服务注册与发现
核心功能
- 服务实例动态变化：实例可能因扩缩容、故障或迁移导致IP变动。
- 服务依赖解耦：调用方无需硬编码服务地址，降低耦合度。
- 负载均衡：自动选择健康实例，提升系统可用性。
核心组件
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服务注册中心（Registry） ：
- 作用：存储服务实例的元数据（如IP、端口、健康状态、标签），提供心跳检测和实例状态维护功能。
- 代表工具：Eureka、Consul、Nacos、ZooKeeper。
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服务提供者（Provider） ：启动时向注册中心注册自身信息；定期发送心跳以维持注册状态。
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服务消费者（Consumer） ：从注册中心获取可用服务实例列表；通过负载均衡策略（如轮询、权重）选择实例发起调用。
工作流程
- 注册阶段：服务提供者启动时，向注册中心发送注册请求（包含元数据）；注册中心存储实例信息，并标记为“健康”状态。
- 心跳维护：提供者周期性（如30秒）发送心跳包，刷新存活状态；若注册中心未收到心跳，标记实例为“不健康”或删除。
- 发现阶段：消费者向注册中心查询目标服务的实例列表；注册中心返回当前健康的实例列表。
- 调用与负载均衡：消费者根据策略（如随机、轮询）选择实例发起请求。
流量控制策略
常见限流算法
| 算法 | 原理 | 适用场景 | 优缺点 |
|---|---|---|---|
| 固定窗口计数器 | 每单位时间（如1秒）允许固定数量的请求，超出则拒绝。 | 简单场景（如API Key限流） | 实现简单，但窗口切换时可能突发流量溢出。 |
| 滑动窗口计数器 | 将时间窗口细分为多个小窗口，统计最近N个小窗口的总请求量。 | 需要平滑限流的场景 | 更精准，但计算复杂度较高。 |
| 漏桶算法 | 请求以恒定速率处理（类似水从漏桶流出），超出桶容量则丢弃或排队。 | 流量整形（如消息队列消费） | 输出流量恒定，但无法应对突发流量。 |
| 令牌桶算法 | 以固定速率向桶中添加令牌，请求需获取令牌才能执行，否则拒绝或等待。 | 允许突发流量（如秒杀场景） | 灵活支持突发，但需维护令牌状态。 |
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单机限流：Guava RateLimiter：基于令牌桶算法，支持预热模式。
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分布式限流：
- Redis + Lua脚本：利用Redis的原子操作统计全局请求量。
- Sentinel：阿里开源的流量控制组件，支持集群限流和动态规则配置。
- Nginx限流模块：通过
limit_req_zone和limit_conn_zone实现网关层限流。
熔断（Circuit Breaking）
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熔断器：当服务调用失败率达到阈值时，后续请求直接拒绝，避免资源耗尽。
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熔断器三态转换：
- Closed（闭合） ：正常处理请求，统计失败率。
- Open（断开） ：拒绝所有请求，直接返回错误或降级结果。
- Half-Open（半开） ：尝试放行部分请求，若成功则恢复Closed状态。
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熔断参数配置：
- 失败率阈值：如10秒内失败率超过50%触发熔断。
- 熔断时长：Open状态持续时间（如5秒后进入Half-Open）。
- 最小请求数：统计窗口内至少需要一定请求量才触发熔断（避免低流量误判）。
- 实现工具：Hystrix、Sentinel。
降级（Fallback）
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手动降级：运维人员通过配置中心手动触发（如大促期间关闭积分兑换）。
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自动降级：基于熔断规则或系统负载自动触发（如CPU超过80%时关闭推荐服务）。
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降级策略：
- 返回默认值：如商品详情页降级时返回缓存中的静态信息。
- 简化流程：跳过非必要步骤（如下单时不校验库存，仅记录日志异步核对）。
- 功能屏蔽：直接关闭某功能入口（如隐藏“秒杀”按钮）。
负载均衡（Load Balancing）
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流量分配：将请求合理分发到多个服务实例，避免单点过载。
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健康检查：自动剔除不健康实例，保证请求成功率。
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负载均衡算法
算法 原理 适用场景 轮询（Round Robin） 依次将请求分发到每个实例。 实例性能均匀的场景 加权轮询 根据实例权重分配请求（如CPU核数多的实例权重高）。 异构硬件环境 随机（Random） 随机选择一个实例。 快速简单，无状态场景 最小连接数 将请求分发给当前连接数最少的实例。 长连接服务（如WebSocket） 一致性哈希 相同请求参数（如用户ID）始终路由到同一实例。 缓存服务、会话保持需求
