微服务的一些实践

本文探讨服务高可用性的实现方法,包括服务冗余、熔断、降级、监控等策略,以及数据迁移的双写双读流程,确保新旧数据库数据的一致性和准确性。
  • 在核心链路上,服务可以冗余它依赖的服务的数据,依赖的服务故障时,服务尽量做到自保。比如订单服务依赖库存服务。我们可以在订单服务冗余库存数据(注意控制合理的安全库存,防超卖)。下单减库存时,如果库存服务挂了,我们可以直接从订单服务取库存。可以结合熔断一起使用,作为熔断的Fallback(后备)方案
  • 服务之间调用要有熔断、线程隔离的措施    隔离的考虑可以分为  部署的隔离、数据存储的隔离、业务系统的隔离
  • 服务降级
  • 监控   数据库慢查询、服务调用异常、linux系统cpu内存、jvm监测、中间件监测
  • CDN的使用
  • 避免单点问题
  • 服务降级   
  • 数据冗余
  • 分布式事务的使用
  • 数据迁移、分库分表
    开启双写,新老库同时写入(涉及到代码改动)。注意:任何对数据库的增删改都要双写;对于更新操作,如果新库没有相关记录,
    先从老库查出记录更新后写入数据库;
    为了保证写入性能,老库写完后,可以采用消息队列异步写入新库。同时写两个库,不在一个本地事务,有可能出现数据不一致的情况,
    这样就需要一定的补偿机制来保证两个库数据最终一致。
    下一篇文章会分享最终一致性解决方案
    将某时间戳之前的老数据迁移到新库(需要脚本程序做老数据迁移,因为数据结构变化比较大的话,从数据库层面做数据迁移就很困难了),注意:
    1,时间戳一定要选择开启双写后的时间点,避免部分老数据被漏掉;
    2,迁移过程遇到记录冲突直接忽略(因为第一步有更新操作,直接把记录拉到了新库);迁移过程一定要记录日志,尤其是错误日志
    第二步完成后,我们还需要通过脚本程序检验数据,看新库数据是否准确以及有没有漏掉的数据
    数据校验没问题后,
    开启双读,起初新库给少部分流量,新老两库同时读取,由于时间延时问题,新老库数据可能有些不一致,所以新库读不到需要再读一遍老库。
    逐步将读流量切到新库,相当于灰度上线的过程。遇到问题可以及时把流量切回老库
    读流量全部切到新库后,关闭老库写入(可以在代码里加上可热配开关),只写新库
    迁移完成,后续可以去掉双写双读相关无用代码。
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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