微服务架构实战笔记

为什么MQ 比写DB快，因为MQ99% 都是顺序写，DB 99% 都是随机写。

异步架构中，网关层不用接入MQ是因为网关层是用来过滤掉大量的请求，如果写入mq 则会有大量的脏数据

nginx 不要做web 容器，运维负责 主要做反向代理 和 简单的限流 根据ip限流

微服务使用场景

需求层面

微服务是需求比较频繁，像ERP、OA系统需求就不是很频繁,更新频率低

性能层面

吞吐量会变高，每一层都可以横向扩展，

数据一致性层面

一致性 1、强一致性 如果你要保证强一致性，基本上你的吞吐量就没有了。 2、最终一致性，用分布式事务解决的是最终一致性的问题。
最终一致性有两种解决方案，一种是异步的最终一致性，一种是同步的最终一致性

微服务架构的目的

1、快速迭代
微服务架构就是为了快速迭代，提高开发效率，并行开发，以前上线需要很多人支持，现在上线是谁相关谁上线

2、项目持续交付

拆分业务层 和数据层的意义？
比如商品业务层需要用户信息，那么就需要用商品业务层直接掉用户数据层，而不是商品业务层调用用户数据层。这样就可以避免循环调用，比如用户又要调用商品信息。

再比如：商品业务层、交易业务层，它们都是业务层，商品层需要调用交易数据层，交易业务层又需要调用商品数据层，都是从上往下调用，而不是左右调用。

image.png

公共逻辑层一定不能反向调用。

Service Mesh 多了两次protobuf 序列化/反序列化,每个消息也发了两次。

互联网高可用设计

为什么需要高可用
硬件
生命周期：x86 3年
硬件故障
网络划分

软件
Bugs 软件总是有bug的
性能极限
软件之间相互影响

传统高可用评估方式
一段时间（比如一年）的停机时间占比
停机时间/总时间
2个9：一年停机时间不能超过88小时 365天24小时1%=88；
3个9：一年停机的时间不能超过9个小时
4个9 ：一年停机的时间不能超高跟53分钟
5个9：一年停机的时间不能超过6分钟
1个9，90%

微服务高可用手段
1、服务冗余 无状态化
服务冗余：服务部署在不同的机柜或者机架上，用来防止单个机柜停电宕机而造成的不可用。
无状态化：不同的服务，关系是对等的，用户请求到任何服务都是可以的，这就是无状态化，无状态也不是这么简单，比如用户的session,如果存在网关层，这样就不是幂等的了，这样就会出现一会登陆，一会没登陆。如果每台网关服务器都缓存全量的Session,就不能说网关是无状态的。因为当有两台网关服务器，其中一台网关服务器挂了，这时候重启一个备份网关服务器，此时备份网关服务器就没有全量的Session,此时备份服务器跟另外一台服务器就是不对等的，这种情况它就不是无状态的。当然我们做无状态的目的：1、快速扩容；2、快速的缩容；

2、幂等设计 负载均衡
负载均衡：比如网关对应两台业务逻辑服务器，如果有一台服务器挂了，网关会剔除故障的服务器，将流量切换到正常的服务器。

3、异步化设计 超时机制
异步化的目的就是为了提升吞吐量，提高并发。什么样的场景适合异步化呢？对实时性要求不高，不是核心链路，不太关注结果，减少主流程

4、服务限流降级熔断 数据复制/缓存/Sharding
数据复制是数据层的高可用，缓存减少数据库压力， sharding :
5、架构拆分、服务治理

服务实时监控
请求平均耗时，黄线是昨天耗时，红线是今天耗时
请求异常数：黄线是昨天异常数，红线是今天的异常数
5秒打一个点，请求耗时都是打在日志里，通过flume 采集到kafka里面去，通过大数据spark 实时计算频率耗时
请求异常会报警

服务分级

如何降低或者避免服务出现故障

服务级别	定义标准
一级服务	1、服务每天PV达到5000w以上
	2、收入达到公司在线收入1/10
	3、核心系统
	4、后端基础服务至少为1个一级服务提供主服务
二级服务	1、服务每天PV达到1000w以上
	2、收入达到公司在线收入1/20
	3、重要商务系统
	4、后端基础服务至少为1个二级服务提供主服务
	5、公司内部核心信息系统
三级服务	其他

