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微服務(wù)全景架構(gòu)全面瓦解

 更新時間:2022年01月28日 10:49:11   作者:Brand  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了微服務(wù)全景架構(gòu)的優(yōu)勢及核心組件,幫助大家更全面的了解并運(yùn)用搭建微服務(wù)架構(gòu),有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助

1 微服務(wù)優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

1.1 微服務(wù)的優(yōu)勢

1.1.1 單一職責(zé)

微服務(wù)架構(gòu)中的 每個節(jié)點(diǎn)高度服務(wù)化,都是具有業(yè)務(wù)邏輯的, 符合高內(nèi)聚、低耦合原則以及單一職責(zé)原則的單元,包括數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)模型;

不同的服務(wù)通過“管道”的方式靈活組合,從而構(gòu)建出龐大的系統(tǒng)。

1.1.2 輕量級通信

通過REST API模式或者RPC框架,事件流和消息代理的組合相互通信,實(shí)現(xiàn)服務(wù)間互相協(xié)作的輕量級通信機(jī)制。

1.1.3 獨(dú)立性

在微服務(wù)架構(gòu)中,每個服務(wù)都是獨(dú)立的業(yè)務(wù)單元,與其他服務(wù)高度解耦,只需要改變當(dāng)前服務(wù)本身,就可以完成獨(dú)立的開發(fā)、測試、部署、運(yùn)維。

1.1.4 進(jìn)程隔離

在微服務(wù)架構(gòu)中,應(yīng)用程序由多個服務(wù)組成,每個服務(wù)都是高度自治的獨(dú)立業(yè)務(wù)實(shí)體,可以 運(yùn)行在獨(dú)立的進(jìn)程中,不同的服務(wù)能非常容易地部署到不同的主機(jī)上,實(shí)現(xiàn)高度自治和高度隔離。

進(jìn)程的隔離,還能 保證服務(wù)達(dá)到動態(tài)擴(kuò)縮容的能力,業(yè)務(wù)高峰期自動增加服務(wù)資源以提升并發(fā)能力,業(yè)務(wù)低谷期則可自動釋放服務(wù)資源以節(jié)省開銷。 

1.1.5 混合技術(shù)棧和混合部署方式

團(tuán)隊(duì)可以為不同的服務(wù)組件使用不同的技術(shù)棧和不同的部署方式(公有云、私有云、混合云)。

1.1.6 簡化治理

組件可以彼此獨(dú)立地進(jìn)行縮放,從而減少了因必須縮放整個應(yīng)用程序而產(chǎn)生的浪費(fèi)和成本,獨(dú)立的發(fā)布、服務(wù)治理。 

1.1.7 安全可靠,可維護(hù)。

從架構(gòu)上對運(yùn)維提供友好的支撐,在安全、可維護(hù)的基礎(chǔ)上規(guī)范化發(fā)布流程,支持?jǐn)?shù)據(jù)存儲容災(zāi)、業(yè)務(wù)模塊隔離、訪問權(quán)限控制、編碼安全檢測等。

1.2 面臨的挑戰(zhàn) 

1.2.1 分布式固有復(fù)雜性

微服務(wù)架構(gòu)是基于分布式的系統(tǒng),而構(gòu)建分布式系統(tǒng)必然會帶來額外的開銷。

  • 性能: 分布式系統(tǒng)是跨進(jìn)程、跨網(wǎng)絡(luò)的調(diào)用,受網(wǎng)絡(luò)延遲和帶寬的影響。
  • 可靠性: 由于高度依賴于網(wǎng)絡(luò)狀況,任何一次的遠(yuǎn)程調(diào)用都有可能失敗,隨著服務(wù)的增多還會出現(xiàn)更多的潛在故障點(diǎn)。因此,如何提高系統(tǒng)的可靠性、降低因網(wǎng)絡(luò)引起的故障率,是系統(tǒng)構(gòu)建的一大挑戰(zhàn)。
  • 分布式通信: 分布式通信大大增加了功能實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度,并且伴隨著定位難、調(diào)試難等問題。
  • 數(shù)據(jù)一致性: 需要保證分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性,即在 C(一致性)A(可用性)P(分區(qū)容錯性) 三者之間做出權(quán)衡。這塊可以參考我的這篇《分布式事務(wù)CAP兩階段提交及三階段提交詳解》。

