微服务持续集成

⑴ Java的技术架构有哪些

服务分离

随着系统的的上线，用户量也会逐步上升，很明显一台服务器已经满足不了系统的负载，这时候，我们就要在服务器还没有超载的时候，提前做好准备。

由于我们是单体架构，优化架构在短时间内是不现实的，增加机器是一个不错的选择。这时候，我们可能要把应用和数据库服务单独部署，如果有条件也可以把文件服务器单独部署。

反向代理

为了提升服务处理能力，我们在Tomcat容器前加一个代理服务器，我一般使用Nginx，当然你如果更熟悉apache也未尝不可。

用户的请求发送给反向代理，然后反向代理把请求转发到后端的服务器。

严格意义上来说，Nginx是属于web服务器，一般处理静态html、css、js请求，而Tomcat属于web容器，专门处理JSP请求，当然Tomcat也是支持html的，只是效果没Nginx好而已。

反向代理的优势，如下：

• 隐藏真实后端服务

• 负载均衡集群

• 高可用集群

• 缓存静态内容实现动静分离

• 安全限流

• 静态文件压缩

• 解决多个服务跨域问题

• 合并静态请求(HTTP/2.0后已经被弱化)

• 防火墙

• SSL以及http2

动静分离

基于以上Nginx反向代理，我们还可以实现动静分离，静态请求如html、css、js等请求交给Nginx处理，动态请求分发给后端Tomcat处理。

Nginx 升级到1.9.5+可以开启HTTP/2.0时代，加速网站访问。

当然，如果公司不差钱，CDN也是一个不错的选择。

服务拆分

在这分布式微服务已经普遍流行的年代，其实我们没必要踩过多的坑，就很容易进行拆分。市面上已经有相对比较成熟的技术，比如阿里开源的Dubbo(官方明确表示已经开始维护了)，spring家族的spring cloud，当然具体如何去实施，无论是技术还是业务方面都要有很好的把控。

Dubbo

SpringCloud

• 服务发现——Netflix Eureka

• 客服端负载均衡——Netflix Ribbon

• 断路器——Netflix Hystrix

• 服务网关——Netflix Zuul

• 分布式配置——Spring Cloud Config

微服务与轻量级通信

• 同步通信和异步通信

• 远程调用RPC

• REST

• 消息队列

持续集成部署

服务拆分以后，随着而来的就是持续集成部署，你可能会用到以下工具。

Docker、Jenkins、Git、Maven

图片源于网络，基本拓扑结构如下所示：


整个持续集成平台架构演进到如下图所示：

服务集群

Linux集群主要分成三大类( 高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群)。其实，我们最常见的也是生产中最常接触到的就是负载均衡集群。

负载均衡实现

• DNS负载均衡，一般域名注册商的dns服务器不支持，但博主用的阿里云解析已经支持

• 四层负载均衡(F5、LVS)，工作在TCP协议下

• 七层负载均衡(Nginx、haproxy)，工作在Http协议下

分布式session

大家都知道，服务一般分为有状态和无状态，而分布式sessoion就是针对有状态的服务。

分布式Session的几种实现方式

• 基于数据库的Session共享

• 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制

• 基于oscache/Redis/memcached 进行 session 共享。

• 基于cookie 进行session共享

分布式Session的几种管理方式

• Session Replication 方式管理 (即session复制)
  简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上
  使用场景：机器较少，网络流量较小
  优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问
  缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销

• Session Sticky 方式管理
  简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上
  使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻
  优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销
  缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障

• 缓存集中式管理
  简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息
  使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂
  优点：可靠性好
  缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入

⑵ 谁在石家庄java培训学校培训过

石家庄这么大，自己搜搜问问还能找不到？就是不知道教学质量如何了内。不过真要说到课程技术还容有就业机会这方面还得说北京比较好，前沿技术有很多都是从这里诞生的。
除了培训机构的教学质量外，你还应该知道自己适不适合，建议你到Java实验班做一个想写且专业的的测试，看看自己的思维逻辑，代码逻辑，学习接收能力，综合素质时候适合学习Java，如果不适合可以考虑是学习Java还是调整自己的职业方向。

