微服务（二）

监控-发现故障的征兆：
在高并发分布式的场景下，故障经常是突然间就雪崩式爆发。所以必须建立完善的监控体系，尽可能发现故障的征兆。
微服务架构中组件繁多，各个组件所需要监控的指标不同。比如Redis缓存一般监控占用内存值、网络流量，数据库监控连接数、磁盘空间，业务服务监控并发数、响应延迟、错误率等。因此如果做一个大而全的监控系统来监控各个组件是不大现实的，而且扩展性会很差。一般的做法是让各个组件提供报告自己当前状态的接口（metrics接口），这个接口输出的数据格式应该是一致的。然后部署一个指标采集器组件，定时从这些接口获取并保持组件状态，同时提供查询服务。最后还需要一个UI，从指标采集器查询各项指标，绘制监控界面或者根据阈值发出告警。
定位问题-链路跟踪：
在微服务架构下，一个用户的请求往往涉及多个内部服务调用。为了方便定位问题，需要能够记录每个用户请求时，微服务内部产生了多少服务调用，及其调用关系。这个叫做链路跟踪。

• traceId：traceId标识一个用户请求的调用链路。具有相同traceId的调用属于同一条链路。
  spanId：标识一次服务调用的ID，即链路跟踪的节点ID。 parentId：父节点的spanId。 requestTime &
  responseTime：请求时间和响应时间。

分析问题-日志分析：
日志分析组件应该在微服务兴起之前就被广泛使用了。即使单体应用架构，当访问数变大、或服务器规模增多时，日志文件的大小会膨胀到难以用文本编辑器进行访问，更糟的是它们分散在多台服务器上面。排查一个问题，需要登录到各台服务器去获取日志文件，一个一个地查找（而且打开、查找都很慢）想要的日志信息。
因此，在应用规模变大时，我们需要一个日志的“搜索引擎”。以便于能准确的找到想要的日志。另外，数据源一侧还需要收集日志的组件和展示结果的UI组件：ELK是Elasticsearch、Logstash和Kibana三个组件的缩写。

• Elasticsearch：搜索引擎，同时也是日志的存储。
  Logstash：日志采集器，它接收日志输入，对日志进行一些预处理，然后输出到Elasticsearch。
  Kibana：UI组件，通过Elasticsearch的API查找数据并展示给用户。
  

网关-权限控制,服务管理 ：
拆分成微服务后，出现大量的服务，大量的接口，使得整个调用关系乱糟糟的。经常在开发过程中，写着写着，忽然想不起某个数据应该调用哪个服务。或者写歪了，调用了不该调用的服务，本来一个只读的功能结果修改了数据……
为了应对这些情况，微服务的调用需要一个把关的东西，也就是网关。在调用者和被调用者中间加一层网关，每次调用时进行权限校验。另外，网关也可以作为一个提供服务接口文档的平台。
使用网关有一个问题就是要决定在多大粒度上使用：最粗粒度的方案是整个微服务一个网关，微服务外部通过网关访问微服务，微服务内部则直接调用；最细粒度则是所有调用，不管是微服务内部调用或者来自外部的调用，都必须通过网关。折中的方案是按照业务领域将微服务分成几个区，区内直接调用，区间通过网关调用。

服务注册于发现-动态扩容：
前面的组件，都是旨在降低故障发生的可能性。然而故障总是会发生的，所以另一个需要研究的是如何降低故障产生的影响。
最粗暴的（也是最常用的）故障处理策略就是冗余。一般来说，一个服务都会部署多个实例，这样一来能够分担压力提高性能，二来即使一个实例挂了其他实例还能响应。
冗余的一个问题是使用几个冗余？这个问题在时间轴上并没有一个切确的答案。根据服务功能、时间段的不同，需要不同数量的实例。比如在平日里，可能4个实例已经够用；而在促销活动时，流量大增，可能需要40个实例。因此冗余数量并不是一个固定的值，而是根据需要实时调整的。
解决这个问题的方案是服务自动注册与发现。首先，需要部署一个服务发现服务，它提供所有已注册服务的地址信息的服务。DNS也算是一种服务发现服务。然后各个应用服务在启动时自动将自己注册到服务发现服务上。并且应用服务启动后会实时（定期）从服务发现服务同步各个应用服务的地址列表到本地。服务发现服务也会定期检查应用服务的健康状态，去掉不健康的实例地址。这样新增实例时只需要部署新实例，实例下线时直接关停服务即可，服务发现会自动检查服务实例的增减。

熔断、服务降级、限流：
熔断：
当一个服务因为各种原因停止响应时，调用方通常会等待一段时间，然后超时或者收到错误返回。如果调用链路比较长，可能会导致请求堆积，整条链路占用大量资源一直在等待下游响应。所以当多次访问一个服务失败时，应熔断，标记该服务已停止工作，直接返回错误。直至该服务恢复正常后再重新建立连接。

服务降级：
当下游服务停止工作后，如果该服务并非核心业务，则上游服务应该降级，以保证核心业务不中断。比如网上超市下单界面有一个推荐商品凑单的功能，当推荐模块挂了后，下单功能不能一起挂掉，只需要暂时关闭推荐功能即可。

限流：
一个服务挂掉后，上游服务或者用户一般会习惯性地重试访问。这导致一旦服务恢复正常，很可能因为瞬间网络流量过大又立刻挂掉，在棺材里重复着仰卧起坐。因此服务需要能够自我保护——限流。限流策略有很多，最简单的比如当单位时间内请求数过多时，丢弃多余的请求。另外，也可以考虑分区限流。仅拒绝来自产生大量请求的服务的请求。例如商品服务和订单服务都需要访问促销服务，商品服务由于代码问题发起了大量请求，促销服务则只限制来自商品服务的请求，来自订单服务的请求则正常响应。

测试：