1.2.2 服務(wù)的依賴管理和測試

在單體應(yīng)用中,通常使用集成測試來驗(yàn)證依賴是否正常。而在微服務(wù)架構(gòu)中,服務(wù)數(shù)量眾多,每個服務(wù)都是獨(dú)立的業(yè)務(wù)單元,服務(wù)主要通過接口進(jìn)行交互,如何保證它的正常,是測試面臨的主要挑戰(zhàn)。

所以單元測試和單個服務(wù)鏈路的可用性非常重要。

1.2.3 有效的配置版本管理 

在單體系統(tǒng)中,配置可以寫在yaml文件,分布式系統(tǒng)中需要統(tǒng)一進(jìn)行配置管理,同一個服務(wù)在不同的場景下對配置的值要求還可能不一樣,所以需要引入配置的版本管理、環(huán)境管理。

1.2.4 自動化的部署流程

在微服務(wù)架構(gòu)中,每個服務(wù)都獨(dú)立部署,交付周期短且頻率高,人工部署已經(jīng)無法適應(yīng)業(yè)務(wù)的快速變化。 有效地構(gòu)建自動化部署體系,配合服務(wù)網(wǎng)格、容器技術(shù),是微服務(wù)面臨的另一個挑戰(zhàn)。

1.2.5 對于DevOps更高的要求

在微服務(wù)架構(gòu)的實(shí)施過程中,開發(fā)人員和運(yùn)維人員的角色發(fā)生了變化, 開發(fā)者也將承擔(dān)起整個服務(wù)的生命周期的責(zé)任,包括部署、鏈路追蹤、監(jiān)控;因此,按需調(diào)整組織架構(gòu)、構(gòu)建全功能的團(tuán)隊(duì),也是一個不小的挑戰(zhàn)。

1.2.6 運(yùn)維成本

運(yùn)維主要包括配置、部署、監(jiān)控與告警和日志收集四大方面。微服務(wù)架構(gòu)中,每個服務(wù)都需要獨(dú)立地配置、部署、監(jiān)控和收集日志,成本呈指數(shù)級增長。

服務(wù)化粒度越細(xì),運(yùn)維成本越高。

怎樣去解決這些問題,是微服務(wù)架構(gòu)必須面臨的挑戰(zhàn)。 

2 微服務(wù)全景架構(gòu)

3 微服務(wù)核心組件

微服務(wù)架構(gòu)核心組件包括:

組件名
服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)
API 網(wǎng)關(guān)服務(wù)
分布式配置中心
服務(wù)通信
服務(wù)治理
服務(wù)監(jiān)控
分布式服務(wù)追蹤 

3.1 服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)

3.1.1 原理圖

服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)三要素:

  • Provider:服務(wù)的提供方
  • Consumer:調(diào)用遠(yuǎn)程服務(wù)的服務(wù)消費(fèi)方
  • Registry:服務(wù)注冊和發(fā)現(xiàn)的注冊中心

3.1.2 注冊中心的原理、流程

1、 Provider(服務(wù)提供者)綁定指定端口并啟動服務(wù) 

2、提供者連接注冊中心,并發(fā)本機(jī) IP、端口、應(yīng)用信息和服務(wù)信息發(fā)送至注冊中心存儲

3、Consumer(消費(fèi)者),連接注冊中心 ,并發(fā)送應(yīng)用信息、所求服務(wù)信息至注冊中心

4、注冊中心根據(jù)消費(fèi)者所求服務(wù)信息匹配對應(yīng)的提供者列表發(fā)送至Consumer 應(yīng)用緩存。

5、Consumer 在發(fā)起遠(yuǎn)程調(diào)用時基于緩存的消費(fèi)者列表擇其一發(fā)起調(diào)用。

6、Provider 狀態(tài)變更會實(shí)時通知注冊中心、在由注冊中心實(shí)時推送至Consumer設(shè)計(jì)的原因:

Consumer 與 Provider 解偶,雙方都可以橫向增減節(jié)點(diǎn)數(shù)。注冊中心對本身可做對等集群,可動態(tài)增減節(jié)點(diǎn),并且任意一臺宕掉后,將自動切換到另一臺

7、去中心化,雙方不直接依賴注冊中心,即使注冊中心全部宕機(jī)短時間內(nèi)也不會影響服務(wù)的調(diào)用(Consumer應(yīng)用緩存中保留提供者 Provider 列表)

8、服務(wù)提供者無狀態(tài),任意一臺宕掉后,不影響使用

注冊中心包含如下功能:注冊中心、服務(wù)注冊和反注冊、心跳監(jiān)測與匯報(bào)、服務(wù)訂閱、服務(wù)變更查詢、集群部署、服務(wù)健康狀態(tài)檢測、服務(wù)狀態(tài)變更通知 等

我們有很多種注冊中心的技術(shù),Zookeeper、Etcd、Consul、Eureka 4種比較常用,如下

 ZookeeperEtcdConsulEureka
CAP模型CPCPCPAP
數(shù)據(jù)一致性算法ZABRaftRaft?
多數(shù)據(jù)中心????
多語言支持客戶端Http/gRPCHttp/DNSHttp
WatchTCPLong PollingLong PollingLong Polling
KV存儲????
服務(wù)健康檢查心跳心跳服務(wù)狀態(tài),
內(nèi)存,硬盤等
自定義
自身監(jiān)控?metricsmetricsmetrics
SpringCloud 支持????
自身開發(fā)語言JavaGoGoJava

分布式系統(tǒng)中CAP模型3者不可兼得。由于網(wǎng)絡(luò)的原因,分布式系統(tǒng)中P是必備的,意味著只能選擇 AP 或者 CP。CP 代表數(shù)據(jù)一致性是第一位的,AP 代表可用性是第一位的。

Zookeeper、Etcd、Consul 是 CP 型注冊中心,犧牲可用性來保證數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性

Eureka 是 AP 型注冊中心,犧牲一致性來保證可用性 

3.2 API 網(wǎng)關(guān)服務(wù)

上面是Api網(wǎng)關(guān)服務(wù)的基本架構(gòu):用戶的請求經(jīng)過統(tǒng)一的Api網(wǎng)關(guān)來訪問微服務(wù)里具體的服務(wù)顆粒,并且可能產(chǎn)生串聯(lián)的鏈路服務(wù)調(diào)用。

有很多耳熟能詳?shù)腁PI網(wǎng)關(guān)技術(shù),比如 Zuul、Kong、Tyk等,提供了服務(wù)路由在內(nèi)的很多通用功能,后面會有專門的章節(jié)來說這個。

Tyk:Tyk是一個開放源碼的API網(wǎng)關(guān),它是快速、可擴(kuò)展和現(xiàn)代的。Tyk提供了一個API管理平臺,其中包括API網(wǎng)關(guān)、API分析、開發(fā)人員門戶和API管理面板。Try 是一個基于Go實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)關(guān)服務(wù)。

Kong:Kong是一個可擴(kuò)展的開放源碼API Layer(也稱為API網(wǎng)關(guān)或API中間件)。Kong 在任何RESTful API的前面運(yùn)行,通過插件擴(kuò)展,它提供了超越核心平臺的額外功能和服務(wù)。

Netflix zuul:Zuul是一種提供動態(tài)路由、監(jiān)視、彈性、安全性等功能的邊緣服務(wù)。Zuul是Netflix出品的一個基于JVM路由和服務(wù)端的負(fù)載均衡器。

除了路由之外,Api網(wǎng)關(guān)服務(wù)還包含:認(rèn)證和授權(quán),重試、熔斷、降級,負(fù)載均衡,日志、監(jiān)控、鏈路追蹤,灰度發(fā)布,ABTesting 等功能。

3.3 配置中心

上面這個是攜程的開源配置中心Apollo系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì),我們從下往上進(jìn)行分析:

1、Config Service提供配置的讀取、推送等功能,服務(wù)對象是Apollo客戶端

2、Admin Service提供配置的修改、發(fā)布等功能,服務(wù)對象是Apollo Portal(管理界面)

3、Config Service和Admin Service都是多實(shí)例、無狀態(tài)部署,所以需要將自己注冊到Eureka中并保持心跳,支持注冊、更新、刪除能力

4、在Eureka之上我們架了一層Meta Server用于封裝Eureka的服務(wù)發(fā)現(xiàn)接口

5、Client通過域名訪問Meta Server獲取Config Service服務(wù)列表(IP+Port),而后直接通過IP+Port訪問服務(wù),同時在Client側(cè)會做load balance、錯誤重試

6、Portal通過域名訪問Meta Server獲取Admin Service服務(wù)列表(IP+Port),而后直接通過IP+Port訪問服務(wù),同時在Portal側(cè)會做load balance、錯誤重試

7、為了簡化部署,我們實(shí)際上會把Config Service、Eureka和Meta Server三個邏輯角色部署在同一個JVM進(jìn)程中

上面的架構(gòu)體現(xiàn)了如下特點(diǎn):

•高可用:配置服務(wù)為多實(shí)例部署,訪問層保證 load balance、錯誤重試
•弱依賴:使用了Eureka來做配置中心的服務(wù)注冊,如果出現(xiàn)問題或者網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問題的時候,服務(wù)應(yīng)該可以依賴于它本身所緩存的配置來提供正常的服務(wù)

3.4 服務(wù)通信

分布式系統(tǒng)一般是由多個微服務(wù)顆粒組成的,微服務(wù)與微服務(wù)之前存在互相調(diào)用,甚至多個鏈路訪問的情況。所以他們之間是需要通信的,通信方式繼承于SOA,包含同步與異步兩種模式。

3.4.1 同步訪問方式

1、RPC 訪問模式

Remote Procedure Call Protocol,遠(yuǎn)程過程調(diào)用協(xié)議,一般使用在分布式業(yè)務(wù)或者微服務(wù)架構(gòu)風(fēng)格中。像調(diào)用本地函數(shù)一樣,去調(diào)用一個遠(yuǎn)端服務(wù)。

本質(zhì)上是請求鏈的底層,維護(hù)同一個端口,進(jìn)行socket通信。常見的RPC技術(shù)包含 gRPC、Dubbo、Thrift 等。

2、REST 訪問模式

這個應(yīng)該大家最常用,可以通過一套統(tǒng)一風(fēng)格的接口模式,為Web,iOS和Android等提供接口服務(wù)。

3.4.2 異步訪問方式

消息中間件:RabbitMQ、Kafka、RocketMQ之類,對于實(shí)時性要求不那么嚴(yán)格的服務(wù)請求和計(jì)算。 

3.5 服務(wù)治理

常見的服務(wù)治理手段有如下幾種:

3.5.1 節(jié)點(diǎn)管理

服務(wù)調(diào)用失敗時可能是服務(wù)提供者自身出現(xiàn),也可能是網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障,我們一般有兩種處理手段。

1. 注冊中心主動摘除機(jī)制
這種機(jī)制要求服務(wù)提供者定時向注冊中心匯報(bào)心跳,如果超時,就認(rèn)為服務(wù)提供者出現(xiàn)問題,并將節(jié)點(diǎn)從服務(wù)列表中摘除。

2. 服務(wù)消費(fèi)者摘除機(jī)制
當(dāng)服務(wù)提供者網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)異常,服務(wù)消費(fèi)者調(diào)用就會失敗,如果持續(xù)錯誤就可以將它從服務(wù)提供者節(jié)點(diǎn)列表中移除。

3.5.2 負(fù)載均衡

服務(wù)消費(fèi)者在從服務(wù)列表中選取可用節(jié)點(diǎn)時,如果能讓性能較好的服務(wù)機(jī)多承擔(dān)一些流量的話,就能充分利用機(jī)器的性能。這就需要對負(fù)載均衡算法做一些調(diào)整。

常用的負(fù)載均衡算法主要包括以下幾種:

