Cloudtop Microservice Architektur

Szene anwenden

Die organisatorische Übereinstimmung und die technische Tragfähigkeit traditioneller Monomeranwendungen können erheblich reduziert werden, wenn sich das Unternehmen von einer einzigen Produktlinie + Monostruktur zu einer Multi-Produktlinie + Entwicklungsphase mit mehreren Teams entwickelt.Je länger der Bereitstellungszyklus, desto höher die Kosten für Regressionstests, desto höher ist die Notwendigkeit, kleinere Änderungen an einem Nicht-Kernmodul für die gesamte Anwendung neu aufzulegen.Diese Signale deuten darauf hin, dass die Einführung von Micro-Service-Strukturen nicht mehr eine „über-designed, sondern eine notwendige Voraussetzung für eine weiterhin effiziente Bereitstellung durch Teams.

Typische Wendepunktsignale sind: Anwendungsstartzeiten von mehr als 30 Sekunden, die zu einer Verschlechterung des rollenden Update-Erlebnisses führen; signifikante Schwankungen in der Häufigkeit von Änderungen in verschiedenen Geschäftsmodulen (Kerntransaktionsmodule werden einmal pro Woche aktualisiert und Back-Office-Management-Module werden wahrscheinlich nur einmal im Monat aktualisiert), aber Einzelteil-Module zwingen alle Module, den gleichen Release-Rhythmus beizubehalten; Mehrere Entwicklungsteams arbeiten am gleichen Code-Warehouse zusammen, um Konflikte und Rückkehrrisiken mit dem Wachstum des Teamgrößenindex zu konsolidieren; und der Speicherleck oder der Todeszyklus eines Moduls kann die gesamte Anwendung verlangsamen, und der Mangel an Ressourcenisolierung macht den Fehlerradius gleich dem gesamten System.

Die hier beschriebenen Szenarien gelten für Unternehmen mit hohen Geschäftsentwicklungsraten, Zusammenarbeit mit mehreren Teams, hoher Nachfrage nach Systemresilienz und effizienter Bereitstellung.ZhiHua TechBereitstellung vollständiger Microservice-Transformationsdienste von der strukturierten Beratung bis zur Implementierung der Impromation, die keine spezifischen Kundendaten darstellen.

Typische betriebliche Herausforderungen

1. Engpässe bei der Liefereffizienz bei Einformstrukturen

• Lösen einer Kupplung:30 Entwickler teilen sich ein Code-Warehouse und eine CI/CD-Streaming-Linie. Jede Kombination von Codes kann die Veröffentlichung anderer blockieren. Dringende Korrekturen für einen Zahlungsfehler, der warten muss, bis der vorherige Rückstand von 5 MRs alle konsolidiert und zum Test zurückgegeben wurde, haben nichts mit dem Zahlungsmodul zu tun.
• Testexplosionen.: Der Regressionstestbereich für eine einzelne Anwendung ist etwa die "vollständige Anwendung". Selbst wenn SQL mit nur einer Abfrageschnittstelle modifiziert wird, dauert es 40 Minuten bis 2 Stunden, um das gesamte End-to-End-Testpaket auszuführen.
• Technisches SchlossDie gesamte Anwendung ist an ein Technologielager (wie Java 8+ Spring) gebunden, ein neues Geschäftsszenario, das besser für Go oder Node.js geeignet ist, aber die Einführung einer neuen Sprache bedeutet ein neues Konstruktions-, Bereitstellungs- und Überwachungssystem, und Teams entscheiden sich oft für "Zusammenarbeit".

2. Komplexität durch Verteilung

• Das Netzwerk ist unzuverlässig.: Der Uni-Body wird nach Methode aufgerufen und Micro-Services sind mit Netzwerken verbunden. Netzwerküberstunden, ungepackt, partitioniert - diese Fehlermuster, die in einem Einzel-Body nicht existieren, sind Routine unter Micro-Service-Strukturen. Ohne angemessenes Timeout, erneutes Testen und Schmelzen von Strategien vibriert ein Service wie ein Domino-Domino.
• Datenkonsistenz: ACID ist die Basis für Single-Source-Datenbankdienste. Bei Microservices hat jeder Dienst seine eigene Datenbank, und Cross-Service-Operationen (im Folgenden = Orderservice + Inventarservice + Zahlungsservice) müssen sich auf verteilte Serviceprogramme wie Saga oder TCC verlassen, um die endgültige Konsistenz zu gewährleisten. Dieser Wandel im Denken - von "Geschäftsabschluss" zu "Entschädigung kann für jeden Schritt möglich sein" - ist die schwierigste kognitive Schwelle für ein Team zu überschreiten.
• Debugging und AbschreckungWenn ein Benutzer eine "down order failed" meldet, müssen Sie eine vollständige Anrufkette aus einem Gateway-Log, Order Service Log, Inventar Service Log, Payment Service Log, ohne verteiltes Tracking (z. B. Jaeger, SkyWalking) kollidieren, ist das Problem der Positionierung wie eine Nadel.

