分布式-分布式服务

微服务API 网关

网关的概念来源于计算机网络，表示不同网络之间的关口。在系统设计中，网关也是一个重要的角色，其中最典型的是各大公司的开放平台，开放平台类网关是企业内部系统对外的统一入口，承担了很多业务，比如内外部数据交互、数据安全、监控统计等功能。

为什么需要网关

在微服务架构中，一个大应用被拆分成多个小的服务，这些微服务自成体系，可以独立部署和提供对外服务。微服务的调用规范主要有 RPC 和 Restful API 两种，API 网关主要针对的是后面一种，也就是以 Spring Cloud 为代表的微服务解决方案。

实际场景

假设我们要使用微服务构建一个电商平台，一般来说需要订单服务、商品服务、交易服务、会员服务、评论服务、库存服务等。
如果在单体应用架构下，所有服务都来自一个应用工程，客户端通过向服务端发起网络调用来获取数据，通过 Nginx 等负载均衡策略将请求路由给 N 个相同的应用程序实例中的一个，然后应用程序处理业务逻辑，并将响应返回给客户端。

在微服务架构下，每个服务都是独立部署，如果直接调用，系统设计可能是这样的：

各个调用端单独去发起连接，会出现很多问题，比如不容易监控调用流量，出现问题不好确定来源，服务之间调用关系混乱等。
解决
针对这些问题，一个常用的解决方案是使用 API 服务网关。在微服务设计中，需要隔离内外部调用，统一进行系统鉴权、业务监控等，API 服务网关是一个非常合适的切入口。
通过引入 API 网关这一角色，可以高效地实现微服务集群的输出，节约后端服务开发成本，减少上线风险，并为服务熔断、灰度发布、线上测试等提供解决方案。

应用网关的优劣

API 网关在微服务架构中并不是一个必需项目，而是系统设计的一个解决方案，用来整合各个不同模块的微服务，统一协调服务。
API 网关自身也是一个服务，网关封装了系统内部架构，为每个客户端提供了一个定制的 API。从面向对象设计的角度看，它与外观模式（Facade Pattern）类似，外观模式的定义是，外部与一个子系统的通信必须通过一个统一的外观对象进行，为子系统中的一组接口提供一个一致的界面，这一点和 API 网关的作用非常类似。
除了封装内部系统之外，API 网关作为一个系统访问的切面，还可以添加身份验证、监控、负载均衡、限流、降级与应用检测等功能。
通过在微服务架构中引入 API 网关，可以带来以下的收益：

• API 服务网关对外提供统一的入口供客户端访问，隐藏系统架构实现的细节，让微服务使用更为友好；
• 借助 API 服务网关可统一做切面任务，避免每个微服务自己开发，提升效率，使系统更加标准化；
• 通过 API 服务网关，可以将异构系统进行统一整合，比如外部 API 使用 HTTP 接口，内部微服务可以使用一些性能更高的通信协议，然后在网关中进行转换，提供统一的外部 REST 接口；
• 通过微服务的统一访问控制，可以更好地实现鉴权，提高系统的安全性。
  API 网关并不是一个必需的角色，在系统设计中引入网关，也会导致系统复杂性增加，带来下面的问题：
• 在发布和部署阶段需要管理网关的配置，保证外部 API 访问的是正常的服务实例；
• API 服务网关需要实现一个高可用伸缩性强的服务，避免单点失效，否则会成为系统的瓶颈；
• 引入API 服务网关额外添加了一个需要维护的系统，增加了开发和运维的工作量，提高了系统复杂程度。
  微服务网关选型：应用比较多的是 Spring Cloud Zuul 和 Spring Cloud Gateway。
  Spring Cloud Zuul：是 Spring Cloud Netflix 项目的核心组件之一，是 Netflix 开发的一款提供动态路由、监控、弹性、安全的网关服务。
  Zuul 分为 1.x 和 2.x 两个大版本，1.x 版本是基于 Servlet 构建的，采用的是阻塞和多线程方式。1.x 版本在 Spring Cloud 中做了比较好的集成，但是性能不是很理想。后来 Netflix 宣布开发 2.x 版本，目前已经更新到了 2.x 版本，不过 Spring Cloud 官方并没有集成，而是开发了自己的 Spring Cloud Gateway。
  Spring Cloud Gateway：是 Spring Cloud 体系的第二代网关组件，基于 Spring 5.0 的新特性 WebFlux 进行开发，底层网络通信框架使用的是 Netty。
  Spring Cloud Gateway 可以替代第一代的网关组件 Zuul。Spring Cloud Gateway 可以通过服务发现组件自动转发请求，集成了 Ribbon 做负载均衡，支持使用 Hystrix 对网关进行保护，当然也可以选择其他的容错组件，比如集成阿里巴巴开源的 Sentinel，实现更好的限流降级等功能。