1. Radom 隨機(jī)算法
從可用的服務(wù)節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)選取一個節(jié)點(diǎn)。一般情況下,隨機(jī)算法是均勻的,也就是說后端服務(wù)節(jié)點(diǎn)無論配置好壞,最終得到的調(diào)用量都差不多。

2. Round Robin 輪詢算法(加權(quán)重)
就是按照固定的權(quán)重,對可用服務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行輪詢。如果所有服務(wù)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重都是相同的,則每個節(jié)點(diǎn)的調(diào)用量也是差不多的。但可以給性能較好的節(jié)點(diǎn)的權(quán)重調(diào)大些,充分發(fā)揮其性能優(yōu)勢,提高整體調(diào)用的平均性能。

3. Least Conn 最少活躍調(diào)用算法
這種算法是在服務(wù)消費(fèi)者這一端的內(nèi)存里動態(tài)維護(hù)著同每一個服務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的連接數(shù),選擇連接數(shù)最小的節(jié)點(diǎn)發(fā)起調(diào)用,也就是選擇了調(diào)用量最小的服務(wù)節(jié)點(diǎn),性能理論上也是最優(yōu)的。

4. 一致性 Hash 算法
指相同參數(shù)的請求總是發(fā)到同一服務(wù)節(jié)點(diǎn)。當(dāng)某一個服務(wù)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時,原本發(fā)往該節(jié)點(diǎn)的請求,基于虛擬節(jié)點(diǎn)機(jī)制,平攤到其他節(jié)點(diǎn)上,不會引起劇烈變動。

3.5.3 服務(wù)路由

所謂的路由規(guī)則,就是通過一定的規(guī)則如條件表達(dá)式或者正則表達(dá)式來限定服務(wù)節(jié)點(diǎn)的選擇范圍。

制定路由規(guī)則主要有兩個原因。

1. 業(yè)務(wù)存在灰度發(fā)布、多版本ABTesting的需求

功能逐步開放發(fā)布或者灰度測試的場景。

2. 多機(jī)房就近訪問的需求

一般可以通過 IP 段規(guī)則來控制訪問,在選擇服務(wù)節(jié)點(diǎn)時,優(yōu)先選擇同一 IP 段的節(jié)點(diǎn)。這個也是算力靠近的優(yōu)先原則。

3.5.4 服務(wù)容錯

在分布式系統(tǒng)中,分區(qū)容錯性是很重要的一個話題,要知道,服務(wù)間的調(diào)用調(diào)用并不總是成功,服務(wù)提供者程序bug、異常退出 或者 消費(fèi)者與提供者之間的網(wǎng)絡(luò)故障。而服務(wù)調(diào)用失敗之后,我們需要一些方法來保證調(diào)用的正常。

常用的方式有以下幾種:

FailOver 失敗自動切換。就是服務(wù)消費(fèi)者發(fā)現(xiàn)調(diào)用失敗或者超時后,自動從可用的服務(wù)節(jié)點(diǎn)列表中選擇下一個節(jié)點(diǎn)重新發(fā)起調(diào)用,也可以設(shè)置重試的次數(shù)。

FailBack 失敗通知。就是服務(wù)消費(fèi)者調(diào)用失敗或者超時后,不再重試,而是根據(jù)失敗的詳細(xì)信息,來決定后續(xù)的執(zhí)行策略。

FailCache 失敗緩存。就是服務(wù)消費(fèi)者調(diào)用失敗或者超時后,不立即發(fā)起重試,而是隔一段時間后再次嘗試發(fā)起調(diào)用。

FailFast 快速失敗。就是服務(wù)消費(fèi)者調(diào)用一次失敗后,不再重試。

服務(wù)治理的手段是從不同角度來確保服務(wù)調(diào)用的成功率。節(jié)點(diǎn)管理是從服務(wù)節(jié)點(diǎn)健康狀態(tài)角度來考慮,負(fù)載均衡和服務(wù)路由是從服務(wù)節(jié)點(diǎn)訪問優(yōu)先級角度來考慮,而服務(wù)容錯是從調(diào)用的健康狀態(tài)角度來考慮。 

