文章编号：18319 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-05-02 19:25:21 / 浏览：次

微服务架构在近年来变得越来越流行，它提供了许多优势，例如提高敏捷性、可扩展性和故障隔离。但是，微服务架构也带来了新的挑战，其中之一就是宕机监控。

宕机监控的挑战

在微服务架构中，由于以下原因，宕机监控变得更加困难：

• 服务分布式：微服务架构通常由多个分布在不同服务器或环境中的服务组成。这使得监控每个服务的状态变得更加困难。
• 服务细粒度：微服务通常比传统单体应用程序中的组件更细粒度。这意味着需要监控更多的服务，增加了监控的复杂性。
• 服务动态性：微服务架构通常是动态的，服务可以随时添加或删除。这使得保持监控系统的最新状态变得困难。

宕机监控的最佳实践

尽管存在挑战，但通过采用以下最佳实践，可以在微服务架构中实现有效的宕机监控：

• 使用集中式监控系统：集中式监控系统可以收集和聚合来自不同服务的监控数据，从而提供单个视图，便于故障排除和根本原因分析。
• 采用多级监控：多级监控使用不同的监控级别，例如端到端监控、服务级别监控和组件级别监控。这允许更细粒度的监控，并有助于识别问题的根本原因。
• 自动化监控：自动化监控可以减少手动工作，提高效率和准确性。这包括自动化故障检测、警报和故障恢复。
• 使用指标和日志：指标和日志是宕机监控的重要数据源。指标提供服务的关键性能指标（KPI），而日志提供有关服务状态和行为的详细信息。
• 建立明确的监控目标：在实施宕机监控之前，确定监控的目标非常重要。这将帮助集中监控工作，并确保监控系统与业务目标保持一致。

示例

以下是一个在微服务架构中实施宕机监控的示例：

  // 创建一个集中式监控系统const monitoringSystem = new MonitoringSystem();// 添加服务到监控系统const service1 = new Service("service1");monitoringSystem.addService(service1);// 设置服务指标service1.addMetric("response_time", "ms");service1.addMetric("error_rate", "%");// 设置服务日志service1.addLog("access_log", "DEBUG");// 启动监控系统monitoringSystem.start();// 监控服务数据monitoringSystem.monitor();// 根据监控数据采取行动if (service1.getResponseTime() > 100) {// 发送警报monitoringSystem.sendAlert("Service1 response time is too high");}

结论

通过采用最佳实践和自动化，可以在微服务架构中实现有效的宕机监控。这将提高服务的可用性、可靠性和性能，从而改善整体用户体验。

微信中查看宕机监控

在微信中查看宕机监控需要使用微信的自定义菜单功能。具体步骤如下：

1. 登录微信公众号管理后台。
2. 在左侧菜单栏中选择“自定义菜单”。
3. 在“自定义菜单”页面中，单击“添加菜单”。
4. 在“菜单名称”输入框中输入“宕机监控”。
5. 在“菜单类型”下拉列表中选择“view”。
6. 在“菜单链接地址”输入框中输入宕机监控系统的 URL。
7. 单击“确定”按钮保存菜单。

完成以上步骤后，用户可以通过在微信公众号中点击“宕机监控”菜单查看宕机监控信息。

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docker mesos在生产环境的实践

我们是一家做生鲜电商的公司，从系统搭建初期，我们就采用微服务的架构，基于DevOps体系来不断提高我们的交付的质量和效率， 随着业务和团队规模的发展，服务逐渐进行拆分，服务之间的交互越来越复杂，目前整个微服务已经近几十个应用模块， 整体架构上包括负载均衡、API网关、基于Dubbo的微服务模块、缓存、队列、数据库等，目前整个集群的资源利用率也没有一个合理的规划评估，虚拟机上部署多个应用服务隔离性也存在问题，考虑到越来越多门店以及第三方流量的接入，需要考虑系统的快速的伸缩能力，而基于统一资源管理的Docker容器技术在这些方面有一些天然的优势，并且和微服务架构、DevOps体系完美衔接。

