作者 | 波哥

審校 | 重樓

分布式微服務架構是構建現代應用的理想選擇，它將復雜系統拆分成小而自治的服務，每個服務都能獨立開發、測試和部署。在實際的開發過程中，如何實現高效的分布式微服務架構呢？下面筆者根據自己多年的實戰經驗，淺談實戰過程中的關鍵技術以及高并發情況下的具體實現方案。

1.服務注冊與發現

在分布式微服務架構中，服務注冊與發現是一個至關重要的技術，它解決了服務實例的動態變化和通信問題，使得不同服務能夠相互發現和調用。Netflix Eureka 和 Consul是兩種主要的實現組件。為什么需要服務注冊與發現呢？

在微服務架構中，服務會動態地啟動、關閉或遷移，因此需要一種機制來跟蹤和管理這些服務實例的位置信息。服務注冊與發現解決了以下幾個關鍵問題：

• 服務注冊： 服務實例在啟動時向注冊中心注冊自己的網絡地址和元數據，使得其他服務能夠找到它。
• 服務發現： 客戶端或其他服務需要調用某個服務時，可以通過查詢注冊中心獲取可用的服務實例。
• 負載均衡： 注冊中心可以提供負載均衡的功能，將請求分發到不同的服務實例上，從而提高系統性能和可用性。

所以可以看出，服務注冊中心的穩定在整個微服務架構中至關重要，下面就以Netflix Eureka為例詳細介紹在高并發環境下的一些關鍵實現策略：

• 注冊中心集群： Eureka支持搭建多個相互注冊的注冊中心實例，形成一個集群。這樣可以避免單點故障，提高可用性。
• 自我保護模式： Eureka引入了自我保護機制，當注冊中心節點在一段時間內無法收到心跳信息時，會進入自我保護模式，不會立即剔除所有失聯的實例。這可以防止因網絡抖動等原因導致大量實例被剔除，進而影響系統的穩定性。
• 緩存機制： Eureka客戶端在查詢可用服務實例時，會緩存注冊表的信息。這樣可以減輕注冊中心的壓力，提高查詢的響應速度。
• 動態刷新： Eureka客戶端會定期從注冊中心更新注冊表信息，保持實例信息的實時性。這種機制確保了注冊中心與服務實例的同步性。
• 高可用性： 通過搭建多個注冊中心實例并互相注冊，可以實現高可用的注冊中心集群。同時，Eureka客戶端可以配置多個注冊中心的地址，以便在某個注冊中心不可用時自動切換到其他可用的實例。

2.負載均衡

在分布式微服務架構中，負載均衡是確保系統穩定性和高性能的關鍵技術之一。通過將請求合理分配到不同的服務實例上，負載均衡可以避免某些實例過載，從而提高整個系統的吞吐量和可用性。在應用架構中，有很多負載均衡的中間件，比如Nginx和HAProxy等，但是本篇作者將以Netflix Ribbon為例詳細介紹微服務組件中的負載均衡組件。

Netflix Ribbon是一個在Spring Cloud中廣泛使用的負載均衡組件，它是直接作用在客戶端的組件，更確切點說是直接在應用端的組件。它提供了豐富的負載均衡策略和動態調整機制，能夠很好地支持高并發場景，它具有以下特點：

• 配置負載均衡策略在使用Netflix Ribbon時，可以根據實際需求配置適合的負載均衡策略，例如輪詢、隨機、加權輪詢等。這些策略可以在配置文件中進行設置。
• 動態調整權重Netflix Ribbon支持動態調整實例的權重，通過觀察實例的負載情況，自動調整權重，確保性能最優。
• 故障轉移和熔斷Netflix Ribbon內置了故障轉移和熔斷機制，當某個服務實例不可用時，它會自動將請求轉移到其他可用的實例，從而保證整個系統的可用性。

3.熔斷器

在分布式微服務架構中，一個服務的故障可能會影響到其他依賴于它的服務，從而導致級聯故障。為了應對這種情況，熔斷器（Circuit Breaker）被引入，它是一種容錯機制，可以在故障發生時快速中斷對故障服務的調用，防止故障擴散，從而保障整個系統的穩定性。Netflix Hystrix 是一個主流的實現庫，下面我們將詳細介紹熔斷器的實現原理，以及在高并發環境下的實現方法。

• 熔斷器的原理

熔斷器的原理類似于電路中的保險絲，當電流過大時，保險絲會斷開，以防止電路的損壞。在微服務架構中，熔斷器通過監測服務調用的失敗率或響應時間，來判斷服務是否出現故障。

它通常有以下幾種狀態：

（1）關閉狀態（Closed）：在這個狀態下，所有請求都會被允許通過，并且熔斷器會監測故障發生的頻率。

（2）打開狀態（Open）：當故障發生的頻率達到一定的閾值時，熔斷器會進入打開狀態，所有的請求都會被快速失敗，不會繼續嘗試調用故障的服務。

（3）半開狀態（Half-Open）：經過一段時間后，熔斷器會自動進入半開狀態，允許一個請求通過，用來檢測故障是否已經恢復。

為了在高并發情況下支持熔斷器，需要考慮以下幾個實現策略：

（4）閾值設定

合理設置觸發熔斷的故障閾值，防止因瞬時高并發而誤判。閾值可基于失敗率、錯誤數或響應時間等指標。

（5）超時設置

設置適當的超時時間，當服務響應時間超過預定閾值時，觸發熔斷，避免請求長時間等待。

（6）自適應熔斷

根據實際的請求情況動態調整熔斷器的閾值，避免過于保守或激進。

（7）熔斷恢復

在熔斷器恢復時，逐步增加流量，觀察服務的穩定性，避免過早恢復導致系統再次不穩定。

4.分布式數據管理

在分布式微服務架構中，不同的微服務可能會有自己的數據庫，一個業務操作可能涉及到多個微服務和多個數據庫。如果其中一個步驟失敗，如何確保數據的一致性，避免部分操作成功，部分操作失敗的情況？

