搭建微服务器

1. 什么是微服务架构主流的微服务如何实现

简单地说，微服务架构就是以业务域或业务功能为边界，将一个大而全的应用拆分为可以独立开发，独立部署，独立测试，独立运行的一组小的应用，并且使用轻量级，通用的机制在这组应用间进行通信。
主流的微服务包括：
1、SpringCloud

Spring Cloud , 来自Spring，具有Spring 社区的强大支撑，还有Netflix强大的后盾与技术输出。Netflix作为一家成功实践微服务架构的互联网公司在几年前就把几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区，这些框架开源的整套服务架构套件是Spring Cloud的核心。

- Eureka:服务注册发现框架；

- Zuul:服务网关；

- Karyon：服务端框架；

- Ribbon：客户端框架；

- Hystrix：服务容错组件；

- Archaius：服务配置组件；

- Servo：Metrics组件；

- Blitz4j：日志组件；

2、Dubbo

Dobbo是一个分布式服务框架，是阿里开放的微服务化治理框架，致力于提高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分(官网)

- 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式；

- 集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持；

- 自动发现: 基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。

Dubbo 也是采用全 Spring 配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何 API 侵入，只需用 Spring 加载 Dubbo的配置即可，Dubbo 基于 Spring 的 Schema 扩展进行加载。当然也支持官方不推荐的 API 调用方式。

3、lstio

lstio 作为用于微服务聚合层管理的新锐项目，是Google、IBM、Lyft（海外共享出行公司、Uber劲敌），首个共同联合开源的项目，提供了统一的连接，安全，管理和监控微服务的方案。

目前首个测试版是针对Kubernetes环境的，社区宣称在未来几个月内会为虚拟机和Cloud Foundry 等其他环境增加支持。lstio将 流量管理添加到微服务中，并为增值功能（如安全性、监控、路由、连接管理和策略）创造了基础。

- HTTP、gRPC 和 TCP 网络流量自动负载均衡；

- 提供了丰富的路由规则，实现细颗粒度的网络流量行为控制；

- 流量加密、服务件认证，以及强身份声明；

- 全范围（Fleet-wide）的策略执行；

- 深度遥测和报告。

2. win10和sever搭建web服务器哪个好

一般来说windows的server版稳定性一定要比个人版的操作系统要好，不过由于内核都差不多，如果仅仅是搭建web服务器的话，效果都差不多。我认为更应该考虑web服务器的选择，如果是.net就用IIS，如果是java开发大多数还是用tomcat，如果需要微服务还得用docker。