服务级别	服务名称
一级服务	列表系统，详情页系统，发布系统
	招聘业务服务，计费系统，支付系统，订单系统
	IDC网络，DNS
二级服务	消息系统，个人中心，呼转服务，
	交友系统，CRM，OA,权限系统，BI系统
	办公网络，VPN
三级服务	其他

事故定级	影响程度低	影响程度中	影响程度高
一级服务	严重	重大	特大
二级服务	一般	严重	重大
三级服务	N/A	一般	严重

影响程度定级	影响程度低	影响程度中	影响程度高
对外完全停止服务时间	2-7分钟	7-30分钟	30分钟以上
系统对用户产生拒绝，占当日预期流量的比例	0.1%-1%	1%-6%	6%以上
系统返回结果不符合预期占当日总流量的比例	0.5%-2%	3%-15%	15%以上
受影响的用户占系统用户比例	3%-20%	20%-40%	40%以上
影响数据程度	部分数据丢失但能恢复	部分数据丢失不能恢复	所有数据丢失但不能恢复
收入损失，占日平均营收（线上加线下）比例	2%-5%	5%-30%	>30%
网络丢包率	5%-10%	10%-30%	>30%

高可用案例--如何无缝停止线上服务
网关层已具备热切换能力
热开关切换

假设 APP->网关->业务逻辑层->数据访问层->DB
假设网关已经具备热切换功能，假设20:00以后开始切，此时将开关打开，此时拒绝20:00以后的请求，已经请求的要等请求完成之后再关机。
什么时候20:00左右的请求处理完成？有两种方案：
1、查看各个层有无访问日志，如果没有请求日志了，然后重启
2、根据前端超时时间来设置，比如APP超时时间是5秒，20:00访问 20:00：05秒开始重启。其实就算你不返回给前端用户，前端用户也已经超时了，所以再等服务器处理完毕已经没有意义了。

关机顺序：先关网关 再关业务逻辑层 再关数据访问层。

长连接也是这么关闭的。

假设网关层不具备热切换能力
可以通过防火墙来实现，防火墙限制只出不进
IPTABLES

互联网高并发设计手段

吞吐量(Throughput)

响应延迟(Response Delay)

性能优化目标
缩短响应时间
提高并发数（增加吞吐量）
让系统处于合理状态

优化手段

1、空间换时间
系统时间是瓶颈
例如：缓存复用计算结果，降低时间开销，因为CPU时间较内存容量更加昂贵

2、时间换空间
数据大小是瓶颈

例如一：网络传输是瓶颈，使用系统时间换取传输的空间，使用HTTP的gzip压缩算法

例如二：App的请求分类接口，使用版本号判断哪些数据更新，只下载更新的数据。比如IM 即时通讯的用户列表，如果每次登陆就去拉一次用户列表，这样就会耗费大量的流量，用户列表其实更新没有那么频繁，可以在App端缓存一个版本号，与服务器版本号对比，如果版本号一样，就代表没有更新，就无需去拉取用户列表，当版本号发生改变，则拉取用户列表。

3、找到系统瓶颈
分析系统业务流程，找到关键路径并分解优化；
一个服务集群4W的QPS，调用量前5的接口贡献了3.5万的QPS

对关键路径的代码优化收益最大，当然系统剩下的部分也不能忽视，比如剩下5K QPS接口若性能也有问题，也可能把整个服务性能拖垮。比如这5千都是慢查询。

整个解决思路：调用了多少RPC接口；载入多少数据；使用什么算法；非核心流程能否异步化，没有数据依赖的逻辑能否并行执行

优化层次

优化层次：整体到细节，从全局角度到局部视角

架构设计层次

关注系统控制、数据流程

如何拆分系统，如何使各部分系统整体负载更加均衡，充分发挥硬件设施性能优势，减少系统内部开销等。

算法逻辑层次

关注算法选择是否高效，算法逻辑优化，空间时间优化任务并行处理，使用无锁数据结构

空间换时间
ThreadLocal 线程共享的遍历，频繁的生成对象还是挺慢的，将一些要共享的东西放到ThreadLocal里面去做。

时间换空间
采用压缩算法压缩数据，更复杂的逻辑减少数据传输

代码优化层次

关注代码细节优化，代码实现是否合理，是否创建了过多的对象，循环遍历是否高效，cache使用的是否合理，是否重用计算结果等。

代码优化层次

1、循环遍历是否合理高效，不要在循环里调用RPC接口、查询分布式缓存、执行SQL等
比如一个列表100条记录需要用户信息，就调用100次RPC来获取用户
解决方案：先调用批量接口组装好数据，再循环处理。