经过调研和对比，最终我们采用Mesos作为底层资源的管理和调度，Marathon作为Docker执行的框架，配合ZooKeeper、Consul、Nginx作为服务注册发现。目前已经有部分的核心业务已经平稳的运行在基于Docker容器的Mesos资源管理平台上。

逻辑架构

部署架构

在发布流程中，在发布上线之前的环节是预发布，预发布环境验证完成后进行打包，生成Docker镜像和基于虚拟机部署的应用部署包，push到各自对应的仓库中，并打Tag。

生产环境发布过程中，同时发布到Mesos集群和原有的虚拟机集群上，两套集群网络是打通的。

网络架构

在网络架构选型时，会考虑一下几个原则：

docker bridge使用默认的docker0网桥，容器有独立的网络命名空间，跨主机的容器通信需要做端口NAT映射；Host的方式采用和宿主机一样的网络命名空间，网络无法做隔离，等等这些方式有非常多的端口争用限制，效率也较低。

Docker Overlay的方式，可以解决跨主机的通信，现有二层或三层网络之上再构建起来一个独立的网络，这个网络通常会有自己独立的IP地址空间、交换或者路由的实现。

Docker在libnetwork团队提供了multi-host网络功能，能完成Overlay网络，主要有隧道和路由两种方式， 隧道原理是对基础的网络协议进行封包，代表是Flannel。

另外一种是在宿主机中实现路由配置实现跨宿主机的容器之间的通信，比如Calico。

Calico是基于大三层的BGP协议路由方案，没有使用封包的隧道，没有NAT，性能的损耗很小，支持安全隔离防护，支持很细致的ACL控制，对混合云亲和度比较高。经过综合对比考虑，我们采用calico来实现跨宿主机的网络通讯。

安装好ETCD集群，通过负载均衡VIP方式（LVS+keepalived）来访问ETCD集群。

ETCD_AUTHORITY=10.10.195.193:2379

export ETCD_AUTHORITY

构建Calico网络集群，增加当前节点到集群中，Calico 节点启动后会查询 Etcd，和其他 Calico 节点使用 BGP 协议建立连接。

./calicoctl node –libnetwork –ip=10.10.3.210

增加可用的地址池ip pool

./calicoctl pool add 10.4.10.0/24 –nat-outgoing

./calicoctl pool show

创建网络，通过Calico IPAM插件（Driver（包括IPAM）负责一个Network的管理，包括资源分配和回收），-d指定驱动类型为Calico，创建一个online_net的driver为Calico的网络：

docker network create -d calico –ipam-driver calico –subnet=10.4.10.0/24 online_net

启动容器，网络指定刚才创建的online_net，容器启动时，劫持相关 Docker API，进行网络初始化。 查询 Etcd 自动分配一个可用 IP，创建一对veth接口用于容器和主机间通讯，设置好容器内的 IP 后，打开 IP 转发，在主机路由表添加指向此接口的路由，宿主机10.10.3.210的路由表：

宿主机10.10.50.145的路由表：

容器包发送包的路由过程如上图，宿主机10.10.3.210上的容器IP 10.4.10.64通过路由表发送数据包给另外一个宿主机10.10.50.145的容器10.4.10.55。

对于有状态的数据库，缓存等还是用物理机（虚拟机），来的应用集群用的是虚拟机，Docker容器集群需要和它们打通，做服务和数据的访问交互。那么只需要在物理机（虚拟机）上把当前节点加入容器网络集群即可：

ETCD_AUTHORITY=10.10.195.193:2379

export ETCD_AUTHORITY

./calicoctl node –ip=10.10.16.201

服务自注册和发现

API网关提供统一的API访问入口，分为两层，第一层提供统一的路由、流控、安全鉴权、WAF、灰度功能发布等功能，第二层是Web应用层，通过调用Dubbo服务来实现服务的编排，对外提供网关的编排服务功能，屏蔽业务服务接口的变更；为了能够快速无缝的实现web层快速接入和扩容，我们用Consul作为服务注册中心实现Web服务的自动注册和发现。