有一種解決方法是分布式事務，目前流行的解決方案是使用Seata（前身為Fescar），它提供了基于階段提交協議（Two-Phase Commit）的分布式事務管理機制，確保各個微服務的數據庫操作要么全部成功，要么全部失敗。那么在高并發情況下，如何保障分布式數據管理的一致性和性能呢？在高并發情況下保障分布式數據管理的一致性和性能，有以下幾種策略：

• 讀寫分離

將數據庫的讀操作和寫操作分開處理，讀操作可以通過復制多個只讀副本來支持高并發讀取。

• 數據庫分片

將數據庫按照一定規則進行分片存儲，每個分片負責一部分數據。這樣可以提高并發讀寫的能力。

• 緩存優化

對于高并發讀取操作，可以使用緩存技術如Redis來減輕數據庫的負載，提高響應速度。

• 異步處理

將一些非實時的、對數據一致性要求不高的操作異步化，減少同步操作對數據庫的壓力。

下面簡單介紹下在項目中如何使用Seata實現分布式事務：

（1）首先必須引入Seata依賴：在各個微服務項目中引入Seata的依賴，配置Seata的注冊中心、事務組等信息。

（2）在業務操作中，使用@GlobalTransactional注解標記一個全局事務。Seata會自動協調各個微服務的事務操作。

（3）當所有微服務的操作都成功時，Seata會發起全局提交，確保各個分支事務都能被正確提交。

（4）如果有任何一個分支事務失敗，Seata會發起全局回滾，確保所有分支事務都能被正確回滾。

5.API 網關

在分布式微服務架構中，API 網關充當著系統的入口，扮演著路由、認證、鑒權、限流等多種角色。在高并發環境下，API 網關的設計和實現變得尤為關鍵，有很多大型企業往往會把API網關做成一個單獨的網關支撐系統。這里筆者將簡單介紹 API 網關的功能、實現方式，以及在高并發環境下的具體實現。

• API 網關的功能

API 網關不僅僅是一個請求的轉發器，它還承擔著以下功能：

（1）路由與負載均衡： 將外部請求轉發到相應的微服務實例，同時支持負載均衡，確保每個實例的壓力均衡。

（2）認證與鑒權： 對請求進行身份驗證，并根據權限和策略進行鑒權，保護系統免受未授權訪問。

（3）限流與熔斷： 對請求進行限速，避免單個用戶或IP過多的請求影響整個系統。同時，實現熔斷機制，防止服務雪崩。

（4）日志與監控： 記錄請求和響應的日志，用于故障排查和性能監控。

在高并發環境下支持 API 網關的實現策略：

（1）分布式緩存

使用分布式緩存如 Redis 存儲 API 的路由信息，加快路由查找的速度。

（2）響應緩存

對頻繁請求的響應進行緩存，避免重復計算，提高響應速度。

（3）限流與熔斷

根據系統的承受能力設定限流策略，限制請求的數量，防止系統過載。同時，實現熔斷機制，當服務出現問題時，及時中斷對該服務的請求，保護系統的穩定性。

（4）異步處理

對于一些不需要實時返回結果的請求，可以采用異步方式處理，減少請求排隊等待的時間。

（5）熱點數據緩存

對于熱點數據，通過緩存減少數據庫的訪問壓力，提高數據的讀取速度。

目前微服務API網關主流的組件為Spring Cloud Gateway 。

6. 日志和監控

在分布式微服務架構中，由于微服務數量龐大，如何快速定位系統問題，從而有效解決問題？如何實時追蹤系統的運行狀態，幫助發現潛在的問題并及時采取措施？準確的日志記錄和有效的監控是關鍵。隨著高并發情況的增加，日志和監控的管理變得更加重要。這里筆者將簡單介紹日志和監控的作用、實現方法，以及在高并發情況下的策略。

• 在高并發環境下支持日志實現策略如下：

（1）異步日志

使用異步日志記錄機制，將日志寫入緩沖區后立即返回，避免阻塞請求的處理流程。

（2）分布式日志收集

將各個微服務的日志集中收集到一處，可以使用工具如ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等。

（3）日志壓縮

對日志進行壓縮，減少磁盤占用和網絡傳輸開銷。

（4）日志級別設置

根據業務需要設置不同的日志級別，避免無謂的詳細日志記錄。

• 在高并發環境下支持監控的實現策略如下：

（1）實時監控

使用監控工具對系統性能進行實時監控，及時發現并解決問題。

（2）異常報警

設置異常報警機制，當系統出現異常情況時，能夠及時通知運維人員。

（3）數據分析

通過對監控數據進行分析，找出系統的瓶頸和優化空間，從而提高系統性能。

（4）可視化展示

使用儀表盤和圖表等形式，將監控數據進行可視化展示，方便運維人員進行分析。

分布式微服務架構中的關鍵技術為構建高并發系統提供了重要支持。通過合理選擇服務注冊與發現、負載均衡、熔斷器、分布式數據管理、API 網關以及日志和監控等技術，并結合適當的高并發支持方案，我們能夠構建穩定、可擴展的分布式系統，實現高并發環境下的優異性能。然而，在應用這些技術時，務必根據實際情況進行調整和優化，以達到最佳效果。

作者介紹

波哥，互聯行業從業10余年，先后擔任項目總監及架構師。目前專攻技術，喜歡研究技術原理。技術全面，主攻Java，精通JVM底層機制及Spring全家桶底層框架原理，熟練掌握當前主流的中間件、服務網格等技術原理。