微服务与分布式系统架构问题如何解决？

如果大家了解微服务和分布式服务器架构等技术的话，那么对于如何解决系统运行中出现的BUG造成的破坏和损失这些问题也应该有自己独到的见解吧。今天，电脑培训就一起来了解一下，在服务器运行过程中出现的问题都有哪些解决方法。

随着微服务和分布式云架构的崛起，Web变得日趋复杂，“随机性”的故障因此变得越来越难以预测，而我们对这些系统的依赖却与日俱增。

这些故障给公司造成巨大损失，也给用户带来很大的麻烦，影响他们进行在线购物、交易或打断他们的工作。即使是一些简单的故障也会触及公司的底线，因此，宕机时间就成为很多工程团队的KPI。2017年，有98%的企业表示，一小时的宕机时间将给他们带来超过10万美元的损失。一次服务中断有可能让一个公司损失数百万美元。近，英国航空的CEO透露，2017年5月发生的一次技术故障造成数千名乘客滞留机场，给公司造成8000千万英镑的损失。

企业需要想办法解决这些问题，因为等到下一次事故发生就为时已晚。为此，混沌工程应运而生。

混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。

混沌工程将预想的事情与实际发生的事情进行对比，通过“有意识地搞破坏”来提升系统的d性。

混沌工程简史

混沌工程先出现在互联网巨头公司中，这些公司拥有大规模的分布式系统，因为这些系统太过复杂，他们需要一些新的手段来测试它们。

2010年

NetflixEngTools团队开发出了ChaosMonkey。当时，Netflix从物理基础设施迁移到AWS上，为了保证AWS实例的故障不会给Netflix的用户体验造成影响，他们开发了这个工具，用来测试系统。

2011年

SimianArmy诞生，在ChaosMonkey的基础上增加了故障注入模式，可以测试更多的故障场景。Netflix认为，云的特点是冗余和容错，但没有哪个组件能够保证100%的可用性，所以他们必须设计出一种云架构，在这种架构里，个体组件的故障不会影响到整个系统。

2012年

Netflix在GitHub上开源了ChaosMonkey，并声称他们“已经找到了应对主要非预期故障的解决方案。通过经常性地制造故障，我们的服务因此变得更有d性。”

2014年

Netflix团队创建了一种新的角色，叫作混沌工程师。BruceWong发明了这个角色，并由DanWoods在Twitter上向广大的工程社区推广。DanWoods解释说，“我从KoltonAndrus那里学到了更多有关混沌工程的知识，他把它叫作故障注入测试”。

2014年10月，当时Gremlin的联合创始人KoltonAndrus还在Netflix，他们在SimianArmy的基础上提出了故障注入测试(FIT)概念，开发者可以更灵活地控制注入故障的“杀伤力范围”。因为SimianArmy有时候会造成非常严重的故障，所以Netflix的开发者对它抱有疑虑，而FIT可以更好地控制故障粒度，于是他们就由此想出了混沌工程这个概念。

1、微服务(MicroservicesArchitecture)是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。

2、微服务是指开发一个单个小型的但有业务功能的服务，每个服务都有自己的处理和轻量通讯机制，可以部署在单个或多个服务器上。

3、微服务也指一种种松耦合的、有一定的有界上下文的面向服务架构。也就是说，如果每个服务都要同时修改，那么它们就不是微服务，因为它们紧耦合在一起；如果你需要掌握一个服务太多的上下文场景使用条件，那么它就是一个有上下文边界的服务。

1、Django

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。

Django与其他框架比较，它有个比较独特的特性，支持orm，将数据库的 *** 作封装成为python，对于需要适用多种数据库的应用来说是个比较好的特性。不过这种特性，已经有其他库完成了，sqlalchemy

2、Flask

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其WSGI工具箱采用Werkzeug，模板引擎则使用Jinja2。Flask使用BSD授权。

Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

Flask很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用WTForm+Flask-WTForm来验证表单数据，用SQLAlchemy+Flask-SQLAlchemy来对你的数据库进行控制。