对于Web服务注册，我们自己实现了Register，调用Consul的API进行注册，并通过TTL机制，定期进行心跳汇报应用的 健康 状态。

对于Web服务的发现，我们基于Netflix Zuul进行了扩展和改造，路由方面整合Consul的发现机制，并增加了基于域名进行路由的方式，对路由的配置功能进行了增强，实现配置的动态reload功能。API网关启动定时任务，通过Consul API获取Web服务实例的 健康 状态，更新本地的路由缓存，实现动态路由功能。

平台的微服务框架是基于Dubbo RPC实现的，而Dubbo依赖ZooKeeper做服务的发现和注册。

Consul在Mesos Docker集群的部署方案 ：

不建议把Consul Agent都和Container应用打包成一个镜像，因此Consul Agent部署在每个Mesos Slave宿主机上，那么Container如何获取宿主机的IP地址来进行服务的注册和注销，容器启动过程中，默认情况下，会把当前宿主机IP作为环境变量传递到Container中，这样容器应用的Register模块就可以获取Consul代理的IP，调用Consul的API进行服务的注册和卸载。

在日常应用发布中，需要保障发布过程对在线业务没有影响，做到无缝滚动的发布，那么在停止应用时应通知到路由，进行流量切换。

docker stop命令在执行的时候，会先向容器中PID为1的进程发送系统信号SIGTERM，然后等待容器中的应用程序终止执行，如果等待时间达到设定的超时时间，或者默认的10秒，会继续发送SIGKILL的系统信号强行kill掉进程。这样我们可以让程序在接收到SIGTERM信号后，有一定的时间处理、保存程序执行现场，优雅的退出程序，我们在应用的启动脚本中实现一段脚本来实现信号的接受和处理， 接收到信号后，找到应用的PID，做应用进程的平滑kill。

应用的无缝滚动发布、宕机恢复

Marathon为运行中的应用提供了灵活的重启策略。当应用只有一个实例在运行，这时候重启的话，默认情况下Marathon会新起一个实例，在新实例重启完成之后，才会停掉原有实例，从而实现平滑的重启，满足应用无缝滚动发布的要求。

当然，可以通过Marathon提供的参数来设置自己想要的重启策略：

“upgradeStrategy”:{ “minimumHealthCapacity”: N1, “maximumOverCapacity”: N2 }

如何判断新的实例是否启动完成可以提供服务，或者当前容器的应用实例是否 健康 ，是否实例已经不可用了需要恢复，Marathon提供了healthchecks 健康 监测模块

healthChecks: [{

protocol: COMMAND,

value:sh /data/soft/ app 10.10.195.193

gracePeriodSeconds: 90,

intervalSeconds: 60,

timeoutSeconds: 50,

maxConsecutiveFailures: 3

通过负载均衡调用HealthMonitor来获取应用实例的监控状态， HealthMonitor是我们的 健康 检查中心，可以获取应用实例的整个拓扑信息。

容器监控、日志

对于容器的监控，由于我们是采用Mesos Docker的容器资源管理的架构，因此采用mesos-exporter+Prometheus+Grafana的监控方案，mesos-exporter的特点是可以采集 task 的监控数据，可以从task的角度来了解资源的使用情况，而不是一个一个没有关联关系的容器。mesos-exporter导出Mesos集群的监控数据到Prometheus，Prometheus是一套监控报警、时序数据库组合，提供了非常强大存储和多维度的查询，数据的展现统一采用Grafana。

微服务架构的软件运行可能存在哪些问题？

微服务架构开发在软件编程开发领域中是一种非常常见的软件开发方式了，而今天我们就一起来了解一下，基于微服务架构的系统软件在运行过程中都有哪些问题会发生。

一：Hystrix是什么?

