分布式架构带来的成本和风险

本文探讨了微服务架构带来的挑战,包括分布式事务处理、服务无状态性、服务间依赖复杂性、运维及源码管理成本增加、系统伸缩性、分布式会话与JOB管理等问题,并提出了解决思路。

1、分布式事务:

分布式事物是指一个操作,分成几个小操作在多个服务器上执行,要么多成功,要么多失败这些分布事物要做的

2、不允许服务有状态(stateless service)

无状态服务是指对单次请求的处理,不依赖其他请求,也就是说,处理一次请求所需的全部信息,要么都包含在这个请求里,要么可以从外部获取到(比如说数据库),服务器本身不存储任何信息。

3、服务依懒关系复杂

服务 A --> B--> C  那和服务C 的修改 就可能会影响 B 和C,事实上当服务越来 越多的时候,C的变动将会越来越困难。

4、部署运维成本增加

不用说了,相比之前几个节点,运维成本的增加必须的。

源码管理成本增加:

 原本一套或几套源码现在拆分成几十个源码库,其中分支、tag都要进行相应管理。

5、如何保证系统的伸缩性:

伸缩性是指,当前服务器硬件升级后或新增服务器处理能力就能相对应的提升。

6、分布式会话:

此仅针对应用层服务,不能将Session 存储在一个服务器上。

7、分布式JOB

通常定时任务只需要在一台机器上触发执行,分布式的情况下在哪台执行呢?

转载于:https://my.oschina.net/u/2610056/blog/3046081

### 设计分布式架构的需求 分布式架构的设计需求主要围绕着系统的性能、可靠性、可扩展性等方面展开。为了实现这些目标,需要综合考虑多个维度的因素: - **高可扩展性** 系统应具备动态调整资源的能力,在面对流量增长时可以通过增加硬件设备或虚拟机来应对压力[^1]。 - **负载均衡** 合理分配请求到不同的服务器实例上,从而避免单点过载并充分利用集群资源[^1]。 - **容错能力** 即使某些节点发生故障,整个系统仍然能够正常运行,这通常依赖冗余设计服务发现机制[^2]。 - **数据一致性保障** 在分布式环境中保持数据的一致性是一个重要课题,尤其是在面临网络分区的情况下如何权衡C(Consistency),A(Availability),P(Partition Tolerance)[^3]。 - **自动化运维支持** 自动化工具可以帮助简化日常操作流程,减少人为干预带来风险,比如自动部署、监控告警等功能。 --- ### 技术选型方向 #### 1. 架构模式 微服务架构成为构建现代分布式应用的主要方式之一。它提倡将应用程序划分为一组小型独立的服务组件,每个服务专注于完成特定的功能模块,并通过轻量级协议相互通讯[^2]。 ```python # 示例:基于Flask框架的一个简单RESTful接口定义 from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/service/<id>', methods=['GET']) def get_service(id): return jsonify({"status": "ok", "data": f"Service {id} details"}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` #### 2. 消息中间件 对于异步处理场景或者解耦前后端逻辑来说,引入消息队列是非常必要的。常见的工具有RabbitMQ、Apache Kafka等,它们提供了可靠的持久化存储以及灵活的消息消费模型[^2]。 #### 3. 数据库解决方案 针对海量数据读写需求,可能需要用到NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra;而对于事务性强的关系型查询,则MySQL Cluster 或者 PostgreSQL with Citus Extension可能是更好的选择。 另外还需要注意的是跨地域复制延迟问题,这时可以采用多活数据中心方案配合全局事务管理器解决最终一致性难题[^3]。 #### 4. 缓存层优化 考虑到热点访问路径上的效率瓶颈,设立专门的内存缓存子系统至关重要。Redis Memcached 是目前最流行的两种开源软件选项。前者除了基本键值对映射外还提供更多高级特性(如Bitmaps,List,Sets),而后者则更注重极致的速度表现[^4]。 ```bash # Redis命令行示例 SET user:1000:name "Alice" GET user:1000:name EXPIRE user:1000:name 60 # 设置key存活时间为60秒 ``` #### 5. 容器编排平台 Docker容器技术加上Kubernetes(K8S)这样的调度管理系统使得大规模生产环境下的持续集成/交付变得可行。借助其声明式的配置文件描述Pod布局规则,再加上Helm Chart封装复杂的安装过程,极大地降低了维护成本的同时提高了开发人员的工作效率[^1]。 --- ### 总结说明 综上所述,建立一套完善的分布式架构不仅涉及众多理论知识的学习掌握,同时也离不开实践经验积累。只有深入理解各项关键技术背后原理及其适用范围才能做出明智决策,进而打造出既满足当前业务发展又预留未来升级空间的理想基础设施体系。
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