java springboot b2b2c shop 多用户商城系统源码-SpringCloud架构设计

itautum · · 37 次点击 · 开始浏览   
需要JAVA Spring Cloud大型企业分布式微服务云构建的B2B2C电子商务平台源码请加企鹅求求 :二一四七七七五六三三。最近一直在针对SpringCloud框架做项目,从中踩了不少的坑,也渐渐梳理出了一些内容,由于SpringCloud作为一个全家桶,其中东西太多,所以这时候就要有所取舍,这里就想把自己比较常用组件及架构推荐上来。 _ 针对这个架构图我分层介绍一下: 1、是web服务器的选型,这个我选择的是nginx+keepalived,haproxy也是一个选择,但是haproxy在反向代理处理跨域访问的时候问题很多。所以我们nginx有些地方做了keep-alive模式处理,减少了三次握手的次数,提高了连接效率。keepalived做nginx的负载,虚拟一个vip对外,两个nginx做高可用,nginx本身反向代理zuul集群。 2、api gateway,这里的zuul很多人诟病,说是速度慢推荐直接用nginx,这里我还是推荐使用zuul的,毕竟zuul含有拦截器和反向代理,在权限管理、单点登录、用户认证时候还是很有用的,而且zuul自带ribbon负载均衡,如果你直接用nginx,还需要单独做一个feign或者ribbon层,用来做业务集群的负载层,毕竟直接把接口暴露给web服务器太危险了。这里zuul带有ribbon负载均衡和hystrix断路器,直接反向代理serviceId就可以代理整个集群了。 3、业务集群,这一层我有些项目是分两层的,就是上面加了一个负载层,下面是从service开始的,底层只是单纯的接口,controller是单独一层由feign实现,然后内部不同业务服务接口互调,直接调用controller层,只能说效果一般,多了一次tcp连接。所以我推荐合并起来,因为做过spring cloud项目的都知道,feign是含有ribbon的,而zuul也含有ribbon,这样的话zuul调用服务集群,和服务集群间接口的互调都是高可用的,保证了通讯的稳定性。Hystrix还是要有的,没有断路器很难实现服务降级,会出现大量请求发送到不可用的节点。当然service是可以改造的,如果改造成rpc方式,那服务之间互调又是另外一种情况了,那就要做成负载池和接口服务池的形式了,负载池调用接口池,接口池互相rpc调用,feign client只是通过实现接口达到了仿rpc的形式,不过速度表现还是不错的。 4、redis缓存池,这个用来做session共享,分布式系统session共享是一个大问题。同时呢,redis做二级缓存对降低整个服务的响应时间,并且减少数据库的访问次数是很有帮助的。当然redis cluster还是redis sentinel自己选择。 5、eurake注册中心这个高可用集群,这里有很多细节,比如多久刷新列表一次,多久监测心跳什么的,都很重要。 6、spring admin,这个是很推荐的,这个功能很强大,可以集成turbine断路器监控器,而且可以定义所有类的log等级,不用单独去配置,还可以查看本地log日志文件,监控不同服务的机器参数及性能,非常强大。它加上elk动态日志收集系统,对于项目运维非常方便。 7、zipkin,这个有两种方式,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动态日志系统收集。但是我必须要说,这个对系统的性能损害非常大,因为链路追踪的时候会造成响应等待,而且等待时间非常长接近1秒,这在生产环境是不能忍受的,所以生产环境最好关掉,有问题调试的时候再打开。 8、消息队列,这个必须的,分布式系统不可能所有场景都满足强一致性,这里只能由消息队列来作为缓冲,这里我用的是Kafka。 9、分布式事物,我认为这是分布式最困难的,因为不同的业务集群都对应自己的数据库,互相数据库不是互通的,互相服务调用只能是相互接口,有些甚至是异地的,这样造成的结果就是网络延迟造成的请求等待,网络抖动造成的数据丢失,这些都是很可怕的问题,所以必须要处理分布式事物。我推荐的是利用消息队列,采取二阶段提交协议配合事物补偿机制,具体的实现需要结合业务,这里篇幅有限就不展开说了。 10、config配置中心,这是很有必要的,因为服务太多配置文件太多,没有这个很难运维。这个一般利用消息队列建立一个spring cloud bus,由git存储配置文件,利用bus总线动态更新配置文件信息。 11、实时分布式日志系统,logstash收集本地的log文件流,传输给elasticsearch,logstash有两种方式,1、是每一台机器启动一个logstash服务,读取本地的日志文件,生成流传给elasticsearch。2、logback引入logstash包,然后直接生产json流传给一个中心的logstash服务器,它再传给elasticsearch。elasticsearch再将流传给kibana,动态查看日志,甚至zipkin的流也可以直接传给elasticsearch。这个配合spring admin,一个查看动态日志,一个查看本地日志,同时还能远程管理不同类的日志级别,对集成和运维非常有利。 最后要说说,spring cloud的很多东西都比较精确,比如断路器触发时间、事物补偿时间、http响应时间等,这些都需要好好的设计,而且可以优化的点非常多。比如:http通讯可以使用okhttp,jvm优化,nio模式,数据连接池等等,都可以很大的提高性能。 还有一个docker问题,很多人说不用docker就不算微服务。其实我个人意见,spring cloud本身就是微服务的,只需要jdk环境即可。编写dockerfile也无非是集成jdk、添加jar包、执行jar而已,或者用docker compose,将多个不同服务的image组合run成容器而已。但是带来的问题很多,比如通讯问题、服务器性能损耗问题、容器进程崩溃问题,当然如果你有一套成熟的基于k8s的容器管理平台,这个是没问题的,如果没有可能就要斟酌了。而spring cloud本身就是微服务分布式的架构,所以个人还是推荐直接机器部署的,当然好的DevOps工具将会方便很多。电子商务社交平台源码请加企鹅求求:三五三六二四七二五九
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