没有十全十美的微服务框架，适合的才是最好的  微服务API设计：支持Swagger API规范  开发方式：支持透明RPC、Spring MVC风格的微服务开发  编程模型：同时支持同步、异步的编程模型  性能：支持原生的Reactive模式（EventLoop），相比于传 统的同步服务调用，性能更高（吞吐量N倍+提升、时延降低 为原来的50%-）  轻量级、易集成：可以方便的与Spring 实践-同步和异步 Website: http://servicecomb.incubator.apache.org/ Gitter: https://gitter.im/ServiceCombUsers/Lobby 不一刀切，根据业务实际需要选择同步或者异步微服务调用 微服务消费端 业务 线程 池 异步 I/O线 程池 NIO异步通信 微服务提供端 NIO异步通信 业务线程阻塞， 微服务同步调用问题： 1、同步服务调用：业务线程将请求消息交给I/O线程之后， 无论I/O线程是同步还是异步发送请求消息，业务线程都会 同步阻塞，等待响应 2、异步I/O通信：I/O通信方式与服务调用方式没关联关 系，无论是同步服务调用还是异步服务调用，I/O通信都 可以采用异步非阻塞模式 同步服务调用的几个缺点： 1、业务线程利用率低：线程资源是系统中比较重要的资源， 在一个进

（OpenAPI） 服务发现 熔断 负载均衡 配置 跟踪 … 运行模型 围绕服务契约进行开发以及运维 异步化支持 • 基于Vertx提供的异步内核 • 保持高性能的同时支持同步调用方式 • 将通信线程与业务处理线程分离 • 操作级别线程池控制，支持隔离仓 • 支持多种异步编程接口 • CompletableFuture • RxJava • Reactive Stream • 边缘服务 系统Metric 异步调用API Saga 0.0.1 集中式Saga原型 Saga 0.0.2 Saga调用支持条件判断 2017年6月 2017年8月 2017年10月 2017年9月 2017年12月 ServiceComb 1.0.0-m1 新特性 • Java Chassis • 支持 CompletableFeature 异步调用接口 • 监控指标模块优化，支持与prometheus对接 多数据中心支持 契约测试 微服务管理控制 开源配置中心 对接多监控系统 Service Mesh 多语言微服务支持 监控管理对接 微服务事务协调器 服务端高可用 管理控制台 同步异步事件支持 如何加入到ServiceComb社区 • 线上 • 关注ServiceComb微信小助手， 加入微信群与大家进行交流 • 官网 http://servicecomb.incubator

Zuul VS EdgeService 3 Callback hell 实践案例—华为消费者云 异步场景1：降低长流程/复杂业务流程时延 异步场景2：CPU资源使用率低、性能要求高 异步场景3：需要配置较长超时时间的接口 异步场景4：多个微服务级联调用 性能对比测试： 采用Reactive异步模式之后，TPS提升 43% 左右 时延降低 28% 左右，CPU占用降低 56% 左右 总结

跟踪 … 运⾏行行模型 围绕服务契约进⾏行行开发以及运维 异步化⽀支持 • 基于Vertx提供的异步内核 • 保持⾼高性能的同时⽀支持同步调⽤用⽅方式 • 将通信线程与业务处理理线程分离 • 操作级别线程池控制，⽀支持隔离仓 • ⽀支持多种异步编程接⼝口 • CompletableFuture • RxJava • Reactive Stream Sample示例例优化 Service Center Java Chassis 0.4.0 服务中⼼心升级 Service Center Java Chassis 0.5.0 边缘服务 系统Metric 异步调⽤用API Saga 0.0.1 集中式Saga原型 Saga 0.0.2 Saga调⽤用⽀支持条件判断 2017年年6⽉月 2017年年8⽉月 2017年年10⽉月 2017年年9⽉月