1.1:基本解释

Hystrix开始由Netflix(看过美剧的都知道,它是一个美剧影视制作的巨头公司)开源的，后来由SpringCloudHystrix基于这款框架实现了断路器、线程隔离等一系列服务保护功能,该框架的目标在于通过控制访问远程系统、服务和三方库的节点，从而延迟和故障提供更强大的容错能力。hystrix具备服务降级、服务熔断、线程和信号隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。起到了微服务的保护机制,防止某个单元出现故障.从而引起依赖关系引发故障的蔓延，终导致整个系统的瘫痪。

1.2:断路器的概念

断路器本身是一个开关装置，用在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路的时候。“断路器”能够及时切断故障，防止发生过载、发热甚至起火等严重后果。当分布式架构中，断路器模式起到的作用也是类似的。当某个服务发生故障的时候，通过断路器的故障监控向调用方返回一个错误响应，而不是长时间的线程挂机，无限等待。这样就不会使线程因故障服务被长时间占用不释放，避免了故障在分布式系统中的蔓延。

二：Hystrix解决超时问题

2.1：问题

假设我们前端提供了用户查询订单的功能，先请求映射到OrderController，控制器通过调用服务orderService获取订单信息，前端传过来两个参数：一个是订单id,一个是用户id,orderService需要通过用户id调取用户服务来获取用户的相关信息返回给订单服务去组装信息，假设这里是通过http请求的，我们有一个单独的工程叫做：userService部署在其他的服务器上。但是这个服务器宕机了，这时候订单服务调取用户信息就失败了，然后查询订单整个请求就失败了!由一个服务的宕机就导致整个查询都失败了，牵一发而动全身。

三：Hystrix的流程

Hystrix实际上的工作原理是这样的:通过command来解耦请求与返回操作，在具体的实例中就是，Hystrix会对依赖的服务进行观察,通过调用返回一个观察的对象，同时发起一个事件，然后用Subscriber对接受到的事件进行处理。昌平镇北大青鸟建议在command命令发出请求后，它通过一系列的判断，顺序依次是缓存是否命中、断路器是否打开、线程池是否占满，然后它才会开始对我们编写的代码进行实际的请求依赖服务的处理，也就是方法，如果在这其中任一节点出现错误或者抛出异常，它都会返回到fallback方法进行服务降级处理，当降级处理完成之后，它会将结果返回给,际的调用者,经过一系列流程处理的。