⑶ 如何监控masterha

现有运维的工具有监控zabbix ，日志分析logstash+elasticsearch+kibana，持续集成ci jenkins，批量部署配置工具ansible

zabbix可以监控到一些应用层，网络层，硬件层的一些故障报警而去快速的处理，通过logstash+zabbix插件的配合使用，我们也可以对log来进行一些监控，比如某个log的关键字的过滤，error等错误的报警，或者http code状态码的报警，也能事先去发现一些问题，来快速的去处理响应。Zabbix现在监控了我们线上所有服务的运行状态，服务器的性能等，都能进行报警监控。

Elk的日志分析，在线上和青浦都已经部署了，能对收集分析了ha、nginx、php、syslog等日志。开发测试人员也可以直接使用该系统查看日志。

Jenkins 之前已经在本地多次实践过，还没与测试对接过，运维这边的话，也能从指定一定规则 让jenkins自己去检查svn，从snv上拉代码下，并部署到相关的服务器上，实现了，source部署的自动化，配合ansible可以实现线上多台服务器的批量部署，后期也能配合docker来实现应用的微服务化。---可以在后期新项目上使用jenkins来实际的实践下。---

Anibsle自动化运维工具，可以实现批量的配置管理，批量部署nginx php等软件环境，之前也已经使用ansible进行了青浦基础软件服务的安装，使用此类软件能保证配置的一致性，可以避免由于配置都原因引起的系统不稳定。

⑷ 私有云平台是怎么提升系统运维效率的有什么优势

开源云平台也能够做到平滑“无感”升级，无疑让项目定制化走向产品化、规模化成为可能。对开源云平台的需求也正在发生变化——“可靠开放，易捷好用”。

企业行业云和私有云升级，客户从专家型客户走向规模型客户，客户走向区域型客户，应用场景已经从早期的测试环境到了核心业务。行业纵深，区域纵深，场景纵深，这些都意味着，企业云计算正在跨越创新鸿沟。

升级后的新一代云平台实现的不仅仅是单一服务、单一组件的可持续升级，而是整体平台级的平滑无感演进，产品基于的是可持续演进的开源内核和

核心技术点，全平台微服务化，涵盖计算、网络、存储模块，应用中心、事件网格，从数据库到消息队列，从日志到监控等服务组件的微服务化。通过全新设计新一代云平台可以完成微服务粒度的升级操作，在升级过程中，系统会通过分布式高可靠的架构设计保证了云平台服务的生产级高可用。在 Demo 中，完全通过自动化中心用户控制台，用户就可以实现自助式上传升级包，完成云平台的升级操作，升级过程对于正在操作的界面和运行的云主机业务没有任何影响。稳定的开源模块，开源版本必须要稳定、持续更新、开放兼容可以通过平滑升级保证。针对平台的运行情况，自动进行故障分析与隔离，驱动运维自动化。而现在，云平台以应用为中心才是核心。

编排应用中心不仅可以用可视化的拖拽操作去编排计算、网络、存储等基础资源，也可以编排自动发布到应用中心，这就形成了应用的生命周期闭环，让企业围绕应用为核心来运维运营云计算平台。

从面向应用角度来讲，需要全新设计的可视化感知式编排，让整个应用部署与编排变得简单易用，用户可以快速编排、新建资源；或者使用平台已经创建的资源进行新的资源拓扑构建。资源编排的整个流程顺畅简单，包括提供保存临时的编排模版、下载、再次编辑、或者直接部署之前编辑的模版；云平台提供了多种路径进行可视化编排的创建，包括从推荐模版、或者已经保存的模版中创建新的编排。此外，云平台还支持了可以将编排好的模版发布到应用中心当中，快速构建一个可以被云平台用户立即使用的应用，并会在正式版本中增加对于应用中心中的应用进行编排的功能，形成软件持续集成持续更新的闭环。

私有云平台升级提升系统运维效率，优势在平台性能和监控运维角度，新一代云平台要具备了高性能与轻运维特性。 缓存加速引擎以及路径优化引擎，提升了存储集群服务性能；支持微服务粒度的资源隔离，保障生产级业务的可用性； 此外，从硬件、服务到业务的多维度监控，全新设计的自动化运维中心，面向业务的数据平衡策略都可以通过可视化的方式展现给您，系统服务的高可用保证服务的自动恢复。平台内部还增加 Event Mesh 事件网格服务，针对平台的运行情况，自动进行故障分析与隔离，驱动运维自动化。

