微服务架构像23种经典设计模式中的哪种

1. 微服务架构像23种经典设计模式中的哪种

亲，你好为您找到微服务架构像23种经典设计模式中的哪一种。
自治是微服务的设计原则之一，就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用（monolithic application）”时，SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。因此，在单体应用到微服务架构的过渡阶段，可以使用这种设计模式
1.微服务架构模式方案
用Scale Cube方法设计应用架构，将应用服务按功能拆分成一组相互协作的服务。每个服务负责一组特定、相关的功能。每个服务可以有自己独立的数据库，从而保证与其他服务解耦。
1.1 聚合器微服务设计模式
聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面，将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务，这符合DRY原则。另外，每个服务都有自己的缓存和数据库。如果聚合器是一个组合服务，那么它也有自己的缓存和数据库。聚合器可以沿X轴和Z轴独立扩展。
1.2  代理微服务设计模式
这是聚合器模式的一个变种，在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。代理可以仅仅委派请求，也可以进行数据转换工作。
1.3 链式微服务设计模式
这种模式在接收到请求后会产生一个经过合并的响应，在这种情况下，服务A接收到请求后会与服务B进行通信，类似地，服务B会同服务C进行通信。所有服务都使用同步消息传递。在整个链式调用完成之前，客户端会一直阻塞。因此，服务调用链不宜过长，以免客户端长时间等待。
1.4 分支微服务设计模式
这种模式是聚合器模式的扩展，允许同时调用两个微服务链
1.5  数据共享微服务设计模式
自治是微服务的设计原则之一，就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用（monolithic application）”时，SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。因此，在单体应用到微服务架构的过渡阶段，可以使用这种设计模式
1.6 异步消息传递微服务设计模式虽然REST设计模式非常流行，但它是同步的，会造成阻塞。因此部分基于微服务的架构可能会选择使用消息队列代替REST请求/响应【摘要】
微服务架构像23种经典设计模式中的哪种【提问】
亲，你好为您找到微服务架构像23种经典设计模式中的哪一种。
自治是微服务的设计原则之一，就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用（monolithic application）”时，SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。因此，在单体应用到微服务架构的过渡阶段，可以使用这种设计模式
1.微服务架构模式方案
用Scale Cube方法设计应用架构，将应用服务按功能拆分成一组相互协作的服务。每个服务负责一组特定、相关的功能。每个服务可以有自己独立的数据库，从而保证与其他服务解耦。
1.1 聚合器微服务设计模式
聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面，将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务，这符合DRY原则。另外，每个服务都有自己的缓存和数据库。如果聚合器是一个组合服务，那么它也有自己的缓存和数据库。聚合器可以沿X轴和Z轴独立扩展。
1.2  代理微服务设计模式
这是聚合器模式的一个变种，在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。代理可以仅仅委派请求，也可以进行数据转换工作。
1.3 链式微服务设计模式
这种模式在接收到请求后会产生一个经过合并的响应，在这种情况下，服务A接收到请求后会与服务B进行通信，类似地，服务B会同服务C进行通信。所有服务都使用同步消息传递。在整个链式调用完成之前，客户端会一直阻塞。因此，服务调用链不宜过长，以免客户端长时间等待。
1.4 分支微服务设计模式
这种模式是聚合器模式的扩展，允许同时调用两个微服务链
1.5  数据共享微服务设计模式
自治是微服务的设计原则之一，就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用（monolithic application）”时，SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。因此，在单体应用到微服务架构的过渡阶段，可以使用这种设计模式
1.6 异步消息传递微服务设计模式虽然REST设计模式非常流行，但它是同步的，会造成阻塞。因此部分基于微服务的架构可能会选择使用消息队列代替REST请求/响应【回答】
👌🏻【提问】

2. 微服务架构是什么?

微服务架构是一项在云中部署应用和服务的新技术。
大部分围绕微服务的争论都集中在容器或其他技术是否能很好的实施微服务，而红帽说API应该是重点。

微服务架构相关介绍：
微服务可以在“自己的程序”中运行，并通过“轻量级设备与HTTP型API进行沟通”。关键在于该服务可以在自己的程序中运行。通过这一点我们就可以将服务公开与微服务架构（在现有系统中分布一个API）区分开来。
在服务公开中，许多服务都可以被内部独立进程所限制。如果其中任何一个服务需要增加某种功能，那么就必须缩小进程范围。在微服务架构中，只需要在特定的某种服务中增加所需功能，而不影响整体进程的架构。
微服务不需要像普通服务那样成为一种独立的功能或者独立的资源。定义中称，微服务是需要与业务能力相匹配，这种说法完全正确。不幸的是，仍然意味着，如果能力模型粒度的设计是错误的，那么，我们就必须付出很多代价。
如果你阅读了Fowler的整篇文章，你会发现，其中的指导建议是非常实用的。在决定将所有组件组合到一起时，开发人员需要非常确信这些组件都会有所改变，并且规模也会发生变化。服务粒度越粗，就越难以符合规定原则。
服务粒度越细，就越能够灵活地降低变化和负载所带来的影响。然而，利弊之间的权衡过程是非常复杂的，我们要在配置和资金模型的基础上考虑到基础设施的成本问题。