在使用微服务架构时，面临哪些挑战？

开发一些较小的微服务听起来很容易，但开发它们时经常遇到的挑战如下。

容器与虚拟机的区别

1.容器技术简介对于容器，它首先是一个相对独立的运行环境，在这一点有点类似于虚拟机，但是不像虚拟机那样彻底。 在容器内，应该最小化其对外界的影响，比如不能在容器内把宿主机上的资源全部消耗，这就是资源控制。 2.容器与虚拟机的区别容器和虚拟机之间的主要区别在于虚拟化层的位置和操作系统资源的使用方式。 11容器与虚拟机拥有着类似的使命：对应用程序及其关联性进行隔离，从而构建起一套能够随处运行的自容纳单元。 此外，容器与虚拟机还摆脱了对物理硬件的需求，允许我们更为高效地使用计算资源，从而提升能源效率与成本效益。 虚拟机会将虚拟硬件、内核（即操作系统）以及用户空间打包在新虚拟机当中，虚拟机能够利用“虚拟机管理程序”运行在物理设备之上。 虚拟机依赖于hypervisor，其通常被安装在“裸金属”系统硬件之上，这导致hypervisor在某些方面被认为是一种操作系统。 一旦 hypervisor安装完成， 就可以从系统可用计算资源当中分配虚拟机实例了，每台虚拟机都能够获得唯一的操作系统和负载(应用程序)。 简言之，虚拟机先需要虚拟一个物理环境，然后构建一个完整的操作系统，再搭建一层Runtime，然后供应用程序运行。 对于容器环境来说，不需要安装主机操作系统，直接将容器层(比如LXC或libcontainer)安装在主机操作系统(通常是Linux变种)之上。 在安装完容器层之后，就可以从系统可用计算资源当中分配容器实例了，并且企业应用可以被部署在容器当中。 但是，每个容器化应用都会共享相同的操作系统(单个主机操作系统)。 容器可以看成一个装好了一组特定应用的虚拟机，它直接利用了宿主机的内核，抽象层比虚拟机更少，更加轻量化，启动速度极快。 相比于虚拟机，容器拥有更高的资源使用效率，因为它并不需要为每个应用分配单独的操作系统——实例规模更小、创建和迁移速度也更快。 这意味相比于虚拟机，单个操作系统能够承载更多的容器。 云提供商十分热衷于容器技术，因为在相同的硬件设备当中，可以部署数量更多的容器实例。 此外，容器易于迁移，但是只能被迁移到具有兼容操作系统内核的其他服务器当中，这样就会给迁移选择带来限制。 因为容器不像虚拟机那样同样对内核或者虚拟硬件进行打包，所以每套容器都拥有自己的隔离化用户空间，从而使得多套容器能够运行在同一主机系统之上。 我们可以看到全部操作系统层级的架构都可实现跨容器共享，惟一需要独立构建的就是二进制文件与库。 正因为如此，容器才拥有极为出色的轻量化特性。 对Docker稍有接触的人应该都见过下图，无需更多解释，Docker减少Guest OS这一层级，所以更轻量和更高性能。 docker虚拟机区别3.深层区别：docker虚拟机区别更新：Docker现在已经支持windows平台，所以上面的Windows支持一栏可以忽略。

微服务架构的软件运行可能存在哪些问题？

微服务架构开发在软件编程开发领域中是一种非常常见的软件开发方式了，而今天我们就一起来了解一下，基于微服务架构的系统软件在运行过程中都有哪些问题会发生。

一：Hystrix是什么?

1.1:基本解释

Hystrix开始由Netflix(看过美剧的都知道,它是一个美剧影视制作的巨头公司)开源的，后来由SpringCloudHystrix基于这款框架实现了断路器、线程隔离等一系列服务保护功能,该框架的目标在于通过控制访问远程系统、服务和三方库的节点，从而延迟和故障提供更强大的容错能力。hystrix具备服务降级、服务熔断、线程和信号隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。起到了微服务的保护机制,防止某个单元出现故障.从而引起依赖关系引发故障的蔓延，终导致整个系统的瘫痪。

1.2:断路器的概念

断路器本身是一个开关装置，用在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路的时候。“断路器”能够及时切断故障，防止发生过载、发热甚至起火等严重后果。当分布式架构中，断路器模式起到的作用也是类似的。当某个服务发生故障的时候，通过断路器的故障监控向调用方返回一个错误响应，而不是长时间的线程挂机，无限等待。这样就不会使线程因故障服务被长时间占用不释放，避免了故障在分布式系统中的蔓延。

二：Hystrix解决超时问题

2.1：问题

假设我们前端提供了用户查询订单的功能，先请求映射到OrderController，控制器通过调用服务orderService获取订单信息，前端传过来两个参数：一个是订单id,一个是用户id,orderService需要通过用户id调取用户服务来获取用户的相关信息返回给订单服务去组装信息，假设这里是通过http请求的，我们有一个单独的工程叫做：userService部署在其他的服务器上。但是这个服务器宕机了，这时候订单服务调取用户信息就失败了，然后查询订单整个请求就失败了!由一个服务的宕机就导致整个查询都失败了，牵一发而动全身。