服务注册与发现

为什么需要

服务注册与发现就是保证当服务上下线发生变更时，服务消费者和服务提供者能够保持正常通信。
有了服务注册和发现机制，消费者不需要知道具体服务提供者的真实物理地址就可以进行调用，也无须知道具体有多少个服务者可用；而服务提供者只需要注册到注册中心，就可以对外提供服务，在对外服务时不需要知道具体是哪些服务调用了自己。

服务注册和发现原理

基本流程图
首先，在服务启动时，服务提供者会向注册中心注册服务，暴露自己的地址和端口等，注册中心会更新服务列表。服务消费者启动时会向注册中心请求可用的服务地址，并且在本地缓存一份提供者列表，这样在注册中心宕机时仍然可以正常调用服务。
如果提供者集群发生变更，注册中心会将变更推送给服务消费者，更新可用的服务地址列表。

典型服务发现组件的选型

在目前的微服务解决方案中，有三种典型的服务发现组件，分别是 ZooKeeper、Eureka 和 Nacos。

ZooKeeper

ZooKeeper 主要应用在 Dubbo 的注册中心实现。
ZooKeeper 是一个树形结构的目录服务，支持变更推送。使用 ZooKeeper 实现服务注册，就是应用了这种目录结构。
服务提供者在启动的时候，会在 ZooKeeper 上注册服务。
以 com.dubbo.DemoService 为例，注册服务，其实就是在 ZooKeeper 的/dubbo/com.dubbo.DemoService/providers 节点下创建一个子节点，并写入自己的 URL 地址，这就代表了 com.dubbo.DemoService 这个服务的一个提供者。
服务消费者在启动的时候，会向 ZooKeeper 注册中心订阅服务列表，就是读取并订阅 ZooKeeper 上 /dubbo/com.dubbo.DemoService/providers 节点下的所有子节点，并解析出所有提供者的 URL 地址来作为该服务地址列表。

Eureka

在 Spring Cloud 中，提供了 Eureka 来实现服务发现功能。Eureka 采用的是 Server 和 Client 的模式进行设计，Eureka Server 扮演了服务注册中心的角色，为 Client 提供服务注册和发现的功能。
Eureka Client 通过客户端注册的方式暴露服务，通过注解等方式嵌入到服务提供者的代码中，当服务启动时，服务发现组件会向注册中心注册自身提供的服务，并周期性地发送心跳来更新服务。

如果连续多次心跳不能够发现服务，那么 Eureka Server 就会将这个服务节点从服务注册表中移除，各个服务之间会通过注册中心的注册信息来实现调用。
Euerka 在 Spring Cloud 中广泛应用，目前社区中集成的是 1.0 版本，在后续的版本更新中，Netflix 宣布 Euerka 2.0 闭源，于是开源社区中也出现了许多新的服务发现组件，比如 Spring Cloud Alibaba Nacos。

Nacos

Nacos 是阿里巴巴推出来的一个开源项目，提供了服务注册和发现功能，使用 Nacos 可以方便地集成 Spring Cloud 框架。如果正在使用 Eureka 或者 Consul，可以通过少量的代码就能迁移到 Nacos 上。
Nacos 的应用和 Eureka 类似，独立于系统架构，需要部署 Nacos Server。除了服务注册和发现之外，Nacos 还提供了配置管理、元数据管理和流量管理等功能，并且提供了一个可视化的控制台管理界面。

一致性对比

在讨论分布式系统时，一致性是一个绕不开的话题，在服务发现中也是一样。CP 模型优先保证一致性，可能导致注册中心可用性降低，AP 模型优先保证可用性，可能出现服务错误。
为了保证微服务的高可用，避免单点故障，注册中心一般是通过集群的方式来对外服务，比如 ZooKeeper 集群。
ZooKeeper 核心算法是 Zab，实现的是 CP 一致性，所以 ZooKeeper 作为服务发现解决方案，在使用 ZooKeeper 获取服务列表时，如果 ZooKeeper 正在选主，或者 ZooKeeper 集群中半数以上机器不可用时，那么将无法获得数据。
在 Spring Cloud Eureka 中，各个节点都是平等的，几个节点挂掉不影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。只要有一台 Eureka 还在，就能保证注册服务可用，只不过查到的信息可能不是最新的版本，不保证一致性。
对于服务注册和发现场景来说，一般认为，可用性比数据一致性更加重要。针对同一个服务，即使注册中心的不同节点保存的服务提供者信息不相同，会出现部分提供者地址不存在等，不会导致严重的服务不可用。对于服务消费者来说，能消费才是最重要的，拿到可能不正确的服务实例信息后尝试消费，也要比因为无法获取实例信息而拒绝服务好。

