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针对当前比较流行的2种用于构建微服务体系的编程语言，Java与Go，在这里简要介绍，具体如下。首先，Go不是面向对象编程语言。Go没有类似Java的继承机制，因为它没有通过继承实现传统的多态性。本质上讲，它没有对象，只有结构体。但它可以通过接口和让结构体实现接口来模拟一些面向对象特性。此外，我们可以在结构体中嵌入结构体，但内部结构体无法访问外部结构体的数据和方法。Go使用组合而不是继承将一些行为和数据组合在一起。其次，Go是一种命令式语言，Java是一种声明式语言。Go没有依赖注入，我们需要显式地将所有东西包装在一起。因此，在使用Go时尽量少用“魔法”之类的东西。再次，当前开源容器编排领域中火热的Kubernetes云操作系统其主要也是基于Go语言编写，故使得Go所开发的插件能够无缝潜入或对接。后，基于开发平台的选择，山东分布式微服务架构设计，GoWeb开发能够展现Go的快速、强大和易于理解，非常适用于小型服务和高并发处理场景。然而，对于大型复杂的系统、功能复杂的服务以及单服务器系统，建议还是优先考虑Java。针对微服务架构所涉及的周边生态，山东分布式微服务架构设计，例如：配置中心（Apollo、Nacos、SpringCloudConfig等等），山东分布式微服务架构设计、链路追踪（Zipkin、Pinpoint、Skywalking、Jaeger、Cat等等）。另一方面，还可以通过服务边界和服务协议方面的演进来尽可能减少这样的关联。山东分布式微服务架构设计
为服务管理以及线上治理带来了极大的挑战。服务治理应运而生，成为构建微服务架构系统的必备“良药”。02“量化”管控，服务无可遁形数字永远不会说谎。如今，微服务已经成为软件架构的实际指导思想，而以Docker和Kubernetes为的容器技术的延伸，也有效解决了微服务架构下多个服务单元的编排部署问题。然而，微服务架构下也隐藏着容易被忽视的风险：面临规模巨大的服务单元，如何对其进行有效合理的管控与治理？服务治理领域开始被行业与用户所重视，期望能够获得有效的思维方式和技术手段，应对由于不断激增的服务单元带来的服务治理挑战。关于服务治理，我们看到的更多的是其功能：服务注册发现、服务配置、服务熔断、网关、负载均衡、服务跟踪、日志采集、监控平台等。但当我们抛开这些名词解释，重新审视服务治理的时候，这些名词并没有完整的解释我们的困惑：如何设置负载均衡策略？采集日志格式是什么？服务配置如何生效？服务跟踪如何进行精确定位？显然单单通过这些功能名词无法满足我们构建服务治理平台的需求，但从这些功能中我们总结出一些规律与方法，我们将从功能场景的横向切面和技术手段的纵深层次，进行如何构建一个有效的服务治理平台的分析探讨。首先。四川互联网微服务架构开发微服务架构用一些功能比较明确、业务比较精练的服务去解决更大、更实际的问题。
微服务架构是更面向业务创新的一种架构模式。团队和自治团队对服务的整个生命周期负责，工作在的上下文中，自己决策自己治理，而不需要统一的指挥中心。团队和团队之间通过松散的社区部落进行衔接。微服务架构设计简图如下如上图所示，微服务架构可拆分为以下几个基本组件1.注册中心注册中心记录服务调度策略与服务接口的路由信息，网关根据注册中心配置的服务调度信息实现负载均衡。注册中心的服务配置信息可由具体服务上报，也可由注册中心主动去具体服务查询，对于大的集群建议由具体服务上报自身信息到注册中心，一般情况下可由注册中心主动去查询服务配置信息，这样具体服务不用关心注册中心，只提供自身配置信息查询接口。2.对外网关对外网关是内部服务集中出口，决定外部流量的走向，将流量分发到相应的服务，并且实现负载均衡策略。3.内部网关内部网关，为内部服务提供集中调用的地址，网络隔离，不对外开放。添加内部网关主要是方便统一服务间相互调用，以及服务接口权限控制。很多架构人员认为内部服务相互调用应该是直联方式，不应该通过网关中转。但笔者认为内部网关与服务都处在内网环境，添加一个集中调度网关不存在性能问题。
hystrix也为我们实现了自动恢复功能。当断路器打开，对主逻辑进行熔断之后，hystrix会启动一个休眠时间窗，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑，当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，那么断路器将继续闭合，主逻辑恢复，如果这次请求依然有问题，断路器继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。通过上面的一系列机制，hystrix的断路器实现了对依赖资源故障的端口、对降级策略的自动切换以及对主逻辑的自动恢复机制。这使得我们的微服务在依赖外部服务或资源的时候得到了非常好的保护，同时对于一些具备降级逻辑的业务需求可以实现自动化的切换与恢复，相比于设置开关由监控和运维来进行切换的传统实现方式显得更为智能和高效。从现在开始，我这边会将近期研发的springcloud微服务云架构的搭建过程和精髓记录下来，帮助更多有兴趣研发springcloud框架的朋友，希望可以帮助更多的好学者。大家来一起探讨springcloud架构的搭建过程及如何运用于企业项目。从另一角度看，控制变化并不一定非减少变化，如果确保这些变化能够如预期地快速进行，也是一种极好的控制。
从这些契约可以生成存根，此后消费者团队可以在构建过程中重复使用它们。消费者和生产者都需要验证契约。CDCT强调契约由消费者来驱动，并由双方共同遵守，是共同遵守。那么如何保证共同遵守呢？敏捷宣言中提到可工作的软件优于面面俱到的文档。引入Contract概念的测试会定义一个Contract文档（JSON协议文件）。对于消费方，该文档被用作测试断言依据，文档被转换成一个可工作的软件（可执行的测试套件：修改文档会导致测试失败）。而对于服务提供方，因为测试的断言与Contract文档没有强制关联，它多只能是一个面面俱到的文档。所以，只有当双方都将文档转换成可工作的软件时，文档的修改便会导致任意一方测试失败，文档才真正成为双方共同遵守的契约（可工作的软件总是可靠的，文档却有可能已经过期）。消费者驱动契约测试中存在一个契约，双方基于契约生成可工作的测试套件：CDCT具备了引入Contract概念集成测试的诸多优点，并且通过可工作的测试套件保证了契约的一致性和实时性。9.技术实践运筹帷幄之中，决胜千里之外。三国明星诸葛亮负责运筹帷幄，关、张、赵等武将负责冲锋陷阵，从而决胜千里之外的硝烟战场。团队确定了测试策略之后，应当交由工具来实施执行。微服务架构模式给采用单体式编码方式很难实现的功能提供模块化解决方案，由此单个服务很容易开发和维护。内蒙古供应链微服务架构运维
在功能不变的情况下，应用被分解为多个可管理的分支或服务。山东分布式微服务架构设计
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。山东分布式微服务架构设计
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