3. 微服务入门｜微服务架构怎么设计

  将一个单体应用拆分成一组微小的服务组件，每个微小的服务组件运行在自己的进程上，组件之间通过如RESTful API这样的轻量级机制进行交互，这些服务以业务能力为核心，用自动化部署机制独立部署，另外，这些服务可以用不同的语言进行研发，用不同技术来存储数据 。
   通过以上的定义描述，我们可以基本确定给出微服务的节特征：
   用微服务来进行实践到生产项目中，首先要考虑一些问题。比如下图的微服务业务架构：
                                           在上图图表展示的架构图中，我们假设将业务商户服务A、订单服务B和产品服务C分别拆分为一个微服务应用，单独进行部署。此时，我们面临很多要可能出现的问题要解决，比如：
    1、客户端如何访问这些服务？ 
    2、每个服务之间如何进行通信？ 
    3、多个微服务，应如何实现？ 
    4、如果服务出现异常宕机，该如何解决？ 
   以上这些都是问题，需要一个个解决。
   在单体应用开发中，所有的服务都是本地的，前端UI界面，移动端APP程序可以直接访问后端服务器程序。
   现在按功能拆分成独立的服务，跑在独立的进程中。如下图所示：
                                           此时，后台有N个服务，前台就需要记住管理N个服务，一个服务 下线 、 更新 、 升级 ，前台和移动端APP就要重新部署或者重新发包，这明显不服务我们拆分的理念。尤其是对当下业务需求的飞速发展，业务的变更是非常频繁的。
   除了访问管理出现困难以外，N个小服务的调用也是一个不小的网络开销。另外，一般微服务在系统内部，通常是无状态的，而我们的用户在进行业务操作时，往往是跨业务模块进行操作，且需要是有状态的，在此时的这个系统架构中，也无法解决这个问题。传统的用来解决用户登录信息和权限管理通常有一个统一的地方维护管理（OAuth），我们称之为授权管理。
   基于以上列出的问题，我们采用一种叫做网关（英文为API Gateway）的技术方案来解决这些问题，网关的作用主要包括：
   网关(API Gateway)可以有很多广义的实现办法，可以是一个软硬一体的盒子，也可以是一个简单的MVC框架，甚至是一个Node.js的服务端。他们最重要的作用是为前台（通常是移动应用）提供后台服务的聚合，提供一个统一的服务出口，解除他们之间的耦合，不过API Gateway也有可能成为 单点故障 点或者性能的瓶颈。
   最终，添加了网关(API Gateway)的业务架构图变更为如下所示：
                                           所有的微服务都是独立部署，运行在自己的进程容器中，所以微服务与微服务之间的通信就是IPC（Inter Process Communication），翻译为进程间通信。进程间通信的方案已经比较成熟了，现在最常见的有两大类： 同步调用、异步消息调用 。
   同步调用
   同步调用比较简单，一致性强，但是容易出调用问题，性能体验上也会差些，特别是调用层次多的时候。同步调用的有两种实现方式：分别是 REST 和 RPC 
   基于REST和RPC的特点，我们通常采用的原则为： 向系统外部暴露采用REST，向系统内部暴露调用采用RPC方式。 
   异步消息的方式在分布式系统中有特别广泛的应用，他既能减低调用服务之间的耦合，又能成为调用之间的缓冲，确保消息积压不会冲垮被调用方，同时能保证调用方的服务体验，继续干自己该干的活，不至于被后台性能拖慢。需要付出的代价是一致性的减弱，需要接受数据 最终一致性 ，所谓的最终一致性就是只可能不会立刻同步完成，会有延时，但是最终会完成数据同步；还有就是后台服务一般要实现 幂等性 ，因为消息发送由于性能的考虑一般会有重复（保证消息的被收到且仅收到一次对性能是很大的考验）。最后就是必须引入一个独立的 Broker，作为中间代理池。
   常见的异步消息调用的框架有：Kafaka、Notify、MessageQueue。
   最终，大部分的服务间的调用架构实现如下所示：
                                           在微服务架构中，一般每一个服务都是有多个拷贝，来做负载均衡。一个服务随时可能下线，也可能应对临时访问压力增加新的服务节点。这就出现了新的问题：
   这就是服务的发现、识别与管理问题。解决多服务之间的识别，发现的问题一般是通过注册的方式来进行。
   具体来说：当服务上线时，服务提供者将自己的服务注册信息注册到某个专门的框架中，并通过心跳维持长链接，实时更新链接信息。服务调用者通过服务管理框架进行寻址，根据特定的算法，找到对应的服务，或者将服务的注册信息缓存到本地，这样提高性能。当服务下线时，服务管理框架会发送服务下线的通知给其他服务。
   常见的服务管理框架有：Zookeeper等框架。
   如上的问题解决方案有两种具体的实现，分别是： 基于客户端的服务注册与发现 、 基于服务端的服务注册与发现 。
   优点是架构简单，扩展灵活，只对服务注册器依赖。缺点是客户端要维护所有调用服务的地址，有技术难度，一般大公司都有成熟的内部框架支持。
                                           优点是所有服务对于前台调用方透明，一般小公司在云服务上部署的应用采用的比较多。
                                           前面提到，单体应用开发中一个很大的风险是，把所有鸡蛋放在一个篮子里，一荣俱荣，一损俱损。而分布式最大的特性就是网络是不可靠的。通过微服务拆分能降低这个风险，不过如果没有特别的保障，结局肯定是噩梦。
   因此，当我们的系统是由一系列的服务调用链组成的时候，我们必须确保任一环节出问题都不至于影响整体链路。相应的手段有很多，比如说：

