• 提供强⼀一致保障 • 准备阶段完成资源操作 • 如果准备过程中出现问题，可以回滚 • 提交阶段不不允许出错 • 资源层⾯面提供保障业务侵⼊入性低 • 协议成本⾼高，并且存在全局锁的问题 ACID 与 BASE • ACID • 原⼦子性 （Atomicity） • ⼀一致性 （Consistency） • 隔离性 ( Isolation) • 持久性 cfm?id=1394128 TCC • Try: 尝试执⾏行行业务 • 完成所有业务检查，预留留必须的业务资源 • Confirm：确认执⾏行行业务 • 真正执⾏行行业务，不不做业务检查 • Cancel：取消执⾏行行业务 • 释放Try阶段预留留的业务资源 业务服务 try confirm cancel 通过领域建模来解决 • 微服务内：聚合通过数据库事务保证强⼀一致 （Consistency） • 隔离性 ( Isolation) • 持久性 (Durability) • Saga只提供ACD保证 • 原⼦子性（通过Saga协调器器实现） • ⼀一致性 (本地事务 + Saga log) • 隔离性 （Saga不不保证） • 持久性 （Saga log） 缺乏隔离性带来的问题 • 两个Saga事务同时操作⼀一个资源会出现数据语义不不⼀一致的的情况。

• 提供强⼀一致保障 • 准备阶段完成资源操作 • 如果准备过程中出现问题，可以回滚 • 提交阶段不不允许出错 • 资源层⾯面提供保障业务侵⼊入性低 • 协议成本⾼高，并且存在全局锁的问题 ACID 与 BASE • ACID • 原⼦子性 （Atomicity） • ⼀一致性 （Consistency） • 隔离性 ( Isolation) • 持久性 cfm?id=1394128 TCC • Try: 尝试执⾏行行业务 • 完成所有业务检查，预留留必须的业务资源 • Confirm：确认执⾏行行业务 • 真正执⾏行行业务，不不做业务检查 • Cancel：取消执⾏行行业务 • 释放Try阶段预留留的业务资源 业务服务 try confirm cancel 通过领域建模来解决 • 微服务内：聚合通过数据库事务保证强⼀一致 （Consistency） • 隔离性 ( Isolation) • 持久性 (Durability) • Saga只提供ACD保证 • 原⼦子性（通过Saga协调器器实现） • ⼀一致性 (本地事务 + Saga log) • 隔离性 （Saga不不保证） • 持久性 （Saga log） 缺乏隔离性带来的问题 • 两个Saga事务同时操作⼀一个资源会出现数据语义不不⼀一致的的情况。

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 同步服务调用的几个缺点： 1、业务线程利用率低：线程资源是系统中比较重要的资源， 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。 28% 左右，CPU占用降低 56% 左右 实践-故障隔离 Website: http://servicecomb.incubator.apache.org/ Gitter: https://gitter.im/ServiceCombUsers/Lobby 利用ServiceComb的隔离仓技术，实现业务不同接口的故障隔离 充值服务 APP付费下载服务 APP评论服务 业务线程池 图书门户 单点故障 故障扩散 故障扩散 无线程池隔离仓： 充值服务 开户服务 客户资料查询服务 其它非关键服务 隔离仓-1 隔离仓-3 手机客户端 WAP客户端 图书门户 单点故障 正常 正常 隔离仓-2 配置隔离仓： 通过配置线程池隔离仓，实现快 慢接口、读写接口、核心和非核 心接口、管理和业务接口的调度 隔离，提升微服务可靠性 实践-轻量化 Website:

服务框架要足够轻量级，可以按需加载类库，防止不当前业务的 三方库发生冲突  启停速度要快（秒级弹性伸缩）、资源占用要合理 微服务框架技术选型-微服务安全  有些业务场景对微服务调用安全要求较高，需要微服务框架支持 SSL传输、API鉴权和认证等  对于一些敏感信息，例如用户账号、金额等，在记录日志等落盘 和采集时需要做脱敏处理、资源占用要合理  敏感运维操作，需要记录安全日志，例如服务上线和下线、服务 2、微服务第三方依赖潜在故障点： CSE的可靠性设计：  集群容错，自劢路由  服务中心、配置中心无状态集群，宕机丌影响已有业务  支持服务级故障隔离  支持多链路和链路级故障隔离  支持服务熔断和降级，以及第三方故障隔离（集成Hystrix） CSE在消费者云业务的实践-服务调用高性能 CSE的高性能设计：  提供Rest和Highway RPC两种通信协议，满足

