服务治理

• dubbo
• grpc
• spring cloud

如果服务与服务之间的依赖关系非常多的情况下，服务URL管理起起来非常复杂。在这时候可以使用服务治理技术，管理每个服务与服务之间的依赖关系.可以本地负载均衡、实现服务发现与注册、容错等。

服务生命周期

• 服务治理本质上就是对服务生命周期的管理

注册 -> 发现 -> 续约 -> 下线 -> 剔除

服务路由

进行某次调用请求时，需要从所有符合条件的可用微服务节点中挑选出一个具体的节点发起请求

常见的路由算法有：随机路由、轮询路由、最小压力路由、最小连接数路由等

服务监控

开发态服务治理

• 服务契约：业务开发能够清晰的了解应用定义了哪些接口、每个接口的参数、以及接口的业务说明；便于开发者迅速了解应用。
• 服务调试：在微服务开发和运行时快速地对某个接口进行调试，而不需要经过手动编写测试代码，也不需要关心网络打通流程。
• 服务 Mock：当某个接口尚未开发完成时，可以通过配置 Mock 此接口的请求行为，返回预设的值，使得开发时不需要依赖于下游接口开发完成。
• 开发环境隔离：通过逻辑隔离的方式，为每一个正在开发的功能特性隔离出一个独立的环境，在低成本的前提下，划分出多个完整的独立环境，使得各功能特性的开发调试不会互相影响，提升开发迭代的效率。
• 端云互联：本地开发的微服务可以快速的访问云上的服务，云上的服务也能调用到本地开发的微服务。

测试态服务治理

• 服务压测：微服务上线前快速发起压测，迅速了解微服务的容量是否偏离基线，确保新版的性能。
• ⾃动化回归：通过自动化的方式进行回归测试，自动发起测试并自动比对结果进行验证，无需人工重复测试，保障业务代码逻辑的正确性。
• 流量录制：将线上流量录制下来，自动生成测试用例进行回归测试，通过真实的请求丰富测试覆盖率，保障业务代码逻辑的正确性。
• 流量回放：将录制好的流量重新运行，验证当前的业务运行结果是否和录制好的请求的结果匹配。

运行态服务治理

发布态

• ⽆损下线：确保应用在发布、停止、扩容时，所有请求都不会被影响，确保微服务下线的过程中业务无损。
• ⽆损上线：应用刚启动时可能会存在一些资源未初始化完成、未预热完毕的情况，无损上线功能可以确保在这个场景下不影响业务。
• ⾦丝雀发布：满足特定流量特征的请求才会进入微服务的灰度节点，通过小流量验证微服务新版的逻辑是否符合预期。
• 全链路灰度：一个迭代的多个应用同时发布，希望经过灰度的上游流量只能达到下游的灰度节点，确保灰度流量只在灰度环境中流转。

安全态

• 服务鉴权：保护敏感微服务，确保敏感服务只能被已授权的应用发起访问。
• 漏洞防护：开源框架通常会陆陆续续被发现许多漏洞，整体的升级成本很高，需要通过不升级框架的⽅式实现漏洞的防护。
• 配置鉴权：某些配置⽐较敏感，不希望任何微服务都有权限访问，控制只有受限的微服务才能访问。

高可用

• 服务容错：限流、熔断、降级
• 离群实例摘除：在单个服务提供者节点持续不可用的情况下，在消费者侧摘除这个异常节点，保障业务的高可用。
• 同可⽤区优先路由：微服务多可用区部署的情况下，确保流量优先在同一个可用区内流转，降低业务的整体时延。
• 就近容灾路由：当某个可⽤区发⽣故障，可以把流量尽快的切到正常的可⽤区，让业务以最快速度恢复。