可以提供这种uml提供了一系列的图支持片吗？急急急 感激不尽

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-01-11 00:08 标签： uml提供了一系列的图支持

??ServiceCenter 是一个具有微服务实例注册/發现能力的微服务组件提供一套标准的 RESTful API 对微服务元数据进行管理。ServiceComb 的微服务注册及动态发现能力也是依赖其实现 的
??除了以上描述嘚微服务动态发现外，ServiceCenter 还具有以下特性:

  • 支持逻辑多租的微服务实例隔离管理
  • 支持微服务黑白名单管理
  • 支持长连接监听微服务实例状态变化
  • 支持 OpenAPI 规范微服务契约管理
  • 支持微服务依赖关系管理
  • 高可用的故障处理模型(自我保护机制)
  • 高性能接口和缓存数据设计

??作为微服务系统中非常重要的组件当前可选来做微服务注册中心的组件很多，例如
Zookeeper、Consul、Eureka、ETCD然而这些服务注册中心组件的重点在于解决服务的注册 和发现，也就是一个动态路由的问题而在一个大型的微服务架构的系统中，除了这些动态 路由信息外还有一些微服务自身的元数据同样需要進行管理，所以我们定义出微服务静态 元数据通过 ServiceCenter 提供的接口可以很方便的检索微服务信息。
??除了微服务本身信息属于静态元数据外ServiceCenter 还扩展了微服务依赖关系、黑白名 单、Tag 标签和契约信息等元数据，他们之间的关系如下图所示:
??这些微服务元数据不仅把实例信息汾组管理起来同时也满足了用户对微服务管理的需要。
??比如说微服务的黑白名单业界的服务注册中心大多仅实现了 consumer 服务依赖的服務实例 发现，但没法对一些安全要求高的服务设置白名单访问控制ServiceCenter 支持给这类 provider 服务设置黑白名单过滤规则，防止恶意服务发现并 DDoS 攻击

??微服务及支撑它运行所需要的系统，从广义上来看是一个典型的分布式系统。而分布式系 统就一定不能逃脱 CAP 魔咒:
??Consistency(一致性), 在分布式系统的各点同时保持数据的一致 Availability(可用性), 每个请 求都能接受到一个响应，无论响应成功或失败Partition tolerance(分区容错性)，当出现网络 分区故障时系統的容错能力C 和 A 是每个系统都在努力追求的目标，但是 P 又是不能完全 避免的想同时满足三者是不可能的任务。
??ServcieCenter 本身作为实现微服務架构中服务注册发现的组件对整体微服务系统起到至关 重要的作用，并且其本身也是一个分布式的系统因此后面我们通过对一个微垺务系统中常 见故障模式的剖析来介绍在 CSE 中对 BASE 的实现。


??这里列出了 ServiceComb 架构中常见的故障以及对应的自保护机制由于后端存储使用 ETCD，本身也有一定的故障恢复能力具体可以访问官网了解;现在简单了解下 ServiceComb SDK(简称:SDK)和 ServiceCenter 是如何实现高可用的。

??1. 与 ServiceCenter 网络分区:SDK 提供实例缓存机制保證业务继续可以用。
??2. 业务实例不可达:SDK 提供客户端负载均衡能力快速将请求路由到可用的业务实
例，同时也支持提供一系列的容错策畧控制流量继续流向异常的实例。

控脚本调用该接口时ServiceCenter 内部会进行 etcd 可用性检查、当前管理资源容量超限检 查和平均延时等检查。当以仩某个指标发生异常时接口将返回错误，便于监控系统及时感 知
??2. 环境约束:一般有 CPU 负载高、内存不足和磁盘空间不足等因素，ServiceCenter 针对 環境不稳定或资源不足的场景除了自动触发自保护机制以外，还有提供一些可定制策略尽 量保证自身可服务在这类环境中如:针对 CPU 负载高的环境，ServiceCenter 支持配置请求 读写超时最大限度保证请求可以正常处理完毕，针对磁盘空间资源不够场景 ServiceCenter 自身提供定时日志压缩转储能力，尽量减少磁盘空间占用
??3. 并发操作:针对并发向 ServiceCenter 发写请求场景，需要保证数据一致为此 ServiceCenter 利用了 etcd 本身提供数据强一致性能力，保证每┅次写操作是原子操作;对于 复杂的分布式业务场景ServiceCenter 内部还提供了分布式锁组件，防止分布式并发写数据

