譬如有些團隊的測試策略發生了下面的極端情況：軟件工程曾經從未產出銀彈，相信未來也不會，一種新的方案的誕生只是解決了已有方案的痛點，好比微服務架構解決了單體的那些痛點之后，卻又帶來了足夠的復雜性，從而對團隊自身的能力提出了挑戰。在選擇測試策略的時候可以參考以下幾條原則：單元測試成本低，運行效率高，性價比非常高，始終擺在位。高層測試只是測試防護體系的第二防線。軟件開發是一項成本與收益的博弈活動，性價比高的方案應該更加受到青睞。沒有的對與錯，根據自身項目工程和技術能力選擇適合團隊的策略。其中第二條原則強調：如果一個高層測試失敗了，不表明功能代碼中存在bug，還意味著單元測試的欠缺。因此，無論何時修復失敗的端到端測試，都應該同時添加相應的單元測試。11.寫在后微服務架構的復雜度不體現在技術上，與之相輔相成的是系統的業務架構，而技術架構總是服務于業務架構。的測試策略和工程技術實踐讓我們更好地構建復雜的架構體系并克服它所帶來的挑戰，而終決定一個系統成功與否在于人。所以，團隊中每一個人應該保持Open的心態，持續學習，提升自己的高度（技能和業務），掌握實施微服務的相關技能，比如利用DDD去做服務的劃分。企業通過進行數字化改造的工程建立一條數字化的中臺系統，這樣可以適應企業的多元化發展。衡水Zookeeper微服務架構詳解
當一個微服務架構系統中服務個數量達到一定之后，很多開發團隊對UI測試開始望而卻步，因為在一個存在多個服務的系統中（即便單體應用系統）做集成測試，會面臨諸多痛點：需要維護完整的運行環境，成本很高。環境不穩定（UI不穩定）導致測試隨機掛，功能增強很容易破壞大量測試。問題難定位，修復時間太長，影響Pipeline的推進。運行速度慢，反饋周期長。存在重復測試已測試的功能。這些痛點在很大程度上會削減一個開發團隊的生產力，某些企業會雇一個QA進行重復的人工測試從而解放開發人員的生產力。這種措施有悖于追求的理念，并沒有從本質上解決系統的集成的質量問題。既然UI測試已經不適用引進了微服務架構的開發團隊，要如何保證服務集成的質量，我們還需要在自動化測試道路上另辟蹊徑。，我們不妨退一步思考，將集成的范圍縮小保證服務倆倆的集成的可靠性。有了這個想法，我們開始對服務倆倆配對做集成測試。測試架構演變成：我們需要真實運行待測試的服務，并且對其他服務使用替身。不難看出這種方式存在以下問題：需要運行待集成的真實服務，存在環境不穩定導致維護成本增加。需要Mock掉其他服務，增加了額外的工作量。存在大量重復測試已經測試的功能。安徽Consul微服務架構數據庫另一方面，為了快速檢測到故障點，甚至盡可能自動恢復服務，實時監控在微服務架構中也格外重要。
而是為每個客戶機引入了多個網關。使用BFF，您可以添加一個為每個客戶機的需求量身打造的API，從而消除了由于將它們都放在一個地方而導致的大量膨脹。結果模式如下圖所示。值得一提的是，這種特定的模式可能仍會擴展到特別復雜的應用程序。還可以為特定的業務域創建不同的網關。這個模型足夠靈活，可以響應任何類型的基于微服務的情況。這是否意味著每個基于微服務的架構都應該使用BFF模式？不一定。設計越復雜，需要的設置和配置就越多。并不是每個應用程序都需要這樣做。但是如果你想創建一個應用程序的生態系統，或者計劃在將來擴展它，為了將來的可擴展性，你可以選擇更復雜的通信模式。如果你想了解更多關于BFF的信息，一定要閱讀我們的前端案例研究的后端——這是一個應用程序生態系統的故事，它是使用模式重塑的。其他值得注意的設計模式正如我前面提到的，設計模式存在于微服務的各個方面。開發人員常常被迫在這兩者之間做出選擇，考慮到不同的因素。在其他一些情況下，它們可以組合在一起或一起使用。對于內部通信，一些流行的模式包括REST、gRPC、messagebroker或遠程過程調用。在安全性方面，訪問控制列表（ACL）可以用于每個微服務或每個網關。
