崔鹏飞的技术博客

Appearance

🌐 分布式与微服务 ​

分布式系统概述 ​

分布式系统是由多个独立的计算机组成的系统，通过网络通信协调工作。

核心挑战：网络不可靠、时钟不一致、分区与延迟、最终一致性、可观测性

微服务架构 ​

微服务特点 ​

  • 独立部署：每个服务可以独立部署
  • 技术异构：可以使用不同的技术栈
  • 服务治理：服务注册、发现、配置管理

Spring Cloud ​

java
// 服务注册
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class UserServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserServiceApplication.class, args);
    }
}

// 服务调用
@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    
    @GetMapping("/users/{id}")
    public User getUser(@PathVariable Long id) {
        return restTemplate.getForObject("http://user-service/users/" + id, User.class);
    }
}

分布式事务 ​

两阶段提交（2PC） ​

  • 准备阶段
  • 提交阶段

Saga 模式 ​

  • 补偿事务
  • 分布式锁
Saga 编排（图示）：
OrderCreated → ReserveStock → CreatePayment → Confirm →
若失败：CancelPayment → ReleaseStock → MarkOrderCanceled
java
// 事务消息（伪代码）
@Transactional
public void createOrder(){
  orderRepo.save(PENDING);
  mq.send("order.created", orderId); // 失败则回滚
}

服务治理与观测 ​

配置、注册、熔断、限流 ​

注册发现（Eureka/Nacos/Consul）
配置中心（Spring Cloud Config）
熔断/隔离（Resilience4j：超时/重试/断路/舱壁）
限流（网关/服务端）
java
@Retry(name = "remoteA")
@CircuitBreaker(name = "remoteA")
public User callRemote(){ /* ... */ }

日志/指标/追踪（可观测性三件套） ​

日志：结构化，TraceId 贯穿
指标：QPS、P95、错误率、依赖成功率
追踪：OpenTelemetry/Zipkin，网关注入 B3/W3C Trace Context

API 网关与安全 ​

客户端 → API 网关（认证/限流/路由/聚合）→ 各微服务
yaml
# Spring Cloud Gateway 片段
routes:
  - id: order
    uri: http://order-service
    predicates: [ Path=/api/orders/** ]
    filters: [ StripPrefix=1 ]

存储与缓存 ​

关系库（强一致） + 缓存（读多写少） + 消息队列（解耦/削峰）
缓存失效策略：旁路/写穿/写回；防击穿/穿透/雪崩

部署与弹性 ​

容器化 + 编排（K8s）
滚动升级/金丝雀/蓝绿
HPA：基于 CPU/QPS/自定义指标扩缩容

下一步 ​

掌握了分布式与微服务后，可以继续学习：

💡 提示：分布式系统开发需要掌握服务治理、分布式事务、消息队列等技术