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微服务架构的优缺点

将单块架构应用分解为一系列相对独立的微服务，其中每个服务都运行在自己的进程中，并且通过轻量级的机制实现彼此间的通信，这通常是HTTP资源的微服务。这些服务是围绕着业务功能构建的，并且可以通过完全自动化的部署机制进行独立部署。这些服务的集中式管理做到了最小化，每一种服务都可以通过不同的编程语言进行编写，并且可以使用不同的数据存储技术。

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微服务架构的核心特征

什么是核心特征，就是当我们谈论同一件事情的时候，那些不同的人们所关注的相同的部分。从业界的讨论来看，微服务通 常有如下几个显著特征:

• 服务与组件

一直以来，我们都比较提倡使用组件（Component）的方式，模块化应用系统。它类似生活中的汽车，由不同的零件组成，每个零件都是可以独立替换的。因此，这类通常都有很好的灵活性和替换性。

在软件领域，我们也将组件定义为应用软件构建中独立的单元，它的最大特点是，对整个应用软件而言，组件能够被容易的替代或者更新。

传统实现组件的方式是采用和应用程序一样的的编程语言，构建独立的共享库（Libaray），从而达到解耦和复用的效果。对于共享库而言，我们知道它是语言相关、平台相关，并且是和应用程序运行在同一个进程中的，因此，任何共享库的变化都意味着整个应用程序也要被更新，并且需要被重新部署。换句话说，如果应用由多个共享库组件组成，那么任何库的变更都将导致整体应用的重新发布。

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什么是微服务架构

在上一章中，我们认识了什么是单块架构应用，并分析了随着互联网时代的快速发展，随着市场变化快，用户需求变化快以及用户访问量的增加，单块架构应用的维护成本、人员的培养成本、缺陷修复成本以及技术架构演进的成本和系统扩展成本等都在增加，因此单块架构曾经的优势已逐渐无法适应互联网时代的快速变化，面临着越来越多的挑战。

在本章中，我们来了解到底什么是微服务架构，以及为什么微服务架构能有效解决单块架构在互联网时代所面临的挑战。

概述

微服务架构一词在过去几年里，得到了广泛的讨论和关注。微服务架构提倡通过对特定业务领域的分析与建模，将复杂的、 集中的、耦合度高的应用系统分解成小而专、耦合度低并且高度自治的一组服务。这些服务与服务之间相互协作、相互配合，从而为最终用户或其他系统提供相应的功能。微服务将每个独立的业务逻辑划分出来，运行在它们自己的进程中，然后通过分布式的网络互相通信与协作，从而为终端用户或其他调用者提供灵活的接口。

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单块架构系统以及其面临的挑战

概述

多年来，我们一直在技术的浪潮中乘风破浪，扬帆奋进，寻找更优秀的方法来构建IT系统，也一直在积极的学习并观察先进的公司如何以不同的架构方式构建或者优化其IT系统，来积极应对市场的变化，迅速做出响应，从而为客户提供更多的价值。

微服务架构模式（Microservice Architect Pattern）是近两年在软件架构模式领域里出现的一个新名词。虽然其诞生的时间不长，但其在各种演讲、文章、书籍上所出现的频率已经让很多人意识到它对软件领域所带来的影响。那到底什么是微服务，当我们谈论微服务时，它代表着一种什么样的含义？微服务适合应用在什么场景下，以及它有什么样的优缺点？微服务和SOA到底有没有区别？在接下来的几部分里，我将为大家揭开微服务的神秘面纱。

本文已经发表于InfoQ，请参考这里

背景与挑战

随着公司国际化战略的推行以及本土业务的高速发展，后台支撑系统已经不堪重负。

在吞吐量、稳定性以及可扩展性上都无法满足日益增长的业务需求。对于每10万元额度的合同，从销售团队准备材料、与客户签单、递交给合同部门，再到合同生效大概需要3.5人天。随着业务量的快速增长，签订合同的成本急剧增加。

合同管理系统是后台支撑系统中重要的一部分。当前的合同系统是5年前使用.NET，基于SAGE CRM二次开发的产品。 一方面，系统架构过于陈旧，性能、可靠性无法满足现有的需求。另一方面，功能繁杂，结构混乱，定制的代码与SAGE CRM系统耦合度极高。

由于是遗留系统，熟悉该代码的人早已离职多时，新团队对其望而却步，只能做些周边的修补工作。同时，还要承担着边补测试，边整理逻辑的工作。

在无法中断业务处理的情况下，为了解决当前面临的问题，团队制定了如下的策略：

1. 在现有合同管理系统的外围，构建功能服务接口，将系统核心的功能分离出来。
2. 利用这些功能服务接口作为代理，解耦原合同系统与其调用者之间的依赖；
3. 通过不断构建功能服务接口，逐渐将原有系统分解成多个独立的服务。
4. 摒弃原有的合同管理系统，使用全新构建的(微)服务接口替代。

One of the most prominent and widely used languages in the world has Evolved.