分布式调用跟踪

为什么需要分布式调用跟踪

随着分布式服务架构的流行，特别是微服务等设计理念在系统中的应用，系统架构变得越来越分散，系统的模块变得越来越多，不同的模块可能由不同的团队维护，一个请求可能会涉及几十个服务的协同处理， 牵扯到多个团队的业务系统。
假设现在某次服务调用失败，或者出现请求超时，需要定位具体是哪个服务引起的异常，哪个环节导致的超时，就需要去每个服务里查看日志，这样的处理效率是非常低的。
另外，系统拆分以后，缺乏一个自上而下全局的调用 ID，如何有效地进行相关的数据分析工作呢？比如电商的活动转化率、购买率、广告系统的点击链路等。如果没有一个统一的调用 ID 来记录，只依靠业务上的主键等是很难实现的。

分布式调用跟踪的业务场景

分布式调用跟踪技术就是解决上面的业务问题，即通过调用链的方式，把一次请求调用过程完整的串联起来，这样就实现了对请求调用路径的监控。
分布式调用链其实就是将一次分布式请求还原成调用链路，显式的在后端查看一次分布式请求的调用情况，比如各个节点上的耗时、请求具体打到了哪台机器上、每个服务节点的请求状态等。
一般来说，分布式调用跟踪可以应用在以下的场景中。

• 故障快速定位：通过调用链跟踪，一次请求的逻辑轨迹可以完整清晰地展示出来。在开发的过程中，可以在业务日志中添加调用链 ID，还可以通过调用链结合业务日志快速定位错误信息。
• 各个调用环节的性能分析：在调用链的各个环节分别添加调用时延，并分析系统的性能瓶颈，进行针对性的优化。
• 各个调用环节的可用性，持久层依赖等：通过分析各个环节的平均时延、QPS 等信息，可以找到系统的薄弱环节，对一些模块做调整，比如数据冗余等。
• 数据分析等：调用链是一条完整的业务日志，可以得到用户的行为路径，并汇总分析。

分布式调用跟踪实现原理

分布式调用跟踪是一种全链路日志，主要的设计基于 Span 日志格式。
Dapper 用 Span 来表示一个服务调用开始和结束的时间，也就是时间区间，并记录了 Span 的名称以及每个 Span 的 ID 和父 ID，如果一个 Span 没有父 ID 则被称之为 Root Span。
一个请求到达应用后所调用的所有服务，以及所有服务组成的调用链就像是一个树结构，追踪这个调用链路得到的树结构称之为 Trace，所有的 Span 都挂在一个特定的 Trace 上，共用一个 TraceId。

在一次 Trace 中，每个服务的每一次调用，就是一个 Span，每一个 Span 都有一个 ID 作为唯一标识。同样，每一次 Trace 都会生成一个 TraceId 在 Span 中作为追踪标识，另外再通过一个 parentSpanId，标明本次调用的发起者。
当 Span 有了上面三个标识后，就可以很清晰地将多个 Span 进行梳理串联，最终归纳出一条完整的跟踪链路。
确定了日志格式以后，接下来日志如何采集和解析，日志的采集和存储有许多开源的工具可以选择。一般来说，会使用离线 + 实时的方式去存储日志，主要是分布式日志采集的方式，典型的解决方案如 Flume 结合 Kafka 等 MQ，日志存储到 HBase 等存储中，接下来就可以根据需要进行相关的展示和分析。

分布式调用跟踪的选型

大的互联网公司都有自己的分布式跟踪系统，比如前面介绍的 Google 的 Dapper、Twitter 的 Zipkin、淘宝的鹰眼等。

Google 的 Drapper

Dapper 是 Google 生产环境下的分布式跟踪系统，没有对外开源，但是 Google 发表了“Dapper - a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”论文，介绍了他们的分布式系统跟踪技术，所以后来的 Zipkin 和鹰眼等都借鉴了 Dapper 的设计思想。

Twitter 的 Zipkin

Zipkin 是一款开源的分布式实时数据追踪系统，基于 Google Dapper 的论文设计而来，由 Twitter 公司开发贡献。其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据，用来追踪微服务架构下的系统延时问题，Zipkin 的用户界面可以呈现一幅关联图表，以显示有多少被追踪的请求通过了每一层应用。

