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比如:Zookeeper、Consul）。服务发现，即新注册的这个服务模块能够及时的被其他调用者发现。不管是服务新增和服务删减都能实现自动发现，青海分布式微服务架构原理。其实，针对不同语言体系，微服务框架而已，它们都是通用的，只不过是基于当前公司的业务特性、部署模型以及技术栈进行综合评估。1、EtcdEtcd是一个分布式，一致的Key-Value存储，主要用于共享配置和服务发现，Etcd由CoreOS开发并维护，通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。虽作为后起之秀，但其已经融入云原生生态领域，并且基于Go语言开发，高性能，基于HTTP作为接口使用简单，青海分布式微服务架构原理、方便，使用Raft算法保证强一致性让用户易于理解。除此，基于Etcd所默认的持久化机制与安全机制使得其在云原生生态领域能够得到进一步的发展，青海分布式微服务架构原理。其架构图如下所示：2、ConsulConsul是由HashiCorp基于Go语言开发的支持多数据中心分布式高可用的服务发布和注册服务软件，基于Raft算法保证服务的一致性，且支持健康检查。Consul架构采用主从模式，使得集群的数量可以大规模扩展，集群间通过RPC的方式调用(HTTP和DNS)。其简要结构图如下所示：3、ZookeeperZookeeper是由Google开源的在Java语言上实现的分布式协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。每个服务都有一个用RPC-或者消息驱动API定义清楚的边界。青海分布式微服务架构原理
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。青海分布式微服务架构原理通常跟微服务相对的是单体应用，即将所有功能都打包成在一个单元的应用程序。
我们来看下其具体架构拓扑示意图：其实，无论是基于那种技术架构，其本质都具备相应的优缺点,，毕竟，存在即是合理的。基于不同的业务场景，通常我们需选用不同的应用架构、技术框架，然而，对于技术要素的选型，前沿性并不是的考量因素，也就是说不一定使用新的架构、技术解决我们的业务痛点，需要结合公司的实际情况进行综合决策。基于上述的参考架构拓扑，我们可以基于分层的思维模型对微服务的架构进行技术选型，具体可从以下几方面进行：API网关随着微服务架构概念的提出，API网关成为了微服务架构的一个标配组件，无时无刻在我们的应用系统架构中起着举足轻重的作用。通常，网关在我们的架构中主要包含以下功能，具体如下图所示：目前市面上或者业务场景落地解决方案中，常见的开源网关大致上按照语言分类有如下几类，具体如下图所示：若我们依据使用范围、成熟度以及落地场景等维度来划分，目前主流网关技术应用涉及以下4种：OpenResty、Kong、Zuul/Zuul2、SpringCloudGateway，此外，随着Go语言在微服务领域的快速崛起以及应用，FagongziAPI网关近也获得不少关注。因此，若我们的开发平台基于Java语言的，可选择性较多，同时。
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。微服务架构模式有很多好处。首先，通过分解巨大单体式应用为多个服务方法解决了复杂性问题。
CI就报警了：UI测试测试挂了进行一番debug之后我们定位到了问题，解开了按照Contract单独运行测试一切OK，为什么上集成环境就莫名其妙挂掉！的疑惑：//两天前request{method'POST'url'/users'body([name:$(regex('[a-z]{6,20}')),email:'sjyuan@',homePage:''])headers{contentType('application/json')}}//两天后request{method'POST'url'/users'body([name:$(regex('[a-z]{6,20}')),email:'sjyuan@',homePage:'',gender:'M'])headers{contentType('application/json')}}通过Git历史记录发现服务消费方（前端）将API协议更新了，而服务提供方（后端）没有同步修改实现。回顾一下引入Contract概念的集成测试，之所以会出现协议的修改直到集成环境中才暴露出来，是因为缺乏自动化监控机制来提前发现问题并预警。让我们做进一步深入思考：把同一份API契约作为服务提供方和服务消费方的测试断言依据，一旦契约被一方改动，则另一方的测试便会失败。归根结底，我们缺乏一种有效的强制约束来约束双方，马上要揭晓的消费者驱动契约测试可以提供这种约束。(消费者驱动契约测试)消费者驱动契约测试的流程是，消费者定义他们期望的API或消息是什么样子，这些期望即为契约。从抽象的层面看，去中心化地管理数据，意味着各个系统对客观世界所形成的概念模型各不相同。新疆java微服务架构
微服务应用乐于采用简单轻量级协议，比如REST，而不是WS-，在微服务内部避免使用ESB以及ESB类似功能。青海分布式微服务架构原理
但它们可能到处在重复单元测，另外集成测试存在彼此重复。更糟糕的是，当集成测试失败时，你不知道哪里出了问题，不能及时准确定位问题。.Rainsberger后来还在博客上发表了《IntegrationTestsAreaScam》，文章借用强有力的数据分析来证实自己的观点。他提出的佳实践是：用契约测试或协议测试来做集成测试！MartinFowller在2012年的测试金字塔理论中也指出：应该引入面向应用程序服务层的中间层测试，这些测试既保持了端到端测试的诸多优势，又避免了许多与UI框架相关的复杂性。在Web应用程序中，中间层测试相当于API层测试，而位于金字塔顶层的UI测试则相当于Selenium测试。ThoughtWorks技术雷达于2016年已经正式采纳消费者驱动契约测试。We’vedecidedtobringconsumer-drivencontracttestingbackfromthearchiveforthiseditioneventhoughwehadallowedittofadeinthepast.微服务架构的盛行促使越来越多的开发团队开始引入CDCT，逐渐淡化UI测试。团队的测试策略正在发生不同的演变：引入了CDCT并摆出了正确的姿势，便可弱化UI测试，甚至可以使用少量的人工测试来代替自动化UI测试。CDCT帮助我们缓解了UI测试的痛点，但也要当心走极端。青海分布式微服务架构原理
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