大量老旧系统代码，如何支持其服务化改造？ • 云化应用面临的监控已经分布调用追踪问题？ ## ServiceComb 编程模型 （同步、异步、Reactive...） 运行模型 服务发现 熔断 负载均衡 配置 跟踪 通信模型 (序列化、传输协议) 服务契约 (OpenAPI) ## 为什么需要服务契约 • 作为服务消费者 - 需要明确知道如何调用服务？ - 需要知道服务调用参数有哪些？

多数模块对单点异常，慢节点等异常缺乏容忍能力，推动每个模块独立修复，成本高，上线周期长。 ## 高级架构能力能否多语言、多框架支持？ ➢ 因重试导致雪崩，底层RPC框架需要重复建设来定制动态熔断能力。 ➢ 升级一级服务建设中，发现很多模块单点、多点故障不能容忍，能否低成本解决？ ## ● 运维架构能力是否具备可移植性？是否能低成本复制新的产品线？ 比如常用运维降级、止损能力各个产品线 降低业务因Redis回退引发的雪崩问题。（业务层RPC框架Retry策略托管到Mesh，通过平响分位值动态抑制BP请求） ## Mesh价值 1. 业务无需代码改动即可开启，在线调整backup超时分位值、熔断阈值。 2. 支持动态调整配置参数，对接智能调参系统。 ## 业务价值 LocalityAware负载均衡策略以下游节点的吞吐除以延时作为分流权值，优化长尾平响问题。 ## Mesh价值

 航班起降均为当地时间 ## 缺乏熔断设计  ## 交易故障 ## 缺乏降级设计 • 核心业务是否有损 ·弱依赖 - 熔断限流，有损服务 serviceA 弱依赖 熔断、限流 · 强依赖 - 备选服务，降级实现 用户请求 service serviceB 强依赖 降级 serviceC- 备选服务 serviceC 强依赖 ## 业界解决方案 - HYSTRIX Netflix开源的一款容错框架，支持多种降级熔断技术 ![Image](/uploa 实践过程中遇到的问题 • 业务改造成本高，代码耦合，维护成本增高 - 固化策略，需线下修改代码，测试，发布，线上应急策略响应不友好 - 无法支撑多系统的复合指标计算，业务降级支持不友好 - 大量应用各自实现降级熔断，代码散落在各应用，没有统一的管理和治理。久而久之，无人知道系统内有多少降级点，降级是如何实现的 • 缺乏UI、没有灵活的参数、策略配置，没有预案制定管理能力 ![Image](/uploads

响应超时 ## 治理策略 & 高可用 - 微服务高可用设计手段 服务高可用 服务限流 方法容错 负载均衡+实例容错 熔断 服务分流 柔性化/异步化 存储高可用 服务冗余 ## 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 · 限流 熔断 • 负载均衡+实例容错 ## Config Server ## Spring Cloud ## Service Mesh 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务或进行流量整形。 - 限流无非就是针对超过预期的流量，通过预先设定的限流规则选择性的对某些请求进行限流“熔断”。 ## 治理策略 & 高可用 ## • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 接入层限流 • 调用外部限流服务限流 • 切面层/代理层限流 常用限流架构 ## 治理策略 & 系统标签 • 自定义标签 • 基于标签匹配 (to) 系统标签 • 自定义标签 matchLabels Exclusion matching 常用限流用法 ## • 微服务高可用设计手段 - 熔断 ## MICROSERVICES Circuit-Breaker Pattern Implementation ![Image](/uploads/documents/1/1/b/3/11b3

服务压测 变更态 无损下线 无损上线 金丝雀发布 A/B Test 全链路灰度 运行态 稳定性 应用自身稳定性风险 不确定流量（流控、热点防护） 不稳定调用（熔断、隔离） 不稳定架构与基础设施（容灾多活） 安全 服务鉴权 服务零信任 Kratos CloudWeGo 服务框架 据调研数据 70%的线上问题都是由于变更导致的 运行时稳定性问题更是防不胜防 保障接口流量处于正常容量以内，多余流量进行拒绝或平滑 系统保护 自适应系统过载保护，基于系统指标与实时容量 并发控制 精准控制并发请求数，避免过多的慢调用占满线程池导致服务不可用 熔断降级 热点防控 针对不稳定的弱依赖服务自动进行熔断，或提前降级 针对自动识别的热点参数值进行流量控制，避免热点流量占用过多资源 失败重试 针对指定的非致命错误异常自动重试，最大限度避免系统抖动 ’ alt=‘OCR图片’/> + Token Bucket 流控 ’ alt=‘OCR图片’/> 自动熔断不稳定接口，避免级联故障 业务场景/痛点 业务高峰期，某些非核心的下游服务接口遇到性能瓶颈或网络问题，影响业务主流程运转，且可能需要较长时间恢复，小问题变成大问题。 解决方式 事前配置熔断规则，当满足熔断条件（慢调用比例、异常比例）时自动触发熔断，直接返回 fallback 的结果，这样既可以保障调用端不被不稳定服务拖垮

