随着业务规模增大,服务拆分往往成为必然选择,团队开发效率、部署灵活度、扩展性会得到大幅度提升。
但整个应用分散成多个服务后,定位故障点变得更加困难;一个服务故障可能导致整个系统挂掉,稳定性下降,对系统自动容灾能力是极大考验;服务数量多,部署、管理的工作量很大,服务治理应用而生。
服务治理的技术重点
服务的粒度越细出问题的概率越大,服务之间的调用关系变得更复杂,平台的整体复杂熵升高,出错的概率、工作量高了好几个数量级。服务治理的能力成为考核开发人员实力的重要标准。
随着技术不断迭代,服务治理牵扯到的方面也越来越多,如服务注册发现、请求链路追踪、服务熔断、服务限流、服务管控配置、服务预警等等。
同时基于Spring Cloud技术栈及Dubbo框架相伴而生的还有很多开源工具:Eurake、Zuul、Ribbon,Hystrix、Sleuth、Elastic Search、Nacos、Sentinel、RocketMQ、Seata……
服务想要轻巧灵活,
在哪几方面治理才能通杀?
概念也好、工具也罢,说到底都是为了提升服务可用性,让服务更稳定、更健康。
好的服务治理框架可以将服务治理所需要关注的环节一一实现,提供治理通用功能,让研发更聚焦于业务研发,提高研发、交付及生产效率。
出了故障谁调用谁?
服务的参数都有哪些约束?
如何保证服务的质量?
如何服务降级和熔断?
怎么让服务受到监控,提高机器的利用率?
这些都是服务治理需要重点解决的问题,负载均衡、请求限流、服务容错、服务配置综合作用,系统化调整来使服务更加健壮。
当然,这对开发人员会提出更高的要求,需要对业务、架构有更加深刻的认知,这样才可以灵活应对问题,让系统变得轻巧灵活。
面对这样的技术要求,开发人员的难点往往在于虽然平时会摄入大量知识,但无法利用这些知识构建起稳固的大厦,形成系统知识结构,这就导致停留在机械的应用层面,无法根据业务场景与底层逻辑进行匹配,最终无法形成解决问题和举一反三的能力。
理论 - 实现 - 应用 - 问题 - 解决 - 精进是我们提升自我能力的路径,前段时间和玄姐(前58集团技术委员会主席、阿里云MVP、腾讯云TVP)聊,收获颇多。他谈到,以架构师的思路和视野学习服务治理,既能够夯实服务容错、限流、资源隔离、熔断降级等核心技术点,又能够掌握普通开发者,难以触及的服务治理框架设计方法论。你在技术应用层面,在工作中、团队里、面试时,也就拥有了同行难以复制的核心竞争力。
为了帮助更多开发工程师、架构师掌握服务治理核心,玄姐联合快狗打车CTO沈剑老师,结合10多年一线大厂实践经验,打磨了一套《千亿级并发服务治理》训练营。3天精讲,带你深入学习服务治理,掌握核心框架模型,并在千亿级企业真实海量数据案例中,培养服务治理实战能力。
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✔ 深度掌握千亿级并发服务治理思维模型
✔ 深度掌握千亿级并发服务限流方案架构设计与实践
✔ 深度掌握千亿级并发资源隔离方案架构设计与实践
✔ 深度掌握千亿级并发下的熔断降级方案
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