3、Tornado

Tornado是一种Web服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架(包括大多数Python的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

得利于其非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado每秒可以处理数以千计的连接，因此Tornado是实时Web服务的一个理想框架。不过现在与众多的框架比较，Tornado已经被抛在了后面，Django已经超过了它，更不说其他框架了，只能说Tornado使用纯python开发的性能还是不能与其他框架借助于cython开发的性能相比。

单服务器是适合微服务的。
单服务架构是一直以来的传统服务器架构，它在一台服务器上运行，然后由单一的程序提供服务。这种服务架构的好处，开发速度快，运行效率高。开始的时候你可以写出最基础的运行工作流程来，然后在以后的扩展中不断的添加功能。
单服务架构比微服务架构是因为单服务架构没有多余的服务之间的通信。像微服务架构，里面有很多微服务，它们之间的通信都是通过>微服务架构是一种方法，其中单个应用程序由许多松散耦合且可独立部署的较小服务组成。

微服务（或微服务架构）是一种云原生架构方法，其中单个应用程序由许多松散耦合且可独立部署的较小组件或服务组成。

这些服务通常

虽然关于微服务的大部分讨论都围绕架构定义和特征展开，但它们的价值可以通过相当简单的业务和组织优势来更普遍地理解：

微服务也可以通过它们 不是 什么来理解。

与微服务架构最常进行的两个比较是单体架构和面向服务的架构 (SOA)。

微服务和单体架构之间的区别在于，微服务由许多较小的、松散耦合的服务组成一个应用程序，而不是大型、紧密耦合的应用程序的单体方法

微服务和 SOA 之间的区别可能不太清楚。

虽然可以在微服务和 SOA 之间进行技术对比，尤其是围绕 企业服务总线 (ESB) 的角色，但更容易将差异视为 范围之一 。

SOA 是企业范围内的一项努力，旨在标准化 组织中 所有 Web 服务相互通信和集成的方式，而微服务架构是特定于应用程序的。

微服务可能至少与开发人员一样受高管和项目负责人的欢迎。

这是微服务更不寻常的特征之一，因为架构热情通常是为软件开发团队保留的。

原因是微服务更好地反映了许多业务领导者希望构建和运行他们的团队和开发流程的方式。

换句话说，微服务是一种架构模型，可以更好地促进所需的 *** 作模型。

在IBM 最近对 1,200 多名开发人员和 IT 主管进行的一项调查中，87% 的微服务用户同意微服务的采用是值得的。

也许微服务最重要的一个特点是，由于服务更小并且可以独立部署，它不再需要国会的法案来更改一行代码或在应用程序中添加新功能。

微服务向组织承诺提供一种解毒剂，以解决与需要大量时间的小改动相关的内心挫败感。

它不需要博士学位。

在计算机科学中看到或理解一种更好地促进速度和敏捷性的方法的价值。

但速度并不是以这种方式设计服务的唯一价值。

一种常见的新兴组织模型是围绕业务问题、服务或产品将跨职能团队聚集在一起。

微服务模型完全符合这一趋势，因为它使组织能够围绕一个服务或一组服务创建小型、跨职能的团队，并让他们以敏捷的方式运行。

微服务的松散耦合还为应用程序建立了一定程度的故障隔离和更好的d性。

服务的小规模，加上清晰的边界和沟通模式，使新团队成员更容易理解代码库并快速为其做出贡献——在速度和员工士气方面都有明显的好处。
在传统的 n 层架构模式中，应用程序通常共享一个公共堆栈，其中一个大型关系数据库支持整个应用程序。