三：Hystrix的流程

Hystrix实际上的工作原理是这样的:通过command来解耦请求与返回操作，在具体的实例中就是，Hystrix会对依赖的服务进行观察,通过调用返回一个观察的对象，同时发起一个事件，然后用Subscriber对接受到的事件进行处理。北京北大青鸟建议在command命令发出请求后，它通过一系列的判断，顺序依次是缓存是否命中、断路器是否打开、线程池是否占满，然后它才会开始对我们编写的代码进行实际的请求依赖服务的处理，也就是方法，如果在这其中任一节点出现错误或者抛出异常，它都会返回到fallback方法进行服务降级处理，当降级处理完成之后，它会将结果返回给,际的调用者,经过一系列流程处理的。

微服务架构的分布式事务问题如何处理？

分布式系统架构中，分布式事务问题是一个绕不过去的挑战。而微服务架构的流行，让分布式事问题日益突出！

下面我们以电商购物支付流程中，在各大参与者系统中可能会遇到分布式事务问题的场景进行详细的分析！

如上图所示，假设三大参与平台（电商平台、支付平台、银行）的系统都做了分布式系统架构拆分，按上数中的流程步骤进行分析：

1、电商平台中创建订单：预留库存、预扣减积分、锁定优惠券，此时电商平台内各服务间会有分布式事务问题，因为此时已经要跨多个内部服务修改数据；

2、支付平台中创建支付订单（选银行卡支付）：查询账户、查询限制规则，符合条件的就创建支付订单并跳转银行，此时不会有分布式事务问题，因为还不会跨服务改数据；

3、银行平台中创建交易订单：查找账户、创建交易记录、判断账户余额并扣款、增加积分、通知支付平台，此时也会有分布式事务问题（如果是服务化架构的话）；

4、支付平台收到银行扣款结果：更改订单状态、给账户加款、给积分帐户增加积分、生成会计分录、通知电商平台等，此时也会有分布式事务问题；

5、电商平台收到支付平台的支付结果：更改订单状态、扣减库存、扣减积分、使用优惠券、增加消费积分等，系统内部各服务间调用也会遇到分布式事问题；

如上图，支付平台收到银行扣款结果后的内部处理流程：

1、支付平台的支付网关对银行通知结果进行校验，然后调用支付订单服务执行支付订单处理；

2、支付订单服务根据银行扣款结果更改支付订单状态；

3、调用资金账户服务给电商平台的商户账户加款（实际过程中可能还会有各种的成本计费；如果是余额支付，还可能是同时从用户账户扣款，给商户账户加款）；

4、调用积分服务给用户积分账户增加积分；

5、调用会计服务向会计（财务）系统写进交易原始凭证生成会计分录；

6、调用通知服务将支付处理结果通知电商平台；

如上图，把支付系统中的银行扣款成功回调处理流程提取出来，对应的分布式事务问题的代码场景：

/** 支付订单处理 **/

@Transactional(rollbackFor = )

public void completeOrder() {

(); // 订单服务本地更新订单状态

(); // 调用资金账户服务给资金帐户加款

(); // 调用积分服务给积分帐户增加积分

(); // 调用会计服务向会计系统写入会计原始凭证

(); // 调用商户通知服务向商户发送支付结果通知

本地事务控制还可行吗？

以上分布式事务问题，需要多种分布式事务解决方案来进行处理。

订单处理：本地事务

资金账户加款、积分账户增加积分：TCC型事务（或两阶段提交型事务），实时性要求比较高，数据必须可靠。

会计记账：异步确保型事务（基于可靠消息的最终一致性，可以异步，但数据绝对不能丢，而且一定要记账成功）

商户通知：最大努力通知型事务（按规律进行通知，不保证数据一定能通知成功，但会提供可查询操作接口进行核对）

微服务架构的软件运行可能存在哪些问题？

微服务架构开发在软件编程开发领域中是一种非常常见的软件开发方式了，而今天我们就一起来了解一下，基于微服务架构的系统软件在运行过程中都有哪些问题会发生。

一：Hystrix是什么?

