微服務持續集成

⑴ Java的技術架構有哪些

服務分離

隨著系統的的上線，用戶量也會逐步上升，很明顯一台伺服器已經滿足不了系統的負載，這時候，我們就要在伺服器還沒有超載的時候，提前做好准備。

由於我們是單體架構，優化架構在短時間內是不現實的，增加機器是一個不錯的選擇。這時候，我們可能要把應用和資料庫服務單獨部署，如果有條件也可以把文件伺服器單獨部署。

反向代理

為了提升服務處理能力，我們在Tomcat容器前加一個代理伺服器，我一般使用Nginx，當然你如果更熟悉apache也未嘗不可。

用戶的請求發送給反向代理，然後反向代理把請求轉發到後端的伺服器。

嚴格意義上來說，Nginx是屬於web伺服器，一般處理靜態html、css、js請求，而Tomcat屬於web容器，專門處理JSP請求，當然Tomcat也是支持html的，只是效果沒Nginx好而已。

反向代理的優勢，如下：

• 隱藏真實後端服務

• 負載均衡集群

• 高可用集群

• 緩存靜態內容實現動靜分離

• 安全限流

• 靜態文件壓縮

• 解決多個服務跨域問題

• 合並靜態請求(HTTP/2.0後已經被弱化)

• 防火牆

• SSL以及http2

動靜分離

基於以上Nginx反向代理，我們還可以實現動靜分離，靜態請求如html、css、js等請求交給Nginx處理，動態請求分發給後端Tomcat處理。

Nginx 升級到1.9.5+可以開啟HTTP/2.0時代，加速網站訪問。

當然，如果公司不差錢，CDN也是一個不錯的選擇。

服務拆分

在這分布式微服務已經普遍流行的年代，其實我們沒必要踩過多的坑，就很容易進行拆分。市面上已經有相對比較成熟的技術，比如阿里開源的Dubbo(官方明確表示已經開始維護了)，spring家族的spring cloud，當然具體如何去實施，無論是技術還是業務方面都要有很好的把控。

Dubbo

SpringCloud

• 服務發現——Netflix Eureka

• 客服端負載均衡——Netflix Ribbon

• 斷路器——Netflix Hystrix

• 服務網關——Netflix Zuul

• 分布式配置——Spring Cloud Config

微服務與輕量級通信

• 同步通信和非同步通信

• 遠程調用RPC

• REST

• 消息隊列

持續集成部署

服務拆分以後，隨著而來的就是持續集成部署，你可能會用到以下工具。

Docker、Jenkins、Git、Maven

圖片源於網路，基本拓撲結構如下所示：


整個持續集成平台架構演進到如下圖所示：

服務集群

Linux集群主要分成三大類( 高可用集群， 負載均衡集群，科學計算集群)。其實，我們最常見的也是生產中最常接觸到的就是負載均衡集群。

負載均衡實現

• DNS負載均衡，一般域名注冊商的dns伺服器不支持，但博主用的阿里雲解析已經支持

• 四層負載均衡(F5、LVS)，工作在TCP協議下

• 七層負載均衡(Nginx、haproxy)，工作在Http協議下

分布式session

大家都知道，服務一般分為有狀態和無狀態，而分布式sessoion就是針對有狀態的服務。

分布式Session的幾種實現方式

• 基於資料庫的Session共享

• 基於resin/tomcat web容器本身的session復制機制

• 基於oscache/Redis/memcached 進行 session 共享。

• 基於cookie 進行session共享

分布式Session的幾種管理方式

• Session Replication 方式管理 (即session復制)
  簡介：將一台機器上的Session數據廣播復制到集群中其餘機器上
  使用場景：機器較少，網路流量較小
  優點：實現簡單、配置較少、當網路中有機器Down掉時不影響用戶訪問
  缺點：廣播式復制到其餘機器有一定廷時，帶來一定網路開銷