Microservice NO.1 深圳站： Cloud Native 架构下的 K8S 和微服务实践 异步性能支持 • 基于Vertx提供的异步内核 • 保持高性能的同时支持同步调用方式 • 将通信线程不业务处理线程分离 • 操作级别线程池控制，支持隔离仓 • 支持多种异步编程接口 • CompletableFuture • RxJava • Reactive Stream Microservice NO.1 深圳站： Cloud Native 架构下的 K8S 和微服务实践 ServiceComb 1.0.0-m1新特性 • Java Chassis • 异步调用接口支持 • 监控指标模块优化，支持不prometheus, OverWatch • 支持通过携程Apollo劢态配置实例 • Service Center • 优化Service Center性能，修复Bug

举例：商品维护和下订单是2个微服务，下订单系统对性能有较高要求，所以可以考虑把商品的价格从商品维护微服务同步到订单系统，该同步动作 对性能没有要求，对事务性有要求。 常见的服务间通信模式：同（异)步通信，API组合，基于MQ的异步通信 事务性： saga, 事务性消息发布（一次仅一次），分布式事务等 很易用的服务间saga事务方案Servicecomb-Pack: https://github.com/apache/s 资 格 有库存 无库存 有资格 无 有库存 无 Codis MySQL-MGR 微服务层的优化 1. SeviceComb优异的异步通讯模型，REST over Vertx。 2. 透明RPC模式+CompletableFuture。把异步继续进行。 3. 低超时+重试策略配置。“ 高可用”的定义？A跟a 的区别  客户端无异常。 4. Zuul VS edge-service（更优）。

举例：客户维护和订单是2个微服务，订单系统对性能有较高要求，所以可以考虑把购房资格信息从客户维护微服务同步到订单系统，改同步动作 对性能没有要求，对事务性有要求。 常见的服务间通信模式：同（异)步通信，API组合，基于MQ的异步通信 事务性： saga, 事务性消息发布（一次仅一次），分布式事务等 很易用的服务间saga事务方案Servicecomb ServicePack: https://github.com/a 格 有库存 无库存 有资格 无 有库存 无 Codis MySQL-MGR 微服务层的优化 1. SeviceComb优异的异步通讯模型，REST over Vertx。 2. 透明RPC模式+CompletableFuture。把异步继续进行。 3. 低超时+重试策略配置。“ 高可用”的定义？A跟a 的区别 à 客户端无异常。 4. Zuul VS edge-service（完胜）。

支持多种Rest服务实现方式 Process Event-Loop Process R R W W 线 程 池 • 框架以事件驱劢为基础 • 异步操作提升应用处理效率 • 支持Restful以及RPC 异步事件操作保证系统性能 分布式调用追踪 • 支持标准追踪协议 • Zipkin • 支持@span扩展事务追踪 • 提供调用追踪扩展 • 可以配置自定义的追踪处理器

络分区故障时系统的容错能力 从微服务到服务管理中心 1.实例缓存机制 从微服务到服务管理中心 2.心跳保活机制 从服务管理中心到etcd 1.异步缓存机制 从服务管理中心到etcd 2.异步心跳机制 自我保护机制 前面提到的缓存机制，保证了ServiceCenter在etcd出现网络分区故障时依 然保持可读状态，ServiceCenter的自我保护(S

增速微服务开发 --- 降低学习门槛 SpringMVC JAXRS 性能保证 Process Event-Loop Process R R W W 线 程 池 •异步 • 标准、开放、协议健壮性 • 开发框架的性能在于细节，而不仅仅 是协议。 更细致的服务路由管控 ETCD 集群 服务中 心实例 服务中 心实例 服务中 心实例 • 统一的路由策略管控 实例动态扩容，海量的长连接或者短连接 • 支持灰度发布、服务分组等高级管理特性 微服务 ServiceComb 开发框架 通信模型 (序列化、传输协 议） 编程模型 （同步、异步、 Reactive…) 服务契约 （OpenAPI） 服务发现 熔断 负载均衡 配置 跟踪 …