我們從服務治理功能場景的橫向切面來看，其可以抽象為四個層面：量化，追蹤，管控，規范。量化量化包括服務數據采集、數據過濾和數據聚合三個層次。數據采集進一步細分為業務數據和性能數據，業務數據主要包括方法響應周期、服務內資源消耗規模、業務異常檢測、方法調用次數、服務運行日志等；性能數據包括服務間響應時長、服務整體資源消耗等。服務本身需要依賴不同的特性，構建不同的agent，來搜集服務運行時產生的數據。數據過濾針對采集的數據按照一定的格式規范進一步加工處理，例如基于kafka對原始的日志數據進行標準化處理后，導入日志系統。數據聚合需要對的服務數據進行聚合操作，例如服務調用鏈呈現。通過服務量化能夠清晰的記錄服務運行時產生的所有數據，為服務跟蹤呈現和服務管控策略制定并提供強有力的數據支撐。追蹤追蹤能夠有效量化服務調用鏈路上發生的事情，具體來講，可以劃分為：服務間的鏈路跟蹤和服務內部的方法調用鏈路跟蹤。追蹤的本質，不是為了呈現服務鏈路及服務路由信息，更重要的是呈現服務間請求，以及服務內部請求的響應延遲，異常反饋，能夠快速定位服務以及服務內在代碼存在的問題。管控管控依賴于量化采集的聚合數據。把會同時變化的東西放到同一個服務中，把很少發生變化的部分放到單獨服務中，與經常發生變化的部分區分開。
斷路器模式源于MartinFowler的CircuitBreaker一文。“斷路器”本身是一種開關裝置，用于在電路上保護線路過載，當線路中有電器發生短路時，“斷路器”能夠及時的切斷故障電路，防止發生過載、發熱、甚至起火等嚴重后果。在分布式架構中，斷路器模式的作用也是類似的，當某個服務單元發生故障（類似用電器發生短路）之后，通過斷路器的故障監控（類似熔斷保險絲），直接切斷原來的主邏輯調用。但是，在Hystrix中的斷路器除了切斷主邏輯的功能之外，還有更復雜的邏輯，下面我們來看看它更為深層次的處理邏輯。我們來說說斷路器的工作原理，當我們把服務提供者eureka-client中加入了模擬的時間延遲之后，在服務消費端的服務降級邏輯因為hystrix命令調用依賴服務超時，觸發了降級邏輯，但是即使這樣，受限于Hystrix超時時間的問題，我們的調用依然很有可能產生堆積。這個時候斷路器就會發揮作用，那么斷路器是在什么情況下開始起作用呢？這里涉及到斷路器的三個重要參數：快照時間窗、請求總數下限、錯誤百分比下限。這個參數的作用分別是：快照時間窗：斷路器確定是否打開需要統計一些請求和錯誤數據，而統計的時間范圍就是快照時間窗，默認為近的10秒。其它微服務完成一個Web UI，運行時，每一個實例可能是一個云VM或者是Docker容器。重慶倉儲物流微服務架構搭建
每種服務都有自己的數據庫，另外，每種服務可以用更適合自己的數據庫類型，也被稱作多語言一致性架構。衡水Zookeeper微服務架構詳解
在微服務落地伊始就逐漸發力，當下已經成為Java體系下微服務框架的代名詞，SpringCloud以Netfilx全家桶作為初始化基礎，為開發人員提供業務單元服務支撐框架的同時，也開發出一系列的服務治理SDK，供開發人員選用。在微服務發展背景下，SpringCloud可謂如日中天。DubboDubbo原為阿里巴巴開源的rpc遠程調用框架，初始設計初衷在于解決以rpc協議為標準的遠程服務調用問題，隨著阿里巴巴重啟Dubbo，其也開始在服務治理領域發力，成為很多以rpc協議作為通信基礎系統平臺的。粗略而言，Dubbo和SpringCloud已成為Java體系下的服務治理“雙”。gRPCgRPC與Dubbo類似，初是由Google開源的一款遠程服務調用框架。gRPC憑借HTTP/2和RrotoBuf服務定義方式以及多語言支持的特性，加之其易于定制與開發，能夠方面開發人員進行快速擴展和靈活發揮，從而也成為眾多用戶的選擇之一。ServiceMeshServiceMesh的出現不在于它實現了多少功能，而是它徹底把業務單元與業務支撐體系分離，完整貫徹了“術業有專攻”的思想理念。它允許業務人員聚焦業務實現，不再關心服務治理相關的內容。通過與容器技術結合，下沉至基礎設施，從通信協議的角度徹底接管業務通信交互過程。衡水Zookeeper微服務架構詳解
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