• Session Sticky 方式管理
  簡介：即粘性Session、當用戶訪問集群中某台機器後，強制指定後續所有請求均落到此機器上
  使用場景：機器數適中、對穩定性要求不是非常苛刻
  優點：實現簡單、配置方便、沒有額外網路開銷
  缺點：網路中有機器Down掉時、用戶Session會丟失、容易造成單點故障

• 緩存集中式管理
  簡介：將Session存入分布式緩存集群中的某台機器上，當用戶訪問不同節點時先從緩存中拿Session信息
  使用場景：集群中機器數多、網路環境復雜
  優點：可靠性好
  缺點：實現復雜、穩定性依賴於緩存的穩定性、Session信息放入緩存時要有合理的策略寫入

⑵ 誰在石家莊java培訓學校培訓過

石家莊這么大，自己搜搜問問還能找不到？就是不知道教學質量如何了內。不過真要說到課程技術還容有就業機會這方面還得說北京比較好，前沿技術有很多都是從這里誕生的。
除了培訓機構的教學質量外，你還應該知道自己適不適合，建議你到Java實驗班做一個想寫且專業的的測試，看看自己的思維邏輯，代碼邏輯，學習接收能力，綜合素質時候適合學習Java，如果不適合可以考慮是學習Java還是調整自己的職業方向。

⑶ 如何監控masterha

現有運維的工具有監控zabbix ，日誌分析logstash+elasticsearch+kibana，持續集成ci jenkins，批量部署配置工具ansible

zabbix可以監控到一些應用層，網路層，硬體層的一些故障報警而去快速的處理，通過logstash+zabbix插件的配合使用，我們也可以對log來進行一些監控，比如某個log的關鍵字的過濾，error等錯誤的報警，或者http code狀態碼的報警，也能事先去發現一些問題，來快速的去處理響應。Zabbix現在監控了我們線上所有服務的運行狀態，伺服器的性能等，都能進行報警監控。

Elk的日誌分析，在線上和青浦都已經部署了，能對收集分析了ha、nginx、php、syslog等日誌。開發測試人員也可以直接使用該系統查看日誌。

Jenkins 之前已經在本地多次實踐過，還沒與測試對接過，運維這邊的話，也能從指定一定規則 讓jenkins自己去檢查svn，從snv上拉代碼下，並部署到相關的伺服器上，實現了，source部署的自動化，配合ansible可以實現線上多台伺服器的批量部署，後期也能配合docker來實現應用的微服務化。---可以在後期新項目上使用jenkins來實際的實踐下。---

Anibsle自動化運維工具，可以實現批量的配置管理，批量部署nginx php等軟體環境，之前也已經使用ansible進行了青浦基礎軟體服務的安裝，使用此類軟體能保證配置的一致性，可以避免由於配置都原因引起的系統不穩定。

⑷ 私有雲平台是怎麼提升系統運維效率的有什麼優勢

開源雲平台也能夠做到平滑「無感」升級，無疑讓項目定製化走向產品化、規模化成為可能。對開源雲平台的需求也正在發生變化——「可靠開放，易捷好用」。

企業行業雲和私有雲升級，客戶從專家型客戶走向規模型客戶，客戶走向區域型客戶，應用場景已經從早期的測試環境到了核心業務。行業縱深，區域縱深，場景縱深，這些都意味著，企業雲計算正在跨越創新鴻溝。

升級後的新一代雲平台實現的不僅僅是單一服務、單一組件的可持續升級，而是整體平台級的平滑無感演進，產品基於的是可持續演進的開源內核和

核心技術點，全平台微服務化，涵蓋計算、網路、存儲模塊，應用中心、事件網格，從資料庫到消息隊列，從日誌到監控等服務組件的微服務化。通過全新設計新一代雲平台可以完成微服務粒度的升級操作，在升級過程中，系統會通過分布式高可靠的架構設計保證了雲平台服務的生產級高可用。在 Demo 中，完全通過自動化中心用戶控制台，用戶就可以實現自助式上傳升級包，完成雲平台的升級操作，升級過程對於正在操作的界面和運行的雲主機業務沒有任何影響。穩定的開源模塊，開源版本必須要穩定、持續更新、開放兼容可以通過平滑升級保證。針對平台的運行情況，自動進行故障分析與隔離，驅動運維自動化。而現在，雲平台以應用為中心才是核心。