3. Fehlende Infrastruktur und Mobilität

• Containerisierung und OrganisationMicroservices sind natürlich für die Containerisierung, aber Kubernetes selbst hat eine steile Lernkurve. Pod Network, Service Discovery, Ingress Route, ConfigMap, Secret Management, HPA Resilient Sprawl - Konzepte, die für traditionelle Teams null sind.
• CI/CD Komplexität: Von einer Streamline zu einer Line N (eine für jeden Service), Spiegelkonstruktion, Push, Deployment, Rollback erfordert Standardisierung. Ohne eine einheitliche Streamline-Vorlage und Produktverwaltung kann die Fragmentierung des Lieferprozesses durch separate Teams verursacht werden.
• BeobachtungLogging, Indikatoren und Tracking – die drei Säulen sind eins. Bei Microservice-Strukturen kann das Fehlen einer der Säulen zu einer deutlichen Verringerung der Fähigkeit führen, sich zu befreien.

Programmdesign Thinking

1. Progressive Split statt Big Bang umschreiben

ZhiHua Tech bestand auf Micro-Service-TransformationHangler Fig Patterson• Schrittweise Bewegung in Richtung funktionale Module in der neuen Architektur unter Beibehaltung der normalen Funktion des alten Systems, das durch Routenschichten koexistiert, bis das alte System vollständig ersetzt ist:

• Zuerst entfernen wir das HF-Änderungsmodul.Vorrang hat die Trennung der häufigsten und unabhängigsten Module des Unternehmens (z. B. Nutzerzentren, Warenzentren), die nach ihrer Demontage die Dividende einer unabhängigen Bereitstellung genießen; Änderungen werden nicht mehr durch das Tempo der Veröffentlichung anderer Module begrenzt.
• API Gateway Unified Entry (Deutsche Ausgabe)Das Gateway ist für die Routenverteilung, die Authentifizierung der Freigabe, die Flussbegrenzung und die Protokollprotokolle zuständig und fordert das Gateway an den entsprechenden Mono- oder Microservice weiter, indem es den Pfad vorbestellt, ohne dass das Frontend wahrgenommen wird.
• Datenbank folgt Split: Jeder dezentrale Microservice verfügt über eine unabhängige Datenbank, Schema (sogar ein Beispiel für eine eigenständige Datenbank), die letztlich mit der einzelnen Datenbank konsistent ist, indem Daten synchronisiert oder API aufgerufen werden. Das schrittweise Zerlegen reduziert das Risiko durch die Verwendung der Strategie "Dub-Book +-Top-Top-Read".

2. Governance der Grid-Kommunikationsdienste

Wenn die Anzahl der Micro-Services 10 übersteigt, beginnt die traditionelle SDK-Service-Governance (SDK für jeden in das RPC-Framework eingeführten Service) die Wartungskosten zu decken - das Upgrade von SDK erfordert, dass alle Dienste neu strukturiert und veröffentlicht werden, verschiedene SSDK-Services unterschiedlich bereitgestellt werden und die Änderung der Governance-Strategie Codeänderungen erfordert.

ZhiHua Tech empfiehlt die Einführung, nachdem die Service-Skala ein bestimmtes Niveau erreicht hat Service Mesh (z. B. Istio + Envoy), Downside-Service-Governance-Kapazität für Sidecar-Agent:

• DurchflussmanagementGrayscale-Version (nach Gewicht / Kopf / Cookie-Umleitung), Fehler-Injektionstests, Anfragespiegel - diese Funktionen können durch Istios Designregel und Vital Services-Konfigurationen erreicht werden, ohne dass Geschäftscodes geändert werden müssen.
• Sichere KommunikationMTLS (TLS-Authentifizierung mit zwei Wegen) wird automatisch für die Kommunikation zwischen Diensten aktiviert, die Ausstellung, Rotation und der Widerruf von Zertifikaten werden automatisch von Citadel verwaltet, und die Entwickler müssen den Bottom-up-Sicherheitsmechanismus nicht wahrnehmen.
• Beobachtung: Sidecar sammelt automatisch Telemetriedaten (verzögert, erfolgreich, Fehlerrate) für alle ankommenden und ausgehenden Stationen und gibt sie an Prometheus (Indikator) + Jaeger (Link) + ELK (Log) aus, wodurch ein vollständiges beobachtbares Dreieck entsteht.

CI/CD und Gitoops Lieferlinie

ZhiHua Tech hilft Kunden beim Aufbau eines standardisierten CI/CD-Systems, wobei das KernprinzipEine Vorlage für den Aufbau und die Bereitstellung aller Dienste：

• Wasserlinien-Vorlage: Alle Micro-Services teilen sich den gleichen Satz von CI/CD-Vorlagen (Jenkinsfile- oder GitHub-Aktionen-Arbeitsvorlage), für die nur wenige Variablen (Sprache, Port, Ressourcenkontingente) benötigt werden.
• Gitops-Einsatz: Eine Anweisung aller Kubernetes-Ressourcen (Deployment, Service, Ingress, ConfigMap) wird im Git Repository gespeichert, wo die ArgoCD kontinuierlich Änderungen im Git Repository überwacht und automatisch in Cluster synchronisiert.
• Kanarische Freisetzung: Progressive Lieferung durch Argo Rollouts - neue Version von Pod zuerst 5%, Beobachtungsfehlerrate und Verzögerung 5 Minuten und normale Erweiterung des Indikators auf 25% 50% und 100%.