阿里的 EagleEye

EagleEye 鹰眼系统是 Google 的分布式调用跟踪系统 Dapper 在淘宝的实现，EagleEye 没有开源。下面这段介绍来自 阿里中间件团队：

前端请求到达服务器，应用容器在执行实际业务处理之前，会先执行 EagleEye 的埋点逻辑。埋点逻辑为这个前端请求分配一个全局唯一的调用链 ID，即 TraceId。埋点逻辑把 TraceId 放在一个调用上下文对象里面，而调用上下文对象会存储在 ThreadLocal 里面。调用上下文里还有一个 ID 非常重要，在 EagleEye 里面被称作 RpcId。RpcId 用于区分同一个调用链下的多个网络调用的发生顺序和嵌套层次关系。
当这个前端执行业务处理需要发起 RPC 调用时，RPC 调用客户端会首先从当前线程 ThreadLocal 上面获取之前 EagleEye 设置的调用上下文；然后，把 RpcId 递增一个序号；之后，调用上下文会作为附件随这次请求一起发送到下游的服务器。
关于鹰眼的详细介绍，这里有一篇分享非常不错，即鹰眼下的淘宝：分布式调用跟踪系统。

分布式下如何实现配置管理

• 比较稳定的配置（数据库配置、缓存信息配置、索引存储配置等），放在工程中作为配置文件随应用一起发布。
• 变更频繁，还要求实时性（限流降级开关配置、业务中的白名单配置等），分布式配置管理平台

配置管理的应用场景

在分布式场景下，限流和降级配置，电商网站在举行大型促销活动时，由于访问人数暴增，为了保证核心交易链路的稳定性，会把一些不太重要的业务做降级处理，分布式配置管理系统，能够实时管理被降级的业务，保证系统安全。

在一些异步业务场景中，配置管理也广泛应用，比如工作中经常会有数据同步，需要控制同步的速度；在一些定时任务中，需要控制定时任务触发的时机，以及执行的时长等，这些都可以通过配置管理来实现。

配置管理如何实现

分布式配置管理的本质就是一种推送-订阅模式的运用。配置的应用方是订阅者，配置管理服务则是推送方，客户端发布数据到配置中心，配置中心把配置数据推送到订阅者。

配置管理服务往往会封装一个客户端，应用方则是基于该客户端与配置管理服务进行交互。在实际实现时，客户端可以主动拉取数据，也可以基于事件通知实现。

实现配置管理中心，一般需要下面几个步骤:

• 提取配置信息，放到一个公共的地方存储，比如文件系统、数据库、Redis；
• 使用发布/订阅模式，让子系统订阅这些配置信息；
• 对外开放可视化的配置管理中心，对配置信息进行操作维护。

分布式配置管理的特性要求

一个合格的分布式配置管理系统，除了配置发布和推送，还需要满足以下的特性:

• 高可用性，服务器集群应该无单点故障，只要集群中还有存活的节点，就能提供服务；
• 容错性，保证在配置平台不可用时，也不影响客户端的正常运行；
• 高性能，对于配置平台，应该是尽可能低的性能开销，不能因为获取配置给应用带来不可接受的性能损耗；
• 可靠存储，包括数据的备份容灾，一致性等，尽可能保证不丢失配置数据；
• 实时生效，对于配置的变更，客户端应用能够及时感知。

分布式配置中心选型

Diamond

淘宝的 Diamond 是国内比较早的配置管理组件，设计简单，配置信息会持久化到 MySQL 数据库和本地磁盘中，通过数据库加本地文件的方式来进行容灾。
客户端和服务端通过 Http 请求来交互，通过比较数据的 MD5 值感知数据变化。在运行中，客户端会定时检查配置是否发生变化，每次检查时，客户端将 MD5 传给服务端，服务端会比较传来的 MD5 和自身内存中的 MD5 是否相同。如果相同，则说明数据没变，返回一个标示数据不变的字符串给客户端；如果不同，则说明数据发生变更，返回变化数据的相关信息给客户端，客户端会重新请求更新后的配置文件。
Diamond 开源版本已经很久没有更新了，比较适合小型的业务系统的配置管理，源码规模也比较小，可以下载对应的源码来查看，下载地址为：github-diamond。

Disconf

Disconf 是百度的一款分布式配置管理平台，代码仓库地址为：knightliao-disconf。
Disconf 的实现是基于 ZooKeeper 的，应用安装需要依赖 ZooKeeper 环境，配置动态更新借助 ZooKeeper 的 watch 机制实现。在初始化流程会中会对配置文件注册 watch，这样当配置文件更新时，ZooKeeper 会通知到客户端，然后客户端再从 Disconf 服务端中获取最新的配置并更新到本地，这样就完成了配置动态更新。
关于 Disconf 的细节，可以查看作者提供的设计文档：https://disconf.readthedocs.io/zh_CN/latest/design/index.html。

