
微服务架构中,二次浅封装实践
一、背景简介
分布式系统中存在很多拆分的服务,在不断迭代升级的过程中,会出现如下常见的棘手情况:
某个技术组件版本升级,依赖包升级导致部分语法或者API过期,或者组件修复紧急的漏洞,从而会导致分布式系统下各个服务被动的升级迭代,很容易引发意外的问题;不同的服务中对组件的依赖和版本各不相同,从而导致不兼容问题的出现,很难对版本做统一的管理和维护,一旦出现问题很容易手忙脚乱,引发蝴蝶效应;
所以在复杂的系统中,对于依赖的框架和组件进行统一管理和二次浅封装,可以较大程度降低上述问题的处理成本与风险,同时可以更好的管理和控制技术栈。
二、框架浅封装
1、浅封装作用
为什么浅封装,核心目的在于统一管理和协调组件的依赖与升级,并对常用方法做一层包装,实际上很多组件使用到的功能点并不多,只是在业务中的使用点很多,这样给组件本身的迭代升级带来了一定的难度:
例如某个组件常用的API中存在巨大风险漏洞,或者替换掉过期的用法,需要对整个系统中涉及的地方做升级,这种操作的成本是非常高的;
如果是对这种常用的组件方法进行二次包装,作为处理业务的工具方法,那么解决上面的问题就相对轻松许多,只要对封装的工具方法升级,服务的依赖升级即可,降低时间成本和风险。
通过浅封装的手段,可以实现两个方面的解耦:
业务与技术
技术栈中常用的方法进行二次浅封装,这样可以较大程度的降低业务与技术的耦合,如此可以独立的升级技术栈,扩展功能而不影响业务服务的迭代。
框架与组件
不同的框架与组件都需要一定程度的自定义配置,同时分模块管理,在不同的服务中引入特定的依赖,也可以在基础包中做统一依赖,以此实现技术栈的快速组合搭配。
这里说的浅封装,是指包装常规常用的语法,组件本身就是技术层面的深度封装,所以也不可能完全隔开技术栈原生用法。
2、统一版本控制
例如微服务架构下,不同的研发组负责不同的业务模块,然而受到开发人员的经验和能力影响,很容易出现不同的服务组件选型不一致,或者相同的组件依赖版本不同,这样很难对系统架构做标准的统一管理。
对于二次封装的方式,可以严格的控制技术栈的迭代扩展,以及版本冲突的问题,通过对二次封装层的统一升级,可以快速实现业务服务的升级,解决不同服务的依赖差异问题。
三、实践案例
1、案例简介
Java分布式系统中,微服务基础组件(Nacos、Feign、Gateway、Seata)等,系统中间件(Quartz、Redis、Kafka、ElasticSearch,Logstash)等,对常用功能、配置、API等,进行二次浅封装并统一集成管理,以满足日常开发中基础环境搭建与临时工具的快速实现。
- butte-flyer组件封装的应用案例;
- butte-frame常用技术组件二次封装;
2、分层架构
整体划分五层:网关层、应用层、业务层、中间件层、基础层,组合成一套分布式系统。
服务总览
3、目录结构
在butte-frame
中对各个技术栈进行二次封装管理,在butte-flyer
中进行依赖引用。
4、技术栈组件
系统常用的技术栈:基础框架、微服务组件、缓存、安全管理、数据库、定时任务、工具依赖等。
四、微服务组件
1、Nacos
Nacos在整个组件体系中,提供两个核心能力,注册发现:适配微服务注册与发现标准,快速实现动态服务注册发现、元数据管理等,提供微服务组件中最基础的能力;配置中心:统一管理各个服务配置,集中在Nacos中存储管理,隔离多环境的不同配置,并且可以规避线上配置放开的风险;
连接管理
配置管理
- bootstrap.yml:服务中文件,连接和读取Nacos中配置信息;
- application.yml:公共基础配置,这里配置mybatis组件;
- application-dev.yml:中间件连接配置,用作环境标识隔离;
- application-def.yml:各个服务的自定义配置,参数加载;
2、Gateway
Gateway网关核心能力,提供统一的API路由管理,作为微服务架构体系下请求唯一入口,还可以在网关层处理所有的非业务功能,例如:安全控制,流量监控限流,等等。
路由控制:各个服务的发现和路由;
全局过滤:作为网关的基础能力;
3、Feign
Feign组件是声明式的WebService客户端,使微服务之间的调用变得更简单,Feign通过注解手段,将请求进行模板化和接口化管理,可以更加标准的管理各个服务间的通信交互。