Java ever gave us power on object oriented progrmming and we did the best we could with it.

Now there’s another new elegant way changing the java world-Lambda Expression, that will make our code more expressive, easier to write, less error prone, and easier to parallelize than has been the case with Java.

Lambda Expression

Let’s start from a simple example:

Suppose we’re asked to total the prices greater than $20, discounted by 10%. Let’s do that in the habitual Java way first.

Old way

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final List<BigDecimal> prices = Arrays.asList(
  new BigDecimal("10"), new BigDecimal("30"), new BigDecimal("17"), 
  new BigDecimal("20"), new BigDecimal("15"), new BigDecimal("18"), 
  new BigDecimal("45"), new BigDecimal("12"));

  BigDecimal totalOfDiscountedPrices = BigDecimal.ZERO;   
  for(BigDecimal price : prices) { 
          if(price.compareTo(BigDecimal.valueOf(20)) > 0)
                  totalOfDiscountedPrices = totalOfDiscountedPrices.add(price.multiply(BigDecimal.valueOf(0.9)));
              }
      System.out.println("Total of discounted prices: " + totalOfDiscountedPrices);

A Better way

Now we can do better, a lot better. Our code can resemble the requirement specification. This will help reduce the gap between the business needs and the code that implements it, further reducing the chances of the requirements being misinterpreted.

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final BigDecimal totalOfDiscountedPrices = 
prices.stream()
  .filter(price -> price.compareTo(BigDecimal.valueOf(20)) > 0)
  .map(price -> price.multiply(BigDecimal.valueOf(0.9)))
  .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
  
System.out.println("Total of discounted prices: " + totalOfDiscountedPrices);

Instead of explicitly iterating through the prices list, we’re using a few special methods:

• Using filter() to get the record we are interested
• Using map() to transfer to another result set
• Using reduce() to compute the total on the result

Summary

It’s a whole new world in Java. We can now program in an elegant and fluent functional style, with higher-order functions. This can lead to concise code that has fewer errors and is easier to understand, maintain, and parallelize.

Asgard is named for the home of the Norse god of thunder and lightning. As the words described, it is closely relevant to the management and control in cloud.

Netflix build a tool named Asgard, which is used to control and manage their AWS cloud. In 2012, Netflix announced that Asgard was open-sourced.

Then…… it is time to start the story.

What is Asgard

Asgard is a web-based tool for managing cloud-based applications and infrastructure.

• Built on the top of grails.
• By introducing Application and Cluster terminology, enable users understand their cloud objets clearly.
• Keep track cloud objects from the view of one application

Why do I need Splunk

Recently, our team is moving several legacy components running in Windows server from data-center to AWS. The transformation itself is not hard, but the eco-system like monitoring, alerting, troubleshooting is most important before getting started the transofrmation.

The article would talk about how to setup and config Splunk Universal Forwarder in Windows machine where the component is running.

Bying using SUF, Splunk central server can easily collect logs from different distributed machines, so that the OPS guy can query and analyze the logs from one portal rather than login on different distributed machines.

To simulate the process of production deployment of MongoDB, I used Vagrant to create a couples of VMs, and exprienced the journey of deployment mongo step by step as follow mentioned.

Mongo Shard Concepts

Before dived into the code, we can review the concepts related to Mongo Shard, it needs 3 components logically at least.

a) Config Server

The config server processes are mongod instances that store the cluster’s metadata. You designate a mongod as a config server using the –configsvr option. Each config server stores a complete copy of the cluster’s metadata.

b) Query Server

The query server are lightweight mongos instances and do not require data directories. You can run a mongos instance on a system that runs other cluster components, such as on an application server or a server running a mongod process. By default, a mongos instance runs on port 27017.

Create one mongo repliSet

mkdir -p /srv/mongodb/rs0-0 /srv/mongodb/rs0-1 /srv/mongodb/rs0-2

Run instances

mongod --port 27017 --dbpath /srv/mongodb/rs0-0 --replSet rs0 --smallfiles --oplogSize 128
mongod --port 27018 --dbpath /srv/mongodb/rs0-1 --replSet rs0 --smallfiles --oplogSize 128
mongod --port 27019 --dbpath /srv/mongodb/rs0-2 --replSet rs0 --smallfiles --oplogSize 128

Enable replicaSet

mongo --port 27017
rs.initiate()
rs.conf()
rs.status()