編排應用中心不僅可以用可視化的拖拽操作去編排計算、網路、存儲等基礎資源，也可以編排自動發布到應用中心，這就形成了應用的生命周期閉環，讓企業圍繞應用為核心來運維運營雲計算平台。

從面向應用角度來講，需要全新設計的可視化感知式編排，讓整個應用部署與編排變得簡單易用，用戶可以快速編排、新建資源；或者使用平台已經創建的資源進行新的資源拓撲構建。資源編排的整個流程順暢簡單，包括提供保存臨時的編排模版、下載、再次編輯、或者直接部署之前編輯的模版；雲平台提供了多種路徑進行可視化編排的創建，包括從推薦模版、或者已經保存的模版中創建新的編排。此外，雲平台還支持了可以將編排好的模版發布到應用中心當中，快速構建一個可以被雲平台用戶立即使用的應用，並會在正式版本中增加對於應用中心中的應用進行編排的功能，形成軟體持續集成持續更新的閉環。

私有雲平台升級提升系統運維效率，優勢在平台性能和監控運維角度，新一代雲平台要具備了高性能與輕運維特性。 緩存加速引擎以及路徑優化引擎，提升了存儲集群服務性能；支持微服務粒度的資源隔離，保障生產級業務的可用性； 此外，從硬體、服務到業務的多維度監控，全新設計的自動化運維中心，面向業務的數據平衡策略都可以通過可視化的方式展現給您，系統服務的高可用保證服務的自動恢復。平台內部還增加 Event Mesh 事件網格服務，針對平台的運行情況，自動進行故障分析與隔離，驅動運維自動化。

⑸ java自學需要多長時間

一個零基礎的小白自學java，每天學習8個小時來算，而且在有學習資料的基礎上，每天學習，從零到找到工作，起碼要半年起步，而且還要有項目經驗，否則是不會有公司要你的。而一個有一些基礎的人，在經過有人系統的教學後，是可以很快學會掌握java的，大概幾個月左右。
目前市面上Java的學習時間一般為4-6個月，因此想要4個月就好Java難度還是很大。當然，如果刨除休息時間，4個月學會Java也是有可能的，但如果你真的想扎實鞏固的學習並不建議4個月就完成學業。
給你一些學習Java的路線，可以幫助你快速的學習

第一階段為Java基礎以及Web開發基礎—小程序項目階段(6 周)
階段目標：掌握Java開發環境基本配置;掌握運算符、表達式、流程式控制制語句、數組等的使用;熟練使用IDEA開發工具;掌握Java基本面向對象知識;掌握Java常用集合的使用;掌握JDBC與MySQL基礎;掌握 HTML/CSS/JavaScript前端;掌握Servlet編寫服務端程序。
第二階段：Java高級基礎 SSM前端框架 代碼管理 持續集成(6 周)
階段目標：深入理解Java面向對象相關知識點;掌握開發中常用集合、IO流等操作;掌握Java多線程開發以及鎖的使用;掌握網路基礎知識，熟悉Socket原理，TCP、UDP協議;熟悉Java8新特性，如Lambda、Stream流等操作;掌握JDBC、連接池操作;熟練地在Java中使用JSON與XML兩種數據格式;掌握JSP開發動態網頁;掌握JavaWeb開發核心技術 Servlet、Listener、Filter 等;掌握 Web 開發中常用的前端知識如：Bootstrap、jQuery;掌握B/S結構軟體開發能力，完成基本的JavaWeb項目;掌握MyBatis資料庫持久層框架;掌握SSM 框架並進行整合;熟練使用Git進行代碼管理與版本控制掌握Jenkins+Gitlab+Maven+Tomcat實現自動集成、打包、部署。
第三階段：微服務與分布式解決方案(4 周)
階段目標：掌握Linux常用命令，熟練安裝常用軟體;掌握Vue前端框架的使用;掌握SpringBoot微服務搭建;掌握SLF4J以及Logback日誌框架的使用;掌握Shiro許可權管理框架;掌握Redis分布式緩存的使用;掌握SpringCloud微服務組件;掌握ElasticSearch全文檢索應用;掌握消息中間件RabbitMQ;掌握分布式事務的使用(TCC-Transaction/TX-LCN);掌握Elastic-job分布式任務框架的使用;熟練使用Docker完成項目部署。
第四階段：大型互聯網解決方案(5 周)
階段目標：掌握多線程框架JUC;掌握Zookeeper分布式協調框架;掌握高性能RPC框架 Dubbo;掌握MySQL高級特性;掌握MyCat分布式資料庫的使用;掌握SSO單點登錄的多種使用方式;掌握FastDFS API的使用以及阿里雲OSS;掌握WebSocket程序的開發技巧;掌握微信小程序以及微信支付的開發。