响应解码:定义Feign接口响应时解码逻辑,校验和控制统一的接口风格;
4、Seata
Seata组件是开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务,实现AT、TCC、SAGA、XA事务模式,支持一站式的分布式解决方案。
事务配置:基于nacos管理Seata组件的参数定义;
服务注册:在需要管理分布式事务的服务中连接和使用Seata服务;
五、中间件集成
1、Kafka
Kafka是由Apache开源,具有分布式、分区的、多副本的、多订阅者,基于Zookeeper协调的分布式消息处理平台,由Scala和Java语言编写。还常用于搜集用户在应用服务中产生的日志数据。
消息发送:封装消息发送的基础能力;
消息消费:消费监听时有两种策略;
- 消息生产方自己消费,通过Feign接口去执行具体消费服务的逻辑,这样有利于流程跟踪排查;
- 消息消费方直接监听,减少消息处理的流程节点,当然也可以打造统一的MQ总线服务(文尾);
2、Redis
Redis是一款开源组件,基于内存的高性能的key-value数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件,支持多种类型的数据结构,如字符串、集合等。在实际应用中,通常用来做变动频率低的热点数据缓存和加锁机制。
KV数据缓存:作为Redis最常用的功能,即缓存一个指定有效期的键和值,在使用时直接获取;
Lock加锁机制:基于spring-integration-redis
中RedisLockRegistry
,实现分布式锁;
3、ElasticSearch
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器,它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口,Elasticsearch是用Java开发的,是当前流行的企业级搜索引擎。
索引管理:索引的创建和删除,结构添加和查询;
基于ElasticsearchRestTemplate
的模板方法操作;
基于RestHighLevelClient
原生API操作;
数据管理:数据新增、主键查询、修改、批量操作,业务性质的搜索封装复杂度很高;
数据的增删改方法;
索引主键查询,分组查询方法;
4、Logstash
Logstash是一款开源的数据采集组件,具有实时管道功能。Logstash能够动态的从多个来源采集数据,进行标准化转换数据,并将数据传输到所选择的存储容器。
- Sleuth:管理服务链路,提供核心TraceId和SpanId生成;
- ElasticSearch:基于ES引擎做日志聚合存储和查询;
- Logstash:提供日志采集服务,和数据发送ES的能力;
logback.xml:服务连接Logstash地址,并加载核心配置;
5、Quartz
Quartz是一个完全由java编写的开源作业调度框架,用来执行各个服务中的定时调度任务,在微服务体系架构下,通常开发一个独立的Quartz服务,通过Feign接口去触发各个服务的任务执行。
配置参数:定时任务基础信息,数据库表,线程池;
6、Swagger
Swagger是常用的接口文档管理组件,通过对API接口和对象的简单注释,快速生成接口描述信息,并且提供可视化界面可以快速对接口发送请求和调试,该组件在前后端联调中,极大的提高效率。
配置基本的包扫描能力即可;
访问:服务:端口/swagger-ui.html
即可打开接口文档;
六、数据库配置
1、MySQL
微服务架构下,不同的服务对应不同的MySQL库,基于业务模块做库的划分是当前常用的方式,可以对各自业务下的服务做迭代升级,同时可以避免单点故障导致雪崩效应。
2、HikariCP
HikariCP作为SpringBoot2版本推荐和默认采用的数据库连接池,具有速度极快、轻量简单的特点。
连接池的配置根据业务的并发需求量,做适当的调优即可。
3、Mybatis
Mybatis持久层的框架组件,支持定制化SQL、存储过程以及高级映射,MyBatis-Plus是一个MyBatis的增强工具,在MyBatis的基础上只做增强不做改变,可以简化开发、提高效率。
七、源代码地址
本文转载自公众号:知了一笑