Apollo

Apollo 是携程开源的分布式配置中心，官方的描述是：Apollo 能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置。配置修改后能够实时推送到应用端，并且具备规范的权限、流程治理等特性，适用于微服务配置管理场景。
Apollo 服务端基于 Spring Boot 和 Spring Cloud 开发，打包后可以直接运行，不需要额外安装 Tomcat 等应用容器。Apollo 支持多种语言的客户端，包括 Java 和 .Net 客户端，客户端运行不需要依赖其他框架，对系统侵入较小。
相比 Diamond 和 Disconf，Apollo 一直保持着稳定的版本更新，开源社区也比较活跃，管理界面友好，适合大型的业务系统，比较推荐使用。可以在 Apollo的代码仓库 ctripcorp-apollo 中了解更多的信息。
除了以上几款组件， ZooKeeper 也经常被用作分布式配置管理，和 Disconf 的实现类似，是依赖 ZooKeeper 的发布订阅功能，基于 watch 机制实现。

容器化升级对服务有哪些影响

容器化技术

容器技术是一种更加轻量级的操作系统隔离方案，可以将应用程序及其运行依赖环境打包到镜像中，通过容器引擎进行调度，并且提供进程隔离和资源限制的运行环境。

虚拟化技术

虚拟化技术通过 Hypervisor 实现虚拟机与底层硬件的解耦，虚拟机实现依赖 Hypervisor 层，Hypervisor 是整个虚拟机的核心所在。

Hypervisor 是什么呢 ? 也可以叫作虚拟机监视器 VMM（Virtual Machine Monitor），是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的中间软件层，可允许多个操作系统和应用共享硬件。
Hypervisor 虚拟机可以模拟机器硬件资源，协调虚拟机对硬件资源的访问，同时在各个虚拟机之间进行隔离。

每一个虚拟机都包括执行的应用，依赖的二进制和库资源，以及一个完整的 OS 操作系统，虚拟机运行以后，预分配给它的资源将全部被占用。

容器化技术

在容器技术中，最具代表性且应用最广泛的是 Docker 技术。
Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以打包应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到服务器上，Docker 容器基于镜像运行，可部署在物理机或虚拟机上，通过容器引擎与容器编排调度平台实现容器化应用的生命周期管理。
Docker 不同于 VM，只包含应用程序及依赖库，处于一个隔离的环境中，这使得 Docker 更加轻量高效，启动容器只需几秒钟之内完成。由于 Docker 轻量、资源占用少，可以更方便地部署标准化应用，一台主机上可以同时运行上千个 Docker 容器。

两种虚拟化技术的对比

虚拟机是一个运行在宿主机之上的完整操作系统，虚拟机运行自身操作系统会占用较多的 CPU、内存、硬盘资源等。

虚拟化技术为用户提供了一个完整的虚拟机，包括操作系统在内，容器化技术为应用程序提供了隔离的运行空间，容器之间共享同一个上层操作系统内核。虚拟化技术有更佳的隔离性和安全性，但是更新和升级困难，容器化具有快速扩展、灵活性和易用性等优势，但其隔离性较差、安全性相对较低。

实际部署一般是把两种技术结合起来，比如一个虚拟机中运行多个容器，这样既保证了较好的强隔离性和安全性，也有了快速扩展、灵活性和易用性。

容器化的原理

容器技术的核心是如何实现容器内资源的限制，以及不同容器之间的隔离，这些是基于 Linux 的 Namespace 和 CGroups 技术。

Namespace

通过抽象方法使得 Namespace 中的进程看起来拥有它们自己的隔离的全局系统资源实例。 Linux 内核实现了六种 Namespace：Mount namespaces、UTS namespaces、IPC namespaces、PID namespaces、Network namespaces、User namespaces，功能分别为：隔离文件系统、定义 hostname 和 domainame、特定的进程间通信资源、独立进程 ID 结构、独立网络设备、用户和组 ID 空间。

Docker 在创建一个容器的时候，会创建以上六种 Namespace 实例，然后将隔离的系统资源放入到相应的 Namespace 中，使得每个容器只能看到自己独立的系统资源。

Cgroups

Docker 利用 CGroups 进行资源隔离。CGroups（Control Groups）也是 Linux 内核中提供的一种机制，它的功能主要是限制、记录、隔离进程所使用的物理资源，比如 CPU、Mermory、IO、Network 等。