⑹ docker容器對開發人員來說有什麼好處

Docker 是一個開源的應用容器引擎，讓開發者可以打包他們的應用以及依賴包到一個可移植的容器中，然後發布到任何流行的 Linux
機器上，也可以實現虛擬化。容器是完全使用沙箱機制，相互之間不會有任何介面（類似 iPhone 的
app）。幾乎沒有性能開銷,可以很容易地在機器和數據中心中運行。最重要的是,他們不依賴於任何語言、框架包括系統。
在docker的網站上提到了docker的典型場景：
Automating the packaging and deployment of applications
Creation of lightweight, private PAAS environments
Automated testing and continuous integration/deployment
Deploying and scaling web apps, databases and backend services

由於其基於LXC的輕量級虛擬化的特點，docker相比KVM之類最明顯的特點就是啟動快，資源佔用小。因此對於構建隔離的標准化的運行環境，輕量級
的PaaS(如dokku), 構建自動化測試和持續集成環境，以及一切可以橫向擴展的應用(尤其是需要快速啟停來應對峰谷的web應用)。

構建標准化的運行環境，現有的方案大多是在一個baseOS上運行一套puppet/chef，或者一個image文件，其缺點是前者需要base
OS許多前提條件，後者幾乎不可以修改(因為 on write 的文件格式在運行時rootfs是read
only的)。並且後者文件體積大，環境管理和版本控制本身也是一個問題。
PaaS環境是不言而喻的，其設計之初和dotcloud的案例都是將其作為PaaS產品的環境基礎
因為其標准化構建方法(buildfile)和良好的REST API，自動測試和持續集成/部署能夠很好的集成進來
因為LXC輕量級的特點，其啟動快，而且docker能夠只載入每個container變化的部分，這樣資源佔用小，能夠在單機環境下與KVM之類的虛擬化方案相比能夠更加快速和佔用更少資源
虛擬化是一個廣義的術語，在計算機方面通常是指計算元件在虛擬的基礎上而不是真實的基礎上運行。
虛擬化，原本是指資源的抽象化，也就是單一物理資源的多個邏輯表示，或者多個物理資源的單一邏輯表示。具體到伺服器虛擬化，就是多個物理資源的單一邏輯表示。
虛擬化技術可以擴大硬體的容量，簡化軟體的重新配置過程。CPU的虛擬化技術可以單CPU模擬多CPU並行，允許一個平台同時運行多個操作系統，並且應用程序都可以在相互獨立的空間內運行而互不影響，從而顯著提高計算機的工作效率。
在實際的生產環境中，虛擬化技術主要用來解決高性能的物理硬體產能過剩和老的舊的硬體產能過低的重組重用，透明化底層物理硬體，從而最大化的利用物理硬體。

⑺ 微服務,一個服務會影響整個系統嗎

摘要： 最近大家都在談微服務，隨著越來越多的在線業務需要提供更大並發的scale-up 和 scale out能力，微服務確實提供了比較好分布式服務的解決方案。

阿里雲高級解決方案架構師 楊旭

世界最大混合雲的總架構師，4年前，開始作為雙11阿里雲技術負責人，負責搭建全球最大的混合雲結構，把 「雙11」的電商業務和技術場景在阿里雲上實現，並保障這個混合雲在雙11當天能夠滿足全球客戶的購物需求。