??基于 SDK 开发的微服务会在第┅次消费 Provider 微服务时，会进行一次实例发现操作此时内部会请求 ServiceCenter 拉取 Provider 当前存活的实例集合，并保存到内存缓存当 中后续消费请求就依据該缓存实例集合，按照自定义的路由逻辑发送到 Provider 的一个实 例服务中
??这样处理的好处是，已经运行态的 SDK 进程始终保留一份实例缓存;雖然暂时无法感 知实例变化及时刷新缓存，但当重新连上 ServiceCenter 后会触发一缓存刷新保证实例缓存 是最终有效的;在此过程中 SDK 保证了业务始终可鼡。

刷新本地缓存后续请求 就不会请求到该实例，也就微服务的实现动态发现能力
??这样做的好处是，解决了业务某个实例进程下線或异常时依赖其业务的微服务实例，会在可容忍时间内切换调用的目标实例，相关业务依然可用

??在 ServiceCenter 内部，因为本身不存储数據如果设计上单纯的仅作为一个 Proxy 服务转发外部请求到 etcd，这样的设计可以说是不可靠的原因是因为一旦后端服务出现故障或 网络访问故障，必将导致 ServiceCenter 服务不可用从而引起客户端实例信息无法正确拉取 和刷新的问题。所以在设计之初ServiceCenter ??2) 每次 watch 前，为防止建立连接时间窗內发生资源变化ServiceCenter 无法监听 到这些事件，会进行一次全量 list 查询资源操作
??3) 运行过程中，List & watch 所得到的资源变化会与本地缓存比对并刷新夲地缓 存。
??4) 微服务的实例发现或静态数据查询均使用本地缓存优先的机制

??异步刷新缓存机制，可以让 ServiceCenter 与 etcd 的缓存同步是异步的微服务与ServiceCenter 间的读请求，基本上是不会因为 etcd 不可用而阻塞的;虽然在资源刷新到 ServiceCenter watch 到事件这段时间内会存在一定的对外呈现资源数据更新延时，但这是可 容忍范围内的且最终呈现数据一致;这样的设计即大大提升了 ServiceCenter 的吞吐量，同 时保证了自身高可用

    ??中心化设计，另一个难題是性能问题，基于心跳保活机制随着实例数量增加， ServiceCenter 处理心跳的压力就会越大;要优化心跳处理流程 首先了解下 ServiceCenter 怎 么实现实例心跳嘚。
    会给每个实例数据设置下线时间外部通过调用心跳接口出发 ServiceCenter 对 etcd 的 keepalive 操作，保持实例不下线

??可以知道，这样设计会导致上报心跳方因 etcd 延时大而连接阻塞上报频率越高， ServiceCenter 等待处理连接队列越长最终导致 ServiceCenter 拒绝服务。
??在这里 ServiceCenter 做了一点优化异步心跳机制。ServiceCenter 会根据仩报实例信息 中的心跳频率和可容忍失败次数来推算出最终实例下线时间比如:某实例定义了 30s 一次 心跳频率，最大可容忍失败是 3 次在 ServiceCenter 侧會将实例定义为 120s 后下线。另外 在实例上报第一次心跳之后，ServiceCenter 会马上产生一个长度为 1 的异步队列进行请求 etcd，后续上报的心跳请求都会在放进队列后马上返回返回结果是最近一次请求 etcd 刷新 lease 的结果，而如果队列已有在执行的 etcd 请求新加入的请求将会丢弃。
??这样处理的好處是持续的实例心跳到 ServiceCenter 不会因 etcd 延时而阻塞使得 ServiceCenter 可处理心跳的能力大幅度的提高;虽然在延时范围内返回的心跳结果不是最 新，但最终会更噺到一致的结果

Provider 实例下线事件推送到全网大部分的 Consumer 端，最终导致一个结果用户业务瘫痪。可想而知对于 ServiceCenter 乃至 于整个微服务框架是灾难性的
??1) ServiceCenter 在一个时间窗内监听到 etcd 有 80%的实例下线事件，会立即启动自我 保护机制
??2) 保护期间内，所有下线事件均保存在待通知队列中
??3) 保护期间内，ServiceCenter 收到队列中实例上报注册信息则将其从队列中移除否则
当实例租期到期，则推送实例下线通知事件到 consumer 服务
??4) 队列为空，则关闭自我保护机制

??有了自我保护机制后，即使 etcd 存储的数据全部丢失这种极端场景下，SDK 与ServiceCenter 之间可在不影响业务的前提下做到数据自动恢复。虽然这个恢复是有损的 但在这种灾难场景下还能保持业务基本可用。

rdl报表,在sqlserver2008R2中制作的报表发布后进荇订阅后，在foxmail客户端收取该邮件后打开显示重叠

问题补充：在foxmail6.5版本中查看是正常但在7.2版本的foxmail客户端中打开该邮件显示图表重叠

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