⑸ java自学需要多长时间

一个零基础的小白自学java，每天学习8个小时来算，而且在有学习资料的基础上，每天学习，从零到找到工作，起码要半年起步，而且还要有项目经验，否则是不会有公司要你的。而一个有一些基础的人，在经过有人系统的教学后，是可以很快学会掌握java的，大概几个月左右。
目前市面上Java的学习时间一般为4-6个月，因此想要4个月就好Java难度还是很大。当然，如果刨除休息时间，4个月学会Java也是有可能的，但如果你真的想扎实巩固的学习并不建议4个月就完成学业。
给你一些学习Java的路线，可以帮助你快速的学习

第一阶段为Java基础以及Web开发基础—小程序项目阶段(6 周)
阶段目标：掌握Java开发环境基本配置;掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用;熟练使用IDEA开发工具;掌握Java基本面向对象知识;掌握Java常用集合的使用;掌握JDBC与MySQL基础;掌握 HTML/CSS/JavaScript前端;掌握Servlet编写服务端程序。
第二阶段：Java高级基础 SSM前端框架 代码管理 持续集成(6 周)
阶段目标：深入理解Java面向对象相关知识点;掌握开发中常用集合、IO流等操作;掌握Java多线程开发以及锁的使用;掌握网络基础知识，熟悉Socket原理，TCP、UDP协议;熟悉Java8新特性，如Lambda、Stream流等操作;掌握JDBC、连接池操作;熟练地在Java中使用JSON与XML两种数据格式;掌握JSP开发动态网页;掌握JavaWeb开发核心技术 Servlet、Listener、Filter 等;掌握 Web 开发中常用的前端知识如：Bootstrap、jQuery;掌握B/S结构软件开发能力，完成基本的JavaWeb项目;掌握MyBatis数据库持久层框架;掌握SSM 框架并进行整合;熟练使用Git进行代码管理与版本控制掌握Jenkins+Gitlab+Maven+Tomcat实现自动集成、打包、部署。
第三阶段：微服务与分布式解决方案(4 周)
阶段目标：掌握Linux常用命令，熟练安装常用软件;掌握Vue前端框架的使用;掌握SpringBoot微服务搭建;掌握SLF4J以及Logback日志框架的使用;掌握Shiro权限管理框架;掌握Redis分布式缓存的使用;掌握SpringCloud微服务组件;掌握ElasticSearch全文检索应用;掌握消息中间件RabbitMQ;掌握分布式事务的使用(TCC-Transaction/TX-LCN);掌握Elastic-job分布式任务框架的使用;熟练使用Docker完成项目部署。
第四阶段：大型互联网解决方案(5 周)
阶段目标：掌握多线程框架JUC;掌握Zookeeper分布式协调框架;掌握高性能RPC框架 Dubbo;掌握MySQL高级特性;掌握MyCat分布式数据库的使用;掌握SSO单点登录的多种使用方式;掌握FastDFS API的使用以及阿里云OSS;掌握WebSocket程序的开发技巧;掌握微信小程序以及微信支付的开发。

⑹ docker容器对开发人员来说有什么好处

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux
机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的
app）。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。
在docker的网站上提到了docker的典型场景：
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

由于其基于LXC的轻量级虚拟化的特点，docker相比KVM之类最明显的特点就是启动快，资源占用小。因此对于构建隔离的标准化的运行环境，轻量级
的PaaS(如dokku), 构建自动化测试和持续集成环境，以及一切可以横向扩展的应用(尤其是需要快速启停来应对峰谷的web应用)。

构建标准化的运行环境，现有的方案大多是在一个baseOS上运行一套puppet/chef，或者一个image文件，其缺点是前者需要base
OS许多前提条件，后者几乎不可以修改(因为 on write 的文件格式在运行时rootfs是read
only的)。并且后者文件体积大，环境管理和版本控制本身也是一个问题。
PaaS环境是不言而喻的，其设计之初和dotcloud的案例都是将其作为PaaS产品的环境基础
因为其标准化构建方法(buildfile)和良好的REST API，自动测试和持续集成/部署能够很好的集成进来
因为LXC轻量级的特点，其启动快，而且docker能够只加载每个container变化的部分，这样资源占用小，能够在单机环境下与KVM之类的虚拟化方案相比能够更加快速和占用更少资源
虚拟化是一个广义的术语，在计算机方面通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行。
虚拟化，原本是指资源的抽象化，也就是单一物理资源的多个逻辑表示，或者多个物理资源的单一逻辑表示。具体到服务器虚拟化，就是多个物理资源的单一逻辑表示。
虚拟化技术可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程。CPU的虚拟化技术可以单CPU模拟多CPU并行，允许一个平台同时运行多个操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响，从而显著提高计算机的工作效率。
在实际的生产环境中，虚拟化技术主要用来解决高性能的物理硬件产能过剩和老的旧的硬件产能过低的重组重用，透明化底层物理硬件，从而最大化的利用物理硬件。