正文：

最近大家都在談微服務，隨著越來越多的在線業務需要提供更大並發的scale-up 和 scale out能力，微服務確實提供了比較好分布式服務的解決方案。

微服務並不陌生，知道SOA其實也就很容易理解微服務，可以把微服務當做去除了ESB的SOA。ESB是SOA企業服務架構中的匯流排，而微服務是去中心化的分布式軟體架構，個人認為最大的設計區別在於設計初衷：

SOA是為了最大化的實現復雜系統代碼的可復用性
而微服務是為了最大限度的解耦，不同業務系統甚至可以是不同語言之間的通信
沒有最優的架構，只有最合適的架構，一切系統設計原則都要以解決業務問題為最終目標，脫離實際業務的技術情懷架構往往會給系統帶入大坑。所有問題的前提要搞清楚我們今天面臨的業務量有多大，增長走勢是什麼樣，而且解決高並發的過程，一定是一個循序漸進逐步的過程。

網上的一張圖很經典，總結的非常好：

整個系統進化分為三個階段：

x軸，水平擴展階段，通過負載均衡伺服器不斷的橫向擴充應用伺服器，水平擴展最重要的問題是需要注意不用伺服器之間的如何保持session和會話同步，不能讓用戶在不通伺服器之間切換時有感知應用擴展後自然遇到的問題就是DB的瓶頸：連接數，iops等。

z軸，就是對資料庫的拆分，難度上了一個台階，Sharding的基本思想就要把一個資料庫如何進行切分，可以分為水平切分和垂直切分，水平切分相對簡單，一主多從，多主都可以，根據業務的需要，多主切分設計時需要注意主鍵的關系，解決多寫在進行數據同步時候的沖突問題，垂直拆分更加復雜，一般都會涉及到架構邏輯的改造，需要引入中間件，來進行數據源的管理，垂直拆分時把關系緊密（比如同一模塊）的表切分出來放在一個庫上，或者通過hash進行拆分，從而將原有資料庫切分成類似矩陣一樣可以無限擴充的隊列。

y軸擴展，最後就是功能分解了，也就是我們講的微服務切分。微服務拆分將巨型應用按照功能模塊分解為一組組不同的服務，淘寶的系統當年也經歷了這樣的過程，通過五彩石項目從單一的war包拆分成了今天的大家看到買家，賣家中心，交易等系統。

引入微服務前你要知道的兩三事：

1、成本升高，引入微服務架構，需要對原來單一系統進行拆分，1到100以後多服務的部署會帶來成本的升高

2、解決分布式事務一致性問題

以前單一的系統好處很多，一條sql解決完成所有業務邏輯，微服務做完一件事情需要涉及多系統調用，系統間網路的不確定性給結果帶來很多不確定性，如今天淘寶的系統，完成一次交易下單需要在上百個系統之間調用，如何保證系統的可靠性，以及核心數據如錢的最終一致性是設計之初就要想明白的，這里大多都要藉助中間件來實現。

3、微服務的邏輯設計原則

隨著不斷拆分微服務，以及業務的迭代發展，系統之間極有可能出現混亂調用，所以微服務的頂層設計顯得尤為重要，架構師需要搞清楚微服務的架構模型。那核心的設計思想就在於如何進行服務的分層，以及服務的重用，通過分層將服務進行分配，上層服務包裝下層服務，下層服務負責原子性的操作，上層服務對下層服務進行業務性的組合編排，一定要理解業務，微服務拆分不是簡單的系統組合，再說一遍一定要理解業務，否則上層服務一定會出現大量的交叉調用，系統復雜度會指數級上升，好的微服務架構師一定是業務架構師，基於業務的建瓴，微服務設計三部曲，遵循自下而上的設計原則：