简单来说，CGroups 在接收到调用时，会给指定的进程挂上钩子，这个钩子会在资源被使用的时候触发，触发时会根据资源的类别，比如 CPU、Mermory、IO 等，然后使用对应的方法进行限制。

CGroups 中有一个术语叫作 Subsystem 子系统，也就是一个资源调度控制器，CPU Subsystem 负责 CPU 的时间分配，Mermory Subsystem 负责 Mermory 的使用量等。Docker 启动一个容器后，会在 /sys/fs/cgroup 目录下生成带有此容器 ID 的文件夹，里面就是调用 CGroups 的配置文件，从而实现通过 CGroups 限制容器的资源使用率。

微服务如何适配容器化

微服务的设计思想是对系统功能进行解耦，拆分为单独的服务，可以独立运行，而容器进一步对这种解耦性进行了扩展，应用容器技术可以对服务进行快速水平扩展，从而到达弹性部署业务的能力。在各种云服务概念兴起之后，微服务结合 Docker 部署，更加方便微服务架构运维部署落地。

以 Java 服务为例，容器与虚拟机不同，其资源限制通过 CGroup 来实现，而容器内部进程如果不感知 CGroup 的限制，就进行内存、CPU 分配的话，则可能会导致资源冲突的问题。

Java 8 之前的版本无法跟 Docker 很好的配合，JVM 通过容器获取的可用内存和 CPU 数量并不是 Docker 允许使用的可用内存和 CPU 数量。

我们在开发中会应用一些线程池，通常会根据 CPU 核心数来配置，比如使用：

Runtime.getRuntime().availableProcessors()

在 1.8 版本更早的实现，在容器内获取的是上层物理机或者虚拟机的 CPU 核心数，这就使得线程池配置不符合我们期望的设置。

另一个影响体现在 GC 中，JVM 垃圾对象回收对 Java 程序执行性能有一定的影响，默认的 JVM 使用公式“ParallelGCThreads = (ncpus <= 8) ? ncpus : 3 + ((ncpus * 5) / 8)” 来计算并行 GC 的线程数，其中 ncpus 是 JVM 发现的系统 CPU 个数。如果 JVM 应用了错误的 CPU 核心数，会导致 JVM 启动过多的 GC 线程，导致 GC 性能下降，Java 服务的延时增加。

ServiceMesh：服务网格有哪些应用

Sidecar 设计模式

微服务的设计模式——Sidecar，也就是边车模式。

边车模式因为类似于生活中的边三轮摩托车而得名，也就是侉子摩托车。边三轮摩托车是给摩托车加装一个挎斗，可以装载更多的货物，变得更加多用途，得益于这样的特性，边三轮摩托曾经得到了广泛应用。

在系统设计时，边车模式通过给应用程序添加边车的方式来拓展应用程序现有的功能，分离通用的业务逻辑，比如日志记录、流量控制、服务注册和发现、限流熔断等功能。通过添加边车实现，微服务只需要专注实现业务逻辑即可，实现了控制和逻辑的分离与解耦。

边车模式中的边车，实际上就是一个 Agent，微服务的通信可以通过 Agent 代理完成。在部署时，需要同时启动 Agent，Agent 会处理服务注册、服务发现、日志和服务监控等逻辑。这样在开发时，就可以忽略这些和对外业务逻辑本身没有关联的功能，实现更好的内聚和解耦。

应用边车模式解耦了服务治理和对外的业务逻辑，这一点和 API 网关比较像，但是边车模式控制的粒度更细，可以直接接管服务实例，合理扩展边车的功能，能够实现服务的横向管理，提升开发效率。

Service Mesh 服务网格

在边车模式中，可以实现服务注册和发现、限流熔断等功能。如果边车的功能可以进一步标准化，那么会变得更加通用，就可以抽象出一个通用的服务治理组件，通过边车与其他系统交互，在各个微服务中进行推广。

什么是 Service Mesh

微服务领域有 CNCF 组织（Cloud Native Computing Foundation），也就是云原生基金会，CNCF 致力于微服务开源技术的推广。Service Mesh 是 CNCF 推广的新一代微服务架构，致力于解决服务间通讯。