Umfang der Systemkapazität

Zip, containerisierte Basis.

• Kubernetes ClusterplanungMulti-Umwelt (Entwicklung/Test/Vorproduktion/Produktion) Clusterarchitektur, Auswahl der Knotenspezifikation, Auswahl des Netzwerk-Plugins (Calico/Cilium), Gestaltung des Speicherprogramms (CSI).
• Porter Mirror ManagementBeispiele für die jüngsten Entwicklungen im Bereich Spiegelung sind: Bau von privaten Spiegellagern, Spiegelsicherheitsscanning (Trivy), Spiegeldünnheitsstrategie (mehrstufiger Bau, Dissolationsgrundspiegel).
• Flexibles Strecken: HPA (basierend auf CPU/RAM Pod horizontaler Skalierung) + Cluster Autoscaler (Node Level Salding) + KEDA (basierend auf ereignisgesteuerter Skalierung benutzerdefinierter Indikatoren wie der Tiefe der Nachrichtenwarteschlange).

Service Governance und Kommunikation

• API Gateway: Harmonisierung der Route, des Limit-Flows, der Authentifizierung, des Logs, der domänenübergreifenden Verarbeitung. Unterstützt die Erweiterung der Pluginisierung auf angepasste Logik.
• Registrierung und Auffindung von Diensten: Service Discovery basierend auf Kubernetes DNS + Service, Verwaltung externer Service-Metadaten in Verbindung mit Consul/Nacos.
• Konfigurieren CenterNacos/Apollo verwaltet zentral die Umgebungskonfigurationen, Konfigurationsänderungen werden in Echtzeit gesendet und unterstützen die Graustufenverteilung und das Rollback.

• Beobachtungssystem

• Logbuch: Fluentd/Filebeat collect →Kafka buffer → Elasticsearch store → Kibana display. Logs werden durch TraceID zugeordnet.
• IndikatorenPrometheus + Grafana, einschließlich Infrastrukturindikatoren (Knoten/Container/Pod) und Anwendungsindikatoren (QPS/verzögerte/falsche/operationelle Indikatoren).
• Verknüpfungsverfolgung: OpenTelemetry + Jaeger, zeigt die komplette Anrufkette und die Zeit pro Sprung zwischen den angeforderten Diensten an.
• Rufen Sie die Polizei.: Alertmanager Classified Alert (Notfall/Warnung/Benachrichtigung), gesendet über Enterprise Micro-Credits/Pertification/Flying Book, mit einem Grafana Panel Screenshot.

CI/CD Lieferung

• Standardisierung des Code-Repositorys (Zweigrichtlinie, CODEOWNERS, Vorlage für Merge Request)
• Automatisierung, Unit Testing, Code Scan (SonarQube), Mirror Build Lieferung
• Gitoops Deployment (ArgoCD) + Cyanant / Blue Green Release Strategie

Architektur der Verteilungsdaten

• Datenbanksplit-Richtlinien: Vertikal nach Feld aufgeteilt + Horizontal nach Zeit/ID geteilt (SharingSphere), getrennt lesen und schreiben (Hauptbibliothek schreiben, aus der Bibliothek lesen).
• VertriebsdienstleistungenDies ist eine kleine Anzahl von lokalen Newssheets, die auf den erhaltenen Informationen und den lokalen Newssheets basieren.
• Cache-Struktur: Redis Cluster Multi-Level Cache (lokaler Cafsee + Distribution Cache + Datenbank), Cache Aside / Writer Behind.

Zu erbringende Leistungen

Wertorientierung

• Signifikante Effizienzsteigerungen bei der LieferungDer Service wird unabhängig aufgebaut, getestet und bereitgestellt, und der Single Service Release-Zyklus wird von einem "wöchentlichen" auf ein "stündliches" Niveau reduziert.
• Fehlerisolierung und Elastizität: Das Speicherleck eines Dienstes bringt das System nicht zum Stillstand. Automatische Verstärkung (HPA/KEDA) stellt sicher, dass genügend Ressourcen unter Peak Flow vorhanden sind, um die Kosten für die automatische Ressourcenwiederherstellung in niedrigen Tälern zu senken.
• TechnologielagerfreiheitVerschiedene Dienste können die besten Technologiefächer von der Szene auswählen, und die Einführung neuer Technologien erfordert keine vollständige Neugestaltung mehr.
• Beobachtbare AbdeckungDer Blogger sagt, dass die Regierung in der Lage war, "das Problem zu zeigen" von "kein Problem" bis "keine Anomalieindikatoren, die auf Grafana gesehen wurden, bevor sich der Benutzer beschwert hat".