7、构建分布式服务：服务发现与数据复制

构建分布式服务：服务发现与数据复制

1. 系统可观测性基础

在深入探讨服务发现之前，先了解系统可观测性是很有必要的。可观测性是指通过系统的外部输出来理解其内部行为和状态的能力。为了实现系统的可观测性，我们主要使用三种遥测数据：指标（Metrics）、结构化日志（Structured Logs）和跟踪（Traces）。

1.1 指标（Metrics）

指标用于随时间测量数值数据，例如请求失败的数量或每个请求所花费的时间。指标有助于定义服务级别指标（SLI）、目标（SLO）和协议（SLA），可以用来报告系统的健康状况、触发内部警报，并在仪表板上进行图形化展示。

指标主要分为以下三种类型：
- 计数器（Counters） ：跟踪事件发生的次数，如失败的请求数量或处理的字节数。通常会用计数器来计算速率，即事件在某个时间间隔内发生的次数。
- 直方图（Histograms） ：展示数据的分布情况，主要用于测量请求持续时间和大小的百分位数。
- 仪表盘（Gauges） ：跟踪某个事物的当前值，可以完全替换该值，适用于饱和度类型的指标，如主机的磁盘使用率百分比。

此外，Google提出了四个重要的黄金信号来衡量系统：
| 黄金信号 | 描述 | 应对措施 |
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| 延迟（Latency） | 服务处理请求所需的时间 | 当延迟飙升时，可垂直扩展系统（更换内存、CPU或IOPS更高的实例）或水平扩展（向负载均衡器添加更多实例） |