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作者: Alexsandro Souza?

幾乎每個人都在關注微服務架構，我們也不例外。作為一個與時俱進的程序員，我一直在努力了解這一架構，希望尋找一種通過Spring在Java中實現微服務架構的方法。

我們公司雖然很棒，但技術堆棧略顯過時，至今還沒有使用Java 8或微服務，因此我需要從外部了解更多關于微服務架構的經驗和方法。我決定通過創建一個“to-do system”項目來梳理經驗以供將來參考。

概覽

本文的目標是為不同的微服務提供源代碼walkthrough，因此我不打算深入概念和工具，而是提出一個包含用于開發微服務的模式、工具、技術的應用示例。

“to-do system”將由8個應用組成：

• Reminder
• User
• Service Discovery System
• Mailer
• OAuth Server
• System Integration Test
• API Gateway
• Web Application Client

系統如何工作

上圖未系統與微服務的交互。用戶訪問Angular2編寫的應用，該應用鏈接OAuth Authorization server，通過OAuth Authorization server分配用戶和權限。此server將返回一個Jason Web Token，其中包含有關客戶端及其權限的信息以及格式的范圍。當用戶認證通過并擁有token之后，Web應用可以與API Gateway通信。API Gateway將利用JWT驗證請求是否來自授權server，而后調用微服務并構建響應。

OAuth server通過User service獲取用戶權鑒細節，API Gateway從OAuth server獲取用戶信息。

Reminder service是安置ToDo功能的地方，ToDo服務按計劃檢查reminders并通過電子郵件通知用戶，電子郵件由Mail service發送，該事件由使用Kafka的事件提醒服務觸發。

System Integration Test是負責聯絡Reminder Service endpoints的Java應用。

連接微服務

在微服務架構中，我們需要處理許多在不同IP和端口上運行的微服務。因此有必要找到一種無需硬編碼的方式來管理每個地址。

Netflix Eureka是一種很好的解決方案，作為客戶端服務發現，Eureka允許服務自動查找和相互通信。我們有必要理解eureka的工作原理，一邊了解REST服務在不同微服務之間的通信。利用eureka來管理服務運行位置，我們可以添加instance，并通過負載均衡實現在微服務之間分配incoming application traffic。】

在我們的系統中，使用Netflix Ribbon作為客戶端負載均衡器，實現容錯并通過冗余增加可靠性和可用性。我們使用Netflix Feign編寫聲明性REST客戶端，并集成Ribbon和Eureka來提供負載平衡HTTP客戶端。

我們正在使用Netflix Hystrix斷路器將我們的應用程序與依賴性故障隔離開來。它有助于阻止cascading failure，并允許我們快速恢復或添加fallbacks。Hystrix為每個依賴關系提供一個thread-pool。當thread-pool耗盡，hystrix將拒絕請求。Hystrix同時提供斷路器功能，可以停止對依賴關系的所有請求，在請求失敗、拒絕或超時時，還可以實現備用邏輯。

Authentication

對于任何系統來說，安全性都是非常重要的，微服務架構也一樣。我們通過OAuth2來保持微服務的安全性。OAuth2作為一項知名Authorization，早已廣泛應用于Google，Facebook和Github。

在我們的這個項目中，同時還應用了Spring Security，并在安全問題上增加了一個元素：JSON Web Token（JWT）。

如果我們僅使用OAuth，我們將需要一個OAuth授權服務器來驗證用戶，生成令牌并充當資源服務器的endpoints，詢問該令牌是否有效以及授權的權限。與Authorization Server相比，這需要兩倍的請求。而JWT提供了一種在access token中傳輸權限和用戶數據的簡單方法。一旦所有數據都已經存在于token string中，資源服務器就不需要再請求令牌檢查。所有信息都被序列化為JSON，用base64編碼，最后用私有RSA密鑰簽名。它假設所有資源服務器都將有一個公鑰，以檢查令牌是否為適當的私鑰簽名，并對令牌進行反序列化以獲取信息。

REST

在我們的系統中，我們有兩種交互方式：同步和異步。對于異步風格，我們使用分布式事件與Kafka，遵循模型發布/訂閱。對于同步，我們有支持JSON和XML的REST風格。

對于RESTful，有四個成熟級別。我們的微服務處于2級，為了簡單起見，我決定不使用HATEOAS設計模式實現超媒體控件。

因為我們正在使用Spring Cloud，所以我們要“out-of-box“一些可擴展性模式，把它們放在HTTP連接中，如斷路器、bulkhead、負載均衡、連接池、超時和重試。

分布式事件

如上所述，我們通過使用Kafka將Reminder服務和Mailer服務之間的通信異步地與其他微服務進行通信。在Reminder中，我們有一個計劃任務來檢查提醒時間并發布RemainderFound事件。Mailer服務中將會有一個訂閱的事件，它將開始向用戶發送電子郵件的過程。我邀請您看看我們如何進行這種整合，以及我如何在Kafka事件模塊中寫入發送到Kafka的數據的序列化/反序列化。

Event sourcing及CQRS

一體化應用通暢具有單個關系數據庫。我們可以使用ACID transaction。因此，如果出現問題，我們的應用程序可以簡單地開始一個transaction、更改多個行并提交transaction。但處理微服務架構中的數據訪問要復雜得多，這是因為數據分布在不同的數據庫中。跨多個服務實施業務transactions是一個很大的挑戰。

在我們的“To-Do system“中，我們正在使用事件來處理跨多個服務的業務事務。您可以查看在Mailer服務中應用的CQRS實施事件采購。您可以看到如何分離讀和寫，使我們能夠輕松地縮放每個部分。我們使用關系數據庫作為事件存儲，然后使用Kafka分發事件。我們將需要使這兩個動作為Atomic并避免存儲事件，這樣就不會發布最終的JVM崩潰。我不使用Kafka作為事件存儲，因為從關系數據庫構建聚合更簡單。我們正在努力使事情變得容易！

下一步

在To-Do-System已經包含許多微服務架構涉及到的方方面面，另一方面也仍然存在諸多挑戰。我們未來計劃在此項目基礎上增加更多東西，例如Spring云配置、Docker容器、與Jenkins的持續集成、Spring Sleuth分布式跟蹤、ELK日志管理等等。

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轉載于:https://my.oschina.net/zhouyq/blog/1502695

總結

以上是生活随笔為你收集整理的利用Java上手微服务架构的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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