3. 如何规划基于docker的微服务架构技术栈

【编者的话】有些开发者可能还是不明白Docker对自己到底有多大的用处，因此翻译Docker个人用例这篇文章中来介绍Docker在普通开发者开发过程中的用例。Docker如今赢得了许多关注，很多人觉得盛名之下其实难副，因为他们仍然搞不清Docker和普通开发者到底有什么关系。许多开发者觉得Docker离自己很远，Docker是生产环境中的工具，和自己无关。我也是花了很长时间才想清楚作为普通开发人员如何在自己的开发中使用Docker。坦率地说，我仍处在学习的过程中。这篇文章提供了一个Docker用例列表，我希望它能更好地帮助你理解Docker并引发你的思考。本文只是描述Docker在普通开发者日常的应用，并不提供完整的解决方案。在介绍用例之前，我希望你能先记住这句话：“Docker是一个便携的应用容器”。你可以不知道Docker所说的的“便携式容器”到底是什么意思，但是你必须清楚Docker在日常中能带来非常大的效率提升。当你需要在容器内运行自己的应用（当然可以是任何应用），Docker都提供了一个基础系统镜像作为运行应用时的基础系统。也就是说，只要是linux系统上的应用都可以运行在Docker中。可以在Docker里面运行数据库吗？当然可以。可以在Docker里面运行Node.js网站服务器吗？当然可以。可以在Docker里面运行API服务器吗？当然可以。Docker并不在乎你的应用程序是什么、做什么，Docker提供了一组应用打包、传输和部署的方法，以便你能更好地在容器内运行任何应用。下面的例子我自己经常使用，当然你有更好的案例也可以分享给我。尝试新软件对开发者而言，每天会催生出的各式各样的新技术都需要尝试，然而开发者却不太可能为他们一一搭建好环境并进行测试。时间非常宝贵，正是得益于Docker，让我们有可能在一条或者几条命令内就搭建完环境。Docker有一个傻瓜化的获取软件的方法，Docker后台会自动获得环境镜像并且运行环境。并不仅仅是新技术环境搭建用得到Docker。如果你想快速在你的笔记本上运行一个Mysql数据库，或者一个Redis消息队列，那么使用Docker便可以非常容易地做到。例如Docker只需要一条命令便可以运行MySQL数据库：dockerrun-d-p3306:3306tutum/mysql。译者注：虽然使用命令也能非常快地安装MySQL数据库，但是当用到最新的技术或者非常复杂的技术时，使用Docker便会是个非常好的选择，例如Gitlab，普通用户大概需要一天的时间去搭建Gitlab平台，而Docker则只需要一条命令。进行演示现在我经常需要在周末用自己开发的成果对客户活着别人做一两个演示。搭建演示环境的过程非常麻烦。现在我发现Docker已经成为我演示这些工具的最合理的方式。同时，对于客户来说，我可以直接将Docker镜像提供给他们，而不必去做任何环境配置的工作，工作的效果也会和在他们演示中所看到的一模一样，同时不必担心他们的环境配置会导致我们的产品无法运行。避免“我机器上可以运行”无论是上一篇介绍的企业部署Docker还是本文的个人Docker用例，都提到了这个情况。因为环境配置不同，很多人在开发中也会遇到这个情况，甚至开发的软件到了测试人员的机器上便不能运行。但这都不是重点。重点是，如果我们有一个可靠的、可分发的标准开发环境，那么我们的开发将不会像现在这么痛苦。Docker便可以解决这个问题。Docker镜像并不会因为环境的变化而不能运行，也不会在不同的电脑上有不同的运行结果。可以给测试人员提交含有应用的Docker镜像，这样便不再会发生“在我机器上是可以运行的”这种事情，很大程度上减轻了开发人员测试人员互相检查机器环境设置带来的时间成本。另一个Docker可以发挥用处的地方是培训班。除了Docker容器的隔离性之外，更能体会到Docker优势的地方在于环境搭建。培训班的新手每个人都要在环境搭建上花费很多时间，但是如果在这里应用到Docker的话，那么我们只需要把标准的运行环境镜像分发下去，然后就可以开始上课了。使用Docker和使用虚拟机一样简单，但是Docker要更方便、更轻量级。同时，我们也可以告诉学员：“在培训的同时，我们还将学到当下最流行的技术——Docker”，这种双赢的结局，何乐而不为呢。学习Linux脚本当然这个原因看起来可能很奇怪，但是对不不熟悉Linux操作系统和Shell脚本的人来说，确实是一个好机会。即便本文并不是在讲Linux，Linux的重要度仍然不言而喻。如果你用的是Windows，那么我给你一个建议：从云主机提供商那儿租用一台云主机：我推荐使用CoreOS系统的云主机。虽然这样并不会让你成为专业的Linux运维，但是可以让你快速地学到Linux基础知识，爱上命令行操作，并且慢慢开始熟悉和欣赏Linux。更好地利用资源虚拟机的粒度是“虚拟出的机器”，而Docker的粒度则是“被限制的应用”，相比较而言Docker的内存占用更少，更加轻量级。对我来说这是Docker的一个优势：因为我经常在自己电脑中运行多个Docker应用，使用Docker比使用虚拟机更加简单，方便，粒度更细，也能持续地跟踪容器状态。为微服务定制如果你一直在关注科技新闻的话，那么你应该听说过“微服务（Microservices）”的概念。Docker可以很好地和微服务结合起来。从概念上来说，一个微服务便是一个提供一整套应用程序的部分功能，Docker便可以在开发、测试和部署过程中一直充当微服务的容器。甚至生产环境也可以在Docker中部署微服务。在云服务提供商之间移植大多数的云主机提供商已经全面支持Docker。对于开发人员来说，这表示你可以很方便地切换云服务提供商，当然也可以很方便地将你本地的开发环境移动到云主机上，不需要本地上配置一次运行环境、在云主机上还配置一次运行环境。全面部署Docker(DockerhereandDockerthere)作为标准运行环境可以极大地减轻应用上线时的工作量和产生BUG。