⑺ 微服务,一个服务会影响整个系统吗

摘要： 最近大家都在谈微服务，随着越来越多的在线业务需要提供更大并发的scale-up 和 scale out能力，微服务确实提供了比较好分布式服务的解决方案。

阿里云高级解决方案架构师 杨旭

世界最大混合云的总架构师，4年前，开始作为双11阿里云技术负责人，负责搭建全球最大的混合云结构，把 “双11”的电商业务和技术场景在阿里云上实现，并保障这个混合云在双11当天能够满足全球客户的购物需求。

正文：

最近大家都在谈微服务，随着越来越多的在线业务需要提供更大并发的scale-up 和 scale out能力，微服务确实提供了比较好分布式服务的解决方案。

微服务并不陌生，知道SOA其实也就很容易理解微服务，可以把微服务当做去除了ESB的SOA。ESB是SOA企业服务架构中的总线，而微服务是去中心化的分布式软件架构，个人认为最大的设计区别在于设计初衷：

SOA是为了最大化的实现复杂系统代码的可复用性
而微服务是为了最大限度的解耦，不同业务系统甚至可以是不同语言之间的通信
没有最优的架构，只有最合适的架构，一切系统设计原则都要以解决业务问题为最终目标，脱离实际业务的技术情怀架构往往会给系统带入大坑。所有问题的前提要搞清楚我们今天面临的业务量有多大，增长走势是什么样，而且解决高并发的过程，一定是一个循序渐进逐步的过程。

网上的一张图很经典，总结的非常好：

整个系统进化分为三个阶段：

x轴，水平扩展阶段，通过负载均衡服务器不断的横向扩充应用服务器，水平扩展最重要的问题是需要注意不用服务器之间的如何保持session和会话同步，不能让用户在不通服务器之间切换时有感知应用扩展后自然遇到的问题就是DB的瓶颈：连接数，iops等。

z轴，就是对数据库的拆分，难度上了一个台阶，Sharding的基本思想就要把一个数据库如何进行切分，可以分为水平切分和垂直切分，水平切分相对简单，一主多从，多主都可以，根据业务的需要，多主切分设计时需要注意主键的关系，解决多写在进行数据同步时候的冲突问题，垂直拆分更加复杂，一般都会涉及到架构逻辑的改造，需要引入中间件，来进行数据源的管理，垂直拆分时把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个库上，或者通过hash进行拆分，从而将原有数据库切分成类似矩阵一样可以无限扩充的队列。

y轴扩展，最后就是功能分解了，也就是我们讲的微服务切分。微服务拆分将巨型应用按照功能模块分解为一组组不同的服务，淘宝的系统当年也经历了这样的过程，通过五彩石项目从单一的war包拆分成了今天的大家看到买家，卖家中心，交易等系统。

引入微服务前你要知道的两三事：

1、成本升高，引入微服务架构，需要对原来单一系统进行拆分，1到100以后多服务的部署会带来成本的升高

2、解决分布式事务一致性问题

以前单一的系统好处很多，一条sql解决完成所有业务逻辑，微服务做完一件事情需要涉及多系统调用，系统间网络的不确定性给结果带来很多不确定性，如今天淘宝的系统，完成一次交易下单需要在上百个系统之间调用，如何保证系统的可靠性，以及核心数据如钱的最终一致性是设计之初就要想明白的，这里大多都要借助中间件来实现。

3、微服务的逻辑设计原则

随着不断拆分微服务，以及业务的迭代发展，系统之间极有可能出现混乱调用，所以微服务的顶层设计显得尤为重要，架构师需要搞清楚微服务的架构模型。那核心的设计思想就在于如何进行服务的分层，以及服务的重用，通过分层将服务进行分配，上层服务包装下层服务，下层服务负责原子性的操作，上层服务对下层服务进行业务性的组合编排，一定要理解业务，微服务拆分不是简单的系统组合，再说一遍一定要理解业务，否则上层服务一定会出现大量的交叉调用，系统复杂度会指数级上升，好的微服务架构师一定是业务架构师，基于业务的建瓴，微服务设计三部曲，遵循自下而上的设计原则：