[Image](/uploads/documents/9/4/9/d/949d63af799b196c8d4b4645ca213b4f/p6_2.jpg) 互联网高并发微服务化架构设计 九、配置中心的设计与实践 八、服务的熔断，降级，限流设计 一、微服务化的基石：持续集成 七、性能优化之消息队列与异步化设计 二、静态资源分离与接入层设计 三、应用层设计之无状态化与容器化 四、应用层设计之服务的拆分，发现与编排 设计要点七：消息队列与异步化  ## 设计要点八：熔断，限流，降级  ## 设计要点九：配置中心 减少调用沟通成本 账户审计 根据平台、租户、项目三个层次区分权限作用域操作记录，审计日志，事件查询 ## 某证券公司 中台化 持续集成 注册发现 容器化 独立状态集群 服务自动发现 失败自动熔断 多机房部署 ## 多机房部署 

CONTENTS 01 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 ■ 历年双11消息数量变化 ■ 消息中间件核心链路 ■ 低延迟存储 ■ 容量保障 ■ 熔断机制 ■ 多副本高可用 03 Apache RocketMQ 未来展望 ## 历年双11消息数量变化  Drawing by Levin; © 1976 The New Yorker Magazine, Inc. 消息中间件分布式慢请求解法 01 低延迟分布式存储系统 02 在线熔断机制，秒级隔离 03 容量保障，限流 ## 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 万级请求/秒/单机 Request Request Request Request Request GC暂停线程引起） ## 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制  完善的容量评估 ## 在线熔断机制 应用 ![Image](/uploads/documents/5/f/f/d/5ffd9

CONTENTS 01 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 ■ 历年双11消息数量变化 ■ 消息中间件核心链路 ■ 低延迟存储 ■ 容量保障 ■ 熔断机制 ■ 多副本高可用 03 Apache RocketMQ 未来展望 ## 历年双11消息数量变化  Drawing by Levin; © 1976 The New Yorker Magazine, Inc. 消息中间件分布式慢请求解法 01 低延迟分布式存储系统 02 在线熔断机制，秒级隔离 03 容量保障，限流 ## 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 万级请求/秒/单机 Request Request Request Request Request GC暂停线程引起） ## 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制  完善的容量评估 ## 在线熔断机制 应用 ![Image](/uploads/documents/2/3/a/2/23a29

部署运维方便 改造过程 架构图 框架和基础设施完善 系统重构 GopherChina2018 框架和基础设施 API GATEWAY 服务框架 多级缓存 熔断降级 API GATEWAY 目的 限流 升级API 鉴权 架构 API GATEWAY GopherChina2018 API GATEWAY Downstream 免费专栏首页 100+ 600+ 2000+ 12000+ 付费专栏首页 200+ 900+ 2400+ 14000+ 熔断降级 熔断 降级 熔断 GopherChina2018 熔断 GopherChina2018 熔断 hystrix.Go("my_command", func() error { // talk to other

1.4 Consul安装与使用 2.1.5 Consul常用命令 2.1.6 Consul高可用 2.2 服务提供者 2.3 服务消费者 2.3.1 Ribbon 2.3.2. Feign 2.4 熔断器 2.4.1. Hystrix 2.4.2. Hystrix Dashboard 2.4.3. Turbine 2.5 配置中心 2.6 API Gateway 3 使用Docker构建微服务 3 y/tree/master/microservice- 3.2. Feign consumer-movie-feign 2.4 熔断器 2.4 熔断器 雪崩效应 熔断器（CircuitBreaker） 2.4 熔断器 雪崩效应 在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应 C和D时，雪崩效应就形成了。 熔断器（CircuitBreaker） 熔断器的原理很简单，如同电力过载保护器。它可以实现快速失败，如果它在一段时间内侦测到许多类似的错误，会强迫其以后的多个调用快速失败，不再访问远程服务器，从而防止应用程序不断地尝试执行可能会失败的操作，使得应用程序继续执行而不用等待修正错误，或者浪费CPU时间去等到长时间的超时产生。熔断器也可以使应用程序能够诊断错误是否已经