1.1:基本解释

Hystrix开始由Netflix(看过美剧的都知道,它是一个美剧影视制作的巨头公司)开源的，后来由SpringCloudHystrix基于这款框架实现了断路器、线程隔离等一系列服务保护功能,该框架的目标在于通过控制访问远程系统、服务和三方库的节点，从而延迟和故障提供更强大的容错能力。hystrix具备服务降级、服务熔断、线程和信号隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。起到了微服务的保护机制,防止某个单元出现故障.从而引起依赖关系引发故障的蔓延，终导致整个系统的瘫痪。

1.2:断路器的概念

断路器本身是一个开关装置，用在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路的时候。“断路器”能够及时切断故障，防止发生过载、发热甚至起火等严重后果。当分布式架构中，断路器模式起到的作用也是类似的。当某个服务发生故障的时候，通过断路器的故障监控向调用方返回一个错误响应，而不是长时间的线程挂机，无限等待。这样就不会使线程因故障服务被长时间占用不释放，避免了故障在分布式系统中的蔓延。

二：Hystrix解决超时问题

2.1：问题

假设我们前端提供了用户查询订单的功能，先请求映射到OrderController，控制器通过调用服务orderService获取订单信息，前端传过来两个参数：一个是订单id,一个是用户id,orderService需要通过用户id调取用户服务来获取用户的相关信息返回给订单服务去组装信息，假设这里是通过http请求的，我们有一个单独的工程叫做：userService部署在其他的服务器上。但是这个服务器宕机了，这时候订单服务调取用户信息就失败了，然后查询订单整个请求就失败了!由一个服务的宕机就导致整个查询都失败了，牵一发而动全身。

三：Hystrix的流程

Hystrix实际上的工作原理是这样的:通过command来解耦请求与返回操作，在具体的实例中就是，Hystrix会对依赖的服务进行观察,通过调用返回一个观察的对象，同时发起一个事件，然后用Subscriber对接受到的事件进行处理。霍营北大青鸟建议在command命令发出请求后，它通过一系列的判断，顺序依次是缓存是否命中、断路器是否打开、线程池是否占满，然后它才会开始对我们编写的代码进行实际的请求依赖服务的处理，也就是方法，如果在这其中任一节点出现错误或者抛出异常，它都会返回到fallback方法进行服务降级处理，当降级处理完成之后，它会将结果返回给,际的调用者,经过一系列流程处理的。

微服务架构的软件运行可能存在哪些问题？

微服务架构开发在软件编程开发领域中是一种非常常见的软件开发方式了，而今天我们就一起来了解一下，基于微服务架构的系统软件在运行过程中都有哪些问题会发生。

一：Hystrix是什么?

1.1:基本解释

Hystrix开始由Netflix(看过美剧的都知道,它是一个美剧影视制作的巨头公司)开源的，后来由SpringCloudHystrix基于这款框架实现了断路器、线程隔离等一系列服务保护功能,该框架的目标在于通过控制访问远程系统、服务和三方库的节点，从而延迟和故障提供更强大的容错能力。hystrix具备服务降级、服务熔断、线程和信号隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。起到了微服务的保护机制,防止某个单元出现故障.从而引起依赖关系引发故障的蔓延，终导致整个系统的瘫痪。

1.2:断路器的概念

断路器本身是一个开关装置，用在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路的时候。“断路器”能够及时切断故障，防止发生过载、发热甚至起火等严重后果。当分布式架构中，断路器模式起到的作用也是类似的。当某个服务发生故障的时候，通过断路器的故障监控向调用方返回一个错误响应，而不是长时间的线程挂机，无限等待。这样就不会使线程因故障服务被长时间占用不释放，避免了故障在分布式系统中的蔓延。