这种方法有几个明显的缺点——其中最重要的是应用程序的每个组件都必须共享一个公共堆栈、数据模型和数据库，即使对于某些元素的工作有一个清晰、更好的工具。

它造成了糟糕的架构，并且对于那些不断意识到构建这些组件的更好、更有效的方法是可用的开发人员来说是令人沮丧的。

相比之下，在微服务模型中，组件是独立部署的，并通过 REST、事件流和消息代理的某种组合进行通信——因此每个单独服务的堆栈都可以针对该服务进行优化。

技术一直在变化，由多个较小的服务组成的应用程序更容易和更便宜地随着更理想的技术发展而变得可用。
使用微服务，可以单独部署单个服务，但也可以单独扩展它们。由此产生的好处是显而易见的：如果做得正确，微服务比单体应用程序需要更少的基础设施，因为它们只支持对需要它的组件进行精确扩展，而不是在单体应用程序的情况下对整个应用程序进行扩展。
微服务的显着优势伴随着重大挑战。

从单体架构到微服务意味着更多的管理复杂性——更多的服务，由更多的团队创建，部署在更多的地方。

一项服务中的问题可能会导致或由其他服务中的问题引起。

日志数据（用于监控和解决问题）更加庞大，并且在服务之间可能不一致。

新版本可能会导致向后兼容性问题。

应用程序涉及更多的网络连接，这意味着出现延迟和连接问题的机会更多。

DevOps 方法可以解决其中的许多问题，但 DevOps 的采用也有其自身的挑战。

然而，这些挑战并没有阻止非采用者采用微服务——或者采用者深化他们的微服务承诺。

新的 IBM 调查数据 显示，56% 的当前非用户可能或非常可能在未来两年内采用微服务，78% 的当前微服务用户可能会增加他们在微服务上投入的时间、金钱和精力

微服务架构通常被描述为针对 DevOps 和持续集成/持续交付 (CI/CD) 进行了优化，在可以频繁部署的小型服务的上下文中，原因很容易理解。

但另一种看待微服务和 DevOps 之间关系的方式是，微服务架构实际上 需要 DevOps 才能成功。

虽然单体应用程序具有本文前面讨论过的一系列缺点，但它们的好处是它不是一个具有多个移动部件和独立技术堆栈的复杂分布式系统。

相比之下，鉴于微服务带来的复杂性、移动部件和依赖项的大量增加，在部署、监控和生命周期自动化方面没有大量投资的情况下使用微服务是不明智的。

虽然几乎任何现代工具或语言都可以在微服务架构中使用，但有一些核心工具已成为微服务必不可少的边界定义：

微服务的关键要素之一是它通常非常小。

（没有任意数量的代码可以确定某物是否是微服务，但名称中的“微”就在那里。）

当Docker在 2013 年迎来现代容器时代时，它还引入了与微服务最密切相关的计算模型。

由于单个容器没有自己的 *** 作系统的开销，它们比传统的虚拟机更小更轻，并且可以更快地启动和关闭，使其成为微服务架构中更小、更轻的服务的完美匹配

随着服务和容器的激增，编排和管理大量容器很快成为关键挑战之一。

Kubernetes是一个开源容器编排平台，已成为最受欢迎的编排解决方案之一，因为它做得非常好。

微服务通常通过 API 进行通信，尤其是在首次建立状态时。

虽然客户端和服务确实可以直接相互通信，但 API 网关通常是一个有用的中间层，尤其是当应用程序中的服务数量随着时间的推移而增长时。

API 网关通过路由请求、跨多个服务扇出请求以及提供额外的安全性和身份验证来充当客户端的反向代理。

有多种技术可用于实现 API 网关，包括 API 管理平台，但如果使用容器和 Kubernetes 实现微服务架构，则网关通常使用 Ingress 或最近的Istio 来实现。
虽然最佳实践可能是设计无状态服务，但状态仍然存在，服务需要了解它。

虽然 API 调用通常是为给定服务初始建立状态的有效方式，但它并不是保持最新状态的特别有效方式。

不断的轮询，“我们到了吗？” 保持服务最新的方法根本不切实际。

相反，有必要将建立状态的 API 调用与消息传递或事件流结合起来，以便服务可以广播状态的变化，而其他相关方可以监听这些变化并进行相应的调整。

这项工作可能最适合通用消息代理，但在某些情况下，事件流平台（例如Apache Kafka）可能更适合。

通过将微服务与事件驱动架构相结合，开发人员可以构建分布式、高度可扩展、容错和可扩展的系统，可以实时消费和处理大量事件或信息。
无服务器架构将一些核心云和微服务模式得出其合乎逻辑的结论。

