微服务网关算中间件吗（微服务中间件有哪些）

本篇文章给大家谈谈微服务网关算中间件吗，以及微服务中间件有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享微服务网关算中间件吗的知识，其中也会对微服务中间件有哪些进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、北大青鸟设计培训：微服务架构中API网关的角色？
• 2、什么是微服务架构
• 3、微服务想搞好，消息中间件不能少，Kafka基础入门介绍

北大青鸟设计培训：微服务架构中API网关的角色？

“当你想到网关的时候，你通常会想到一个集中的层，一个额外的跳在网络上处理附加的功能。
但这并不一定是真的，”Palladino上周在洛杉矶举行的2017年MesosCon上发表的讲话。
网关还可以提供一种有效的方式来处理跨微服务之间的通信。
他说：“你也可以在现有的微服务上运行Kong，摆脱额外的跳跃，减少延迟。
”在过去的10年里，青岛电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为API一直是一种受欢迎的通信交互方式，Docker使其易于设置微服务架构，其中应用程序和服务是由较小的可交换组件组成。
但这些组件之间需要一种方式进行发现与调用。
这就是API网关的作用。
API网关“可以成为一个抽象层它位于这些微服务中每个请求的访问路径上，”Palladino说道。
网关巩固了通往系统常用功能的所有路径，比如身份验证或者服务发现，通过插件都能被网关识别。
“插件是一种有效的中间件功能你能动态应用于所有的微服务上，”他讲到。
API网关可以聚合服务请求和这些特性。
客户端可以做出一个响应，网关可以将其分解为多个请求，节省了客户端自身调用的带宽。
网关同样还可以跟踪这些请求。
当一个组织开始把一个单体应用拆分为微服务时，网关可以将对客户端的影响最小化。
“网关就像装载单体应用前的一个窗帘。
客户端只会处理网关，而你可以在窗帘后面解耦你的单体应用，不必担心更新你的客户端，”他说道。
他说：“当你没掌控你的客户端的时候这个特别有用”。
传统上，API网关在组织网络的边缘上被使用，处理的流量大部分来自于单体应用和外部客户端之间的交互。
然而微服务架构将大部分的流量转移到内部网络，因为不同的微服务之间要进行交互。
“你可以有外部的客户端使用案例，但这成为了当前消费微服务的众多客户端之一。
”

什么是微服务架构

微服务是指开发一个单个 小型微服务网关算中间件吗的但有业务功能的服务,每个服务都有自己的处理和轻量通讯机制,可以部署在单个或多个服务器上.
微服务也指一种种松耦合的、有一定的有界上下文的面向服务架构.也就是说,如果每个服务都要同时修改,那么它们就不是微服务,因为它们紧耦合在一起;如果微服务网关算中间件吗你需要掌握一个服务太多的上下文场景使用条件,那么它就是一个有上下文边界的服务,这个定义来自DDD领域驱动设计.

微服务想搞好，消息中间件不能少，Kafka基础入门介绍

现在微服务流行，很多公司起项目都是分布式微服务，但是你想过没有，不是把一个单体拆开了，用域名去相互调就叫微服务。好的微服务架构设计模式里要求每个服务的自治性，这样服务拆分成微服务后才能稳定。

怎么才能让每个服务尽量达到自治性呢？这就需要领域事件、事件溯源、CQRS、Saga这些设计模式，不好意思一下子说了很多概念，以后慢慢给大家解释。

这几个模式里边有个关键点—需要通过把领域事件发布给远程的其他服务，完成数据同步。这就需要消息中间件了，消息中间件这块我了解的也不深，公司里用RocketMQ，不过付费版和开源版差别很大。

听说Rocket MQ很多概念也来自Kafka，学会它其他的消息中间件基本也大差不差的都会了，今天分享一篇Kafka的基础入门文章给大家

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。其主要设计目标如下：

Kafka 本质上是一个 MQ（Message Queue），使用消息队列的好处？

下面给出 Kafka 一些重要概念，让大家对 Kafka 有个整体的认识和感知

Kafka分区

Kafka和Zookeeper的关系

在了解kafka集群之前, 我们先来了解下kafka的工作流程, Kafka集群会将消息流存储在 Topic 的中，每条记录会由一个Key、一个Value和一个时间戳组成。

Kafka的工作流程

Kafka 中消息是以 Topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，读取和消费的都是同一个 Topic。但是Topic 是逻辑上的概念， Partition 是物理上的概念，每个 Partition 对应一个 log 文件，该 log 文件中存储的就是 Producer 生产的数据。 Producer 生产的数据会不断顺序追加到该 log 文件末尾，并且每条数据都会记录有自己的 Offset 。而消费者组中的每个消费者，也都会实时记录当前自己消费到了哪个 Offset，方便在崩溃恢复时，可以继续从上次的 Offset 位置消费。

Kafka存储机制

此时 Producer 端生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，这样文件就会越来越大, 为了防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，那么Kafka 采取了分片和索引机制。它将每个 Partition 分为多个 Segment，每个 Segment 对应4个文件：“.index” 索引文件, “.log” 数据文件, “.snapshot” 快照文件, “.timeindex” 时间索引文件。这些文件都位于同一文件夹下面，该文件夹的命名规则为：topic 名称-分区号。例如, heartbeat心跳上报服务 这个 topic 有三个分区，则其对应的文件夹为 heartbeat-0，heartbeat-1，heartbeat-2这样。

index, log, snapshot, timeindex 文件以当前 Segment 的第一条消息的 Offset 命名。其中 “.index” 文件存储大量的索引信息，“.log” 文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中 Message 的物理偏移量。

下图为index 文件和 log 文件的结构示意图：

index 文件和 log 文件的结构示意图

kafka中的 Partition 为了保证数据安全，每个 Partition 可以设置多个副本。此时我们对分区0,1,2分别设置3个副本（注:设置两个副本是比较合适的）。而且每个副本都是有"角色"之分的，它们会选取一个副本作为 Leader 副本，而其他的作为 Follower 副本，我们的 Producer 端在发送数据的时候，只能发送到Leader Partition里面 ，然后Follower Partition会去Leader那自行同步数据, Consumer 消费数据的时候，也只能从 Leader 副本那去消费数据的。

Kafka集群副本

Kafka集群副本

Kafka Controller，其实就是一个 Kafka 集群中一台 Broker，它除了具有普通Broker 的消息发送、消费、同步功能之外，还需承担一些额外的工作。Kafka 使用公平竞选的方式来确定 Controller ，最先在 ZooKeeper 成功创建临时节点 /controller 的Broker会成为 Controller ，一般而言，Kafka集群中第一台启动的 Broker 会成为Controller，并将自身 Broker 编号等信息写入ZooKeeper临时节点/controller。

Consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，在 Consumer 恢复后，需要从故障前的 Offset 位置继续消费。所以 Consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 Offset，以便故障恢复后继续消费。在 Kafka 0.9 版本之前，Consumer 默认将 Offset 保存在 ZooKeeper 中，但是从 0.9 版本开始，Consumer 默认将 Offset 保存在 Kafka 一个内置的 Topic 中，该 Topic 为 __consumer_offsets, 以支持高并发的读写。

上面和大家一起深入探讨了 Kafka 的简介, 基础知识和集群架构，下一篇会从Kafka 三高(高性能, 高可用, 高并发)方面来详细阐述其巧妙的设计思想。大家期待.....

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