4. 微服务架构选型

  系统主要交互流程如下 :
    负载均衡: 
                                            集群容错： 
                                           名字服务排除和Client主动屏蔽
                                           运行时支撑服务主要包括服务注册中心，服务路由网关和集中式配置中心三个产品。
    服务注册中心: 
                                           Eureka由多个instance(服务实例)组成，这些服务实例可以分为两种：Eureka Server和Eureka Client
                                                                                    服务路由网关 
                                            配置中心 
                                           主要包括日志监控，调用链监控， 监控告警通知等产品。
   Prometheus + Prometheus
                                           后台服务主要包括 消息系统 ， 分布式数据访问层 和 任务调度系统 。后台服务是一个相对比较成熟的领域，很多开源产品基本可以开箱即用。
    1. 消息系统 
                                                                                                                                                                    Pulsar的特性 
    2. 分布式数据访问层 
                                                                                   从服务框架选型、运行时支撑服务的选型、服务监控选型、服务容错选型、后台服务选型、服务部署平台选型、存储选型 去看我们整体的微服务的架构，或许会让读者更清晰一些。

5. 主流的微服务框架

 目前比较火的主流微服务框架
   1）Spring Cloud , 来自Spring，具有Spring 社区的强大支撑，还有Netflix强大的后盾与技术输出。Netflix作为一家成功实践微服务架构的互联网公司在几年前就把几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区，这些框架开源的整套服务架构套件是Spring Cloud的核心。   - Eureka:服务注册发现框架；   - Zuul:服务网关；   - Karyon：服务端框架；   - Ribbon：客户端框架；   - Hystrix：服务容错组件；   - Archaius：服务配置组件；   - Servo：Metrics组件；   - Blitz4j：日志组件；
   2）Dobbo是一个分布式服务框架，是阿里开放的微服务化治理框架，致力于提高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分(官网)   - 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式；   - 集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持；   - 自动发现: 基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。
   Dubbo 也是采用全 Spring 配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何 API 侵入，只需用 Spring 加载 Dubbo的配置即可，Dubbo 基于 Spring 的 Schema 扩展进行加载。当然也支持官方不推荐的 API 调用方式。
   3）lstio 作为用于微服务聚合层管理的新锐项目，是Google、IBM、Lyft（海外共享出行公司、Uber劲敌），首个共同联合开源的项目，提供了统一的连接，安全，管理和监控微服务的方案。
   目前首个测试版是针对Kubernetes环境的，社区宣称在未来几个月内会为虚拟机和Cloud Foundry 等其他环境增加支持。lstio将 流量管理添加到微服务中，并为增值功能（如安全性、监控、路由、连接管理和策略）创造了基础。   - HTTP、gRPC 和 TCP 网络流量自动负载均衡；   - 提供了丰富的路由规则，实现细颗粒度的网络流量行为控制；   - 流量加密、服务件认证，以及强身份声明；   - 全范围（Fleet-wide）的策略执行；   - 深度遥测和报告。
   开源社区情况：现如今企业在采用云计算首选开源，而选择一个开源框架，社区的活跃度将作为重要参考选项。
   查看下在 Github 上的更新时间，截止 2017 年 8 月 31 日：
   可见，项目在社区活跃度上，Istio > Spring Cloud > Dubbo，结合稳定性来看，对于使用 Java 系开发业务较多的企业，Spring Cloud 是相对更优的选择，对于更多企业来说，与语言几乎无绑定的 Istio 也是可以好好期待一下其在社区的发展。
    同时，随着近几年微服务架构和 Docker 容器概念的火爆，也会让 Spring Cloud 在未来越来越“云”化的软件开发风格中立有一席之地 