原子服務

首先確認最基本業務最維度的原子服務，原子服務定義就是大家都會最大化重用的功能，需要在應用內的閉環操作，沒有任何跨其他服務的分支邏輯，杜絕對其他服務的調用，有自己獨立的數據存儲，作為最底層服務抽象存在，以淘寶為例，賣家數據，賣家數據，訂單數據就屬於最基本的原子服務。

服務組合

在業務場景下，一個功能都需要跨越多個原子服務來完成一個動作。組合服務就是將業務邏輯抽象拆成獨立自主的域，域之間需要保持隔離，服務組合會使用到多個原子服務來完成業務邏輯，如淘寶的交易平台會調用用戶，商品，庫存等系統。

業務編排

最外層就是面向用戶的業務流程，一個產品化的商業流程需要對組合服務進行邏輯編排來完成最終的業務結果，這個編排服務可以完全是自動化的，通過工作流引擎進行組合自動化來完成特定SOP定義，這對企業應用的自動化流程改進也很有意義。如淘寶類目的雙十一活動，通過對不通服務組合進行重用實現不通的營銷活動邏輯。

4、運維管理的復雜度提升

微服務讓應用數量增加很多，鏈路的集成、測試、部署都成為新的挑戰，以前一個war包解決的問題，需要通過多應用發布來完成，發布時服務之間的依賴影響，會導致功能不可用，測試階段的依賴性可能會讓用例跑不下去，這些都會是需要新考慮的問題，需要有平台化的工具來支撐，目前阿里通過aone產品來保證從日常到預發到線上的持續集成交付。

⑻ 微服務架構 如何影響傳統的軟體架構設計

ThoughtWorks首席咨詢師王磊通過一個互聯網門戶案例為大家解釋了微服務架構的概念，以及它如何影響傳統的軟體架構設計。
一年前，該門戶每簽一個10萬的合同所耗費的成本是3.5天。他們當時的CRM結構是典型的三層架構，整個應用程序由一個40萬行的代碼庫組成，後端有一個主動的資料庫。雖然使用三層架構的成本比較小，但隨著代碼和功能的增加，代碼庫不斷膨脹，修改代碼存在的風險很大，整個維護成本也變得越來越高。
每當開發人員提交代碼後，所需的數據集成和構建需要50分鍾，意味著每天8小時工作時間最多能有9次代碼提交。但為了系統的穩定性，持續集成過程中要盡量避免提交代碼，因此，整個團隊的交付能力受到了限制。此外，從准備部署包到上線需要3天，3天後才能讓用戶真正用到部署包，才能實現價值。而如果增加新人，要開發新的環境，包括測試和產品環境，培養周期會很長。針對以上難題，ThoughtWorks制定了如何在團隊中對系統進行改造從而滿足業務需求的策略。
將現有的系統保護起來，把所有開發新功能的優先順序都降下來，只需對系統做最緊急的修改，其他和部門進行協商，讓團隊保持新的精力和時間在重要的業務上。
功能剝離。通過定義新服務，在前端用一些代碼的機制讓用戶逐漸訪問新服務，可以達到從原有系統抽出小功能，讓客戶訪問小功能。
數據解耦。對於龐大的系統，因為無法很快將所有系統換掉，所以為了保證系統仍然可用，要啟用數據同步機制，讓服務里的數據同步到原有資料庫。
漸進替換。通過不斷地運行以上策略，將原有系統的復雜功能抽離出來用新的方式來做。
目前，每簽一個10萬的合同所耗費的成本由3.5天變為1天，持續集成構建從50鍾降低到18分鍾，團隊成員從10人降到7人，部署周期由3天降到2小時。
對於每個應用程序，可能有一組小的服務組成，每個服務運行在自己的進程中，服務與服務之間通過輕量級的機制進行交互。那麼，如何使用微服務做系統改造呢?
為每個服務建立獨立的環境，包括基礎設施、持續集成環境、運維、監控、日誌聚合、報警。
不斷演進的微服務開發模板，發現問題及時修改，讓模板更高效。
輕量級的通信協議。
消費者的契約測試，解決隨著服務增多帶來集成測試效率低的問題。
基礎設施自管理，幫助管理自己需要的資源。