关注嘉为科技,获取运维新知 企业应用系统:从单体应用走向微服务架构:从裸金属走向容器. 如果在诸多热门云计算技术诸如容器.微服务.DevOps.OpenStack等之中,找出一个最火的方向,那么可能非微服务莫属.尽管话题炙手可热,但对传统行业来说,微服务落地和方法论目前处于起步阶段. 单体架构 对于传统企业来说,数字化转型的需求日益迫切,其IT架构面临着互联网融合业务中海量用户和快速迭代的巨大挑战.当前,我们所开发的应用,不管是运行在局域网中还是部署在云端的,都采用了单体架构.分布式架构或微服务

可能你会面临这样一种情况,在架构设计之前,你对业务不甚了解,需求给到的也模棱两可,这个时候你既无法明确到底是要使用单体架构还是使用微服务架构,如果使用单体,后续业务扩展可能带来大量修改,如果使用微服务,前期可能在工期上把项目给耽误了,你该怎么办?这就是这篇文章想要研讨的面向微服务的单体架构的由来. 为什么不用传统单体架构? 我们可以看到随着业务的升级,单块的代码的拆分会变得越来越困难,如果在前期没有做好规划和伏笔,那么后续的演化就是一场灾难.所以,目前的设计如果是企业级别的,都必然要做架构的适当

原文持续更新完善:https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/15475614.html 前言:当前的热门主流技术是哪些?测开为啥那么火?90%以上的测试对测开认识不准确 docker.k8s.skywalking.efk(elk,elfk).prometheus.全链路.微服务.性能调优等. 正确认识测开:为啥部分高薪测开也要求自动化.性能.安全?https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/11995605.html 本实战项目用到的技术

1         安装Dapr开发调试环境 1.1         Dapr 完整安装模式不支持开发调试 在上一篇随笔<Blazor+Dapr+K8s微服务之服务调用>中,我们通过为每个微服务运行dapr run -.dotnet run命令,以自宿主的方式在本地开发环境成功运行了服务调用的例子. 但是,这种运行方式是不支持调试的,我们无法在程序中进行断点.这就很不实用了! 搜索一番,找到这么一篇文章:Simple approach to run and debug multiple .NE

鸿鹄云架构[系统管理平台]是一个大型 企业.分布式.微服务.云架构的JavaEE体系快速研发平台,基于 模块化.微服务化.原子化.热部署的设计思想,使用成熟领先的无商业限制的主流开源技术 (Spring Cloud+Spring Boot+Mybatis+Oauth2+微服务设计思想)构建. 采用服务化的组件开发模式,可实现复杂的业务功能.使用 Maven进行项目的构建管理,采用 Jenkins进行持续集成,主要定位于大型分布式企业系统或大型分布式互联网产品的架构.使用当前最流行最先进的开源技术

说明: 本文是基于虚拟机环境配置设计的 性能测试需求 总tps≥100 每个业务的rt<500ms 持续稳定跑50万业务量 单场景 目的:找到单场景的性能问题,为容量场景提供参考,如果低于容量场景中此接口的目标tps,那肯定要先优化 核心业务接口:查询礼品.兑换礼品.查询订单 数据库存量数据设计 礼品:10000 库存:10000 订单:100000 参数化数据设计 查询礼品:10000 查询订单:10000 开启慢查询及设置阈值 vim my.cnf 开启慢查询 slow_query_log=

说明: 本文是基于虚拟机演示的,资源有限 skywalking中拓扑图 kubectl get po -A -owide 测试执行:单场景 查询礼品 jmeter -n -t gift.jmx -l res.jtl -e -o res/ 通过下图可以看到,tps>50 压测结果 兑换礼品 见下方性能问题2 查询订单 见下方性能问题1 测试执行:混合场景 12线程 测试执行:稳定性场景 说明:下图大概00:25后tps上升,是因为我把服务器上无关的服务停了 性能问题1:查询订单慢sql 压测执行

作者: 石杉的架构笔记 1.再回顾:什么是服务注册中心? 先回顾一下什么叫做服务注册中心? 顾名思义,假设你有一个分布式系统,里面包含了多个服务,部署在不同的机器上,然后这些不同机器上的服务之间要互相调用. 举个现实点的例子吧,比如电商系统里的订单服务需要调用库存服务,如下图所示. 现在的问题在于,订单服务在192.168.31.154这台机器上,库存服务在192.137.1.33这台机器上. 现在订单服务是想要调用库存服务,但是他并不知道库存服务在哪台机器上啊!毕竟人家都是在不同机器上的. 所

第1章 初识微服务微服务的入门,我们从传统的单体架构入手,看看在什么样的环境和需求下一步步走到微服务的,然后再具体了解一下什么才是微服务,让大家对微服务的概念有深入的理解.然后我们一起画一个微服务的架构图,再从架构上去分析微服务架构的优势和不足. ...1-1 微服务-导学 试看1-2 软件架构的进化 试看1-3 什么是微服务1-4 画出微服务架构图1-5 微服务架构的优势和不足 第2章 微服务带来的问题及解决方案分析通过传统服务与微服务对比的方式去学习,如果使用微服务架构会遇到什么问题,这些问

使用微服务有一段时间了,这种开发模式和传统的开发模式对比,有很大的不同. 分工不同,以前我们可能是一个一个模块,现在可能是一人一个系统. 架构不同,服务的拆分是一个技术含量很高的问题,拆分是否合理对以后发展影响巨大. 部署方式不同,如果还像以前一样部署估计累死了,自动化运维不可不上. 容灾不同,好的微服务可以隔离故障避免服务整体down掉,坏的微服务设计仍然可以因为一个子服务出现问题导致连锁反应.