Service Mesh 基于边车模式演进，通过在系统中添加边车代理，也就是 Sidecar Proxy 实现。

Service Mesh 可以认为是边车模式的进一步扩展，提供了以下功能：

• 管理服务注册和发现
• 提供限流和降级功能
• 前置的负载均衡
• 服务熔断功能
• 日志和服务运行状态监控
• 管理微服务和上层容器的通信

Service Mesh 有哪些特点

使用 Sidecar 或者 Service Mesh，都可以认为是在原有的系统之上抽象了一层新的设计来实现。

Service Mesh 服务网格就是使用了这样的思想，抽象出专门的一层，提供服务治理领域所需的服务注册发现、负载均衡、熔断降级、监控等功能。现在的微服务有很多部署在各大云服务厂商的主机上，不同厂商的实现标准不同，如何更好地基于各类云服务部署业务系统，这也是云原生要解决的问题。

Service Mesh 可以统一管理微服务与上层通信的部分，接管各种网络通信、访问控制等，我们的业务代码只需要关心业务逻辑就可以，简化开发工作。

Service Mesh 和 API 网关的区别

服务网格实现的功能和 API 网关类似，都可以以一个切面的形式，进行一些横向功能的实现，比如流量控制、访问控制、日志和监控等功能。

服务网格和 API 网关主要的区别是部署方式不同，在整体系统架构中的位置不一样。

API 网关通常是独立部署，通过单独的系统提供服务，为了实现高可用，还会通过网关集群等来管理；
服务网格通常是集成在应用容器内的，服务网格离应用本身更近，相比 API 网关，和应用交互的链路更短，所以可以实现更细粒度的应用管理，也体现了 Sidecar 边车的设计思想。

Service Mesh 解决方案

Istio

Istio 是 Google、IBM 等几大公司联合开源的一个服务网格组件，Istio 提供了负载均衡、服务间的身份验证、监控等方法。

Istio 的实现是通过 Sidecar ，通过添加一个 Sidecar 代理，在环境中为服务添加 Istio 的支持。Istio 代理会拦截不同服务之间的通信，然后进行统一的配置和管理。

官方文档中，对 Istio 支持的特性描述如下：

• 为 HTTP、gRPC、WebSocket 和 TCP 流量自动负载均衡；
• 对流量行为进行细粒度控制，包括丰富的路由规则、重试、故障转移和故障注入；
• 可插拔的策略层和配置 API，支持访问控制、速率限制和配额；
• 管理集群内所有流量的自动化度量、日志记录和追踪；
• 实现安全的服务间通信，支持基于身份验证和授权的集群。

Istio 官网开放了中文用户指南，可以点击链接查看 https://istio.io/zh/docs/，翻译质量一般，感兴趣的同学建议直接查看英文手册。

Linkerd

Linkerd 最早由 Twitter 贡献，支持的功能和 Istio 类似，Linkerd 是一款开源网络代理，可以作为服务网格进行部署，在应用程序内管理和控制服务与服务之间的通信。

Linkerd 出现来自 Linkerd 团队为 Twitter、Yahoo、Google 和 Microsoft 等公司运营大型生产系统时发现：最复杂和令人惊讶的问题来源通常不是服务本身，而是服务之间的通讯。Linkerd 目标是解决服务之间的通信问题，通过添加 Linkerd 代理，实现一个专用的基础设施层，为应用提供服务发现、路由、错误处理及服务可见性等功能，而无须侵入应用内部实现。

Dubbo vs Spring Cloud：两大技术栈如何选型？

Dubbo 应用

Dubbo 是阿里开源的一个分布式服务框架，目的是支持高性能的远程服务调用，并且进行相关的服务治理。从功能上，Dubbo 可以对标 gRPC、Thrift 等典型的 RPC 框架。

总体架构

下面这张图包含了 Dubbo 核心组件和调用流程：

包括了下面几个角色：

• Provider，也就是服务提供者，通过 Container 容器来承载；
• Consumer，调用远程服务的服务消费方；
• Registry，服务注册中心和发现中心；
• Monitor，Dubbo 服务调用的控制台，用来统计和管理服务的调用信息；
• Container，服务运行的容器，比如 Tomcat 等。

应用特性

Dubbo 是一个可扩展性很强的组件，主要的特性如下。
（1）基于 SPI 的扩展
SPI（Service Provider Interface）是 JDK 内置的一种服务提供发现机制，JDK 原生的 SPI 加载方式不灵活，要获取一个类的扩展必须加载所有实现类，得到指定的实现类需要遍历。
Dubbo 中增强了原生的 SPI 实现，可以通过指定的扩展类名称来找到具体的实现，这样可以更好地进行功能点扩展。
（2）灵活的服务调用
Dubbo 作为一个优秀的 RPC 解决方案，支持多种服务调用方式，针对服务端和消费端的线程池、集群调用模式、异步和同步调用等都可以进行灵活的配置。
（3）责任链和插件模式
Dubbo 的设计和实现采用了责任链模式，使用者可以在服务调用的责任链上，对各个环节进行自定义实现，也可通过这种方式，解决 Dubbo 自带策略有限的问题。基于 SPI 和责任链模式，Dubbo 实现了一个类似微内核加插件的设计，整体的可扩展性和灵活性都比较高。
（4）高级特性支持
Dubbo 对远程服务调用提供了非常细粒度的功能支持，比如服务发布支持 XML、注解等多种方式，调用可以选择泛化调用、Mock 调用等。

