7、分布式服务架构:从缓存到分片的深入解析

分布式服务架构:从缓存到分片的深入解析

1. 会话跟踪与应用层复制服务
  • IP 会话跟踪的局限性 :基于 IP 的会话跟踪在集群内部(使用内部 IP)可行,但在外部 IP 地址下通常效果不佳,这是由于网络地址转换(NAT)的存在。对于外部会话跟踪,建议使用应用层跟踪,例如通过 cookie 实现。
  • 一致性哈希函数 :会话跟踪常通过一致性哈希函数来实现。当服务进行扩展或缩减时,一致性哈希函数的优势就会显现出来。它能最大程度减少因副本数量变化而导致的用户映射副本改变的数量,降低扩展对应用的影响。
  • 应用层复制服务 :在之前的示例中,复制和负载均衡在服务的网络层进行,负载均衡独立于 TCP/IP 之外的实际网络协议。然而,许多应用使用 HTTP 作为相互通信的协议,了解应用协议可以进一步优化无状态复制服务模式,以实现更多功能。
2. 引入缓存层
  • 缓存的作用 :有时,无状态服务的代码虽然无状态,但执行成本仍然很高,例如可能需要查询数据库、进行大量渲染或数据混合等操作。在这种情况下,缓存层就显得非常有必要。缓存位于无状态应用和最终用户请求之间,对于 Web 应用来说,最简单的缓存形式是缓存 Web 代理。缓存代理是一个 HTTP 服务器,它将用户请求的正确响应保存在内存中。如果两个用户请求相同的网页或 API 调用,只有一个请求会发送到后端,另一个请求将从缓存的内存中获取服务。
  • Varnish 缓存
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计服务间通信机制、分布式事务实现系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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