在无服务器的情况下，执行单元不仅仅是一个小服务，而是一个函数，它通常可以只是几行代码。

将无服务器功能与微服务分开的界限很模糊，但通常认为功能比微服务还要小。

无服务器架构和功能即服务 (FaaS)平台与微服务的相似之处在于，它们都对创建更小的部署单元和根据需求精确扩展感兴趣。

微服务不一定与云计算完全相关，但它们如此频繁地结合在一起有几个重要原因——这些原因超越了微服务成为新应用程序的流行架构风格以及云成为新应用程序的流行托管目的地的原因。

微服务架构的主要优势之一是与单独部署和扩展组件相关的利用率和成本优势。

虽然这些优势在一定程度上仍然存在于本地基础设施中，但小型、独立可扩展的组件与按需、按使用付费的基础设施相结合是可以找到真正成本优化的地方。

其次，也许更重要的是，微服务的另一个主要好处是每个单独的组件都可以采用最适合其特定工作的堆栈。

当您自己管理堆栈扩散时，可能会导致严重的复杂性和开销，但是将支持堆栈作为云服务使用可以大大减少管理挑战。

换句话说，虽然推出自己的微服务基础设施并非不可能，但不可取，尤其是刚开始时。

在微服务架构中，有许多常见且有用的设计、通信和集成模式有助于解决一些更常见的挑战和机遇，包括：

例如，在桌面上使用的应用程序将具有与移动设备不同的屏幕尺寸、显示和性能限制。

BFF 模式允许开发人员使用该界面的最佳选项为每个用户界面创建和支持一种后端类型，而不是尝试支持适用于任何界面但可能会对前端性能产生负面影响的通用后端。
例如，在电子商务网站上，产品对象可能通过产品名称、类型和价格来区分。

聚合是应被视为一个单元的相关实体的集合。

因此，对于电子商务网站，订单将是买家订购的产品（实体）的集合（集合）。

这些模式用于以有意义的方式对数据进行分类。
在微服务架构中，服务实例会因伸缩、升级、服务故障甚至服务终止而动态变化。

这些模式提供了发现机制来应对这种短暂性。

负载平衡可以通过使用 健康 检查和服务故障作为重新平衡流量的触发器来使用服务发现模式。
适配器模式的目的是帮助翻译不兼容的类或对象之间的关系。

依赖第三方 API 的应用程序可能需要使用适配器模式来确保应用程序和 API 可以通信。
这个色彩缤纷的名字指的是藤蔓（微服务）如何随着时间的推移慢慢地超越并扼杀一棵树（单体应用程序）。

虽然有很多模式可以很好地完成微服务，但同样数量的模式可以很快让任何开发团队陷入困境。

其中一些——改写为微服务“不要”——如下：

一旦应用程序变得太大且难以轻松更新和维护，微服务是一种管理复杂性的方法。

只有当您感觉到单体架构的痛苦和复杂性开始蔓延时，才值得考虑如何将该应用程序重构为更小的服务。

在你感受到那种痛苦之前，你甚至没有真正拥有需要重构的单体。
尝试在没有 a) 适当的部署和监控自动化或 b) 托管云服务来支持您现在庞大的异构基础设施的情况下进行微服务，会带来很多不必要的麻烦。

省去你自己的麻烦，这样你就可以把时间花在担心状态上。
最好倾向于更大的服务，然后只在它们开始开发微服务解决的特征时才将它们分开——即部署更改变得困难和缓慢，通用数据模型变得过于复杂，或者不同部分服务有不同的负载/规模要求。
微服务和 SOA 之间的区别在于，微服务项目通常涉及重构应用程序以便更易于管理，而 SOA 关注的是改变 IT 服务在企业范围内的工作方式。

一个演变成 SOA 项目的微服务项目可能会因自身的重量而崩溃。
你最好从一个你可以处理的速度开始，避免复杂性，并尽可能多地使用现成的工具。

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