜于代码” ASF依托于Apache之道运作 ASF依托于Apache之道运作 精英之治 免费⽤于商业和⾮商业⽤途 兼容其他开源协议 协议 协议 A 类 - 可以依赖并包括在发布中 MIT, 2 和 3 条款 BSD B 类 - 可以依赖并且可能包括 通⽤开发和发布协议 (CDDL), Eclipse公共协议 (EPL), Mozilla公共协议 (MPL), 知识共享许可协议 (CC-A) X 类 - 不可以依赖或者包括在发⾏版中 GPL, LGPL, ⾮商业许可证, JSON 建⽴⽹站 — 每个项⽬都有⾃⼰独⽴的⽹址 https://project.apache.org 社区⻆⾊ 社区⻆⾊ ⽤户 — ⽤户是项⽬存在的意义，没有⽤户意味着项⽬不应 该存在。 贡献者 — 项⽬依赖于来⾃社区的贡献者们。得益于贡献者 们，及时反馈bug，邮件讨论，对bug进⾏改正，增加⽂档 等任务能够完成。 代码提交者 — 以功绩为参考项，杰出的贡献者们能够成为 代码提交者。 项⽬管理委员会会员

基于BMI示例演示（15min） • 示例项目BMI介绍 • 如何使用ServiceComb Java Chassis Metrics • 如何与普罗米修斯集成 依赖关系 Metrics列表 Metrics 子项 说明 微服务资源使用 CPU、ThreadCount、Heap、 NonHeap 基本的资源使用状态 Consumer端 L 具备高性能的同时又能保持极低的开销。 使用多周期适应不同的场景需求 支持Health Check • 通过Health Check让微服务支 持检查依赖组件的状态并返 回，可以用于制定策略，也 可以用于Dashboard展现 • 微服务很可能依赖数据库、其 它微服务或中间件，这些组件 状态正常是微服务能够正常提 供服务的前提； • 相比Metrics返回一个状态值， Health Check的返回更丰富，

为什么实现自己的服务注册中心？ 1. 提供标准接口（RESTful） 2. 负载均衡，服务订阅（客户端LB，长连接） 3. 运行时依赖（Go） 4. 可靠性（BASE，最终一致性） 从服务注册中心到服务管理中心 1. 元数据 2. 依赖关系 3. 实例变化推送 4. 多租隔离 5. 高可用性保障 从服务注册中心到服务管理中心 元数据 1. 应用App，便于微服务可在多个应用间重用

API document Based on ServiceComb/SpringCloud Microservice project ServiceComb toolkit 划分微服务 （含依赖关系） 定义契约 （接口和模型） 发布契约 ServiceComb toolkit Develop microservice Test microservice Customer

度指导服务拆分。 微服务架构与DDD 01 领域驱动设计的核⼼心 02 基于事件⻛风暴暴的DDD实践 03 领域驱动设计的核⼼心 1.建⽴立统⼀一语⾔言 2.建⽴立领域模型 3.识别依赖关系 4.细分界限上下⽂文 将业务架构和系统架构对应起来，建⽴立针对业务变化的⾼高响应⼒力力架构 领域驱动设计的理理论基础 Strategic-战略略建模 Ubiquitous Language

Maven/Gradle 插件 契约提取 代码生成 文档制作 契约校验 ServiceComb SpringCloud …… ServiceComb toolkit 划分微服务 （含依赖关系） 定义契约 （接口和模型） 发布契约 ServiceComb 契约开发工具 开发微服务 测试微服务 客户+集成商 软件开发商 部署微服务 契约仓库 微服务 运行环 境 验收微服务

就 近 接 入 能 力 异 常 摘 除 能 力 dmx dns-f app nacos M S write read DNS-F在数据库场景的落地 背景 在数据库服务切换时效率低，依赖 业务方修改配置，时效不确定，通 常需要10分钟以上； 目标 数据库切换秒级生效； 技术特点-DNS-F M S S S M1.mysql S1.mysql S2.mysql S3.mysql 的就 近接入能力，内部服务调用无法实现就近访问。 目标 DNS解析成功率 100% 公共DNS分钟级生效 内部DNS秒级生效 基于IP+CMDB实现就近访问能力 11 dns当前现状 1、依赖公共localDNS，解析不稳定，延迟大 落地效果 12 平均解析时间 之前200ms+ 现在1ms以下 缓存命中率 之前92% 现在99.8%+ 解析失败率 之前0.1% 现在0%