配置中心
核心功能
- 集中化存储：所有配置（数据库连接、功能开关、超时参数等）存储在统一平台，避免配置散落在代码或配置文件中。
- 动态更新：修改配置后无需重启服务，实时或近实时生效（如调整日志级别、限流阈值）。
- 环境隔离：支持多环境（dev/test/prod）配置隔离，同一服务在不同环境加载不同配置。
- 版本控制与回滚：记录配置变更历史，支持一键回滚到任意版本。
- 权限与审计：配置修改需权限控制，记录操作日志（如谁在何时修改了哪些配置）。
- 加密与安全：敏感配置（密码、密钥）加密存储，传输过程使用TLS加密。
核心组件
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配置存储
- 数据库：MySQL、PostgreSQL等，存储配置键值对。
- 分布式KV存储：Etcd、Consul，支持高可用和快速读取。
- 文件系统：Git仓库（如Spring Cloud Config支持Git后端）。
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配置管理平台：提供Web界面或API，供运维人员查看、修改和发布配置。
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客户端SDK：集成到服务中，负责从配置中心拉取配置并监听变更（如Nacos Client、Spring Cloud Config Client）。
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配置推送机制
- 长轮询（Long Polling） ：客户端定期检查配置变更（如Nacos）。
- WebSocket/SSE：服务端主动推送变更（实时性更高）。
工作流程
- 服务启动：服务通过客户端SDK从配置中心拉取当前环境的配置。
- 配置修改：管理员通过Web界面修改配置并发布。
- 配置推送：配置中心通知所有订阅该配置的服务实例。
- 配置生效：服务动态加载新配置（如热更新线程池大小）。
可观测性
日志（Logs）
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定义：系统运行时生成的文本记录，包含时间戳、事件描述和上下文信息。
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结构化：使用JSON格式，便于解析（如
{"level":"ERROR","time":"2023-10-05","message":"connection failed"}）。 -
分级：DEBUG、INFO、WARN、ERROR等级别，按需采集。
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上下文：附加请求ID、用户ID、设备信息等，支持关联分析。
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工具链：
- 采集：Fluentd、Filebeat。
- 存储与搜索：Elasticsearch、Loki。
- 可视化：Kibana、Grafana。
指标（Metrics）
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定义：系统运行状态的数值化度量（如QPS、延迟、错误率）。
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核心类型：
- 计数器（Counter） ：累加值（如总请求数）。
- 仪表盘（Gauge） ：瞬时值（如当前内存使用量）。
- 直方图（Histogram） ：统计分布（如请求延迟的P50/P90/P99）。
- 摘要（Summary） ：类似直方图，但客户端计算分位数。
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工具链：
- 采集与存储：Prometheus、InfluxDB。
- 可视化与告警：Grafana、Alertmanager。
追踪（Traces）
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定义：记录请求在分布式系统中的完整调用链路，展示跨服务、跨组件的执行路径和耗时。
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核心概念：
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Trace：一个请求的完整生命周期（如用户下单请求）。
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Span：Trace中的一个操作单元（如调用支付服务），包含：
Span ID：唯一标识。
Parent Span ID：父级Span ID，构建树形结构。
Tags：附加信息（如HTTP状态码、数据库查询语句）。
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上下文传播（Context Propagation） ：通过HTTP头（如
traceparent）在服务间传递Trace信息。
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工具链：
- 采集与存储：Jaeger、Zipkin、SkyWalking。
- 协议标准：OpenTelemetry（统一日志、指标、追踪的API规范）。