2、代码逻辑避免生成过多对象或无效对象
解决方案：输出Log时候log级别判断，避免new 无效对象

if(LOG.isDebugEnabled()){
LOG.debug("debug log");
}
LOG.isDebugEnabled()会生成一个对象。
正确写法应该是：
LOG.debug("debug log");

3、ArrayList 、HashMap 初始容量设置是否合理
扩容的代价
如果知道数据的大小，初始化的时候最好赋值一下，免得触发扩容问题，这样就会有性能影响

4、对数据对象是否合理重用，比如通过RPC查到的数据能复用则必须复用

通过RPC调用查询到的对象，能不能缓存到本地缓存中。

5、根据数据访问特性选择合适数据结构，比如读多些少，考虑CopyOnWriteArrayList(写时Copy副本)

6、拼接字符串的时候是使用String相加还是使用StringBuilder进行append(在StringBuilder的容量预分配的情况下，StringBuilder的性能比String 相加性能高15倍左右)

7、是否正确初始化数据。有些全局共享的数据，饿汉式模式，在用户访问之前先初始化好。

比如京东 淘宝上 有很多 商品类目 包括一级类目、二级类目等。

数据库代码优化层次

1、数据库减表语句尽量小的数据结构
表示状态的字段，如果状态值在255以内使用unsigned tinyint,IP 使用int 而非varchar

2、使用enum的场景使用tinyint替代，enum扩展需要改表

3、避免使用select * 查询数据，只查询需要的字段，避免浪费数据IO、内存、CPU、网络传输

4、分析查询场景建立合适的索引，分析字段的可选择性，索引长度，对长的varchar使用前缀索引。

5、字段尽量为Not NULLL类型，MySQL手册说明允许NULL的字段需要额外的存储空间去处理NULL（见注解），并且很难查询优化

6、目的为了降低服务器CPU使用率、IO流量、内存占用、网络消耗，降低响应时间

局部性原理
哪个执行速度快？

long[][] a=new long[10000][10000];

第一段代码 按行赋值

for(int i=0;i<a.length;i++){
   for(int j=0;j<a[i].length;j++){
       a[i][j]=j;
   }
}

第二段代码 按列赋值

for(int i=0;i<a.length;i++){
   for(int j=0;j<a[i].length;j++){
     a[j][i]=j;
   }
}

第一段代码耗时140ms ，第二段代码耗时2700ms

CPU Cache结构
速度越来越高：内存->L3->L2->L1多级缓存
本质上内存是一个大的一维数组，二维数组在内存中按行排列，先存放a[0]行，再存放a[1]行。
第一种遍历方式，是行遍历，先遍历完一行再遍历第二行，符合局部性原理，Cache Hit（缓存命中率高）

第二种遍历方式，是列遍历，遍历完第一列遍历第二列，由于下一列和上一列的数组元素在内存中并不是连续的，很可能导致Cache Miss（缓存未命中）

第二种遍历方式，是列遍历，遍历完第一列遍历第二列，由于下一列和上一列的数组元素在内存中并不是连续的，很可能导致Cache Miss（缓存未命中）,cPU 需要去内存载入数据，速度较CPU L1 Cache 的速度低很多（主存100ns,L1 cache 0.5ns）

image.png

其中 i-cache(instruction cache)是指令高速缓冲存储器。 Cache存储体：存放由主存调入的指令与数据块.
dcache(data cache)：数据高速缓冲存储器

代码优化层次
扩大到一般场景，业务系统使用缓存降低响应时间提高性能，必须提高缓存命中率

很聚焦的高频访问，时效性要求不高很适合缓存提升性能，很聚焦的高频访问业务比如banner，广告位，时效性要求不是特别高，比如更新了可以不用实时体现，很适合使用缓存提升性能

