go 微服务架构-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/skylar2/article/details/146403554

微服务架构

为什么使用微服务架构

分而治之，独立部署、治理

单体应用问题	微服务架构解决方案
代码耦合	解耦、独立
整个部署，风险高、耗时长	独立部署，快速迭代
扩展性差	高负载组件支持单独扩展
技术栈单一	各组件技术自由

微服务框架

微服务框架服务于微服务架构，核心：通信、治理

rpc调用

go rpc调用

服务注册与发现

go 服务注册与发现

负载均衡

算法

静态算法

轮询、加权轮询
随机、加权随机
哈希、一致性

动态算法

最快响应时间
最少活跃数
最少连接数

实现

grpc picker接口设计

// PickerBuilder creates balancer.Picker.
type PickerBuilder interface {
	Build(info PickerBuildInfo) balancer.Picker
}

type Picker interface {
	Pick(info PickInfo) (PickResult, error)
}

grpc balancer使用方式

// 1. 实现picker、pickerBuilder接口
&PickerBuilder{} // 实现pickerBuilder接口的struct

// 2. NewBalancerBuilder 创建grpc balanceBuilder
balanceBuilder := base.NewBalancerBuilder("round_robin", &PickerBuilder{}, base.Config{HealthCheck: true})

// 3. 全局注册balanceBuilder
balancer.Register(balanceBuilder)

// 4. 拨号dial时，传入选择的balanceBuilder的名字：round_robin
opts = append(opts, grpc.WithDefaultServiceConfig(fmt.Sprintf(`{"loadBalancingPolicy":"%s"}`, "round_robin")))
return grpc.Dial(addr, opts...)

源码

gitee: https://gitee.com/luyue_zhang/go_rpc_2/tree/master/balancer

路由策略

源码

gitee: https://gitee.com/luyue_zhang/go_rpc_2/blob/master/route_strategy/test/route_strategy_test.go

Cluster 集群

fail-fast

调不通立即失败

### fail-over

调不通就再次尝试。重试时，注意:

什么情况下进行重试，超时时可考虑重试，失败时可考虑直接返回；
是否更换节点
- 是否更换机房、城市
已失败节点从可用列表中移除
重试次数
重试时间间隔：等时间间隔、退避算法

广播

源码

gitee: https://gitee.com/luyue_zhang/go_rpc_2/blob/master/interceptor/test/broadcast_test.go

广播响应处理

不接收响应
接收最快响应
接收全部响应

使用场景示例

刷新缓存 ——通知
寻找最快节点 ——尽可能尽快服务

视频讲解

go 微服务框架-广播实现讲解

可用性

故障检测

健康检查：定期检查服务存活状态（如HTTP 200响应）
指标监控|动态检测：错误率、响应时间、吞吐量、BBR算法（基于拥塞控制的传输层算法）
静态监测：比如设置一秒内只能执行100个请求；相应算法：漏桶、令牌桶、固定窗口、滑动窗口

限流

限流对象

单机限流
集群限流 redis
接口限流
方法限流
业务限流：用户限流、IP限流（如同一ip不能频繁登录）

单机限流

漏桶、令牌桶、固定窗口、滑动窗口

漏桶与令牌桶详解

漏桶	令牌桶	总结
1. 请求来了排队等待 2. 定时一个一个放过去 3. 请求排队的结果：通过、超时	1. 有个人按一定速率发牌 2. 牌被放在一个固定大小的桶里 3. 请求结果：拿到牌处理、没拿到牌（阻塞超时\|返回固定值）	效果差不多；滑动窗口更加平滑