治理中心 IT运维 日志可视化 （华为云） CDN/ WAF 资源监控预警 （华为云 AOM） 营销平台 接口服务 消息 REST NAT网关 NAT gateway 4核8G 按需扩容 4核8G 按需扩容 Nginx 按需扩容 My SQL 高 可 用 安全组隔离 安全组隔离 安全组隔离 ELB C端流量 8 github.com/apache?q=servicecomb

Native 架构下的 K8S 和微服务实践 异步性能支持 • 基于Vertx提供的异步内核 • 保持高性能的同时支持同步调用方式 • 将通信线程不业务处理线程分离 • 操作级别线程池控制，支持隔离仓 • 支持多种异步编程接口 • CompletableFuture • RxJava • Reactive Stream • ……. Process Event-Loop Process 支持多时间周期性能指标统计 • 集成Prometheus，OverWatch • 提供health check 接口检查 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 Latency、CallCount、TPS 包含操作级别和微服务实例级别 Producer端 waitInQueue、lifeTimeInQueue、

因素 单体架构 微服务架构 交付速度 较慢 较快 故障隔离范围 线程级 进程级 整体可用性 较低 更高 架构持续演进 困难 简单 沟通效率 低 高 技术栈选择 受限 灵活 可扩展性 受限 灵活 可重用性 低 高 实现业务复杂性分解难度 困难 容易 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

service场景下，对于同一个目 标微服务，存在多个版本分组 • 兼容分组内，新版本功能集合大于旧版本，自动 根据url选择合适的版本组 • AZ亲和性 • 根据传输通道分组 • 根据实际调用统计，隔离暂时不可用的调用目标 • 开发人员通过SPI扩展过滤功能 2.以过滤得到的Endpoint集合作为输入，根据配置的策 略进行LoadBalance： • 轮询、响应时间权重、随机 • 基于Netflix spectator-reg-servo，设置较小的order，保 证比下面2类MetricsInitializer先执行 – Meters Initializer: 实现TPS、时延、线程 池、jvm资源等等数据的统计 – Publisher: 输出统计结果，内置了日志输出， 以及通过RESTful接口输出 • Metrics-prometheus提供与prometheus对接的能力 spectator

调⽤用链 路路由 授权认证 ⽇日志聚合 熔断 集中配置 基础设施 接⼊入层 业务层 - 聚合服务 - 基础服务 • ⾯面向对象设计(名词/动词)
 • 可重⽤用的逻辑 • 资源密集型部分 • 领域驱动设计 • 数据访问⽅方式 服务设计与拆分 44 Node.js Java 基础服务实现 聚合服务实现 Proxy Chained Shared Cache 服务重启/升级后的IP地址变化 • ⽔水平伸缩后服务的实例例数量量变化 • 同⼀一个结点运⾏行行多个服务(端⼝口不不同) 集中配置管理理 配置信息的管理理 50 • 与服务在同⼀一个包中 • 使⽤用隔离的配置⽂文件 • 使⽤用环境变量量管理理 配置信息管理理的挑战 51 • 动态更更新配置信息 • 多实例例间的同步 • 配置信息的版本管理理 容错(Resilient) 52 • 降级

再看六边形架构 治理 微服务到底需要多“微” 微 微服务的“微”暗示了服务的大小，但实际上微服务架构对构成的服务实例并没有大小方面的要求。 微服务的微 微服务的两个“谬论” n 服务之间是强隔离的。 n 微服务是大型系统的唯一选择。 解耦合 独立开发部署 架构、组织、流程 微服务架构定义“三步法” 微服务拆分方法 微服务拆分-指导原则 拆服务-单体重构的节奏 服务分解的四大障碍 还必须记住：实现微服务架构并不是你的目标。你的目标是加速大型复杂应用程序的开发。 --Chris Richardson 容错 故障和问题 线上故障“画像“ 系统稳定性指标 可监控设计 同步调用下-无线程池隔离 同步调用下-线程池隔离实现方法 快速失败-超时 快速失败-时间窗口 快速失败-超时重试次数 区分部署和上线 常规系统保障流程 没有不出问题的系统 什么是混沌工程 混沌工程 故障注入 故障测试的区别