java springboot b2b2c shop 多用戶商城系統(tǒng)源碼-SpringCloud架構(gòu)設(shè)計

時間：2019-08-28作者：無錫紅豬網(wǎng)絡(luò)科技有限公司瀏覽：169

較近一直在針對SpringCloud框架做項目，從中踩了不少的坑，也漸漸梳理出了一些內(nèi)容，由于SpringCloud作為一個全家桶，其中東西太多，所以這時候就要有所取舍，這里就想把自己比較常用組件及架構(gòu)推薦上來。
需要JAVA Spring Cloud大型企業(yè)分布式微服務(wù)云構(gòu)建的B2B2C電子商務(wù)平臺源碼

針對這個架構(gòu)圖我分層介紹一下：
1、是web服務(wù)器的選型，這個我選擇的是nginx+keepalived，haproxy也是一個選擇，但是haproxy在反向代理處理跨域訪問的時候問題很多。所以我們nginx有些地方做了keep-alive模式處理，減少了三次握手的次數(shù)，提高了連接效率。keepalived做nginx的負載，虛擬一個vip對外，兩個nginx做高可用，nginx本身反向代理zuul集群。
2、api gateway，這里的zuul很多人詬病，說是速度慢推薦直接用nginx，這里我還是推薦使用zuul的，畢竟zuul含有攔截器和反向代理，在權(quán)限管理、單點登錄、用戶認證時候還是很有用的，而且zuul自帶ribbon負載均衡，如果你直接用nginx，還需要單獨做一個feign或者ribbon層，用來做業(yè)務(wù)集群的負載層，畢竟直接把接口暴露給web服務(wù)器太危險了。這里zuul帶有ribbon負載均衡和hystrix斷路器，直接反向代理serviceId就可以代理整個集群了。
3、業(yè)務(wù)集群，這一層我有些項目是分兩層的，就是上面加了一個負載層，下面是從service開始的，底層只是單純的接口，controller是單獨一層由feign實現(xiàn)，然后內(nèi)部不同業(yè)務(wù)服務(wù)接口互調(diào)，直接調(diào)用controller層，只能說效果一般，多了一次tcp連接。所以我推薦合并起來，因為做過spring cloud項目的都知道，feign是含有ribbon的，而zuul也含有ribbon，這樣的話zuul調(diào)用服務(wù)集群，和服務(wù)集群間接口的互調(diào)都是高可用的，保證了通訊的穩(wěn)定性。Hystrix還是要有的，沒有斷路器很難實現(xiàn)服務(wù)降級，會出現(xiàn)大量請求發(fā)送到不可用的節(jié)點。當然service是可以改造的，如果改造成rpc方式，那服務(wù)之間互調(diào)又是另外一種情況了，那就要做成負載池和接口服務(wù)池的形式了，負載池調(diào)用接口池，接口池互相rpc調(diào)用，feign client只是通過實現(xiàn)接口達到了仿rpc的形式，不過速度表現(xiàn)還是不錯的。
4、redis緩存池，這個用來做session共享，分布式系統(tǒng)session共享是一個大問題。同時呢，redis做二級緩存對降低整個服務(wù)的響應(yīng)時間，并且減少數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)是很有幫助的。當然redis cluster還是redis sentinel自己選擇。
5、eurake注冊中心這個高可用集群，這里有很多細節(jié)，比如多久刷新列表一次，多久監(jiān)測心跳什么的，都很重要。
6、spring admin，這個是很推薦的，這個功能很強大，可以集成turbine斷路器監(jiān)控器，而且可以定義所有類的log等級，不用單獨去配置，還可以查看本地log日志文件，監(jiān)控不同服務(wù)的機器參數(shù)及性能，非常強大。它加上elk動態(tài)日志收集系統(tǒng)，對于項目運維非常方便。
7、zipkin，這個有兩種方式，直接用它自己的功能界面查看方式，或者用stream流的方式，由elk動態(tài)日志系統(tǒng)收集。但是我必須要說，這個對系統(tǒng)的性能損害非常大，因為鏈路追蹤的時候會造成響應(yīng)等待，而且等待時間非常長接近1秒，這在生產(chǎn)環(huán)境是不能忍受的，所以生產(chǎn)環(huán)境較好關(guān)掉，有問題調(diào)試的時候再打開。
8、消息隊列，這個必須的，分布式系統(tǒng)不可能所有場景都滿足強一致性，這里只能由消息隊列來作為緩沖，這里我用的是Kafka。
9、分布式事物，我認為這是分布式較困難的，因為不同的業(yè)務(wù)集群都對應(yīng)自己的數(shù)據(jù)庫，互相數(shù)據(jù)庫不是互通的，互相服務(wù)調(diào)用只能是相互接口，有些甚至是異地的，這樣造成的結(jié)果就是網(wǎng)絡(luò)延遲造成的請求等待，網(wǎng)絡(luò)抖動造成的數(shù)據(jù)丟失，這些都是很可怕的問題，所以必須要處理分布式事物。我推薦的是利用消息隊列，采取二階段提交協(xié)議配合事物補償機制，具體的實現(xiàn)需要結(jié)合業(yè)務(wù)，這里篇幅有限就不展開說了。
10、config配置中心，這是很有必要的，因為服務(wù)太多配置文件太多，沒有這個很難運維。這個一般利用消息隊列建立一個spring cloud bus，由git存儲配置文件，利用bus總線動態(tài)較新配置文件信息。
11、實時分布式日志系統(tǒng)，logstash收集本地的log文件流，傳輸給elasticsearch，logstash有兩種方式，1、是每一臺機器啟動一個logstash服務(wù)，讀取本地的日志文件，生成流傳給elasticsearch。2、logback引入logstash包，然后直接生產(chǎn)json流傳給一個中心的logstash服務(wù)器，它再傳給elasticsearch。elasticsearch再將流傳給kibana，動態(tài)查看日志，甚至zipkin的流也可以直接傳給elasticsearch。這個配合spring admin，一個查看動態(tài)日志，一個查看本地日志，同時還能遠程管理不同類的日志級別，對集成和運維非常有利。
最后要說說，spring cloud的很多東西都比較精確，比如斷路器觸發(fā)時間、事物補償時間、http響應(yīng)時間等，這些都需要好好的設(shè)計，而且可以優(yōu)化的點非常多。比如：http通訊可以使用okhttp，jvm優(yōu)化，nio模式，數(shù)據(jù)連接池等等，都可以很大的提高性能。
還有一個docker問題，很多人說不用docker就不算微服務(wù)。其實我個人意見，spring cloud本身就是微服務(wù)的，只需要jdk環(huán)境即可。編寫dockerfile也無非是集成jdk、添加jar包、執(zhí)行jar而已，或者用docker compose，將多個不同服務(wù)的image組合run成容器而已。但是帶來的問題很多，比如通訊問題、服務(wù)器性能損耗問題、容器進程崩潰問題，當然如果你有一套成熟的基于k8s的容器管理平臺，這個是沒問題的，如果沒有可能就要斟酌了。而spring cloud本身就是微服務(wù)分布式的架構(gòu)，所以個人還是推薦直接機器部署的，當然好的DevOps工具將會方便很多。


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