二：Hystrix解决超时问题

2.1：问题

假设我们前端提供了用户查询订单的功能，先请求映射到OrderController，控制器通过调用服务orderService获取订单信息，前端传过来两个参数：一个是订单id,一个是用户id,orderService需要通过用户id调取用户服务来获取用户的相关信息返回给订单服务去组装信息，假设这里是通过http请求的，我们有一个单独的工程叫做：userService部署在其他的服务器上。但是这个服务器宕机了，这时候订单服务调取用户信息就失败了，然后查询订单整个请求就失败了!由一个服务的宕机就导致整个查询都失败了，牵一发而动全身。

三：Hystrix的流程

Hystrix实际上的工作原理是这样的:通过command来解耦请求与返回操作，在具体的实例中就是，Hystrix会对依赖的服务进行观察,通过调用返回一个观察的对象，同时发起一个事件，然后用Subscriber对接受到的事件进行处理。北京北大青鸟建议在command命令发出请求后，它通过一系列的判断，顺序依次是缓存是否命中、断路器是否打开、线程池是否占满，然后它才会开始对我们编写的代码进行实际的请求依赖服务的处理，也就是方法，如果在这其中任一节点出现错误或者抛出异常，它都会返回到fallback方法进行服务降级处理，当降级处理完成之后，它会将结果返回给,际的调用者,经过一系列流程处理的。

微服务架构的软件运行可能存在哪些问题？

微服务架构开发在软件编程开发领域中是一种非常常见的软件开发方式了，而今天我们就一起来了解一下，基于微服务架构的系统软件在运行过程中都有哪些问题会发生。

一：Hystrix是什么?

1.1:基本解释

Hystrix开始由Netflix(看过美剧的都知道,它是一个美剧影视制作的巨头公司)开源的，后来由SpringCloudHystrix基于这款框架实现了断路器、线程隔离等一系列服务保护功能,该框架的目标在于通过控制访问远程系统、服务和三方库的节点，从而延迟和故障提供更强大的容错能力。hystrix具备服务降级、服务熔断、线程和信号隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大功能。起到了微服务的保护机制,防止某个单元出现故障.从而引起依赖关系引发故障的蔓延，终导致整个系统的瘫痪。

1.2:断路器的概念

断路器本身是一个开关装置，用在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路的时候。“断路器”能够及时切断故障，防止发生过载、发热甚至起火等严重后果。当分布式架构中，断路器模式起到的作用也是类似的。当某个服务发生故障的时候，通过断路器的故障监控向调用方返回一个错误响应，而不是长时间的线程挂机，无限等待。这样就不会使线程因故障服务被长时间占用不释放，避免了故障在分布式系统中的蔓延。

二：Hystrix解决超时问题

2.1：问题

假设我们前端提供了用户查询订单的功能，先请求映射到OrderController，控制器通过调用服务orderService获取订单信息，前端传过来两个参数：一个是订单id,一个是用户id,orderService需要通过用户id调取用户服务来获取用户的相关信息返回给订单服务去组装信息，假设这里是通过http请求的，我们有一个单独的工程叫做：userService部署在其他的服务器上。但是这个服务器宕机了，这时候订单服务调取用户信息就失败了，然后查询订单整个请求就失败了!由一个服务的宕机就导致整个查询都失败了，牵一发而动全身。

三：Hystrix的流程

Hystrix实际上的工作原理是这样的:通过command来解耦请求与返回操作，在具体的实例中就是，Hystrix会对依赖的服务进行观察,通过调用返回一个观察的对象，同时发起一个事件，然后用Subscriber对接受到的事件进行处理。天通苑北大青鸟建议在command命令发出请求后，它通过一系列的判断，顺序依次是缓存是否命中、断路器是否打开、线程池是否占满，然后它才会开始对我们编写的代码进行实际的请求依赖服务的处理，也就是方法，如果在这其中任一节点出现错误或者抛出异常，它都会返回到fallback方法进行服务降级处理，当降级处理完成之后，它会将结果返回给,际的调用者,经过一系列流程处理的。

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