3.6 服務(wù)監(jiān)控 

常見的開發(fā)監(jiān)控報(bào)警技術(shù)有 ELK、InfluxData的TICK、Promethues 等。

在分布式系統(tǒng)中,微服務(wù)一般都具有復(fù)雜的鏈路調(diào)用,對于鏈路之間的狀態(tài)、服務(wù)可用性、調(diào)用情況的監(jiān)控,是需要一套完整的服務(wù)監(jiān)控系統(tǒng)去保障的。

如我們上面的那個圖所示, 服務(wù)系統(tǒng)主要由哪幾部分構(gòu)成:

1、數(shù)據(jù)采集部分,包含性能指標(biāo)信息、日志信息(一般是服務(wù)埋點(diǎn)日志或者sidecar的inbound、outbound信息)、端到端的Trace信息。

2、采集上來的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)通過傳輸系統(tǒng),或者使用消息中間件來異步傳輸,或者調(diào)用服務(wù)端接口推送監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。并把這些數(shù)據(jù)持久化到我們的數(shù)據(jù)服務(wù)層中。

3、制定一套規(guī)則,對于采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、計(jì)算、分級等,處理好的數(shù)據(jù),通過提前設(shè)置好的報(bào)警策略,來判斷它是否觸發(fā)了這些報(bào)警。

4、梳理完的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行查詢展示(有一個日志查詢界面)、分級報(bào)警、分析趨勢報(bào)表推送等。

3.7 服務(wù)追蹤

服務(wù)追蹤的原理主要包括下面兩個關(guān)鍵點(diǎn)。

1、為了實(shí)現(xiàn)請求跟蹤,當(dāng)請求發(fā)送到分布式系統(tǒng)的入口端點(diǎn)時,只需要服務(wù)跟蹤框架為該請求創(chuàng)建一個唯一的跟蹤標(biāo)識,同時在分布式系統(tǒng)內(nèi)部流轉(zhuǎn)的時候,框架始終保持傳遞該唯一標(biāo)識,直到返回給請求方為止,這個唯一標(biāo)識就是前文中提到的 Trace ID。

通過 Trace ID 的記錄,我們就能將所有請求過程的日志關(guān)聯(lián)起來。

2、為了統(tǒng)計(jì)各處理單元的時間延遲,當(dāng)請求到達(dá)各個服務(wù)組件時,或是處理邏輯到達(dá)某個狀態(tài)時,也通過一個唯一標(biāo)識來標(biāo)記它的開始、具體過程以及結(jié)束,該標(biāo)識就是前文中提到的 Span ID。對于每個 Span 來說,它必須有開始和結(jié)束兩個節(jié)點(diǎn),

通過記錄開始 Span 和結(jié)束 Span 的時間戳,就能統(tǒng)計(jì)出該 Span 的時間延遲,除了時間戳記錄之外,它還可以包含一些其他元數(shù)據(jù),比如事件名稱、請求信息等。

上圖顯示了Trace ID 和 Spand ID 在鏈路中的傳輸過程,它把服務(wù)調(diào)用的一個時序結(jié)構(gòu)給展現(xiàn)出來了。

常見的服務(wù)鏈路追蹤的技術(shù)有Zipkin、Pinpoint、SkyWalking 等。后面講到Service Mesh的時候會詳細(xì)說下Zipkin的x-b3 header頭傳遞,以及流量染色的使用,非常給力。

4 總結(jié)

微服務(wù)架構(gòu)提倡的單一應(yīng)用程序劃分成一組松散耦合的細(xì)粒度小型服務(wù),輔助輕量級的協(xié)議,互相協(xié)調(diào)、互相配合,實(shí)現(xiàn)高效的應(yīng)用價值,符合我們應(yīng)用服務(wù)開發(fā)的發(fā)展趨勢。

后續(xù)我們圍繞它的核心模塊:服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)、API 網(wǎng)關(guān)服務(wù)、分布式配置中心、服務(wù)通信、服務(wù)治理、分布式服務(wù)追蹤與監(jiān)控等,從原理到實(shí)踐,一步步展開來研究。

以上就是微服務(wù)全景架構(gòu)全面瓦解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于微服務(wù)全景架構(gòu)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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