Config2+Admin3+Portal*2+Mysql =8 Nacos*3+MySql=4 配置格式校验 支持 支持 通信协议 HTTP HTTP 数据一致性 数据库模拟消息队列，Apollo定时 读消息 HTTP异步通知 单机读（tps） 9000 15000 单机写（tps） 1100 1800 技术选型 • Dubbo生态产品， Nacos源于阿里内部服务的开源实现； •

外柔 未来的开发计划 • 更易使用的数据一致性方案 • 集成调用链追踪 (Zipkin)，定位性能瓶颈 • 可视化事务拓扑，定位异常最多的服务 • 集成熔断功能 (Hystrix) • 实现基于消息队列的通信模式 • …… • https://issues.apache.org/jira/projects/SC 谢谢 http://servicecomb.io https://github

Interceptor Alpha A Started A Started B Started Saga Started 未来的开发计划 • Alpha⾼高可⽤用多租户架构 • 基于消息队列列的服务 • 提供TCC的协调控制服务 • 通过Omege提供幂等操作功能 • 可视化的事务拓拓扑，定位异常最多服务 • Omega进⼀一步解决多线程间共享调⽤用链问题 http://servicecomb

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���review ���review ���! WAP! • 横向：针对单个核心U务系统进行检查 • 纵向：针对U务线v联系统进行t链路检查 • 重点：架构、流程、缓存、消息队列、数据库、性能、高可用、隔离、限流、降级、熔断等 ��QPS&�� ����! ����! �����! ����! �����QPS ������� ������� ������� �������

Eventloop 连接 …… 业务线程 业务线程 业务线程 业务线程 Eventloops Executor 线程 …… 线程 队列 Executor 线程 …… 线程 队列 …… Consumer 消费端，主要需要处理的问题是如何更 高效地将请求推送到对端去，然后拿到 应答信息。 透明RPC Consumer业务线程 …… Business Logic 队列 Producer-多线程池 Producer ExecutorWrapper Eventloop Eventloop …… Eventloop Eventloop Executor Business Logic …… Business Logic 队列 Executor Business Logic …… Business Logic 队列 …… Producer-隔离仓 Producer Eventloops …… Executor Executor Operation:a/b/c…… Operation:1/2/3…… Producer-灵活的线程池策略 Microservice （Process） Schema（Interface）

核心交易平台 风控审核平台 计算资源 (CPU) 存储资源 (内存|磁盘) 网络资源 (ip|端口|带宽) 中间件层 微服务框架 服务元数据管理 服务发布 服务订阅 消息中间件 消息元数据管理 消息生产 消息消费 job调度系统 job元数据管理 job发布 job调度 配置中心 mq管理系统 调用链路 系统 监控告警 系统 发布系统 服务注册 中心 服务治理 RocketMq 链路日志埋点 接入层 服务层 中间件 数据层 4 Mysql、Redis mysql、redis组件采集请求中包含的traceid 3 RocketMq mq通过消息属性字段透传traceid 2 LSF框架 微服务框架通过RPC调用上下文透传traceid 1 Api-gateway、CGI、Job调度 在源头为每次请求生产唯一标识traceid 混合云&同城双活

微服务提供端 NIO异步通信 业务线程阻塞， 同步等待 唤醒等待的业务线程， 获取响应 1 2 微服务同步调用问题： 1、同步服务调用：业务线程将请求消息交给I/O线程之后， 无论I/O线程是同步还是异步发送请求消息，业务线程都会 同步阻塞，等待响应 2、异步I/O通信：I/O通信方式与服务调用方式没关联关 系，无论是同步服务调用还是异步服务调用，I/O通信都 可以采用异步非阻塞模式 在一个进程中线程总数是有限制的。提升线程的使用率，就能 够有效提升系统的吞吐量。在同步服务调用中，如果服务端没 有返回响应，客户端业务线程就会一直阻塞（wait）,傻等期 间，无法处理其它业务消息。 2、纠结的超时时间：服务的超时时间配置是个比较纠结的事 情，如果超时时间配置过大，如果响应慢，会导致线程被长时 间挂住；如果配置过小，则会导致超时增多，成功率降低。 3、雪崩效应：假如超时时间配置较大（例如3S），服务端响 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 + 大超时时间，在业务高峰期，如果 时延达到超时阈值，系统很容易被压挂 异步

考虑把商品的价格从商品维护微服务同步到订单系统，该同步动作 对性能没有要求，对事务性有要求。 常见的服务间通信模式：同（异)步通信，API组合，基于MQ的异步通信 事务性： saga, 事务性消息发布（一次仅一次），分布式事务等 很易用的服务间saga事务方案Servicecomb-Pack: https://github.com/apache/servicecomb-service-pack Login-db Redis Redis Gateway Saga同步qualification 1. 每个微服务对应自己数据层 2. 拆分经验：看业务，不看技术 3. 利用：saga, 事务性消息发布，最终一致性，同（异）步调用组合等微服务模式 [社区网站] http://servicecomb.apache.org [Github ] https://github.com/apache

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