如果对数据实时性要求很高，比如严格的时效性，需要慎重考虑更新缓存带来的一致性问题

时效性和缓存的冲突，比如商品服务队商品进行了缓存，由于更新缓存和更新商品不是同一个事物，则对数据时效性要求高的如交易，就只能直接从数据库查询商品信息。

算法逻辑优化层次

1、用更高效的算法替换现有算法，而不是改变其接口
2、增量式算法，复用之前的计算结果，比如一个报表服务，要从全量数据中生成报表数据量很大，但是每次增量的数据较少，则可以考虑只计算增量数据和之前计算结果合并，这样处理的数据量就小很多。
3、并发和锁的优化，读多写少的业务场景下，基于CAS的LockFree比mutex性能更好
4、当系统时间是瓶颈，采取空间换时间逻辑算法，分配更多空间节省系统时间，缓存复用计算结果，降低时间开销，CPU时间比较内存容量更加昂贵
5、当系统空间容量是瓶颈，采用时间换空间算法策略
网络传输是瓶颈，使用系统时间换取空间的压缩，HTTP的gzip压缩算法
APP的请求分类接口，使用版本号判断哪些数据更新，只下载更新的数据，使用更多的代码逻辑处理更细粒度的数据

6、并行执行，比如一段逻辑调用了多个RPC接口，而这些接口之间并没有数据依赖，则可以考虑并行调用，降低响应时间

7、异步执行，分析业务流程中的主次流程，把次要流程拆分出来异步执行，更进一步拆分到单独的模块去执行，比如使用消息队列，彻底和核心流程解耦，提高核心流程的稳定性以及降低响应时间。

架构设计优化层次

分布式系统微服务化
分库分表、读写分离、数据分片
无状态设计，动态水平弹性扩展
调用链路梳理，热点数据尽量靠近用户
分布式Cache、多级多类型缓存
容量规划
提前拒绝，保证柔性可用

电商秒杀系统

大量并发，在某一时刻99%的用户涌入；
有效请求数很低，可以认为有效请求和数据库库存数一致，可能99%以上的流量都是无效的。
库存数据一致性要求严格，不能超卖。

秒杀系统架构思路

数据分层次校验，上层尽量把无效请求过滤掉
上层可以是不精确的过滤
层层限流，最后一层做数据一致性校验，扣减库存。

秒杀系统架构设计

1、HTML 、JS、CSS等静态文件存放CDN，缓存到用户端（APP/浏览器）
2、非实时动态数据（秒杀期间如商品标题、商品描述、图片URL列表、店铺信息、秒杀活动信息等），这些数据缓存在用户访问链路中靠近用户的位置，粗过滤一部分流量，比如用户是否有秒杀资格、秒杀是否已经结束等，这些数据实时性要求不高
3、实时数据如用户营销数据(如红包、折扣)、商品库存等再过滤一批用户
4、经过多层过滤最终落到数据库的流量已经很小，最终在数据库层面使用事务保证扣减库存准确性。

Feed系统分级缓存

1、读多写少、冷热数据明显，热点数据缓存到调用链路更靠近用户的地方。
2、L1缓存容量小负责抗最热点的数据，L2 缓存考虑目标是容量，缓存更大范围的数据，比如一般用户的timeline,高热点数据单独缓存，比如设置白名单，大V的用户数据单独缓存。
3、feed(关注的feed、topic的feed,一些运营的feed)前几页的访问比例，像前三页占了97%，针对这种业务特性，把前面几页数据作为热点数据提到L1 cache

Feed 系统消息发布

1、基于写扩散消息统一推送通道
2、推送策略：拆分数据并行推，活跃用户先推，非活跃用户慢慢推
有1w个用户关注，发了一个feed，拆分成100分，每份100个并行推
1万个用户里活跃的可能有2000个，活跃用户先推，非活跃用户慢慢推，保证活跃用户体验，非活跃用户推了很大概率也不看

3、消息标准格式
4、统一数据数据流，职责明确。

微博都是pull 拉的方式，假如有1亿粉丝，活跃用户只有10%，微信朋友圈可以用推push的方式,因为微信的好友有限制最多5000；

数据类型	特点	存储解决方案	存储产品
微博内容	类型简单、海量访问	关系型数据库、Key-Value存储 id-content	MySQL、TiDB、Pika
微博列表	结构化列表数据、多维度查询	关系型数据库	MySQL、TiDB、Pika
关系	类型简单、高速访问	持久化Key-Value存储	Redis、Pika
长微博（图片/短视频）	对象数据(小文件等)	对象存储	Ceph图片服务器（小公司fstdfs就行）
计数（关注数、粉丝数）	结构简单、数据及访问量大	内存Key-Value 存储	Redis