6. 微服务架构是什么

微服务架构，主要是中间层分解，将系统拆分成很多小应用（微服务），微服务可以部署在不同的服务器上，也可以部署在相同的服务器不同的容器上。当应用的故障不会影响到其他应用，单应用的负载也不会影响到其他应用，其代表框架有 Spring cloud、Dubbo 等。
微服务 Microservices 之父，马丁.福勒，对微服务大概的概述如下：就目前而言，对于微服务业界并没有一个统一的、标准的定义（While there is no precise definition of this architectural style ) 。但通常在其而言，微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行独立的自己的进程中，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于 HTTP 的 RESTful API ) 。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立地部署到生产环境、类生产环境等。另外，应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务。可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。
六种常见的微服务架构模式：
1、聚合器微服务设计模式
聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面，将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务，这符合DRY原则。另外，每个服务都有自己的缓存和数据库。如果聚合器是一个组合服务，那么它也有自己的缓存和数据库。聚合器可以沿X轴和Z轴独立扩展。
2、代理微服务设计模式
这是聚合模式的一个变种，在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。代理可以仅仅委派请求，也可以进行数据转换工作。
3、链式微服务设计模式
这种模式在接收到请求后会产生一个经过合并的响应，在这种情况下，服务A接收到请求后会与服务B进行通信，类似地，服务B会同服务C进行通信。所有服务都使用同步消息传递。在整个链式调用完成之前，客户端会一直阻塞。因此，服务调用链不宜过长，以免客户端长时间等待。
4、分支微服务设计模式
这种模式是聚合器模式的扩展，允许同时调用两个微服务链。
5、数据共享微服务设计模式
自治是微服务的设计原则之一，就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用（monolithic application）”时，SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。因此，在单体应用到微服务架构的过渡阶段，可以使用这种设计模式，在这种情况下，部分微服务可能会共享缓存和数据库存储。不过，这只有在两个服务之间存在强耦合关系时才可以。对于基于微服务的新建应用程序而言，这是一种反模式。
6、异步消息传递微服务设计模式
虽然REST设计模式非常流行，但它是同步的，会造成阻塞。因此部分基于微服务的架构可能会选择使用消息队列代替REST请求/响应。

7. 详解微服务技术架构

资深架构师深入解析Spring Cloud微服务架构

8. 什么是微服务架构？主流的微服务如何实现？

简单地说，微服务架构就是以业务域或业务功能为边界，将一个大而全的应用拆分为可以独立开发，独立部署，独立测试，独立运行的一组小的应用，并且使用轻量级，通用的机制在这组应用间进行通信。
主流的微服务包括：
1、SpringCloud

Spring Cloud , 来自Spring，具有Spring 社区的强大支撑，还有Netflix强大的后盾与技术输出。Netflix作为一家成功实践微服务架构的互联网公司在几年前就把几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区，这些框架开源的整套服务架构套件是Spring Cloud的核心。

- Eureka:服务注册发现框架；

- Zuul:服务网关；

- Karyon：服务端框架；

- Ribbon：客户端框架；

- Hystrix：服务容错组件；

- Archaius：服务配置组件；

- Servo：Metrics组件；

- Blitz4j：日志组件；

2、Dubbo

Dobbo是一个分布式服务框架，是阿里开放的微服务化治理框架，致力于提高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分(官网)

- 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式；

- 集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持；

- 自动发现: 基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。

Dubbo 也是采用全 Spring 配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何 API 侵入，只需用 Spring 加载 Dubbo的配置即可，Dubbo 基于 Spring 的 Schema 扩展进行加载。当然也支持官方不推荐的 API 调用方式。

3、lstio

lstio 作为用于微服务聚合层管理的新锐项目，是Google、IBM、Lyft（海外共享出行公司、Uber劲敌），首个共同联合开源的项目，提供了统一的连接，安全，管理和监控微服务的方案。

目前首个测试版是针对Kubernetes环境的，社区宣称在未来几个月内会为虚拟机和Cloud Foundry 等其他环境增加支持。lstio将 流量管理添加到微服务中，并为增值功能（如安全性、监控、路由、连接管理和策略）创造了基础。

- HTTP、gRPC 和 TCP 网络流量自动负载均衡；

- 提供了丰富的路由规则，实现细颗粒度的网络流量行为控制；

- 流量加密、服务件认证，以及强身份声明；

- 全范围（Fleet-wide）的策略执行；

- 深度遥测和报告。