原子服务

首先确认最基本业务最维度的原子服务，原子服务定义就是大家都会最大化重用的功能，需要在应用内的闭环操作，没有任何跨其他服务的分支逻辑，杜绝对其他服务的调用，有自己独立的数据存储，作为最底层服务抽象存在，以淘宝为例，卖家数据，卖家数据，订单数据就属于最基本的原子服务。

服务组合

在业务场景下，一个功能都需要跨越多个原子服务来完成一个动作。组合服务就是将业务逻辑抽象拆成独立自主的域，域之间需要保持隔离，服务组合会使用到多个原子服务来完成业务逻辑，如淘宝的交易平台会调用用户，商品，库存等系统。

业务编排

最外层就是面向用户的业务流程，一个产品化的商业流程需要对组合服务进行逻辑编排来完成最终的业务结果，这个编排服务可以完全是自动化的，通过工作流引擎进行组合自动化来完成特定SOP定义，这对企业应用的自动化流程改进也很有意义。如淘宝类目的双十一活动，通过对不通服务组合进行重用实现不通的营销活动逻辑。

4、运维管理的复杂度提升

微服务让应用数量增加很多，链路的集成、测试、部署都成为新的挑战，以前一个war包解决的问题，需要通过多应用发布来完成，发布时服务之间的依赖影响，会导致功能不可用，测试阶段的依赖性可能会让用例跑不下去，这些都会是需要新考虑的问题，需要有平台化的工具来支撑，目前阿里通过aone产品来保证从日常到预发到线上的持续集成交付。

⑻ 微服务架构 如何影响传统的软件架构设计

ThoughtWorks首席咨询师王磊通过一个互联网门户案例为大家解释了微服务架构的概念，以及它如何影响传统的软件架构设计。
一年前，该门户每签一个10万的合同所耗费的成本是3.5天。他们当时的CRM结构是典型的三层架构，整个应用程序由一个40万行的代码库组成，后端有一个主动的数据库。虽然使用三层架构的成本比较小，但随着代码和功能的增加，代码库不断膨胀，修改代码存在的风险很大，整个维护成本也变得越来越高。
每当开发人员提交代码后，所需的数据集成和构建需要50分钟，意味着每天8小时工作时间最多能有9次代码提交。但为了系统的稳定性，持续集成过程中要尽量避免提交代码，因此，整个团队的交付能力受到了限制。此外，从准备部署包到上线需要3天，3天后才能让用户真正用到部署包，才能实现价值。而如果增加新人，要开发新的环境，包括测试和产品环境，培养周期会很长。针对以上难题，ThoughtWorks制定了如何在团队中对系统进行改造从而满足业务需求的策略。
将现有的系统保护起来，把所有开发新功能的优先级都降下来，只需对系统做最紧急的修改，其他和部门进行协商，让团队保持新的精力和时间在重要的业务上。
功能剥离。通过定义新服务，在前端用一些代码的机制让用户逐渐访问新服务，可以达到从原有系统抽出小功能，让客户访问小功能。
数据解耦。对于庞大的系统，因为无法很快将所有系统换掉，所以为了保证系统仍然可用，要启用数据同步机制，让服务里的数据同步到原有数据库。
渐进替换。通过不断地运行以上策略，将原有系统的复杂功能抽离出来用新的方式来做。
目前，每签一个10万的合同所耗费的成本由3.5天变为1天，持续集成构建从50钟降低到18分钟，团队成员从10人降到7人，部署周期由3天降到2小时。
对于每个应用程序，可能有一组小的服务组成，每个服务运行在自己的进程中，服务与服务之间通过轻量级的机制进行交互。那么，如何使用微服务做系统改造呢?
为每个服务建立独立的环境，包括基础设施、持续集成环境、运维、监控、日志聚合、报警。
不断演进的微服务开发模板，发现问题及时修改，让模板更高效。
轻量级的通信协议。
消费者的契约测试，解决随着服务增多带来集成测试效率低的问题。
基础设施自管理，帮助管理自己需要的资源。