4. 私有云怎么搭建

新一代私有云并非私有云的一个新版本，相反，它通过软件定义硬件、软件和硬件解耦、软件可进化、硬件可升级的OTA（Over The Air）特色，通过可进化这一核心要点实现了私有云的无版本化永续生命周期，以及从IaaS到PaaS场景化的能力边界突破。
新一代私有云产品是基于kubernetes的微服务架构，一体化的设计理念，帮助企业用户从最基础单元的3节点云就绪超融合到无上限的超大规模云平台实现了统一架构，在基于开源生态技术栈的同时，保持高度产品化体验，通过业务无感知，数据不迁移，服务不中断的平滑无感可进化方式，构建以数据为中心、面向多云的私有云平台。
易捷行云2018年和2019年蝉联中国中立私有云市场份额第一名，并在2019年获得中国最大国有IT央企——中国电子信息产业集团D轮战略投资，成为云计算国家队。作为中国电子体系中唯一一家云计算企业，在信创领域具有独特价值。
1.创新基因：易捷行云创始团队来自于IBM中国研发团队，是中国乃至全球最早一批从事开源云计算技术的技术人员。
2.技术领先：易捷行云积极参与国际开源社区并贡献核心代码，不仅是OpenStack基金会黄金会员，Ceph基金会创始会员，CNCF、OCF、Linux基金会会员，拥有OpenStack全球技术委员会亚太国家中唯一委员；同时在kubernetes、Ceph、OpenStack的核心代码贡献中多次排名全球前十。
3.市场地位：中国中立私有云排名第一：全球咨询机构IDC 2018年和2019年中国云系统软件市场报告，易捷行云蝉联中国中立私有云企业第一名。OpenStack全球八强：全球咨询机构Gartner 2017年OpenStack云计算竞争力报告，易捷行云和华为代表中国企业一同跻入全球八强。
4.易捷行云拥有中国广泛的国产化云生态环境，不仅支持海光、飞腾、鲲鹏、龙芯等主流国产处理器，还支持麒麟软件、统信软件、中科方德、凝思磐石、中标普华、华为欧拉等国产操作系统，打造多云异构的全国产化信创云平台；并在数据库、大数据、数据保护、安全、办公和行业应用软件等领域拥有超过100家国产合作伙伴，构建完整的国产化云生态图谱。
5.国际化进程：已经为1000+家国内外大中型企业提供云平台和服务。客户涵盖政务云、应急云、金融云、交通云、能源云、工业云、教育云、医疗云等，并布局一带一路和东南亚地区，服务安哥拉国家公共安全一体化平台、东信港老挝云计算中心、印尼运营商CBN Cloud、新加坡南洋理工大学等国际客户。

5. 微服务架构是什么

微服务架构是一项在云中部署应用和服务的新技术。

大部分围绕微服务的争论都集中在容器或其他技术是否能很好的实施微服务，而红帽说API应该是重点。

微服务架构相关介绍：

微服务可以在“自己的程序”中运行，并通过“轻量级设备与HTTP型API进行沟通”。关键在于该服务可以在自己的程序中运行。通过这一点我们就可以将服务公开与微服务架构（在现有系统中分布一个API）区分开来。

在服务公开中，许多服务都可以被内部独立进程所限制。如果其中任何一个服务需要增加某种功能，那么就必须缩小进程范围。在微服务架构中，只需要在特定的某种服务中增加所需功能，而不影响整体进程的架构。

微服务不需要像普通服务那样成为一种独立的功能或者独立的资源。定义中称，微服务是需要与业务能力相匹配，这种说法完全正确。不幸的是，仍然意味着，如果能力模型粒度的设计是错误的，那么，我们就必须付出很多代价。

如果你阅读了Fowler的整篇文章，你会发现，其中的指导建议是非常实用的。在决定将所有组件组合到一起时，开发人员需要非常确信这些组件都会有所改变，并且规模也会发生变化。服务粒度越粗，就越难以符合规定原则。

服务粒度越细，就越能够灵活地降低变化和负载所带来的影响。然而，利弊之间的权衡过程是非常复杂的，我们要在配置和资金模型的基础上考虑到基础设施的成本问题。

6. 怎么用API网关构建微服务

由于这些问题的存在,客户端与微服务直接通信很少是合理的。 使用API网关通常,一个更好的方法是使用所谓的API网关。API网关是一个服务器,是系统的唯一...