Spring Cloud 应用

Spring Cloud 基于 Spring Boot，是一系列组件的集成，为微服务开发提供一个比较全面的解决方案，包括了服务发现功能、配置管理功能、API 网关、限流熔断组件、调用跟踪等一系列的对应实现。

总体架构

Spring Cloud 的微服务组件都有多种选择，典型的架构图如下图所示：

整体服务调用流程如下：

• 外部请求通过 API 网关，在网关层进行相关处理；
• Eureka 进行服务发现，包含健康检查等；
• Ribbon 进行均衡负载，分发到后端的具体实例；
• Hystrix 负责处理服务超时熔断；
• Zipkin 进行链路跟踪。

应用特性

Spring Cloud 目前主要的解决方案包括 Spring Cloud Netflix 系列，以及 Spring Cloud Config、Spring Cloud Consul 等。

Spring Cloud 典型的应用如下：

• 配置中心，一般使用 Spring Cloud Config 实现，服务发现也可以管理部分配置；
• 服务发现，使用 Eureka 实现，也可以扩展 Consul 等；
• API 网关，使用 Zuul 实现，另外还有 Kong 等应用；
• 负载均衡，使用 Ribbon 实现，也可以选择 Feign；
• 限流降级，使用 Hystrix 实现熔断机制，也可以选择 Sentinel。

Dubbo 和 Spring Cloud 对比

Dubbo 更多关注远程服务调用功能特性，Spring Cloud 则包含了整体的解决方案，可以认为 Dubbo 支持的功能是 Spring Cloud 的子集。

功能对比

生产环境使用 Dubbo 组件实现服务调用，需要强依赖 ZooKeeper 注册中心；如果要实现服务治理的周边功能，比如配置中心、服务跟踪等，则需要集成其他组件的支持。

• 注册中心：需要依赖 ZooKeeper，其他注册中心应用较少。
• 分布式配置：可以使用 diamond，淘宝的开源组件来实现。
• 分布式调用跟踪：应用扩展 Filter 用 Zippin 来做服务跟踪。
• 限流降级：可以使用开源的 Sentinel 组件，或者自定义 Filter 实现。

调用方式

Dubbo 使用 RPC 协议进行通讯，支持多种序列化方式，包括 Dubbo 协议、Hessian、Kryo 等，如果针对特定的业务场景，用户还可以扩展自定义协议实现。

Spring Cloud 一般使用 HTTP 协议的 RESTful API 调用，RESTful 接口相比 RPC 更为灵活，服务提供方和调用方可以更好地解耦，不需要依赖额外的 jar 包等，更适合微服务的场景。从性能角度考虑，一般来说，会认为 PRC 方式的性能更高，但是如果对请求时延不是特别敏感的业务，是可以忽略这一点的。

服务发现

Dubbo 的服务发现通过注册中心实现，支持多种注册中心，另外本地测试支持 Multicast、Simple 等简单的服务发现方式。
Spring Cloud 有各种服务发现组件，包括 Eureka、Consul、Nacos 等。
ZooKeeper 实现的是 CAP 中的 CP 一致性，Spring Cloud 中的 Eureka 实现的是 AP 一致性，AP 更适合服务发现的场景。

开发成本

应用 Dubbo 需要一定的开发成本，自定义功能需要实现各种 Filter 来做定制，使用 Spring Cloud 就很少有这个问题，因为各种功能都有了对应的开源实现，应用起来更加简单。特别是，如果项目中已经应用了 Spring 框架、Spring Boot 等技术，可以更方便地集成 Spring Cloud，减少已有项目的迁移成本。

经过上面的对比可以看出，Dubbo 和 Spring Cloud 的目标不同，关注的是微服务实现的不同维度，Dubbo 看重远程服务调用，Spring Cloud 则是作为一个微服务生态，覆盖了从服务调用，到服务治理的各个场景。

最后

以上就是专注滑板为你收集整理的分布式-分布式服务的全部内容，希望文章能够帮你解决分布式-分布式服务所遇到的程序开发问题。

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