服務(wù)框架
grpc
通信編碼
protobuf
服務(wù)描述
服務(wù)描述指的是服務(wù)接口的描述坷衍，這里我們統(tǒng)一通過 Swagger 對所有微服務(wù)接口進(jìn)行管理和維護(hù)幅聘。
服務(wù)網(wǎng)關(guān)
（這部分自己實(shí)現(xiàn)）要是文章沒寫的我之后會補(bǔ)上
消息系統(tǒng)
kafka
數(shù)據(jù)庫存儲
我們將選用 MySQL 作為數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)，同時通過 gorm 實(shí)現(xiàn) Go 語言與數(shù)據(jù)庫之間的交互产雹，為了簡化系統(tǒng)陋率，這里我們不會做分布式數(shù)據(jù)庫部署教翩，而是將不同微服務(wù)對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫存放到一個數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，關(guān)于分布式數(shù)據(jù)庫的話題將留到后續(xù)分布式系列教程中去介紹齐鲤。
服務(wù)發(fā)現(xiàn)
拆分出多個微服務(wù)后斥废，客戶端調(diào)用遠(yuǎn)程服務(wù)時會涉及到服務(wù)路由與發(fā)現(xiàn)的問題，我們在本次重構(gòu)中選擇 Etcd 作為服務(wù)發(fā)現(xiàn)的注冊中心给郊。
負(fù)載均衡
負(fù)載均衡是為了提高系統(tǒng)的可用性牡肉，可以進(jìn)一步細(xì)分為服務(wù)端負(fù)載均衡和客戶端負(fù)載均衡，這里服務(wù)端負(fù)載均衡我們使用 Go-Micro 內(nèi)置 Selector 組件的負(fù)載均衡機(jī)制（Random + Cache）淆九，客戶端負(fù)載均衡指的是將這個負(fù)載均衡策略下放到客戶端去實(shí)現(xiàn)统锤，顯然服務(wù)端負(fù)載均衡更簡單一些，不需要我們做額外開發(fā)炭庙。
服務(wù)監(jiān)控
服務(wù)監(jiān)控我們選擇引入第三方組件進(jìn)行可視化管理饲窿，這里選擇的方案是結(jié)合 Prometheus 和 Grafana 實(shí)現(xiàn)，前者用于存儲監(jiān)控樣本數(shù)據(jù)源焕蹄，后者提供對監(jiān)控數(shù)據(jù)的可視化展示逾雄。
服務(wù)治理
服務(wù)治理指的是通過一系列手段來保證在各種意外情況下，微服務(wù)調(diào)用仍然能夠正常進(jìn)行，這些手段包括熔斷鸦泳、隔離银锻、限流、降級做鹰、負(fù)載均衡等击纬，這里我們選擇引入開源的 hystrix-go 和 go-resiliency 來實(shí)現(xiàn)，前者是 Netflix 開源庫 hystrix 的 Go 語言版本钾麸，集流量控制更振、熔斷、容錯等功能于一身喂走，被譽(yù)為“雪崩利器”殃饿，后者可提供重試功能，是彈性模式的 Go 語言實(shí)現(xiàn)芋肠。
服務(wù)追蹤
服務(wù)追蹤用于對每個請求調(diào)用的分布式完整服務(wù)鏈路進(jìn)行記錄乎芳，從而方便問題定位和故障分析，這里我們選擇引入開源的分布式追蹤系統(tǒng) ZipKin實(shí)現(xiàn)服務(wù)追蹤帖池。
自動化測試
在本次重構(gòu)中奈惑，我們使用 GoConvey 編寫行為測試代碼，并集成 CircleCI 進(jìn)行自動化測試睡汹。
自動化部署
最后肴甸，我們將通過 Docker + Kubernetes 對微服務(wù)進(jìn)行容器化編排和自動化部署。