7. 如何在python中使用ZeroMQ和Docker构建微服务架构

微服务是什么？

微服务是一种架构风格，它包括多个彼此间进行通信的独立进程。在设计上，这些进程具有高度的可扩展性、相互解耦而且一次只完成一个较小的任务。这些服务都拥有自己的资源以及通过网络实现彼此间通信的进程。

相比于靠后端的 单体结构
来封装所有服务器逻辑的传统客户端－服务器架构（C/S架构）而言，微服务架构的差异性体现在关注点分离（Separation of
concern）。这种设计模式更易于维护，使得灵活性、可扩展性及容错能力更强。但是这种分布式架构所的不足之处体现在如果设计不合理就会使得排错及维
护变得复杂。

一个简单微服务的例子

让我们来分析这样的一个场景：你正在使用微服务模式构建一个电子商务网店。

对于一个电商网店上的常见商品，好比说iPhone，其详情页会显示：

。产品的及基本信息

。你的购买历史

。哪些人买了iPhone也买了手机套

。与苹果手机相关的优惠和折扣

。店家的数据

。送货方式

。推荐商品等等

此外，这个简单的产品详情页的接口将有多个版本的来匹配web、移动端以及用于第三方应用程序的REST API。

在微服务模式中数据分布在多个服务之间。在这个例子中，服务包括：

。产品详情服务

。商家服务

。支付服务

。优惠及折扣服务

。库存服务

。定价服务

。回顾服务

。推荐服务

这些独立的服务是如何被访问的呢？

解决办法是使用一个API网管，它作为所有客户端的单一入口并且根据需求调用分布在整个基础架构中的特定微服务。以上模式的行业应用案例是NetFlix API网关，它具有支持不同设备的多个API客户端。你可以点击此处 了解更多 。

构建一个简单的微服务

目前有很多方法可以用于构建你的微服务。

在本文中我们将使用ZeroMQ来创建两个进程之间的通信。ZeroMQ提供了用于在套接字之上开发可扩展、分布式systed的构建块。它使用椭圆曲线密码体制（第四版）来实现安全性，并提供了即刻开启的 通讯模式 。

关于ZMQ，还有很多 优点 。MQ即是针对异步工作而设计的线程化消息队列。谈论太多zeroMQ的内容已经超出了本文的范畴，你可以阅读 使用zeromq 以及 zeromq用于分布式系统 。

我们要使用的另一个工具是 Docker 。本文假设读者对Docker已经有了基础的了解。

ZeroMQ有很多种通讯模式，为了开始我们的工作，让我们用ZeroMQ和Flask来配置一个简单的PUB－SUB。下图展示了组件之间的关系和数据流。

1&3 － 一个flask服务器运行在5000端口上而且其URL是 /downcase/ 。该URL用来接受（GET）请求，而所有格式为的请求将收到回应：答谢字符将会转换为小写字符并返回。

2 － 回应的消息也被发送给同一个容器中的ZMQ发布者（Publisher）

4，5 － ZMQ订阅者（subscriber）持续监听并将来自ZMQ服务器的消息保存到名为 subscriber.log 的文件中

创建服务器

首先看一下我们的Dockerfile

<pre><code>

FROM ubuntu:14.04

RUN apt-get update

RUN apt-get install -y --force-yes python python-dev python-setuptools software-properties-common gcc python-pip

RUN apt-get clean all

RUN pip install pyzmq

RUN pip install Flask

ADD zmqserver.py /tmp/zmqserver.py

Flask Port

EXPOSE 5000

Zmq Sub Server

EXPOSE 4444

CMD ["python","/tmp/zmqserver.py"]

</code></pre>

我们选择Ubuntu
14.04作为容器操作系统。我们安装了基本的软件包。通过pip，我们安装pyzmq（zeromq的Python绑定）同时也安装了Flask。接着
我们导出端口5000（flask服务器）和4444（发布者运行的端口）。此外，我们复制了包含所有flask及zeromq
pythond代码的脚本文件 zmqserver.py 并运行它。

现在我们来看一下zmqserver.py的内容：

server.py

import time

import zmq

HOST = '127.0.0.1'

PORT = '4444'

_context = zmq.Context()

_publisher = _context.socket(zmq.PUB)

url = 'tcp://{}:{}'.format(HOST, PORT)

def publish_message(message):

try:

_publisher.bind(url)

time.sleep(1)

_publisher.send(message)

except Exception as e:

print "error {}".format(e)

finally: _publisher.unbind(url)

from flask import Flask

from flask import request

app = Flask(__name__)