0x00 背景 K8S内运行Spring Cloud微服务,根据定制容器架构要求log文件不落地,log全部输出到std管道,由基于docker的filebeat去管道采集,然后发往Kafka或者ES集群. 0x01 多行匹配和yaml文件 在filebeat启动的yaml文件内,指定相应的名称空间并配置java堆栈的多行解析规则,如下yaml文件输出端是kafka,如需要输出到es集群,可更改对应配置 apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name:

大型企业分布式微服务云架构服务组件 实现模块化.微服务化.原子化.灰度发布.持续集成 commonservice zipkinSpring 日志收集工具包,封装了Dapper和log-based追踪以及Zipkin和HTrace操作,为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案. commonservice turbineNetflix 聚合服务器发送事件流数据的一个工具,用来监控集群下hystrix的metrics情况.. commonservice cachecache 独立分布

为了方便查找,把微服务&微服务架构之spring cloud架构系列文章按时间正序整理了一下,记录如下:   1. 微服务架构之spring cloud 介绍 2. 微服务架构之spring cloud eureka 3. 微服务架构之spring cloud ribbon 4. 微服务架构之spring cloud feign 5. 微服务架构之spring cloud hystrix&hystrix dashboard 6. 微服务架构之spring cloud gateway 7.

这个图适用于中小公司的微服务架构 微服务:SpringBoot 写的Rest服务 服务注册与发现:微服务所必备的.每个微服务都会到上边去注册.不管是微服务之间的调用,还是服务网关到微服务的转发,都是通过服务注册和发现拿到服务的信息,来进行服务的调用或转发. 配置中心:统一管理配置的地方. 服务网关:所有外部请求的入口.微服务不会直接向外暴露,都是通过服务网关来进行转发. 安全中心:整个微服务的认证授权. 熔断限流:统一的管理微服务的限流.熔断.降级等.. 数据总线:左边大块里发生的所有事情,都会

整体架构 这个图适合中小公司.麻雀虽小 五脏俱全.微服务架构所需要做的事在这个图里基本都有了. 绿色的不讲,主要讲的是这三块(橘黄色的).后面的和运维相关,会讲,不会讲的太深 订单服务 首先来写一个订单服务 从user的项目 复制依赖到order里面 复制过来了 增加starter-web的依赖 创建包 SpringBoot的启动类也复制过来,改个名字叫做OrderApi 新建order包 创建OrderInfo 新建OrderController 写一个创建订单的方法 创建价格服务 用来查询商

1.1         Dapr环境配置 1.1.1        在开发机安装Docker Desktop并启用Kubernetes 安装过程略,安装好后效果如下:(左下角两个绿色指示Docker和K8s正在运行) 1.1.2        在开发机安装Dapr Cli 安装命令: powershell -Command "iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/dapr/cli/master/install/install.ps1 | iex&

     前面文章已经演示过,将我们的示例微服务程序DaprTest1部署到k8s上并运行.当时用的k8s是Docker for desktop 自带的k8s,只要在Docker for desktop中启用就可以了.但是我发现,启用了k8s后,Docker for desktop会消耗大量的系统资源,导致系统变得很慢.据说windows 上的WSL 2 性能不错,这次我尝试在WSL Linux上安装K8s并部署我们的微服务,看看还会不会出现系统资源消耗过大的情况.      关于网络:我用的是

Spring的微服务框架SpringCloud受到众多公司欢迎,给大家带来一篇框架搭建入门.本次采用的版本是Spring Cloud版本为Finchley.RELEASE. 一.SpringCloud项目简介 spring cloud: 为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具,包括配置管理.服务发现.断路器.路由.微代理.事件总线.全局锁.决策竞选.分布式会话等等.它运行环境简单,可以在开发人员的电脑上跑. Spring Boot: 旨在简化创建产品级的 Spring 应用和服务,简化了配

1         状态管理服务器端接口 1.1         添加Dapr.AspNetCore包 在DaprTest1.Server项目中添加Dapr.AspNetCore包,该包实现了ASP.NET Core与Dapr的集成,例如自动依赖注入DaprClient对象,将状态管理功能直接集成到 ASP.NET Core 模型绑定功能中等. 修改DaprTest1.Server项目的Startup.cs文件,将Dapr对象依赖注入到ASP.NET Core. public void Conf

我们要实现的是:在blazorweb服务中发布一个事件,并传递事件参数,然后在serviceapi1服务中订阅该事件,接收到blazorweb服务中发布的事件和参数. 1         在blazorweb服务中发布一个事件 在DaprTest1.Server项目的WeatherForecastController.cs文件中增加事件发布API: [HttpPost(nameof(PublishTestEvent))] public async Task PublishTestEvent(Te

之前有写过对于传统项目的性能测试监控,但是对于目前市场占比已经很低,大部分项目使用k8s,今天讲一下对于k8s如何去监控. 对于k8s的监控我们所有的操作都要在master下进行. 一.部署grafana 作者会提供一个grafana的yaml文件,对于文件进行适配项目的修改即可 1.修改配置文件 spec: containers: - name: grafana #镜像版本号 image: grafana/grafana:7.2.1 ports: - containerPort: 3000 e