核心交易平台 风控审核平台 计算资源 (CPU) 存储资源 (内存|磁盘) 网络资源 (ip|端口|带宽) 中间件层 微服务框架 服务元数据管理 服务发布 服务订阅 消息中间件 消息元数据管理 消息生产 消息消费 job调度系统 job元数据管理 job发布 job调度 配置中心 mq管理系统 调用链路 系统 监控告警 系统 发布系统 服务注册 中心 服务治理 registry(桔子理财) 桔子理财业务服务 桔子理财业务数据 代理 应用 registry(鼎盛) 鼎盛业务服务 鼎盛业务数据 代理 应用 缺乏全链路的系统诊断能力 业务系统 （业务错误码） 服务框架 (请求数、成功率等) 基础组件 (mq、fastdfs、redis、mysql) 操作系统 （CPU、内存、磁盘容量、系统负载） 出师不利后的复盘反思 相对更独立、历史包袱更轻业务板块试点 RocketMq 链路日志埋点 接入层 服务层 中间件 数据层 4 Mysql、Redis mysql、redis组件采集请求中包含的traceid 3 RocketMq mq通过消息属性字段透传traceid 2 LSF框架 微服务框架通过RPC调用上下文透传traceid 1 Api-gateway、CGI、Job调度 在源头为每次请求生产唯一标识traceid 混合云&同城双活

微服务提供端 NIO异步通信 业务线程阻塞， 同步等待 唤醒等待的业务线程， 获取响应 1 2 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 在一个进程中线程总数是有限制的。提升线程的使用率，就能 够有效提升系统的吞吐量。在同步服务调用中，如果服务端没 有返回响应，客户端业务线程就会一直阻塞（wait）,傻等期 间，无法处理其它业务消息。 2、纠结的超时时间：服务的超时时间配置是个比较纠结的事 情，如果超时时间配置过大，如果响应慢，会导致线程被长时 间挂住；如果配置过小，则会导致超时增多，成功率降低。 3、雪崩效应：假如超时时间配置较大（例如3S），服务端响 异步场景1：降低长流程/复杂业务流程时延：消费端需要调用多个微服务，进行业务逻辑编排，多个微服务之间没有执行先后顺序 和参数依赖，可以通过异步微服务调用并行执行 异步场景2：性能提升：使用更少的线程处理更多的消息，提升线程和I/O利用效率 异步场景3：业务超时较长：业务上对服务调用时延不敏感（例如1-3S），如果采用同步调用 + 大超时时间，在业务高峰期，如果 时延达到超时阈值，系统很容易被压挂 异步

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/servicecomb-service-pack Login-db Redis Redis Gateway Saga同步qualification 1. 每个微服务对应自己数据层 2. 拆分经验：看业务，不看技术 3. 利用：saga, 事务性消息发布，最终一致性，同（异）步调用组合等微服务模式 [社区网站] http://servicecomb.apache.org [Github ] https://github.com/apache

Config2+Admin3+Portal*2+Mysql =8 Nacos*3+MySql=4 配置格式校验 支持 支持 通信协议 HTTP HTTP 数据一致性 数据库模拟消息队列，Apollo定时 读消息 HTTP异步通知 单机读（tps） 9000 15000 单机写（tps） 1100 1800 技术选型 • Dubbo生态产品， Nacos源于阿里内部服务的开源实现； •

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/apache/servicecomb-service-pack Login-db Redis Redis Gateway Saga同步qualification 1. 每个微服务对应自己数据层 2. 拆分经验：看业务，不看技术 3. 利用：saga, 事务性消息发布，最终一致性，同（异）步调用组合等微服务模式 [社区网站] http://servicecomb.apache.org [Github ] https://github.com/apache

[Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 开源开发的一天 • 回复邮件 • 在JIRA (公司，社区)上⾯找任务 • 编写测试复现错误，修复bug • 代码提交，集成测试验证 • 欧洲同事上线，邮件 IRC 交流 • 完成新功能设计，发送邮件进⾏讨论 • 编码，修复集成测试发现的问题 • 北美同事上线， IRC交流 • [Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 提交issue报告 • 善用Github issue • 检索是否有类似的错误 • 详细描述软件的版本和使用环境 • 描述错误详细内容 • 给出测试用例 • 登录到JIRA 或者其他的Bug管理 工具提交报告或者补丁 https://github.com/apache/servicecom

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外柔 未来的开发计划 • 更易使用的数据一致性方案 • 集成调用链追踪 (Zipkin)，定位性能瓶颈 • 可视化事务拓扑，定位异常最多的服务 • 集成熔断功能 (Hystrix) • 实现基于消息队列的通信模式 • …… • https://issues.apache.org/jira/projects/SC 谢谢 http://servicecomb.io https://github

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