@app.route("/downcase/", methods=['GET'])

def lowerString():

_strn = request.args.get('param')

response = 'lower case of {} is {}'.format(_strn, _strn.lower()) publish_message(response)

return response

if __name__ == '__main__':

app.run(host='0.0.0.0', debug=False)

ZMQ发布者运行在4444端口上。我们创建了一个context并且声明了URL。我们运行了flask app，它通过URL ／downcase/ 把GET获得的参数 Param 转换成小写字符，这就是服务的应答。应答的字符串是 published ，它作为一个消息把相同的字符串返回给浏览器。

为了构建以上的Docker映像（image），我们执行以下的命令：
sudo docker build -t docker-zmq-pub

并且在该映像之上执行：
docker run --name docker-pub-server -p 5000:5000 -p 4444:4444 -t docker-zmq-pub

我们把容器中的端口5000和4444映射到这台主机上，于是无论客户端在哪里，它们都可以订阅这个发布者。

订阅者客户端

client.py

import zmq

import sys

import time

import logging

import os

HOST = '127.0.0.1'

PORT = '4444'

logging.basicConfig(filename='subscriber.log', level=logging.INFO)

class ZClient(object):

def __init__(self, host=HOST, port=PORT):

"""Initialize Worker"""

self.host = host

self.port = port

self._context = zmq.Context()

self._subscriber = self._context.socket(zmq.SUB)

print "Client Initiated"

def receive_message(self):

"""Start receiving messages"""

self._subscriber.connect('tcp://{}:{}'.format(self.host, self.port))

self._subscriber.setsockopt(zmq.SUBSCRIBE, b"")

while True:

print 'listening on tcp://{}:{}'.format(self.host, self.port)

message = self._subscriber.recv()

print message

logging.info(

'{} - {}'.format(message, time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M")))

if __name__ == '__main__':

zs = ZClient()

zs.receive_message()

我们声明了发布者的IP地址及端口，当前它运行在同一个的主机上因此地址是127开头。我们在URL tcp://IP:PORT 上进行监听。一旦我们收到一个消息，就将其附上时间戳后记录到名为 subscriber.log 的文件中。运行客户端要做的所有工作就是执行 python <name_of_client_file>.py 。如果你在以上的架构上进行构建，它可以很好地充当近实时的日志聚合引擎。

我在Unbuntu主机上对以上的代码进行了测试。这里所用的代码保管在 github 上。这是一个如何配置zmq、docker和python服务器的基础讲解，在我的下一片文章中我们会使用我们已经学习的东西构建简单的微服务。

8. 如何让多个程序搭建在一个服务器上

.搭建一个适合于架构师使用的开发与实现环境Linux

众所周知，当项目越来越大的时候，项目的设计也会越来越复杂，一个线上运营的商业项目往往会涉及到多种编程语言与技术的使用，比如php＋nodejs，ruby＋nodejs，java、python等。如果你觉得为这些不同种类的技术搭建环境就已经够头痛了，那么我想告诉你，还有更复杂的问题还在后头，不同语言环境也是在不断发展之中的，php从4.9到5.2再到7.0中间有着巨大的变化，代码存在着大量的不兼容。
java 1.x到java 6、7 再到java8不止是语法上的变化，甚至连程序设计的思想与原则都发生了改变。类似的例子还有python和ruby，这两个语言在linux运维中使用非常广泛，很多自动化运维脚本都是用python2.x与ruby1.x编写的，然而现在社区中活跃的新版本确是python3.x和ruby2.x。大家不要觉得这些个语言与你们无关，很有可能你们在linux中使用的某些工具就是用老版本的python和ruby编写的。
这么多的问题，是不是已经让大家头大了呢？在大规模商业项目中，解决环境、版本等问题其实有很成熟的解决方案。
现在的很多云计算厂商，利用虚拟化技术、容器技术，采用服务化方式进行开发，比如现在流行的docker＋微服务架构就是其中的佼佼者，关于更多容器技术与云计算的话题，我会在以后的活动中为大家分享。要完成这种规模的商业项目架构设计，架构师常需要进行程序测试与验证设计，可要在笔记本上完成这样的部署，无论是利用虚拟化技术（虚拟机）还是容器技术，都显得太重了，架构师需要的应该是一个全能的开发、部署与运维环境，环境需要与产品环境高度一致，而且还应该轻便，节省性能，方便管理。